数据资产“入表”影响几何

数据作为数字经济的关键生产要素,已成为极其重要的新型资产之一,而数据资产“入表”正是对其作为资产发挥价值的合法确认。数据资产“入表”,是推动数据资产化的第一步,也是数据要素市场发展的关键一步。

12月1日,国内首个产业数据资产登记评价平台在武汉上线试运行,该平台提供面向产业数据资源的登记评价服务,目前已在武汉、青岛、厦门和兰州4个城市实现互联互通互认。

12月5日,由浙江省标准化研究院牵头制定的《数据资产确认工作指南》正式实施,该指南填补了数据资产确认标准的空白,成为国内首个针对数据资产确认的省级地方性标准。

数据作为数字经济的关键生产要素,已成为极其重要的新型资产之一,而数据资产“入表”正是对其作为资产发挥价值的合法确认。商务部数据显示,2022年我国数字经济规模达50.2万亿元,同比增长10.3%。可以肯定的是,数据要素市场规模也绝不会是个小块头。

对广大经营主体来说,数据要素市场的发掘,是个潜力巨大的新赛道。尤其是近年来发展迅猛的新经济领域企业,它们往往拥有质量较高的数据资源,如果不能及时转化为数据资产反映到财务报表上,不仅不能客观地反映出企业的真实价值,还会对企业的资产负债、盈利能力甚至投资决策等造成不利影响。相反,数据资产“入表”后,除了对企业规模提升带来最直观的变化外,对企业信用评级、融资能力等也将起到正向促进作用,企业也会更有动力去探索和创新数据应用场景,深度开发数据资产的潜力,企业由此获得更多商业机会和竞争优势。

数据资产“入表”,是推动数据资产化的第一步,也是数据要素市场发展的关键一步。对此,需要广大企业尽快建立起有效的数据资产管理体系,从数据资产发展战略、管理机制等方面,规划制定数据资产全生命周期管理流程,确保数据资产合规、安全、可靠地使用。

需要指出的是,相较于劳动力、土地等传统生产要素,数据资产的价值实现更有赖于高效的流通使用,只有通过持续流动、聚合、加工的数据,其价值才会产生乘数效应。因此,要注重从法律层面保护数据要素市场参与主体的合法权益,同时也要加强对数据要素市场的监管,为数据资产的合规使用与价值变现提供有力保障。

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1.为什么数据资产化是数据要素化的重要环节?信息技术有些部门可能拥有大量的有价值数据,而有些部门则数据匮乏。这种不均匀的分布成为数据要素流动的原动力。为了实现资源的优化配置,我们需要促进数据在不同部门之间的流动,让有价值的数据能够流向最需要它的地方,从而发挥最大的作用。 02 数据的资产化 资产化是对预期收益的归属进行确权的过程。数据资产化意味着数据可以https://www.zgcsswdx.cn/info/9901.html
2.为什么数据资产越来越值钱?为什么数据资产越来越值钱? 1、价值潜力 数据具有巨大的商业潜力和实用价值。通过数据的收集、处理和分析,可以获得商业洞察、推动决策、提升运营效率等,从而带来经济效益和商业竞争优势。价值潜力的本质原因由于数字化转型的深入,数据价值凸显,数据在数字化技术的加持下直接转化成生产力,产生了业务价值,于是成为了生产要素https://blog.csdn.net/qqx51/article/details/143059804
3.什么是数据资产的价值站在数据要素视角上,数据价值的最终落地,涉及到数据的资源化、资产化与资本化。也就是说,要先将原始数据通过整理、清洗、加工等方式,从无序变为有序,成为具备潜在利用价值的资源;其次将数据资源通过确权、登记、评估、定价、入表等环节,成为能够流通的资产;过程中并不断把数据资产运用于生产管理、创新活动中。 https://www.meipian.cn/517ai09s
4.深度学习数据治理数据治理心得体会大猩猩的技术博客如果管理得当,数据可以成为组织最有价值的资产,帮助组织保持竞争力和敏捷性,主动满足客户需求,并控制成本。各种规模的组织都在努力将数据作为资产进行管理,以便在多个软件应用程序和系统、业务流程以及整个组织的用户之间共享和重用。这需要为数据的使用、开发和管理建立标准、策略和流程。创建正确的组织结构和开发技术基础https://blog.51cto.com/u_87851/9363066
5.数据壁垒怎么打破个人隐私如何保护,政协委员建议这样做市政协常委马益民认为,“一网统管”最重要的是数据,要让数据这个最活跃的要素成为城市运行有价值的资产。要实现“一屏观天下,一网管全城”的目标,实现城市运行态势感知和趋势预判,需要构建起城市运行的“神经元” 系统。他建议,加强跨领域大数据相关性分析和研究,用相互联系的视角和管理手段分析研判趋势、联防联勤联动https://www.jfdaily.com/wx/detail.do?id=242961
6.数据资产化为什么重要?数据资产化要经历哪几个阶段?目前,中国正迅速从数据资源大国向数据强国转型。根据国际数据公司IDC的一份报告预测,到2025年,随着物联网等新技术的持续发展,中国产生的数据量有望超过美国,成为全球数据产出的领头羊。 本文将深入探讨数据资产化的相关概念、重要性以及实施过程中的关键阶段。https://www.fanruan.com/bw/bd-sjzchjd
7.谈谈如何利用数据资产为企业带来更多价值零售:分析客户行为数据有助于个性化营销和优化库存 能源行业:管理能源行业的数据资产涉及复杂的生态系统,需要重点关注数据质量、集成和安全性。帮助提高客户透明度,帮助实现新服务的现代化和效率,以符合监管要求。 从数据中提取价值的实践 为了充分利用数据资产的价值,组织需要优先考虑数据管理实践,例如数据治理、安全、隐私https://36kr.com/p/2806087100937601