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数据资产梳理,数据资产入表企业的数据治理是什么

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《数据资产入表背景下企业数据治理的内涵、挑战与实施路径》

一、引言

在数字经济时代,数据已成为企业的重要资产,随着数据资产入表相关政策的推进,企业如何有效地进行数据治理以确保数据资产的准确计量、可靠管理和价值最大化成为一个亟待解决的重要问题。

二、数据资产入表与企业数据治理的内涵

数据资产梳理,数据资产入表企业的数据治理是什么

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(一)数据资产入表的概念

数据资产入表是指将企业拥有或控制的数据资源,按照一定的会计准则确认为资产并纳入财务报表,这意味着数据的价值得到了正式的财务认可,从企业经营管理的角度来看,是对数据资源在企业价值创造过程中重要性的高度肯定。

(二)企业数据治理的含义

企业数据治理是一个全面的管理框架,旨在确保企业数据的高质量、安全性、可用性和合规性,它涵盖了数据的规划、创建、存储、使用、共享、维护和销毁等全生命周期的管理,在数据资产入表的情境下,数据治理的目标更为明确,即要让数据资产符合入表的各项要求,如数据的可识别性、可计量性和可带来未来经济利益流入的可能性等。

1、数据质量方面

- 准确性:入表的数据必须准确反映企业的业务情况,企业的销售数据如果存在错误,可能会导致对数据资产价值的错误评估,企业需要通过建立数据验证机制、数据清洗流程等确保数据的准确性。

- 完整性:数据应包含所有必要的信息,对于数据资产而言,完整的数据才能全面体现其价值,在评估客户数据资产时,如果缺少客户的关键信息如消费偏好等,将影响数据资产的价值衡量。

- 一致性:企业内部不同部门、不同系统中的相同数据应保持一致,这有助于避免数据冲突,提高数据资产的可信度,财务部门和销售部门对同一客户的营收数据应保持一致,以便准确进行数据资产入表的核算。

2、数据安全方面

- 保护数据资产免受未经授权的访问、使用、篡改或泄露,随着数据资产价值的提升,其面临的安全威胁也日益增大,企业需要通过加密技术、访问控制、安全审计等手段保障数据安全,企业的核心研发数据资产一旦泄露,不仅会导致资产价值受损,还可能影响企业的竞争优势。

3、数据可用性方面

- 确保数据在需要的时候能够被合法用户方便地获取和使用,这涉及到数据存储架构的优化、数据检索功能的提升等,企业的营销部门需要及时获取客户数据以制定营销策略,如果数据不可用,将影响企业的数据资产运营效率。

4、数据合规性方面

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- 企业的数据治理必须遵循相关的法律法规,如数据保护法、隐私法规等,在数据资产入表时,合规性是基本要求,在处理涉及个人信息的数据资产时,必须符合隐私保护的相关规定,否则可能面临法律风险,影响数据资产的入表合法性。

三、数据资产入表企业数据治理面临的挑战

(一)数据来源复杂多样

企业的数据可能来自多个渠道,如内部业务系统、外部合作伙伴、物联网设备等,整合这些不同来源的数据并进行有效的治理是一项艰巨的任务,企业从物联网设备获取的数据可能具有不同的格式和质量标准,与企业内部传统业务系统的数据融合存在困难。

(二)数据标准不统一

不同部门、不同业务线可能采用不同的数据标准,这会导致数据治理的混乱,在一个大型企业中,销售部门和生产部门对产品编码可能存在不同的规则,在进行数据资产整合入表时,难以准确汇总和评估与产品相关的数据资产价值。

(三)技术能力限制

数据治理需要强大的技术支持,如大数据处理技术、人工智能技术等,部分企业可能缺乏这些技术能力,无法有效地进行数据治理,企业可能没有足够的技术手段对海量的非结构化数据进行分析和管理,影响数据资产的准确计量和入表。

(四)人员意识与协作问题

企业内部员工可能对数据治理的重要性认识不足,各部门之间缺乏有效的协作,数据治理部门制定的数据管理规范可能得不到其他部门的积极响应,导致数据治理工作难以顺利开展,进而影响数据资产入表的进程。

四、数据资产入表企业数据治理的实施路径

(一)建立统一的数据治理框架

企业应制定涵盖数据战略、数据政策、数据标准、数据流程等内容的统一治理框架,明确各部门在数据治理中的职责,确保数据治理工作的系统性和协调性,企业可以成立数据治理委员会,由高层领导和各部门负责人组成,负责制定数据治理的战略规划和重大决策。

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(二)整合数据来源与标准化

对企业内外部的数据来源进行梳理和整合,建立统一的数据标准,这包括数据格式、数据编码、数据定义等方面的标准,通过建立数据仓库,将不同来源的数据进行抽取、转换和加载,按照统一标准进行存储和管理,为数据资产入表奠定基础。

(三)提升技术能力

加大对数据治理技术的投入,引进或开发适合企业需求的大数据管理、数据分析、数据安全等技术工具,企业可以采用先进的数据挖掘技术来挖掘数据资产的潜在价值,利用区块链技术保障数据资产的安全性和可追溯性。

(四)加强人员培训与意识提升

开展数据治理相关的培训,提高员工对数据治理的认识和操作技能,通过建立激励机制,鼓励员工积极参与数据治理工作,对在数据治理工作中表现优秀的员工给予奖励,营造良好的数据治理文化氛围。

(五)持续监控与评估

建立数据治理的监控和评估机制,定期对数据治理的效果进行评估,根据评估结果调整数据治理策略,通过定期检查数据质量指标、数据安全状况等,及时发现数据治理过程中的问题并加以解决,确保数据资产入表的准确性和合规性。

五、结论

数据资产入表为企业的数据治理带来了新的机遇和挑战,企业需要深刻理解数据资产入表与数据治理的内涵,积极应对挑战,通过建立科学合理的实施路径,实现有效的数据治理,从而提升数据资产的价值,在数字经济浪潮中赢得竞争优势。

标签: #数据资产 #梳理 #数据治理

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