企业在推进数据资产入表过程中面临的主要困难点如下：
一、数据资产的会计确认问题
数据资产的权责确认不定
企业必须通过数据确权来证明数据资产是否属于企业拥有或控制的资源。在内部使用的数据中，可以明确定义数据的所有者（使用部门、生产部门等）。然而，对于涉及数据伦理方面的外部数据，例如存储在系统内的业主会员信息或需要定期披露的企业经营信息等，其归属性较难明确，究竟是企业所有还是属于个人隐私，或者是政府规定的公共数据需要无偿提供等。

数据资产的再确认界定不明
将数据资产视为无形资产的特殊类别时，会遇到后续确认中的资本化和费用化问题，类似于无形资产的情况。资本化支出和费用化支出的区别在于，在企业的生产经营活动中，如果消耗部分作为代价获得新资产，则为资本化支出；如果消耗用于企业经营而导致经济利益流出，则为费用化支出。由于数据资产中的数据具有特殊属性，难以定义和量化哪些数据产生了价值以及产生了多少价值，因此更难明确定义资本化还是费用化的支出。

数据资产的确认条件不统一
现有的资产负债表对于固定资产和无形资产的确认条件有明确的定义，但对于数据资产的确认原则和相关理论尚未完善。数据的质量决定了是否纳入资产，同时数据的使用过程中的变更、衍生、销毁封存等动作也会影响数据资产的确认。因此，数据采集、存储、加工、清理等各个阶段都需要测算相应的入账价值，并明确各个阶段的确认原则。

二、数据资产的会计计量问题
数据资产的初始计量
传统计量单位已不能满足需求，各种会计计量标准存在多个计量单位。选择计量单位时需结合企业实际经营管理，根据社会经济大环境的变化选择更有价值的计量单位，以提供更有助于管理决策的相关会计信息。对于数据资产，考虑其特殊性，传统的货币计量并不利于准确的会计处理。
选用数据资产计量属性不明确，需要在会计科目中进行登记，并在企业财务报表中报告，以确定实际数量金额。数据资产的计量不适合依靠重置成本和现值属性，因此需要选择适用于数据资产的计量属性。

数据资产的后续计量
难以确定数据资产的使用寿命，需要参考无形资产的相关处理方法。摊销方法的选择应结合企业经济需要，从最大预期效益出发确定消耗方式，并在不同会计期间统一适用。数据资产的经济价值易受应用场景和大环境的影响，对其进行后续计量时需要制定相应的规范原则。
具体问题包括数据资产成本归集难、数据资产收入成本匹配难、数据资产资本化与费用化的区分标准难、取得公共部门数据授权期限的稳定性确认难、金融行业成本确认难、数据资产摊销方法选择难、数据资产摊销年限确认难、数据资产税会差异应对难、数据资产时变性导致报表规模确认难、数据资产在集团层面的会计核算难。

三、数据资产入表离不开前期扎实的数据治理准备
《企业会计准则》的基本准则将资产定义为“企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源”。在确认一项资源为资产时，除了符合基本准则有关资产的定义外，还必须同时满足以下两个条件：一是与该资源有关的经济利益很可能流入企业；二是该资源的成本或价值能够可靠地计量。

在此背景下，《暂行规定》的适用范围明确排除了不符合资产定义的数据资源。在确保符合资产定义的前提下，适用范围既包括了满足资产确认条件（即入表条件），可以根据相关规定确认为数据资产的数据资源，也包括尚不满足入表条件的数据资源。简言之，《暂行规定》的核算对象全面覆盖了符合基本准则有关资产定义的数据资源。

具体而言，需要同时符合以下两个条件：
条件1：与该资源有关的经济利益很可能流入企业
资产确认的一个关键特征和条件是考虑与其相关的经济利益流入企业的可能性。通常情况下，当经济利益流入的概率大于50%时，方可确认符合资产的经济利益门槛。目前的会计准则对不同取得方式获得的资源的资本化门槛有所不同。对于通过合法途径外购取得的数据资源，双方的定价反映了对未来经济利益的合理预期，因此相对容易论证为买方带来潜在的未来经济利益流入。相较之下，内部产生的数据资源难以论证其很可能为企业带来未来经济利益流入。

条件2：该资源的成本或者价值能够可靠地计量
数据资产的成本不仅包括直接外部获取的增量成本，还可能包括间接分摊成本等。当前实务中，如何进行合理的成本分摊以确保数据资产成本的完整性是一个难点。有效的数据资产管理需要涵盖数据资源化、数据产品化和数据资产化三个阶段。这包括从无序的原始数据到经过有序治理的数据资源，再根据数据资源的应用价值图谱进行数据产品化。后续的数据资产化阶段需要在明确资产化战略的基础上建立确权管理机制，推动数据产品的内部共享和外部流通等价值实现过程，以有效论证是否具备数据资产的会计入表条件。

数据资产化过程中不仅涉及到对数据产品开发形成过程的成本分摊归集机制，还需要通过对数据产品的估值分析进行量化分析，以评估数据产品的内部经济性、投入产出效益等。企业若希望实现数据资产的会计入表，必须提前规划并进行相应的入表前准备工作，例如完善数据血缘管理、建立成本分摊归集机制、对已产品化的数据资源进行分级分类，并通过经济性评价和价值评估等手段。

四、解决数据资产入表难题的方案
亿信华辰作为国内专业的BI产品及数据治理解决方案厂商，一直处于数据资产化的前沿。为了解决前文提到的难题，我们提供一站式数据入表解决方案，以确保数据资源的合法准确计量和充分体现价值，为国有企业在数字化时代取得更大成功提供有力支持。

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在数据治理的过程中，无论是资产评估、质量评估还是价值评估，都需要专业服务机构的参与。亿信华辰与各生态伙伴通力合作，成立了“数据资产入表服务链合体”，为客户提供数据资产入表及数据资产交易等一站式解决方案。这包括咨询规划、数据资产管理、会计审计、法律咨询、安全监管等能力，为企业提供专业服务，全程指导企业有效进行数据入表工作。

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为了更好地帮助企业进行数据资产入表，亿信华辰基于数据治理平台为企业建立了所需的信息系统，并提供成本法入表服务，助力实现半自动化、全自动化的数据入表工具。整个过程从投入到产出都能被系统自动记录，有助于提升数据记录的准确性，降低错误率，并减轻财务人员的负担。

数据是国有企业的核心驱动力，而企业数据入表和提升数据治理能力是企业开启转型进程的关键一步。亿信华辰将发挥行业领先优势，积极探索“数据要素X”行动，助力国有企业让数据供得出、流得动、用得好，推动数据在不同场景中发挥出千姿百态的乘数效应。