数据资产入表沿着“原始数据—数据资源—数据资产—数据资本”的路径演进。其中,“原始数据转化为数据资源”是企业层面激发自身原始数据潜在价值的过程,即经历数据采集、标注、集成、汇聚和标准化等过程,最后形成可采、可见、可通、可信的高质量数据的过程。在“数据资源转化为数据资产”的过程中,企业通过对数据资源赋予创新型劳动和实质性加工,形成满足特定应用场景需求的数据产品,由于这些产品能够创造经济价值,于是将这些商品宽泛的认定为“资产”,但是在《数据资产暂行规定》出台后,需要结合会计准则的确认条件,从是否能够入表的角度判断相关数据资源能否转化为数据资产。
总之,企业需要经历数据盘点、数据解析、数据加工、登记确权、合规评估、价值评估、成本归集与分摊等环节,最终实现数据资产入表。需要注意的是,实现入表的数据资产并非企业全部的数据资源,只包括按照会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源。
关于数据资产入表程序的相关案例——
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在贵州勘设生态环境科技有限公司实现供水厂仿真AI模型运行数据集入表的案例中,公司通过对数据资源的收集、校核、清洗、筛选、大数据模型驯化等多维度治理,最终形成高质量的数据资源,并对符合《数据资产暂行规定》定义的数据资源进行成本核算,最终实现数据资源的资产化。
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在济南能源集团有限公司实现供热管网GIS系统数据入表的案例中,公司通过对热网检测数据的采集、整合、建立模型等数据加工环节,确定数据资产信息属性及价值属性,分析权利类型,完成数据估值及入表等工作。
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在山东港口科技集团有限公司实现港口吞吐量数据入表的案例中,公司经过数据梳理、项目立项、数据治理、项目验收、合规审查、资产登记等八个关键环节完成入表。数据资产化的过程逻辑严密,流程严谨,释放了企业数据要素价值。
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在先导(苏州)数字产业投资有限公司实现智慧交通路侧感知数据入表的案例中,将入表程序规范化,具体路径如图2所示:
(1)通过大数据交易所和律师事务所进行合规和授权体系设计。
(2)盘点数据,评估数据质量。
(3)拟定数据初步价值意见。
(4)在大数据交易所上架数据产品,获得交易产品证书。
(5)由专业数据服务机构、评估机构依据先导产投自身财务情况、数据资源质量报告、交易所产品证书,出具价值咨询意见书和资产评估报告。
(6)将价值咨询意见书提交银行等金融机构进行授信增信。
(7)与审计单位沟通数据资产入表相关会计管理制度,实现数据资产入表。