数据要素再迎重磅利好，国家数据局局长刘烈宏在2023全球数商大会上首次提出“数据要素X”行动计划，旨在发挥数据要素乘数效应，促进数据要素与其他要素相结合，推动数据经济快速增长。与此同时，距离《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式生效仅有不到一个月的时间，如何有效管理和利用数据资产，完成数据资产入表是当下国有企业与上市公司最关心的问题。

为帮助企业把握“数据资产入表”新规，更好发挥数据要素推动作用，推进数字经济高质量发展，亿信华辰牵头与毕马威、中联资产评估集团、北京鑫诺律师事务所等多方联动，在11月举办了为期四周的『数据资产入表实务系列直播』，主题涵盖数据资产入表与披露实务、数据入表法律合规实务和实施路径、数据资产会计计量与价值评估等，全面拆解数据资产化实践路径，助力企业把握数据要素时代的新机遇。本次系列直播累计超1.2万人观看，覆盖500余家国有企业与上市公司。

数据资产价值挖掘是数据资产化的基础
聚合多维海量数据、充分挖掘和利用其内在价值，是企业实现数据资产化的基础。为了让数据充分发挥其价值，必要的组织机构与管理机制就显得尤为重要。亿信华辰高级顾问专家刘晗创造性地提出数据资产价值化路线图，详细拆解数据资源盘点、数据合规确权、数据资产治理、数据资产运营、数据安全防护和数据评估这六大步骤，从对内治理和对外交易两方面分享挖掘数据资产价值的具体路径。

刘晗指出，“在数据应用过程中，往往是场景决定了数据的使用价值和交易价值，客户是带着需求来使用某些数据的，在这个过程中，如果企业的数据不能满足客户特定场景需求，数据价值就无法被证明。”

数据合规是数据资产化的先决条件
数据资源“入表”在即，企业更需筑牢数据合规防线。北京鑫诺律师事务所高级合伙人、管委会副主任武婕从主体合规、数据内容合规、数据来源合规、数据全生命周期合规、数据合规管理体系建设这五个方面全面梳理数据合规实施框架与具体步骤，解答企业为什么要做数据合规以及如何防范数据合规风险等关键问题。

武婕多次强调企业数据合规的必要性，“数据合规是启动数据资源的先决条件。未来无论拥有多少有价值的数据资产，只要想让数据资源去完成对外的交流、买卖与出境，就必须先完成数据合规，不然就可能触及某些法律红线。”

数据入表与信息披露是数据资产化的核心
数据入表和信息披露意味着数据完成了从自然资源到经济资产的跨越，是数据资产化的核心。毕马威金融数字化赋能咨询全国主管合伙人陈立节分享了数据入表实操落地的关键要点，并详细讲解了在这最后的1个月时间内企业可以开展数据资源入表的具体准备工作，包括初步梳理数据资源、细化财务和业务制度流程、开展详细的试点工作、配置系统工具等。

针对以交易流通为驱动的数据产品建设及运营，他建议企业通过打造数据产品来向审计师证明未来数据资产可产生现金流。对于很难判定实质经济流入的情况，他指出“形式也非常关键。只有让审计师认可数据资产未来的收益才能入表，通过形式上建立数据产品管理办法、设置数据产品运营部门与相关岗位、梳理数据产品项目规划等方法，也能获得审计师认可。”

数据价值评估是数据资产化的关键
作为一项资产，数据应当拥有可计量的实际价值。所谓数据价值评估，即是指通过专业化的数据质量评价和价值评估，对数据进行客观评估，使其成为可计量的资产，并确定其具体的价值。中联资产评估集团副总裁李业强介绍了数据资产三种基本评估方法：成本法、收益法和市场法，他提到，“就目前而言，市场法相对较难实现。收益法和成本法都有相应的适用前提：收益法的适用前提是需要具备收益预测，即需明确具备商业逻辑的应用场景，且该应用场景能实现的预期收益或面临的相关风险是可量化的；成本法的前提是形成数据资产的成本能被核算清楚，能做到哪些事情能被清晰计量，同时成本和价值之间的对应关系相对较强。”

李业强指出，影响数据价值的核心因素是数据质量。数据质量评价指标有六个：准确性、一致性、完整性、规范性、时效性和可访问性，每个指标和数据价值都成正相关。他指出，“数据资产入表实际上不仅仅只是会计行为，甚至不仅仅是财务管理行为，它是公司战略的一部分，涉及到怎么样去最优化、最大化入表效用，同时也最大化避免入表带来的潜在的风险和损失，所以需要做好一个长期的入表规划”。