数据资产入表的12步全流程解析：全面释放数据价值，附案例，173页PPTX

二、政策法规

三、数据资产入表暂行规定

四、数据资产入表全流程

02 数据确权

03 数据合规审查

04 数据分类分级

05 数据产品加工

06 数据质量评估

07 数据价值评估

08 数据资产合规登记

09 数据产品流通

10 数据流通存证

11 数据安全管理

12 数据资产入表

六、数据资产运营

七、系统建设

八、结语

随着数字经济的快速发展，数据已经成为企业核心的生产要素。如何实现数据的资产化，特别是完成“数据资产入表”，成为企业数字化转型的重要课题。本文将从 数据资源盘点 到 资产入表 的 12 个步骤，详解数据资产化的全过程，帮助企业全面释放数据价值。

01 数据资源盘点：全面摸清家底

数据资产化的第一步，是梳理企业内部和外部的所有数据资源：

• 梳理来源：业务系统、数据库、文件系统、外部合作数据等。
• 明确类型：结构化数据（表格）、非结构化数据（文本、视频）。
• 评估规模：统计数据量，划定业务相关性与优先级。
  只有摸清数据资源的“家底”，才能为后续确权和管理打好基础。

02 数据确权：让数据有合法身份

数据确权是数据资产化的核心环节，必须确保所有权、使用权、收益权清晰合法。

• 审核外部数据来源，明确合同和协议的权属条款。
• 对企业内部数据，制定制度界定归属范围。
• 遵守法律法规（如《数据安全法》、《个人信息保护法》），规避潜在法律风险。

03 数据合规审查：护航合法合规

合规是数据资产流通和交易的底线。审查要点包括：

• 数据采集、存储、使用是否符合法规。
• 敏感数据（如个人隐私、商业机密）的处理是否合规。
• 涉及跨境流通的数据，是否符合相关要求。
  合规整改是必要环节，确保数据在后续流通中经得起考验。

04 数据分类分级：让数据“各司其职”

根据数据的价值和敏感性，建立分类分级体系：

• 分类：按业务线、数据类型（如交易数据、用户数据）划分。
• 分级：明确数据重要性与安全等级，区分高价值数据与普通数据。
  分类分级有助于精准管理，为后续加工和流通提供指导。

05 数据产品加工：从资源到产品的蜕变

将原始数据加工成有实际应用价值的数据产品：

• 数据清洗：去重、补全缺失值，保证数据一致性。
• 数据建模：结合业务需求，开发适合应用场景的模型。
• 产品形态：输出为 API 接口、数据报表或可视化看板，满足业务需求。

06 数据质量评估：为数据“打分”

数据质量是数据资产化的基石：

• 评估维度：完整性、准确性、一致性、时效性等。
• 形成报告：对高质量数据标注等级，为后续流通提供信任基础。

07 数据价值评估：让数据“身价”可量化

通过专业模型评估数据的市场价值：

• 定性分析：数据对业务增长、成本优化的贡献。
• 市场对比：参考同类行业的数据交易价格。
• 形成报告：为数据资产入表提供价值依据。

08 数据资产合规登记：为数据“上户口”

完成确权和价值评估后的数据，需要正式登记备案：

• 在内部系统记录数据名称、来源、价值评估结果等。
• 若需对外交易，可在行业数据平台或地方政府系统备案，确保合法合规。

09 数据产品流通：释放数据的商业价值

通过内部共享或外部交易，推动数据产品流通：

• 内部：在企业内部分部门共享，支持决策和创新。
• 外部：通过数据交易平台实现商业变现。
  流通过程中，需严格执行定价机制和使用规则。

10 数据流通存证：数据交易有“备份”

采用区块链或电子存证技术，记录数据交易全过程：

• 追溯交易细节，明确使用方、用途和责任归属。
• 提升数据流通的透明度和安全性，为纠纷解决提供依据。

11 数据安全管理：数据资产化的“护城河”

从始至终，安全是数据资产化的核心保障：

• 加密存储与传输，防止数据泄露或被篡改。
• 动态监控与应急响应，及时处理异常行为。
• 设立安全审计机制，定期优化安全策略。

12 数据资产入表：数据价值的“最后一跃”

数据资产化的最终环节，是将数据纳入企业的财务报表：

• 遵循会计准则，明确入表条件和资产计量方法。
• 数据资产入表不仅提升企业估值，还能吸引投资、优化财务结构，为企业数字化转型提供持续动能。

案例：173页PPT详细介绍，2024数据资产入表元年