为了更好地反映企业对经济资源的拥有或控制，促进数据资源全面数据资产入表成为未来的发展趋势。然而，现实角度看，数据资源全面数据资产入表仍然面临一系列重大挑战，这些挑战可能成为实质性的障碍。

01 数据确权的重大挑战：
随着数字经济产业的蓬勃发展，数据确权问题变得不可忽视。首要难题是清晰确定数据主体，我国目前缺乏统一的数据确权规则，直接妨碍了数据资源全面数据资产入表。此外，确权流程涉及跨部门或跨企业协调，复杂多变，需要法律支持，这推高了确权的时间和资金成本。数据要素市场化体系和跨领域合作不足，加剧了数据确权的复杂性，因为各领域间的合作相对匮乏，增加了操作难度。

02 数据资源价值计量的重大挑战：
在数字经济时代，数据资源的价值日益凸显，但价值计量面临重大挑战，增加了数据资源全面数据资产入表的难度。数据资源的非竞争性使其适用于多种商业模式，导致会计计量属性无法明确。当前数据交易市场不成熟，缺乏统一的交易规范，使得使用成本法进行数据资源价值评估仅能保守地反映数据资产的价值下限，而使用基于公允价值的方法进行估值时则更为复杂，增加了不确定性和风险。

03 数据资产审计的重大挑战：
数据资源全面数据资产入表将使审计工作变得更为复杂。被审计单位在资产负债表中体现数据资源，审计师需要核对更多的会计处理凭证和交易记录，增加了审计工作量。传统的审计工具和方法可能不足以应对数据资产的特殊性，因此审计师需要考虑采用更先进的审计工具和技术以适应这一新的审计业务。审计师面临更高的错报风险，需要更谨慎地评估数据资产的合规性和价值，依赖更多外部证据和行业专家意见，进行更深入的风险评估和内部控制测试。

04 数据安全问题的制约：
首先，数据安全问题直接增加了企业将数据资源纳入财务报表的成本。企业需要投入更多资源来实施一系列复杂的安全措施，可能会承担更高的审计费用，增加了数据资源管理的复杂性，降低了数据资源全面数据资产入表的经济可行性。数据资源全面数据资产入表还会增加企业的数据安全风险，一旦发生安全事件，数据的独特性和商业价值可能迅速下降，导致企业声誉下降、合作关系破裂等负面影响。数据安全问题还可能导致企业面临法律责任和巨额罚款，增加了数据资源全面数据资产入表的风险。

应对建议：
未来，需要在跟踪国际会计领域对数据资源研究的基础上，结合我国数据经济发展的实际情况，深化数据资源会计的研究，完善数据资源管理制度。政府相关部门应进一步推动与数据资源相关的管理政策和法规的建设，为各类企业使用与交易数据资源提供规范标准，促进数据资源的合理利用与权益保障。此外，应加强数字交叉人才培养，以满足数字经济时代对数据资源管理、评估和审计等专业人才的需求。这一规定的出台标志着数据资源会计处理和信息披露进入了新的阶段、新时代，对数字经济的发展具有重要意义。

为了有效治理与管理企业的数据资源，迫切需要建立相应的数据资源管理体系，全面协调相关数据基础工作，系统盘点数据资源底数，为后续可靠的会计计量和披露提供坚实基础。

数据资产体系： 建立顶层的数据资产管理体系，明确各方职责，制定数据资产相关标准和机制，以有力地承接与推动数据资源入表工作。此外，数据资产管理应充分融合企业自身的数据管理体系，实现协同发展。

数据资源目录： 创建企业级数据资源目录，详细盘点具有经济利益的数据资源，通过目录、标签化和元数据属性等手段准确描述数据资源，为后续估值与会计计量提供基础。

数据资产账户： 针对数据资源规模丰富、价值含量高、需要精细化管理的企业，建议建立数据资产账户体系，引入内部分户账，有效管理因持续开发、应用以及内外部流通而带来的账面价值变化。

数据资产血缘分析： 为了支持后续数据资产成本法和收益法的不同价值分摊，以及实现数据资产视角的业务财务精细化管理，应加强对重要数据资产的血缘分析能力，形成准确的数据血缘图谱。

数据资源运营： 通过数据资源入表与披露作为抓手，构建企业级的数据资源内外双循环运营能力，以财务资产视角推动各业务和技术部门的数据运营。这种数据运营的成果将真正与企业财务表现挂钩，成为业务数字化建设的催化剂。

亿信华辰睿治数据治理平台作为企业数据资产管理落地的载体，成为数据资产管理体系长效化的基础设施。该平台通过构建包括元数据、主数据、数据质量、数据标准、资产目录和数据服务在内的数据资产管理平台，实现了核心数据资产管理活动的工具化和持续化，包括元数据的采集和追踪、数据模型的管理和检查、数据标准的制定和映射、数据质量的检核和整改、数据服务的开发和监控、资产目录的编制和共享。

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