数据资产化盈利模式

    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。 数据资源范围如何认定？数据资产化盈利模式

数据入表实施这一阶段是正式入表工作的开展，主要包括入表条件确认、资源价值评估、入表风险评估、数据资源入表及核查。一，入表条件确认主要是确认作为资产的数据资源到底哪些是无形资产、哪些是存货、哪些可以入表、哪些无法入表。第二，数据资源价值评估在第1次入表主要采用成本计价法入表，需要按照数据资产采集、维护、管理等各项成本计入，注意的是避免重复计价。第三，入表风险评估主要是根据数据安全法、个人信息保护法、行业法规要求进行核验，保证入表的数据资源是合规的。第四，数据入表及核查主要是确定入表的数据资源根据企业财务管理办法逐项计入，注意的是通过核查避免重复计入。企业数据资产入表评估数据资产化如何帮助企业进行供应链管理？

数据资产管理的目标之一是提升数据质量，以增强数据决策的准确性。然而，目前许多企业面临数据质量未达到预期、提升缓慢的问题。这些问题主要源于以下三个方面：首先，源头数据质量治理不到位，导致“垃圾”数据流入数据中心；其次，数据资产管理人员与数据使用者之间缺乏协同，数据质量规则未得到数据生产者或使用者的确认；数据质量管理和技术的支持不足，手工操作在数据质量管理中占比较高，导致数据质量问题发现与整改不及时。

19、将一项资源确认为资产，需要符合资产的定义，还应同时满足以下两个条件： 一，与该资源有关的经济利益很可能流入企业。二，该资源的成本或者价值能够可靠地计量。即指企业拥有或控制的，预期会给企业带来经济利益（内部价值或外部收益），以数据为主要内容和服务的可辨认非货币资产。值得注意的是，数据产品不一定满足资产的确认条件，如有的数据产品可能不能给企业带来经济利益流入，有的数据产品使用方式与无形资产类似，但生命周期可能不超过一年，而会计上不超过一年一般不计入无形资产。但企业实践中确认数据资产往往以数据产品作为载体。基于数据产品确认数据资产的优势主要在于：数据产品的可使用状态或者可交易状态更容易辨认，可以更直观地判断该资产是否达到预定用途；数据产品也更方便企业进行内部管理。通过羽山数据资产化交易自助平台，不断拓宽数据的应用场景，让数据流动起来，让数据发挥更多价值。数据资产化交易平台可以帮助企业实现数据的多元化利用。

数据资产确权有利于解决“数据孤岛”困境，“信息孤岛”或“数据孤岛”描述的是一种数据相互割裂的状况。然而数据确权不仅不会妨碍数据流通，反而更有助于数据流通。在承认数据处理者对数据的权利后，数据处理者可以自己利用或者许可他人利用相关数据，既保障了数据处理者的权益，也有利于通过市场手段促进数据的流通与利用。如果否定数据处理者对数据享有的权益，数据处理者为了维持其对数据的控制和支配，维持其竞争优势，则可能需要采取更多的数据保护措施，这既会增加数据持有的成本，也可能产生更多的数据壁垒和“数据孤岛”现象。羽山数据要素交易平台，可以提供数据和信息的统一管理，避免因信息孤岛造成的商机的流失以交易流通为驱动的数据产品建设及运营。数据资产

为何要进行资产入表？数据资产化盈利模式

数据资产管理旨在从数据的业务供给端出发，通过进行优化数据资源化设计和业务流程与数据模型，提高业务从物理世界到数字世界的转换效率。同时，对线上业务的数据质量和安全进行严格管控，以确保业务运转的高质量并降低安全风险。另一方面，数据资产化则从业务的数据需求端出发，通过打通企业内部数据、引入企业外部数据，加深数据与业务线的融合，催生数据场景化。应用数据分析技术，实现数据赋能业务发展，推动企业精细化管理变革。数据资产化盈利模式