作为关键的生产要素，数据的乘数效应在很大程度上受到数据要素保有量、数据要素市场成熟度和数据要素应用路径的影响。2023年8月21日，财政部发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，标志着企业数据资源入表迈出了关键的一步。
在这一时刻，各种与数据管理相关的概念，如数据要素、数据产品、数据交易、数据入表、数据资产、
数据治理和数据合规等，在数据管理人员中频繁讨论。这些术语之间的关系让许多人感到困惑。为了更好地理解它们之间的联系，我们一起来了解一下。
01 数据要素
数据要素的概念是在2019年党的十九届四中全会首次提出的。自那时起，我国将数据与劳动、资本、土地、知识、技术和管理列为重要的生产要素。数据要素是以电子形式存在的，通过计算方式参与到生产经营活动中，发挥重要作用。
02 数据产品
企业通过对获得的数据资源进行创新性劳动或实质性加工，最终形成数据产品，用于对外提供服务或支持内部使用场景。数据产品是数据要素参与实体经济运行的重要载体。
03 数据交易
为了形成交易与流通的数据要素市场，数据需要像土地、资本等其他生产要素一样具有可交易性。数据交易分为场内交易（数据交易所交易）和场外交易（其他形式的数据交易）。
04 数据入表
数据入表是指将数据要素计量其价值，并计入企业的资产负债表中。这需要将数据要素视为一种生产要素，使其具备交易和流通的能力，满足会计准则的资产确认条件。在国家政策的推动下，数据入表在企业中得以实现。
05 数据资产
数据资产是指以数据为主要内容和服务的、满足资产确认条件的数据资源。在《暂行规定》发布之前，许多所谓的“数据资产”未必符合会计准则的资产确认条件。因此，《暂行规定》的制定使得判断数据资源是否可以称之为数据资产更为明确。
06 数据治理
数据治理是对
数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它涉及组织、制度、流程、工具和绩效的管理，包括
数据质量管理、
数据标准管理、数据安全管理、
主数据管理和
元数据管理等方面。数据治理的目的是挖掘数据资产中的更大价值。
07 数据合规
数据合规要求企业及其员工在数据收集、存储、使用、处理、共享、转让、传输、流动和保护等行为中遵守国际条约、国内法律法规、其他规范性文件、行业准则、商业惯例、社会道德和企业章程等各项规定。
08 数据治理与其他关系
数据治理在数据要素、数据交易、数据入表和数据合规中发挥重要作用。从生产要素的角度看，为了使数据在使用和交易中为企业带来最大利益，数据需要高质量，需要进行元数据管理、数据质量管理、数据安全管理等工作，从而确保数据管理行为规范。在数据交易中，为了满足质量、安全和隐私合规要求，需要进行元数据管理、数据质量管理、数据安全管理和数据标准管理，并通过数据治理保证数据管理行为规范。在数据入表时，为了提高数据资产的价值，需要高质量的数据，并通过元数据管理、数据质量管理、数据安全合规和数据资产盘点等一系列数据管理工作，由数据治理去建章立制、监督和执行。
需要注意的是，数据交易和数据入表之间没有必然关系，入表的数据未必会进行交易，而通过交易得到的数据也未必会入表。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，通过拉通各生态伙伴成立的
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，包括咨询规划、数据资产管理、会计审计、法律咨询、安全监管服务等。已经与北、上、深、贵等多个数据交易所合作，为客户推动数据产品上架、推进数据交易等工作提供支持。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
