随着数字化的飞速发展，数据已经成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，在企业经营活动中扮演着举足轻重的角色。然而，对于数据资产的估值、交易和权益管理一直以来都是一个全球性难题。

作为新时代的重要生产要素之一，数据资产化的工作正在全球范围内迅速推进。今年10月1日起，《数据资产评估指导意见》由中国资产评估协会制定并正式施行。同时，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》也即将于明年1月1日正式施行。

对于“数据入表”的理解，即将数据资产纳入资产负债表，“入表”是指在企业财务报表中将数据确认为“资产”的一项，真实体现其价值与业务贡献。

“数据资产入表”受到广泛关注的原因在于，数据资产准则的制定直接关系到未来经济格局的演变。数据资产入表是数字经济发展大势下的必然结果，企业应全面反映数据资源对其财务状况和经营成果的影响。

面对这一趋势，企业需要采取一系列建议和策略：
进行数据资源合规管理：从数据来源、内容、处理、管理到经营等多个维度梳理入表的数据资源，建立企业数据合规管理机制，确保数据资源的合法性与合规性。

建立全流程的风险监管机制：制定数据资源成本核算制度，确定数据资源权属，合理确定运营模式，并确保在数据采集、处理、存储等全流程符合法律法规的监管机制下进行。

重视信息披露：根据《暂行规定》要求，企业应增设报表子项目，并通过表格方式细化披露。同时，自愿披露数据资源的应用场景、业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护情况等信息，主动加强数据资源相关的信息披露。

为了应对这一挑战，企业可以从以下三个方面入手：
规范数据资源的核算：确保数据资源的成本能够“看得清、算得准”，建立成本归集与分摊机制、优化数据管理流程与控制，并明确数据管理岗位职责。

加强数据资源管理：建立统一规范的数据标准分类制度，制定数据质量稽核规则，建立数据资源管理制度，为企业数据质量管理打下坚实基础。

盘清数据资源现状：保证数据的合规与确权，建立数据合规管理机制，梳理存量数据资源，确保其合法性。

最终，通过优化数据应用，释放企业潜能，实现企业内部价值的赋能。企业可以采用战略地图拆解、价值树分解的方法，建立统一规范的数据标准分类制度，建立数据质量稽核规则，盘清数据资源现状，确保数据的合规与确权。

在面对这个历史机遇期时，企业需认识到机会成本较高，试错成本亦不可忽视。通过更丰富的思路、更多的可能性，企业能够加速创新、引领变革，实现数字化升级，提升核心竞争力，为整个产业链供应链上下游企业的发展做出贡献，提升社会整体的经济效能。

企业在迎接数据资源入表的挑战时，可以进行以下四大准备工作，以确保顺利过渡：

数据资源初步梳理
企业首先需要进行数据资源的初步梳理。考虑到完整盘点所有数据资源可能会耗费大量时间，可先有针对性地圈定可能入表的数据内容，进行初步梳理工作，以明确潜在的入表数据。

财务和业务制度流程细化
基于初步梳理结果，对现有制度流程进行细化，包括业务和财务的制度流程。财务制度流程的调整涉及数据资产的计量和认定，需要适应新的数据资产入表规则。业务制度流程需要配套管理措施，确保在新的规定下，业务部门能够有效协同数据科技部门。

开展详细的试点工作
企业可以开展详细的试点工作，围绕初步梳理的结果和制度流程，对现有数据资源进行精细盘点和分类。这包括科目认定、成本归集等具体准备工作。通过试点工作，可以验证制定的机制流程的可行性，并形成详细的工作模板和底稿，为2024年1月1日后的工作提供指导。

系统工具配置
对于有足够时间的企业，可以考虑对系统工具进行配置。现有的系统平台工具可能已经具备相关功能，比如IT项目管理工具。通过对这些工具进行参数配置和改造，使其适应数据资产的管理需求。这可以包括成本归期、成本采集等功能的整合，确保企业能够有效地管理数据资产。

综合来看，企业在不到一个半月的时间里，可以有序地进行以上四项准备工作，以迎接数据资源入表所带来的挑战。这不仅有助于提高工作效率，也为企业顺利过渡到新的制度提供了必要的支持。