数据要素关键词:数据资源、数据资产、数字资产、数据管理、数据治理、数字资产入表
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一.
什么是数据要素
《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》(2020.3),数据成为土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。
数据要素是一个经济学术语,指参与到社会生产经营活动中,为所有者或使用者带来经济效益的数据资源。它强调数据的生产价值,是数字经济发展的基础和关键资源。既来自个人衣食住行、医疗、社交等行为活动,又来自平台公司、政府、商业机构提供服务后的统计、收集等。
数据要素就是数字化的信息,比如我们的手机号码、邮箱地址、浏览网页的记录等等,这些都是数据要素。它们可以被收集、储存、分析和利用,帮助人们更好地做出决策和解决方案。例如地图应用,它会收集我们的出行数据,通过分析这些数据,就可以知道哪些地方交通比较拥堵,哪些地方人流量大,从而为我们提供更精准的导航服务。这就是数据要素的作用。
二.
什么是数据资源?
某个数据有潜在价值但还未经过加工,那这就是数据资源。如果这个数据加工后成可以产生经济利益的数据,那它就变成了数据资产。所以,数据有没有价值,不是其本身决定,而是由需求决定,不同的使用场景,同一数据的价值也不同。
三.
什么是数据资产?
数据资产是由个人或企业拥有或者控制的,能够为企业带来未来经济利益的,以物理或电子的方式记录的数据资源。这些数据可以是结构化数据,如数据库中的表格,也可以是非结构化数据,如文本、图像和视频。数据资产被认为是数字时代的最重要的资产形式之一。
注:数据资源和数据资产之间存在区别,但它们又紧密相关。
数据资源更侧重于数据的集合和原始状态,而数据资产则强调数据的潜在或实际的经济价值。不是所有的数据资源都能成为数据资产,只有那些经过有效管理和分析,能够为企业带来经济利益的数据资源,才能转化为数据资产。
数据资源是企业的基础,而数据资产则是企业在数字化时代的重要财富。通过对数据资源的合理管理和分析,企业可以将其转化为能够带来经济效益的数据资产,从而支持企业的长期发展和竞争力提升。
四.
什么是数字资产?
数字资产是指利用区块链技术,将数字信息以代码的形式表达,并通过网络进行传播、存储和交易的资产。数字资产通常是基于区块链技术的加密货币、代币或数字藏品等。
注:数字资产包含了数据资产,但不仅仅是数据资产。数据资产交易往往涉及数据的使用权或所有权,而数字资产交易则涉及代码的买卖或转移。
数据资源更侧重于原始的数据和信息的集合,而数据资产则是从这些数据资源中提炼出的、具有明确经济价值的部分。不是所有的数据资源都能转化为数据资产,只有那些经过处理、分析并能为企业带来经济利益的数据资源才能被称为数据资产。
五.
什么是数据管理?
数据管理是对数据进行有效的收集、规划、组织、存储、保护、维护和利用的过程。它的主要目标是将数据转化为有用的信息,充分有效地发挥数据的作用,以支持业务决策和运营活动。
六.
什么是数据治理?
数据治理是对数据进行管理和控制的过程,以确保数据的合规性、规范性和价值。它的主要目标是为企业提供高质量、可靠和可信的数据资源,确保数据与企业的策略、合规性和业务目标相一致。
注:数据管理涉及数据的日常操作和处理,确保数据的可用性、完整性和安全性,以支持业务操作。而数据治理则涉及更广泛的数据生命周期,包括数据的收集、存储、使用、保护、归档和删除等方面,数据治理不仅关注数据的基本管理,还关注数据如何与组织的策略、合规性和业务目标相一致。
数据管理要做的更好,离不开数据治理的保障,数据治理要保障的好,离不开数据管理活动的输入,数据管理水平达到一定阶段的企业,进行数据治理的必要性很大。
七.
什么是数据资产入表?
数据资产的会计核算处理在《暂行规定》之前并没有明确的准则,因此很多企业在研究和开发数据产品阶段的支出通常是费用化,直接计入损益表。然而,实际上有一部分数据产品是满足会计准则资产确认条件的,所以《暂行规定》出台后,企业现在可以将这部分满足条件的数据资产在资产负债表的相关科目进行列报和披露。
在编制资产负债表时,企业需要根据重要性原则和实际情况,决定在无形资产或存货项目下列报数据资产。具体的列报方式取决于数据产品的权属是否发生转移。
数据资产入表能够提升大众对数据要素的认知,促进数据要素的交易与流通,进而对数据交易所提出更高的合规性、便利性等要求,有助于繁荣数据要素市场。
八.
数据资产如何转化成数字资产?
1. 数据收集和整合:首先需要对数据资产进行收集和整合,这可能涉及从不同来源收集数据,并将其整合到一个统一的数据存储中,例如数据仓库或数据湖。
2. 数据清洗和加工:接下来,需要对数据进行清洗和加工,以确保数据的质量和准确性。这可能包括去除重复数据、纠正错误、填充缺失值等处理。
3. 数据分析和建模:通过数据分析和建模,可以从数据资产中提取有用的信息和见解。这可能涉及使用统计分析、机器学习、数据挖掘等技术来发现数据中的模式和趋势。
4. 价值创造:通过对数据资产的分析和建模,可以发现新的商业机会、优化业务流程、改进产品和服务等,从而创造价值。
5. 数字化资产化:最终,通过将数据资产转化为数字形式,并将其与其他数字资产(如软件、知识产权等)结合,可以形成数字资产,这些数字资产可以成为组织或个人的财产,并为其带来价值。
通过这些步骤,数据资产可以转化为数字资产,为组织或个人带来更多的商业价值和竞争优势。
来源:智慧城市行业动态
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