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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
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零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2023-12-13来源:互联网浏览数:73次
了解数据入表
数据入表是指在企业的会计和财务报告中,将数据资源作为资产进行确认、计量、报告和披露的过程。2023年8月21日,我国财政部发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(以下简称《暂行规定》),自2024年1月1日起施行。这标志着我国企业数据资源入表的正式开启。
1.数据资源的概念:数据资源是指企业拥有或控制的,能够以电子形式存在,并通过计算方式参与到生产经营活动中,发挥重要作用的生产要素。
2.数据产品的形成: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,形成数据产品,用于对外提供服务或支持内部使用场景。
3.数据交易:为了形成数据要素市场,数据需要具有可交易性,包括场内交易(数据交易所交易)和场外交易(其他形式的数据交易)。
4.数据入表的意义:数据入表有助于规范企业数据资源的会计处理,强化相关会计信息的披露,同时也是推动我国数字经济发展的关键举措。
5.数据入表的实施:《暂行规定》明确了数据资源的会计处理适用准则、列示和披露要求等,企业需根据规定对数据资源进行会计处理和报告。
综上所述,数据入表是我国数字经济时代背景下,对企业数据资源进行管理和利用的重要举措,有助于提高数据资源的利用效率,推动数字技术与实体经济的深度融合。
1.理解政策要求:首先,企业需要仔细研究《企业数据资源相关会计处理暂行规定》等政策文件,理解数据入表的具体要求和流程。
2.内部培训:企业应该组织内部培训,让财务、IT、数据管理等部门的工作人员了解数据入表的重要性以及如何操作。
3.数据资产清查:企业需要对现有的数据资产进行全面清查,确定哪些数据可以被认定为资产,并进行价值评估。
4.会计科目设置:根据规定,企业需要在会计科目中设置相应的科目来记录和反映数据资产的增减变动。
5.会计准则遵循:企业应确保数据资产的确认、计量、报告和披露遵循相关的会计准则。
6.技术支持:企业可能需要投资相关的信息技术系统,以支持数据资产的存储、管理和分析。
7.专业咨询:考虑聘请专业的财务顾问或数据管理顾问,帮助企业更好地理解和执行数据入表的相关工作。
8.制定流程和规范:企业需要制定一套流程和规范,确保数据入表的各项工作能够有序进行。
9.持续监督和评估:数据入表不是一次性的工作,企业需要持续监督和评估数据资产的状况,确保数据入表的准确性和有效性。
10.法律和合规:确保所有的数据入表活动都符合相关的法律法规要求,避免数据隐私和安全风险。
总之,推进数据入表工作是一个系统工程,需要企业的高层领导重视,各部门协同合作,以及专业人员的积极参与。通过有效的管理和技术手段,企业可以确保数据资源的价值得到充分体现,同时符合国家的政策导向和行业规范。
该平台支持多种资源的定义和规划,包括数据库和文件等结构化和非结构化资源,并封装逻辑资源为数据产品,以全面盘点企业数据生产要素。
可配置的资产目录详细描述数据资源的各类信息,与元数据集成,实现批量盘点和自动更新,以应对资源变更。
平台管理的数据资源可快速开发多种服务,包括数据查询、下载、API、分析产品授权等高附加值服务。
平台内置自定义数据资产服务工作流,可根据权责划定服务审批对象,同时支持数据权限控制。数据消费者获取的数据会按照分级分类要求进行脱敏和加密处理。
平台盘点的数据资产以数据商品形式在门户中对用户开放,用户可通过分类、标签、评级和关键字检索查找资产并发起服务申请。