数据资产确权有利于促进数据流通。数据确权为数据流通提供了确定性和可预见性,从而减少了相应的法律风险。《数据二十条》指出,“探索建立数据产权制度,推动数据产权结构性分置和有序流通”,这就解释了数据确权与数据流通的相互依存关系。数据产权安排既是数据合规流通的前提,也是数据合规流通的重要内容。一方面,只有存在明晰的产权,数据交易才具有确...
查看详细 >>对于企业而言,如何结合现有的数字化建设成果,丰富数据资产化的方法路径,加速推进数据要素的价值释放,成为了企业在数据从资源化利用阶段迈向要素化配置阶段的重大变革期脱颖而出的重要命题。对此,羽山数据建议企业可从如下三大方面着手进行准备:一,规范数据资源的核算,使得数据资源成本能够“看得清,算得准”如果企业期望实现数据资源的“入表”,则必须满足...
查看详细 >>在智能制造、工业互联网等大背景下,传统制造业正在经历一场深刻的数字转型升级。随着生产的智能化和流程的数字化不断的推进,工业数据要素的使用已经成为制约工业升级的新的限制性因素。如何实现数据采集的标准统一、促进工业数据流通使用、建立数据计算决策的运行闭环是关键任务,通过加强政策引导、加强技术研发和创新、人才培养等等方面的努力,为进一步促进工业...
查看详细 >>数据资产确权有利于激励数据生产,具体而言:一是保护预期。数据已经成为大数据时代的新型财产,只有保护数据财产,才能使人们产生未来取得利益的合理预期,从而产生投资、生产数据的意愿,产权的激励效应由此得以发挥。这种期待包括数据处理者能够享有相关权利的期待,能够持有、加工、使用数据资源的期待,能够将数据投入流通并充分利用的期待,能够将...
查看详细 >>5、数据资源入表意味着企业可以将数据资源确认为企业资产负债表中“资产”一项,对于拥有丰富数据资源的企业有望在财务报表中体现其真实价值和业务贡献,进而提升企业财务报表质量。与此同时,数据资源入表在盘活数据资源价值的同时,也有利于展示企业的数字竞争优势,为企业依据数据资源开展投融资等业务提供依据。市场分析人士认为,数据资源入表作为一项系统性工...
查看详细 >>对于企业而言,如何结合现有的数字化建设成果,丰富数据资产化的方法路径,加速推进数据要素的价值释放,成为了企业在数据从资源化利用阶段迈向要素化配置阶段的重大变革期脱颖而出的重要命题。对此,羽山数据建议企业可从如下三大方面着手进行准备:一,规范数据资源的核算,使得数据资源成本能够“看得清,算得准”如果企业期望实现数据资源的“入表”,则必须满足...
查看详细 >>数据资产评估第一步就是确认评估标的,即确权。数据资产的价值建立在相应的权利基础之上。数据资产的权利与权利主体之间存在权属问题,在面对不同来源的数据,需要厘清各主体之间的权利关系,通过法律制度、政策制定等方式明确数据产权的归属。“数据二十条”在数据产权方面的主要设计师基于搁置争执、避免侵权、合规拥有、合理受益的目标。它指出,要“根据数据来源...
查看详细 >>羽山数据资产交易平台是一个专注于数据资产交易的综合服务平台,致力于为企业提供数据资产交易服务。该平台通过整合海量数据资源,为企业提供一站式的数据资产交易服务,使企业能够轻松找到所需的数据资源,并实现数据的快速流转和价值变现。该平台还帮助企业更好地了解数据资产的价值和潜力,从而制定更加准确的数据战略。在数据安全和隐私保护方面,羽山数据资产交...
查看详细 >>19、数据资产化依然处于前期探索阶段,包括《指导意见》在内的一系列制度还需要在未来的实践中不断完善优化。羽山数据积极承担时代使命,也在数据资产化方面做出了自己的探索--数据资产化交易平台方案。基于《指导意见》的数据资产评估执业对于资产评估行业而言,依然存在一定的挑战和疑虑,如数据资产权属问题、收益年限问题、质量评价实践问题、市场法适用范围...
查看详细 >>将数据纳入财务报表不仅能够将原本隐形的数据资源转化为可量化的资产,为企业带来实实在在的经济价值,还能够提升企业的市场竞争力。这些数据资源作为企业的资产,能够为企业带来更加准确、深入的洞察和分析,帮助企业做出更加明智和科学的决策。因此,对于互联网企业、电信运营商、银行以及电力、交通运营企业等产生大量数据资源的行业来说,将数据纳入财务报表将直...
查看详细 >>羽山数据资产交易平台的出现,为企业提供了一个全新的视角来审视和挖掘数据的价值。通过平台的服务,企业可以更加高效地管理和利用数据资产,实现数据的价值至优化。同时,平台还为企业提供了一个与其他企业进行数据合作和交流的平台,促进了数据的共享和流通。羽山数据资产交易平台是企业发挥数据价值的重要工具和平台。通过平台的服务,企业可以更加便捷地获取所需...
查看详细 >>数据资产入表直接的影响,体现在企业的数字化转型和升级上。促进了数据驱动的决策过程,在传统模式下,企业决策往往依赖于经验和直觉,但数据资产入表后,决策过程变得更加依赖于数据分析和洞察。这种转变使企业能够基于实时数据和深入分析做出更完美的战略决策,提高决策的效率和效果。激发了企业对数据技术的投资,企业开始更加重视大数据分析、人工智能和大模型等...
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