在数字经济时代，数据资源为企业注入了新的活力，因此，财政部颁布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，旨在规范企业对数据资源的会计处理，强调相关会计信息披露。该规定将于2024年1月1日正式生效。正式发布的暂行规定向市场和企业发出积极信号，引导企业更有效地治理和管理数据资源。

企业数据资源是指企业运营中积累的各种数据记录，包括线索数据、客户数据、销售数据、人事数据、采购数据、财务数据和生产数据等。而企业数据资产则是企业合法拥有或控制的、预期在未来一定时期内为企业带来经济利益的数据资源，以物理或电子方式记录。

暂行规定的发布有助于促进企业建立全面有效的、切实可行的数据资源治理与管理体系，为数据资源的确认和计量提供了良好的基础。此外，数据资产化也将推动数据要素流通，加速数据要素市场化和价值最大化。通过对数据来源、数据内容、数据处理、数据管理和数据经营等五个主要维度的梳理，企业可以查缺补漏，建立合规的数据管理机制，确保数据资源的合法性和合规性。

在数据来源方面，企业应确保其数据获取行为不违反法律法规、国家政策和公共道德，并且不侵犯任何第三方的合法权益。常见的不合规行为包括自行采集与企业主营业务范畴无关的数据以及在数据采购时未检查供应商是否拥有数据的合法授权等。
数据内容方面，企业存储的数据内容必须真实、合法、合规，不得存储法律法规不允许采集或存储的违法数据。不合规行为可能包括企业私自存储未依法获取授权的国家机密数据、敏感数据、重要数据、商业秘密和个人信息等。
在数据处理方面，企业处理数据的行为不得违反国家法律相关规定，必须符合合法、正当、必要原则。不合规行为可能包括未经个人授权处理个人信息，或者超出个人授权同意范围处理个人信息。
数据管理方面，企业需要按照法律、法规、规章和国家标准的要求建立数据合规相关管理制度，包括对数据分类分级管理、数据跨境传输、个人信息保护等领域建立相应的全链条监督管理机制。
数据经营方面，企业在开展数据经营业务时需依法取得相应的资质、行政许可和充分授权，同时建立完善的数据内控体系，以确保数据经营业务不危害国家安全、公共利益，也不侵犯个人和组织的合法权益。

数据资产广义上包括企业拥有的所有数据资源，如原始数据、中间数据、临时数据、数据类目体系、标签类目体系、标签以及标签类目体系方法论等。在方法论的指导下，企业可以按需加工、挖掘原始数据、中间数据和临时数据，形成标签，并按照类目体系的方式进行规划、串联和管理。对于一家企业而言，长期积累和建设的数据、标签、标签类目体系及自有方法论都构成其数据资产的重要组成部分。

什么类型的数据可以被视为数据资产？
对于可明确作为“资产”的数据资源，主要表现为两种形式：一是能够促使现有产品实现收益增长，二是数据本身具备创造价值的潜力。

数据为业务注入动力
数据本身并不直接创造价值，但通过对现有产品的运用，使其在创收和成本降低方面表现更为卓越。企业通过这种数据“内消”的方式，对生产经营中产生的数据进行收集、整理和分析，用以服务自身的经营决策和业务流程，从而提高产品的盈利能力。

例如，各大运营商拥有丰富的客户数据，基于这些数据，运营商能够深入了解客户行为、偏好和需求，通过统计学方法对客户群体进行分类。这有助于运营商制定商业规划，从而获取最大化的利润。

数据本身创造价值
即通过优化业务流程的方式，让数据发挥其价值。然而，数据所能产生的价值很难评估。在合法合规的前提下，将数据以各种形式进行交易，是直接实现数据价值的途径之一。

例如，金融机构拥有的“失信人”数据对于贷款平台而言是非常关键的信息，能有效提升平台对“失信人”的辨别能力，准确评估借款人的信用状况，从而优化消费金融贷款产品的风险控制效率。这对金融机构和贷款平台来说直接带来了收益，可以通过共享方式将数据直接变现。

如何将数据变为“资产”？
大多数企业拥有大量的数据资源，但真正实现其价值，通过实际应用带来收益的并不多。从根本上说，问题在于“数据”只是“数据”，真正为企业带来价值的是“信息”，因此将数据转化为信息成为关键。

数据助力提升产品竞争力
通过数据作用于其他产品，使其在创造收益和降低成本方面表现更为卓越，这是挖掘数据价值的方式之一。在企业内部，对生产经营中产生的数据进行收集、整理、分析，用于服务自身经营决策和业务流程，从而提升企业绩效。

数据助力融入业务场景
数据在不同业务背景下有不同的处理方式。例如，电商交易数据可以被用于商品推荐、购买内容研究和下单流程分析。因此，数据的收集、处理、输出过程必须基于特定的业务问题，将数据融入业务问题的解决过程，才能真正发挥数据价值。未来，数据和数据资产化将成为数字经济时代的核心要素。

数据资产管理的价值
延长用户生命周期：通过精细化的用户数据管理，企业可以更深入了解用户需求和行为，提供更加精准的产品和服务，延长用户生命周期，增加用户价值。
实现精准营销：通过对用户数据的分析，企业可以了解不同用户群体的特点和需求，制定更精准的营销策略，提高营销效果。
跟踪用户成长需求：数据资产管理可以帮助企业跟踪用户的成长需求和变化，及时调整产品和服务，提供更个性化和定制化的产品营销方案。
针对高复购率重要客户：对于高复购率的客户，数据资产管理可以帮助企业进行重点维护和营销，提高客户满意度和忠诚度，增加销售业绩。
提高用户回报和愉悦感：通过数据资产管理，企业可以更好地了解用户的需求和反馈，优化产品和服务，提高用户的回报和愉悦感，增加用户的回购率。
创造相关产品的连带销售场景：通过数据资产管理，企业可以发现不同产品之间的关联和共同点，创造相关产品的连带销售场景，增加销售业绩。

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，于今年10月联合各生态伙伴成立了数据资产入表服务链合体。该合体提供一站式解决方案，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。亿信华辰已与北、上、深、贵等数交所达成合作，为客户推动数据产品上架、推进数据交易等工作提供协助。