数据资产挖掘

“数据资源不同于实物性资源和传统的无形资产，因其非实体性、依托性、可共享性、可加工性等特征，特别是价值易变性，对数据资源入账价值的可靠性和企业价值判断存在重大影响。”北京国家会计学院教授、数字化审计与风险管理研究中心主任崔志娟表示，规范数据资产价值评估行为，引导探索适合数据资产的评估方法，对促进数据的分级分类和数据高标准建设、促进数据资产的流通和市场交易、优化企业市场价值估值等具有重要意义。针对数据要素这些特殊性质，羽山数据创新技术团队结合自身多年实践经验，推出了一套数据资产化交易平台的解决方案，助推企业快速实现数据资产化。数据资产化交易平台可以帮助企业将闲置数据变成财富。数据资产挖掘

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、市场法适用范围问题等。但更加不可否认的是，《指导意见》的出台对于深入贯彻“数据二十条”的顶层设计，构建数据基础制度，充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，活跃数据要素潜能，做强做优做大数字经济，增强经济发展新动能，构筑国家竞争新优势等方面具有重要的意义。什么是数据资产计量方案数据资源确权是什么？

    在数据确权过程中，企业实际在内部就要形成权责的划分，通过企业内部的权责划分，可以达到“以用促管”的效果。我们常常说数据OWNER，就是划分内部权责制定标准的一个过程。无论是数据的生产方、录入方、使用方，都是数据内部确权的第一步。如果企业内部对于数据的产生、使用和录入维护都没有理清，则数据资产的确权就无从谈起。企业内部的数据权属划分难往往是管理问题导致。例如数据使用部门有可能并不是数据的录入方和生产方，但数据的需求非常明确旺盛，对数据质量要求很高。而数据生产方对这部分数据并没有实际业务场景需求，那么就会出现问题推诿，标准无法统一的情况。羽山数据可以为客户提供代理确权服务。

数据作为企业的一项资产进行确认、计量和管理已经成为共识，目前在数据权属、数据价值评估、数据资产确认和披露模式等方面存在的种种难点，导致了数据资产仍尚未得到恰当的计量和管理。在数据产权问题上，由于数据的非排他性和可复制性，导致其权属难以界定和保障。当前存在的数据权属不明确，不符合资产“由企业拥有或控制”的特征，使企业难以将数据确认为一项资产进行管理。从实际操作角度来看，例如市场法通过与售出类似资产的比较，并将类似资产交易的市场价格进行调整，来评估资产价值的一种方法。数据资产化如何帮助企业进行业务拓展？

从企业的角度来看，虽然数据资产入表可能给自由裁量权较高的管理层提供了弹性的会计处理空间，但瑕不掩瑜，数据资产入表一方面数据赋能企业数字化转型，可以有效提高企业自身的生产运营效率；另一方面数据资源审慎入表可以有效提升企业资产规模、提升估值水平。以数据资产入表为起点，数据资产化的价值能通过数据资产的交易、金融创新应用等各种方式有效助力企业实现可持续发展。目前各地交易所已经在推进相关数据资产创新应用的研究，并且已经有很多“首单”记录产生，这也是数字经济蓬勃发展的象征之一。羽山科技为企业提供数据资产化整体解决方案。公司数据资产交易平台解决方案

数据资产化如何提高企业的市场占有率？数据资产挖掘

数据资产权属界定模糊。与土地和资本等传统生产要素相比，数据这种全新的生产要素所涉及的主体及其权属关系更为复杂。在数据要素市场，数据三权分置主要是数据的加工、持有和经营的三权相互分离、分别设置，由于数据生产要素的自身特性，无法直接套用传统的三权分置架构。在数据要素市场，三权分置并不直接导致原有权利的主体分离，因此需要明确三权分置的是权利的分置而非权利主体的分置，这也是促进数据要素市场发展的重要前提，这种复杂的数据资产权属问题增加了数据资产的估值难度，影响估值体系的构建。羽山数据2023年12月22日成为人民数据首批代理商。数据资产挖掘

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