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数据资产相关标准和规范的编制工作已在全国各地铺开。比如，江苏、天津、上海、安徽、湖北等多地政企都在征集“数据要素×”典型案例，或在为相关标准和规范的编制做准备。3月6日，北京国际大数据交易所召开了2024年标准工作启动会。会上透露，今年将重点聚焦《数据资产登记指南》《数据资产质量评估指南》《数据匿名化处理实施指南》《数据资产合规入表指南》以及《数据可信流通跨域管控技术规范》等五项标准的编制工作。结合建行的案例，我们可以预见，以上四“指南”和一“规范”能出台，将有助于银行对企业，以及自身数据资产的规范化管理，特别是《数据资产登记指南》和《数据资产质量评估指南》两项标准的编制，将为银行在数据资产的确权、计量、入表、价值评估等方面提供明确的指导和规范。遵循这些标准，银行将能够更好地管理和利用数据资产，提升数据业务的稳定性和可靠性。 数据确权是否能够促进数据共享？企业数据资产入表一站式管理平台

数字经济的发展H信，就是数据价值的发挥。数据作为数字经济建设关键要素，将对其他生产要素产生倍增效用，为经济转型发展提供新动力。“只有数据动起来才有价值。”第五届数字中国建设峰会数字城市分论坛上，中国科学院院士、中国计算机学会理事长梅宏认为，大数据时代，价值的发挥就是多元数据碰撞、融合、共享、流通。数据要素化该如何实现？梅宏提出三个递进层次的途径：***，资源化，涉及到原始数据的获取以及数据后期的加工组织，这是数据价值释放的潜力。当前，数据作为基础性、战略性资源已经得到***共识。第二，资产化，数据的资产属性需要在法律上确立，成为像不动产、物产一样可以入表的资产，目前还是空白。第三，在资产化的基础上实现资本化，而且要商品化。使得数据价值可以度量、可以交换，成为被经营的产品或者商品，以此让数据要素价值得以释放，并创造新价值。 公司数据资产盈利方案明晰数据权责，激发数据价值。

为了确保数据资产确权的有效实施，有必要构建健全的数据资产管理体系与规范，涵盖数据资产登记、管理、运用及保护等相关规定。同时，强化数据安全与隐私保护措施，形成数据加密、备份、恢复等机制，确保数据资产的安全可控。数据资产确权是当前大数据时代面临的重要问题，它涉及到企业、机构和个人在数据使用、交易和保护等方面的权益。为了确保数据资产确权的有效实施，我国有必要构建一套健全的数据资产管理体系和规范。这个体系应包括数据资产登记、管理、运用及保护等相关规定，以实现数据资产的合法、合规使用。

高质量的数据才能产生好的价值。判断数据质量的标准取决于数据使用者的需求和目标，不同情境下不同的数据使用者对数据的“使用适合性”不同。影响数据质量的因素有很多，如技术、管理等都会对数据质量造成影响。影响数据质量的环节有很多，如在进行数据质量管控的过程中，有时需要对2个或多个数据集进行整合，但整合过程中有可能会出现2个或多个数据集不一致的问题，进而导致数据异常，影响数据质量。数据质量管控需要人、流程和技术的完美配合。高质量的数据应该是准确的、一致性的、完整的和及时可用的，是数据资产管控不可或缺的一个因素。确立数据所有权，促进数据流通。

从明年起，企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。“《暂行规定》按照会计上的经济利益实现方式，根据企业使用、对外提供服务、日常持有以备出售等不同业务模式，明确相关会计处理适用的具体准则，同时，对实务反映的一些重点问题，结合数据资源业务等实际情况予以细化。”前述负责人说。具体操作中，企业应如何列示和披露数据资源信息？根据《暂行规定》，企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，在“存货”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为存货的数据资源的期末账面价值；在“无形资产”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为无形资产的数据资源的期末账面价值；在“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。数据确权可以降低数据交易的风险和成本。公司数据资产价值变现方案

数据资源确权的意义是什么？企业数据资产入表一站式管理平台

数据分析是数据资产管理中的重要环节，其目标是通过挖掘数据中的有价值信息，为企业决策提供支持。在数据分析过程中，企业需要运用统计学、机器学习等技术手段，对数据进行深入剖析和解读。为了提高数据分析的效果，企业可以采取以下措施：（1）建立专业的数据分析团队，培养具备数据分析技能的人才；（2）采用先进的数据分析工具和平台，提高数据分析的效率和准确性；（3）注重数据分析结果的解读和应用，将分析结果转化为实际的业务价值。企业数据资产入表一站式管理平台