2026-05-28
2024年1月1日起正式实施的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，为企业数据资源入表提供了基本指引，数据资产化有望迎来爆发期。什么是数据资产化，怎样让数据成为资产，成为了众多企业关心的问题。
盟拓从数据管理入局，结合当下政策，潜心研究整理了“数据资产入表从理论到实践一站式学习包”，欢迎领取↓↓↓
数据资产化是发挥数据要素作用的重要环节，其他两个环节是数据资源化和数据资本化。
数据资源化：是指了解不同数据的利用方式，并对数据进行探明和标识的过程。数据资源化会形成某种稀缺性，从而引出资源的优化配置需求。不同数据集由于质量、规模等差异，所蕴含的信息量和在不同部门之间的动态分布各有不同，从而构成数据要素流动的原动力。
数据资产化：即数据从原始数据逐步转变为数据资产的过程。从数据资产的形成过程来看，数据资产化是围绕数据的价值创造活动，包括数据采集、加工、治理、开发以及交易等诸多环节和流程，最终目的是推动数据向数据资产转化，激发和释放数据价值潜能。结合数据形态变化与价值实现的具体过程，数据资产化过程可以概括为以下四个阶段：业务数据化、数据资源化、数据产品化、数据资产化。从狭义角度理解，数据资产化指的就是数据资源完成入表并被确认为会计学意义上的资产。
数据资本化：是指通过数据交易、流通等实现数据要素社会化配置的过程。比如数据可以直接通过变成等量资本入股，这是数据作为新型生产要素，融入我国资本市场和经济价值创造体系的直观体现。资产化是资源化的结果，也是资本化的起点，要求在生产过程中承认数据的价值创造贡献，并提供价值的变现渠道。
经过这三个阶段，数据具有通用性、全局性、价值性、流通性等多种属性后，数据才可以称为生产要素。
作为一家大型多元化集团，该企业凭借前瞻性的战略眼光、坚定的责任感以及领先的创新力，持续驱动多业态联动发展，涉及地产开发、商业运营、工程建设、物业管理等业务领域。
该企业较为注重数字化价值，基本实现信息化建设，目前已顺利部署40+系统，覆盖绝大多数重要业务条线，迈入数字力进阶阶段。然而随着系统建设增多，数据源来自各业务条线，在各业务系统中独立维护，标准与结构不统一，数据之间缺乏交圈，影响数据效用与价值的直接发挥。此外，随着行业进入新常态阶段，该企业继续夯实多元发展能力，使得数据分析及应用的场景也愈发多元化、复杂化。
在内外双因素的影响下，原有数据管理模式难以满足集团现有的发展需求。尤其对信息部门与业务部门而言，数据管理难度成倍增长。
首先，于信息部门而言，数据维护困难：（1）数据整合困难：系统烟囱式建设，数据无法交圈；数据重复建设，且无标准化，口径不统一；数据关联性差，汇总、分析等应用场景支撑有限。（2）数据质量风险：系统之间缺乏统一标准；用数场景散点式发起，缺少统一口径管理；数据分散维护、多点和异步维护，容易带来数据质量问题。
其次，于业务部门而言，数据应用困难：（1）数据管控弱：对于数据管理，业务参与度弱；数据管理效率低、成本高。（2）缺乏数据服务：数据管理门槛高；缺乏数据服务模块，不能灵活应对未来数据分析和应用诉求，数据价值变现困难。
因此，该企业携手盟拓软件共创数据资产管理平台。
然而数据资产管理平台建设，不是底层数据建设，也不是一个数据系统建设，而是一整套体系化的数据管理策略。因此，各环节均需要全面的部署，该企业主要从认知战略、整体方法论、行动目标等方面发力。
在认知战略层面，该企业高层领导极为重视，将其上升为数据战略高度，遵循“自上而下，自下而上”的逻辑，并确定下满足高层、业务部门、信息部门的赋能目标。
【赋能目标】
决策层——通过系统平台，快速、准确地获取经营指标，辅助精准决策；
执行层——将业务数据集成至统一平台，便于日常工作的业务数据查询，提高工作效率；
维护方——减轻数据管理工作量，将技术人员从繁重枯燥的任务中解放出来，进而投入更多的精力到其他数字化建设中去。
在整体方法论层面，盟拓构建出“五步法”，分为两大阶段三个关键五个步骤。在前期，主要通过数据资产管理体系建设与资产平台搭建，实现“数据管起来”。在后期，实现数据资产价值变现，并以此检验评估管理体系和资产平台的价值，达成“数据用起来”。具体实施步骤如下图所示。
在行动目标层面，该企业构建数据资产管理“四大体系”，为后期平台可持续发展的保障，主要覆盖技术、数据、服务与运营四大维度。
（1）技术体系，通过数据中台应用架构和技术架构的设计，完成数据基座和平台应用选型和部署；
（2）数据体系，以“资产设计方法论”指导指标和标签体系设计，按“统一数据层建设原则”进行数据架构设计，保证数据标准、质量和安全；
（3）服务体系，创建通用技术服务，包括查询服务、分析服务、搜索服务等；
（4）运营体系，实施“专人专岗”，利用量化评估模型，结合自身流程，进行数据资产的对内或对外运营开放。
在未来，该企业将完善剩余数据域的指标体系搭建，持续进行标准、治理、规范、可视化、服务化的数据资产运营，赋能企业高质量发展。
