在我们此前发布的《再从“数据二十条”为你的数据资源会计处理解惑》一文中，厦门国家会计学院、广州数据交易所发布的《数据资源会计处理流程研究报告（2024）》基于《暂行规定》，重点探讨了数据资源在数字经济中的会计处理，阐述了数据产品的确认、计量和披露。摘编的《无形资产？存货？数据资源的运用模式和区分》也提到，企业应当按照会计准则相关规定，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确认。
紧跟数字中国建设趋势落政策、学法规、读研报、用标准，有问题来 Q 小治，以下再针对《广州数据资产管理及入表工作指引》（有关摘编：《数据资产管理及入表的七大关键步骤指引详述》）全文，在数据资源入表及盘点流程、业务对齐、数据准确性、异常处理等方面问题由生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。
Q 小治：01 数据资源入表对企业有哪些积极影响？
数据资源入表对企业有以下积极影响：
- 优化企业资产结构：数据资产计入财务报表后能够直接扩大企业资产规模，减少当期支出，优化企业资产和负债结构。
- 增强企业数据治理能力：数据资源入表可以倒逼企业提升数据资源治理的意识和能力，为数据资源深度开发利用打好基础。
- 加快企业数据资产的金融化进程：数据资源入表以后，其金融属性将得以进一步彰显，企业可以通过多种方式探索金融化路径，提升数据资产的价值应用空间。
- 提升企业数据资产管理意识：企业负责人将更加重视数据资产的开发、利用和价值挖掘，全面提升企业的数据资产管理意识。
- 促进数据资产应用流通释放价值：企业更有动力去探索和创新数据应用场景，深度开发数据资产的潜力，促进产品创新和服务升级，获得更多商业机会和竞争优势。
- 提升数据资产的经济价值：通过数据资产管理，企业能够更有效地管理和利用其数据资产，构建健康的数据生态，从而在激烈的市场竞争中获得优势。
- 改善资产结构，增强企业整体估值及融资能力：数据资产作为新的标的可以进行资产融资，拓宽融资渠道，提升企业整体估值、信用评级及融资能力。
- 推动数据管理的组织体系建设：推动企业加快数据合规体系建设，并逐步完善企业内部数据资产管理制度、数据资产合规制度和数据资产质量标准等。
通过数据资源入表，企业不仅能够更好地管理和利用其数据资产，还能在数字经济时代实现可持续发展和提升竞争力。
相关原文：[1][32][8][14][2]
Q 小治：02 数据资源入表对企业风险管理有何影响？
数据资源入表对企业风险管理的影响主要体现在以下几个方面：
- 数据治理强化：数据资源入表要求企业建立一套有效的数据治理机制，包括数据质量管理、数据安全管理和数据合规性管理。这有助于企业减少数据不一致、不准确或不合规所带来的风险。
- 资产价值显性化：通过将数据资源纳入财务报表，企业能够更清晰地认识到数据资产的价值，从而在风险管理中考虑到数据资产的安全和潜在损失。
- 增强数据安全意识：数据资源入表后，企业会更加重视数据的安全性，因为数据泄露或损坏可能导致重大的财务损失和声誉损害。
- 促进合规管理：数据资源入表要求企业在数据采集、处理和使用过程中遵守相关法律法规，减少因违规处理数据而引发的法律风险。
- 优化资产配置：数据资源入表有助于企业更好地管理和优化资产配置，确保数据资产得到合理的使用和保护，避免资源浪费或滥用。
- 提升决策质量：准确的数据资源入表能够提供更为真实的企业运营状况，帮助管理层做出基于全面信息的决策，降低决策风险。
- 增强市场竞争力：通过数据资源入表，企业能够更好地展示其数据资产的价值和管理能力，增强市场竞争力，吸引投资者和合作伙伴。
- 促进金融化进程：数据资源入表后，企业可以通过数据质押融资、数据作价入股等方式探索金融化路径，为企业的资金管理和资本运作提供更多可能性。
综上所述，数据资源入表有助于企业构建更为健全的风险管理体系，通过提升数据治理水平、增强数据安全意识和合规管理能力，企业在风险管理方面将更加稳健和高效。
相关原文：[1][8][11][14][2]
Q 小治：03 数据资源入表后如何进行有效的管理和监控？
1. 评估频率与周期的确定
数据资产特点：时效性强的数据资产需高频评估，稳定性强的可适当延长周期。
业务需求：根据业务部门对数据资产价值波动的关注度，设定评估频率。
外部环境变化：考虑政策、市场等因素，定期进行价值评估。
2. 评估指标体系的建立
数据资产规模：衡量数据总量，包括数量、种类、覆盖范围。
数据资产价值挖掘与利用：分析数据在业务场景中的应用及对创新的推动作用。
数据资产质量：评估数据的准确性、完整性、实时性、可用性。
数据资产安全与合规：确保数据合法、合规管理和利用。
3. 动态跟踪评估
实时监控：监控数据状态和变化，包括数据量、质量、使用情况。
定期审计：检查数据的准确性、完整性、合规性。
数据安全与隐私保护：关注数据安全和隐私，采取必要措施。
业务价值增加评估：评估数据在业务中的应用价值和贡献度。
数据质量提升评估：评估数据处理后质量和可用性的提升。
损耗因素评估：考虑数据老化等损耗因素对价值的影响。
数据维护和更新成本评估：分析维持数据质量所需的成本。
价格高低评估：比较市场价格，作为数据价值的参考。
成本效益分析：比较数据成本和产生的效益。
4. 持续优化与改进
建立持续改进机制：设立数据管理团队，制定改进计划，监测与调整。
加强数据质量管理和治理：进行数据质量审核，制定执行数据治理政策，确保安全。
提升数据应用能力：提供数据分析和应用培训，创新应用场景，促进跨部门合作。
通过上述步骤，企业能够有效管理和监控数据资产，确保数据资产的价值得到合理评估和充分利用，同时及时调整管理策略以应对市场和技术的变化。
相关原文：[1][14][13][27][2]
Q 小治：04 如何进行数据资源盘点以摸清数据资源底数？
数据资源盘点是一个关键步骤，用于了解企业所持有的数据资源情况。以下是进行数据资源盘点以摸清数据资源底数的步骤：
- 组建盘点团队：由企业的首席数据官或数据管理团队牵头，组建一个专门负责数据资源盘点的团队。
- 调研数据资源：团队需要自行或与第三方机构合作，对企业内部的数据资源进行全面的调研。这包括数据的生成、存储、流通交易、开发利用以及安全保障等情况。
- 强化分类分级管理：根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式、安全等级等特征，对数据进行分类和分级管理。
- 编制数据资源目录：基于调研结果，编制详细的数据资源目录，列出所有已知的数据资源，并对其进行清晰的分类和标识。
- 数据治理：确保数据资源的准确性和可用性，可能需要对数据进行清洗和预处理。
- 数据质量管理：评估数据资源的质量，包括完整性、规范性、一致性、准确性、时效性和可访问性等。
- 应用场景设计：根据企业的业务需求和市场定位，设计数据资源的应用场景，以确定数据在企业运营、决策制定、产品创新等方面的具体应用。
通过这些步骤，企业能够全面了解其持有的数据资源，为进一步的数据治理、价值评估和入表工作打下坚实的基础。
相关原文：[1][3][13][10][14]
Q 小治：05 数据资源盘点结果如何与业务策略对齐？
数据资源盘点结果与业务策略对齐的过程涉及以下几个关键步骤：
- 理解业务需求：
企业需要深入了解和分析当前的业务目标、业务流程、业务决策等，以确定数据资源在支持这些业务活动中的具体作用。
- 数据资源分类：
根据业务需求，对盘点后的数据资源进行分类，区分哪些数据资源直接支持现有业务，哪些可能用于新业务模式或产品创新。
- 设计应用场景：
基于业务需求，设计详细的数据使用场景，包括数据的查询、分析、挖掘和可视化等方面，确保数据能够直接服务于业务决策和优化业务流程。
- 规划数据访问权限：
根据业务需求和数据安全要求，规划数据的访问权限，确保不同用户或角色能够按需访问和使用数据，同时保护数据的安全性。
- 制定入表方式：
在设计数据应用场景时，需要考虑如何将数据以合适的方式纳入财务报表中，以真实反映企业的资产状况和价值。
- 持续优化与改进：
根据业务发展和市场变化，持续优化数据资源的应用，确保数据资产能够及时反映最新的业务策略和市场动态。
- 跨部门协作：
促进不同部门之间的数据共享和合作，以实现更广泛的数据应用，确保数据资源能够支持跨部门的业务策略。
- 监控和评估：
定期监控数据资源的使用情况和业务成果，评估数据资源是否有效地支持了业务策略，并根据评估结果进行调整。
通过上述步骤，企业可以确保数据资源盘点结果与业务策略保持一致，从而更好地利用数据资产支持业务发展，提升运营效率，并创造更大的商业价值。
相关原文：[29][1][16][15][3][13]
Q 小治：06 数据资源盘点流程中需要关注哪些关键点？
在进行数据资源盘点流程时，需要关注以下几个关键点：
- 数据资源生产存储：了解数据是如何产生和存储的，包括数据的来源、存储位置和存储方式。
- 流通交易：掌握数据在组织内外的流通和交易情况，这涉及到数据的流动路径和交易机制。
- 开发利用：评估数据资源被用于不同目的和场景的情况，包括数据的分析、挖掘和应用。
- 安全保障：确保数据资源的安全性，包括采取的安全措施和存在的潜在风险。
- 分类分级管理：根据数据的特性，如持有目的、形成方式、业务模式和安全性等级，对数据进行分类和分级。
- 编制数据资源目录：创建一个详细的数据资源目录，列出所有可识别的数据资源，以便于管理和参考。
这些关键点有助于组织全面了解其数据资源的现状，并为后续的数据治理和数据资产化提供基础。
相关原文：[13][3][14][16][27]
Q 小治：07 数据资源盘点流程中如何确保数据准确性？
确保数据资源盘点流程中的数据准确性可以通过以下几个步骤来实现：
- 数据资源盘点准备：
明确盘点目的和范围，确保所有相关人员对盘点目标有清晰的认识。
制定详细的盘点计划，包括盘点的时间表、责任分配、所需资源等。
- 数据收集与核对：
从各个数据源收集数据，包括数据库、文件系统、应用程序等。
对收集到的数据进行初步核对，确保数据的完整性和一致性。
- 数据清洗与预处理：
清理重复、错误或不完整的数据，以提高数据质量。
对数据进行标准化处理，确保数据格式和类型的统一。
- 数据验证：
采用数据验证工具或方法，如校验和、哈希算法等，来检查数据的准确性。
对关键数据进行抽样检查，以评估整体数据的准确性。
- 数据整合：
将来自不同来源的数据进行整合，确保数据的一致性和准确性。
使用数据映射和转换工具，确保数据在不同系统间的准确对应。
- 数据质量管理：
实施数据质量管理流程，包括数据质量评估、监控和改进。
定期进行数据质量审查，以确保数据的持续准确性。
- 数据备份与恢复：
对盘点过程中使用的数据进行备份，以防数据丢失或损坏。
确保有可靠的数据恢复计划，以便在数据损坏时能够及时恢复。
- 文档记录与审计：
记录数据盘点的所有步骤和结果，以便于后续审计和回顾。
定期进行数据审计，以验证数据盘点流程的有效性和数据的准确性。
通过上述步骤，可以最大限度地确保数据资源盘点流程中的数据准确性，为后续的数据资产管理打下坚实的基础。
相关原文：[15][16][3][28][27][1]
Q 小治：08 数据资源盘点流程中数据异常值如何处理？
在数据资源盘点流程中处理数据异常值通常涉及以下几个步骤：
- 数据收集与核对：首先，对数据进行全面的收集，并与现有的数据记录进行核对，以识别异常值。
- 数据清洗：利用数据清洗技术，如过滤、筛选等，去除重复或明显错误的数据。
- 异常值检测：使用统计方法（如标准差法、箱线图法等）对数据进行异常值检测，确定哪些数据点可能是异常值。
- 原因分析：对检测到的异常值进行原因分析，判断其是否由于输入错误、系统故障或其他非随机因素造成。
- 处理决策：根据异常值的原因和性质，决定是删除、修正还是保留这些数据。
- 数据更新：对于需要修正的异常值，依据可靠的数据源进行更新，确保数据的准确性。
- 记录与报告：记录处理流程以备将来参考，并在必要时向相关团队或管理层报告异常值处理情况。
- 持续监控：在数据盘点流程中持续监控数据质量，防止新的异常值产生。
通过上述步骤，可以有效地管理和处理数据资源盘点过程中遇到的异常值，确保数据资源的准确性和可靠性。
相关原文：[26][23][16][28][27][15]
本文生成自广州市政务服务和数据管理局、市财政局指导，广电计量、广州数据集团、广州数据交易所、广东数字政府研究院、中汇会计师事务所、天健会计师事务所等单位共同编制的《广州数据资产管理及入表工作指引》。
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