企业数据资产共赢方案

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。数据资产化如何帮助企业进行供应链管理？企业数据资产共赢方案

数据资产化通过将数据资源转变为数据资产，使数据资源的潜在价值得以充分释放。数据资 产化以扩大数据资产的应用范围、显性化数据资产的成本与效益为工作重点，并使数据供给端与 数据消费端之间形成良性反馈闭环。数据资产化主要包括数据资产流通、数据资产运营、数据价 值评估等内容。需要说明的是，围绕“资产”管控开展资产认定、权益分配、价值评估等活 动受组织外部影响因素较多（包括数据要素市场相关交易模式、市场机制、法律法规或政策等）企业数据资产确权服务方案平台数据资产化在市场推广中的作用是什么？

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“成本能够可靠地计量”的前提条件。第二，加强数据资源管理，夯实企业数据基础。无论是对于能够满足“入表”条件的数据资源，还是由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源，企业均应在盘清所持有数据资源的基础上，加强相关数据资源的管理，为后续持续可靠的会计计量和披露打下坚实的基础。第三，盘清数据资源现状，保证数据的合规与确权。《暂行规定》的适用范围明确了数据资源应由企业“合法拥有或控制”，我国近年来也陆续出台了一系列数据产权制度，可见数据资源合规与确权的重要性。

“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。羽山数据授权代理四项产品：人民数据数据类产品、产品技术中心产品、研究院产品服务、支持中心产品。

羽山数据资产交易平台方案以数据隐私计算模块为安全保障，以数据交易计费模块为中心引擎，通过数据产品管理DPM模块，使用无代码发布、API编排引擎功能，将企业数据资源高效转化为数据产品，快速对接众多数据交易所及数商；通过数据交易客户管理DTC模块，动态监控和管理商机、客户、订购等情况，保障数据营销阶段的快速拓展；数据交易自助平台DTP模块帮助客户自主操作完成产品订购、接口线上测试、电子合同签订等整个交易链路，实现数据交易的全程线上化。同时还可以使用数据经纪人管理DTA模块合理规范地利用经纪制度来拓宽更多渠道；对于外部数据的管理，数据供应商管理DTS模块实现了产品自动上架、账单自动付款等功能，提升了对供应商的管理效率。数据资产化如何帮助企业进行业务拓展？数据资产确权计量服务

羽山数据资产化交易平台可以帮助企业实现数据增值。企业数据资产共赢方案

在数据采集、存储、处理等各个环节中，如果源头数据质量治理不到位，就会导致“垃圾”数据流入数据中心。这些数据会影响数据决策的准确性。因此，企业需要加强源头数据质量治理，建立完善的数据质量标准和规范，确保数据的准确性和完整性。数据资产管理人员与数据使用者之间缺乏协同。在数据质量管理中，企业需要加强数据资产管理人员与数据使用者之间的协同，建立有效的沟通机制和协作流程，确保数据质量规则得到确认和执行。数据质量管理的技术支持不足。目前许多企业仍然依赖手工操作，导致数据质量问题发现与整改不及时。因此，企业需要加强技术投入，引入先进的数据质量管理工具和技术，提高数据质量管理的自动化程度和效率。同时，还需要加强对技术人员的培训和管理，确保技术工具得到正确使用和维护。企业数据资产共赢方案