《强化资产管理数据专项治理：构建完善的数据资产管控体系》
一、引言
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在当今数字化时代，数据已成为企业至关重要的资产，资产管理数据涵盖了从固定资产到流动资产、从有形资产到无形资产等各类资产相关的信息，这些数据的准确性、完整性、一致性和安全性对于企业的决策、运营和发展有着不可忽视的意义，当前许多企业在资产管理数据方面面临着诸多问题，如数据分散、数据质量参差不齐、数据安全风险等，因此开展资产管理数据专项治理工作迫在眉睫。
二、资产管理数据专项治理的目标
（一）提高数据质量
1、准确性
- 资产管理数据中的错误信息可能导致企业在资产盘点、折旧计算、资产处置等方面做出错误决策，固定资产的原值记录错误，会使折旧计提金额不准确，影响财务报表的真实性，通过专项治理，对数据进行严格的审核和校正，确保资产的基本信息（如名称、规格、购置日期等）、价值信息（如购置成本、折旧率等）以及状态信息（如在用、闲置、报废等）都准确无误。
2、完整性
- 完整的资产管理数据应包含资产从购入到处置整个生命周期的所有相关信息，但在实际中，可能存在部分数据缺失的情况，如缺少资产的维护记录、转移记录等，专项治理工作要梳理数据流程，查找数据缺失点，补充完善各类必要数据，以便企业能够全面掌握资产状况。
3、一致性
- 在企业内部，资产管理数据可能存在于多个系统或部门中，如财务部门的资产台账和资产管理部门的实物管理系统，由于数据来源和更新机制的不同，可能会出现数据不一致的情况，治理工作要建立统一的数据标准和规范，确保不同系统和部门之间的数据一致性。
（二）加强数据安全管控
1、数据泄露风险防范
- 资产管理数据包含企业的敏感信息，如高端设备的技术参数、重要无形资产的核心价值等，如果这些数据泄露，可能会被竞争对手利用，给企业带来巨大损失，专项治理要对数据的访问权限进行严格管理，采用加密技术对数据进行保护，防止数据在传输和存储过程中被窃取。
2、数据篡改风险防范
- 恶意篡改资产管理数据可能会扰乱企业的正常运营秩序，例如篡改资产价值以达到虚增或虚减企业资产的目的，通过建立数据审计机制，对数据的任何修改进行记录和监控，及时发现并阻止非法的数据篡改行为。
三、资产管理数据专项治理的具体措施
（一）数据清查与整合
1、全面清查
- 对企业内所有与资产管理相关的数据进行全面清查，包括各类资产的数据库、电子表格、纸质文档等，清查过程中要详细记录数据的来源、格式、存储位置等信息，建立数据清单。
2、数据整合
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- 将分散在不同系统和部门的资产管理数据进行整合，将财务系统中的资产财务数据与资产管理系统中的实物管理数据进行关联整合，形成一个完整的资产管理数据平台，这需要解决数据格式不统一、数据编码不一致等问题，通过数据转换、映射等技术手段实现数据的有效整合。
（二）建立数据标准与规范
1、数据定义标准
- 明确各类资产管理数据的定义，如什么是固定资产、如何定义无形资产的价值等，统一的数据定义标准有助于消除不同部门之间的理解歧义，提高数据的准确性和一致性。
2、数据格式与编码规范
- 规定数据的存储格式，如日期格式、数值格式等，以及数据的编码规则，如资产分类编码、部门编码等，这可以提高数据的可读性和可操作性，方便数据的查询、统计和分析。
（三）数据质量管理流程
1、数据录入管理
- 建立严格的数据录入制度，对数据录入人员进行培训，确保他们按照规定的标准和规范进行数据录入，在录入过程中，可以设置数据验证规则，对录入的数据进行实时检查，如检查资产编号是否唯一、金额是否在合理范围内等。
2、数据审核与校正
- 建立数据审核机制，定期对已录入的数据进行审核，审核人员要根据数据的来源和相关规定对数据的准确性、完整性进行检查，发现问题及时通知相关人员进行校正，要对数据校正的过程进行记录，以便追溯。
（四）数据安全保障体系建设
1、访问控制
- 根据员工的岗位职能和工作需求，设置不同的数据访问权限，普通员工只能查看与自己工作相关的资产数据，而资产管理人员可以对资产数据进行修改和维护，财务人员可以查看资产的财务信息等，通过访问控制列表（ACL）等技术手段实现细粒度的访问控制。
2、数据加密
- 对敏感的资产管理数据进行加密处理，无论是在存储过程中还是在传输过程中，可以采用对称加密和非对称加密相结合的方式，如使用AES算法对数据进行加密存储，使用RSA算法对数据传输的密钥进行加密传输，确保数据的安全性。
3、数据备份与恢复
- 建立定期的数据备份策略，确保资产管理数据的可恢复性，备份数据应存储在安全的异地位置，以防止本地数据中心发生灾难时数据丢失，要定期对备份数据进行恢复测试，确保备份数据的完整性和可用性。
四、资产管理数据专项治理的实施步骤
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（一）规划阶段
1、组建治理团队
- 由企业的资产管理部门、财务部门、信息技术部门等相关部门的人员组成资产管理数据专项治理团队，团队成员应具备资产管理、数据管理、信息技术等方面的专业知识和技能。
2、制定治理计划
- 明确治理的目标、范围、具体措施、实施步骤、时间安排和预期成果等内容，治理计划要具有可操作性和可衡量性，例如规定在某个时间段内完成数据清查工作，达到一定的数据质量标准等。
（二）执行阶段
1、按照数据清查与整合、建立数据标准与规范、数据质量管理流程、数据安全保障体系建设等具体措施逐步实施治理工作。
2、在执行过程中，要加强沟通与协调，各部门之间要密切配合，资产管理部门要提供资产实物的相关信息，财务部门要提供资产的财务数据，信息技术部门要提供技术支持，确保治理工作顺利进行。
（三）监控与评估阶段
1、建立监控指标
- 如数据准确性指标（错误数据比例）、数据完整性指标（缺失数据比例）、数据安全性指标（数据泄露事件数量等），对治理工作的效果进行实时监控。
2、定期评估
- 定期对治理工作进行评估，根据监控指标的结果和实际业务需求，对治理措施进行调整和优化，如果发现数据准确性仍然没有达到预期目标，要分析原因，可能是数据录入制度执行不严格，需要进一步加强培训和监督。
（四）持续改进阶段
1、根据评估结果，不断完善资产管理数据专项治理工作，随着企业业务的发展和新的资产管理需求的出现，可能需要对数据标准和规范进行修订，对数据安全保障体系进行升级等。
2、将数据治理工作纳入企业的日常管理工作中，形成长效机制，确保资产管理数据始终保持高质量、高安全性的状态。
五、结论
资产管理数据专项治理工作是企业提升资产管理水平、保障企业健康发展的重要举措，通过提高数据质量、加强数据安全管控等多方面的努力，构建完善的数据资产管控体系，企业能够更好地利用资产管理数据进行决策、优化资源配置、防范风险等，虽然治理工作可能面临诸多挑战，如技术难题、部门协调问题等，但只要企业坚定决心，按照科学合理的步骤和措施推进，就一定能够取得良好的治理效果，使资产管理数据成为企业发展的有力支撑。
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