[VIP第1年] 指数:3
上世纪八九十年代互联网的很广普及，加上各国积极实施信息高速公路计划，极大推进了信息化进程，使得互联网相关技术快速发展，“数字地球”概念提出并引起全球范围的高度关注和支持。《数字化生存》洞见和描绘了以“比特”为存在物的数字化时代的到来。由此技术和时代背景下，“数字经济”被提出并迅速流行，加快发展数字经济已成为各国共识。业内将数据看作数字经济的“石油”，数字资产是数字经济的基石，数据扮演了比黄金还贵的角色。数据在达到一定规模化的影响下就形成了数据资源。数据资源作为信息化创造的一类新型资源，实质上是一种极其重要的现代战略资源。数据资源的受重视程度越来越显现，在本世纪将超过石油、煤炭、矿产等天然资源，成为重要的人类资源之一。随着大数据、区块链等技术的发展运用，数据作为数字经济的关键要素得到很多认可，数据的资源性、资产性得到很广认可。以交易流通为驱动的数据产品建设及运营。数据资产全托管方案
数据资产是指拥有数据权属（数据产品经营权、数据加工使用权、数据资源持有权）、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集。根据定义，一个数据集被认定为一个企业的数据资产，需要满足4个必要条件：企业拥有这一数据集的数据权属；数据集是有价值的；数据集成本或价值应该能够被可靠地计量；数据集必须是可机读的。显然，对于一个企业来说，将一个数据资源转化为数据资产时，数据集有价值、可机读这2个必要条件是容易被甄别和实现的，数据资产化的难点在于对数据权属和可计量这2个条件的甄别和实现。数据交易数据确权对于企业有何意义？
对于企业和机构而言，数据资产化的业务价值链可以分为五大环节：源数据、数据采集、数据存储、数据处理和数据应用。其中，数据应用又可以细分为可视化、内部应用和交易变现三个小环节。这些环节共同构成了数据资产化的完整业务链条，其中源数据、数据存储和数据交易变现是战略环节，对整个业务链条具有重大影响。提供数据资产化工具的厂商应关注这些战略环节，以巩固其在业内的优势地位。在当今数据驱动的商业环境中，数据资产入表已成为企业实现数据价值比较大化的关键步骤。羽山数据致力于为客户提供qQ面的数据资产入表解决方案。
数据确权的主要目的包括以下几点：1.保护数据主体权益：确保个人和组织的隐私权、知情权和选择权得到尊重，防止数据被未经授权的第三方滥用。2.促进数据流通：通过明确数据的权属关系，降低数据交易和共享的风险，促进数据在市场中的合法流通和高效利用。3.激励数据创造：当个人或组织对其创造的数据拥有明确的权益时，他们更有动力进行数据的收集和创造，从而推动数据的丰富和创新。4.规范数据使用：确立数据使用的法律框架和伦理标准，规范企业和个人的数据行为，减少数据侵权和数据泄露事件。5.维护数据安全：通过确权，可以加强对数据的安全管理和保护，防止数据被非法访问、篡改或泄露。6.支持数据治理：数据确权是建立有效数据治理体系的基础，有助于**、企业和社会组织更好地管理和监督数据的流动和使用。7.促进数字经济发展：明确的数据确权制度有助于建立健康的数据生态系统，促进数字经济的发展和创新。8.实现数据价值：通过确权，可以确保数据的价值得到充分实现，为数据所有者带来经济利益。9.国际合作与竞争：在全球化的背景下，明确的数据确权有助于国际间数据合作与交流，同时在国际竞争中维护国家的数据**和利益。 数据确权是否能够促进创新发展？
在资产负债表中，数据资产通常被归类为无形资产，其价值可以基于多种因素进行评估，如成本法、市场法和收益法等。同时，数据资产的价值也会随着时间和市场环境的变化而发生变化，因此需要进行动态的评估和管理。数据资产化之后，数据资产会渐渐成为企业的战略资产，企业将强化数据资源的存量、价值，以及对其分析、挖掘的能力，进而极大地提升企业核心竞争力。数据资产化让企业更加重视数据这一关键生产要素，探索数据价值实现场景，促进业务增长。确立数据所有权，促进数据流通！数据资产全托管方案
数据资产入表的关键问题和注意事项。数据资产全托管方案
与传统资产不同，数据资产具备非实体性、依托性、可共享性、可加工性、价值易变性等多种特征。由于数据资产涉及的经济行为与传统资产较为一致，其评估目的同样可分为内部评估目的，如数据管理、会计核算等；以及外部评估目的，如数据资产交易流通、出资入股等。数据资产的评估方法包括收益法、成本法、市场法等。收益法是目前数据资产更适用的评估方法之一，根据预期收益口径可以采用直接收益、分成收益、超额收益和增量收益4种方式。对于可获得可靠财务预测、并已经实现商业化应用场景的数据资产来说，收益法能够直观地体现数据资产价值实现的过程。成本法除了确定重置成本，关键要确定数据资产价值调整系数。对于仍处于开发阶段、成本易于归集且未来收益尚未确定的数据资产来说，成本法不失为较具适用性的评估方法。但成本法未能有效考虑数据资源收益与成本不匹配的问题。市场法应用前提是具有公开并活跃的交易市场。由于目前数据资产交易主要为场外交易，缺乏成熟、活跃的数据资产公开交易市场与可比参照物，且数据资产价值受到应用场景影响较大，其价值易变性导致交易实例的可比性低，市场法使用限制较为明显。数据资产全托管方案
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