数据计量确权

从明年起，企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。“《暂行规定》按照会计上的经济利益实现方式，根据企业使用、对外提供服务、日常持有以备出售等不同业务模式，明确相关会计处理适用的具体准则，同时，对实务反映的一些重点问题，结合数据资源业务等实际情况予以细化。”前述负责人说。具体操作中，企业应如何列示和披露数据资源信息？根据《暂行规定》，企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，在“存货”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为存货的数据资源的期末账面价值；在“无形资产”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为无形资产的数据资源的期末账面价值；在“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。我国在数据确权方面有何进展？数据计量确权

数据资产化对哪些公司将获益呢，到底如何获益？显而易见，数据生成和处理类公司是**直接的获益方。之前这些公司也一直在从事数据相关的工作和生意，但由于没有数据资产化，都像一种生产过程中的消耗品被忽略了，不能体现在财务报表上。相关的人员开销是大头，被直接将成本费用化，没有转变为资产。如果将数据成本计入资产，则一方面会增加公司总资产，另一方面也会由于费用减少而增加当年利润，但同时也面临着多缴税的矛盾。而这两项都将增加上市公司的估值水平。无论如何，数据资产化是大势所趋，在现有业务模式上去寻找一些***的数字类公司，或许是一条不错的价值投资之路。 企业数据资产交易平台化明晰数据权责，激发数据价值。

对于企业和机构而言，数据资产化的业务价值链可以分为五大环节：源数据、数据采集、数据存储、数据处理和数据应用。其中，数据应用又可以细分为可视化、内部应用和交易变现三个小环节。这些环节共同构成了数据资产化的完整业务链条，其中源数据、数据存储和数据交易变现是战略环节，对整个业务链条具有重大影响。提供数据资产化工具的厂商应关注这些战略环节，以巩固其在业内的优势地位。在当今数据驱动的商业环境中，数据资产入表已成为企业实现数据价值比较大化的关键步骤。羽山数据致力于为客户提供qQ面的数据资产入表解决方案。

随着数字经济的蓬勃发展，数据资产的研究和实践受到越来越多的重视。“数据资产”一词在1974年就已出现，随后在1977年出现“信息资产”一词，而“数字资产”一词则出现在1996年。针对这3个术语的较有代表性的定义出现的先后顺序是：信息资产（1994年）、数字资产（2006年）、数据资产（2013年）。2018年，朱扬勇、叶雅珍将它们统一为数据资产。但数据资产仍然停留在概念上，其进入会计报表仍然存在很多问题和困难，如数据资产如何计量计价、数据资产属于无形资产还是有形资产、归属于何种会计科目等问题都尚待解决。在实践中，数据还未被当作一类资产，难以进入会计报表。大数据兴起后，人们认识到数据是数字经济的关键要素并且要参与分配。因此，如何将数据资源资产化并加入会计报表和流通领域是亟待解决的问题。资产是一个经济学术语，是指由会计主体（企事业单位等）的过去的交易或事项形成的、由会计主体拥有或者控制的、预期会给会计主体带来经济利益或产生服务潜力的经济资源。数据资产可以由交易或事项2种方式形成。借助羽山数据资产交易平台，企业可以更加便捷地进行数据资产交易。

高质量的数据才能产生好的价值。判断数据质量的标准取决于数据使用者的需求和目标，不同情境下不同的数据使用者对数据的“使用适合性”不同。影响数据质量的因素有很多，如技术、管理等都会对数据质量造成影响。影响数据质量的环节有很多，如在进行数据质量管控的过程中，有时需要对2个或多个数据集进行整合，但整合过程中有可能会出现2个或多个数据集不一致的问题，进而导致数据异常，影响数据质量。数据质量管控需要人、流程和技术的完美配合。高质量的数据应该是准确的、一致性的、完整的和及时可用的，是数据资产管控不可或缺的一个因素。数据确权有助于防止数据滥用和非法获取。数据资产评估方案

在羽山数据资产交易平台上，数据资产交易过程透明公正，赢得了市场认可。数据计量确权

数据资产入表的战略意义数据资产入表不仅是企业财务和会计管理的一部分，更是企业战略的重要组成。羽山数据的数据资产入表解决方案覆盖了从数据合规、安全评估、数据治理、资产评估、数据交易到Z终的数据资本化等全流程，结合链合体各成员单位的能力优势，实现了数据资产的内外循环。羽山数据将基于数据全生命周期管理，提供数据治理、数据资产盘点及数据分类分级等入表前期必要的准备工作，并由专业技术团队各项隐私保护算法保护系统的连接性和流通性，为数据资产入表提供坚实的支撑。 数据计量确权