數據要素和數據資產入表實戰

《數據要素和數據資產入表實戰 》

李家貴老師

人工智能數字化轉型專家

課程背景：

本課程旨在深入探討數據要素的政策、特征、價值鏈，以及數據資產的定義、特征、化過程，并對數據資產入表的會計實務、數據治理的實操步驟以及數據資產化的具體落地策略進行全面分析。我們將通過一系列詳盡的內容，幫助參與者全面理解數據作為一種重要的經濟要素在現代數字經濟中的地位和作用，以及如何有效地管理和優化數據資源，使其轉化為對企業有價值的數據資產。

課程收益：

深入理解數據要素與數據資產的概念：通過對數據要素政策的回顧和分析，參與者將能夠深入理解數據要素的提出背景、政策脈絡、價值和分類。

掌握數據資產化的核心過程：課程將詳細講解數據資產的特征、價值化過程、資產化過程，幫助參與者了解從原始數據到價值數據的轉化路徑。

學習數據資產會計處理的實務操作：涵蓋數據資產入表的必要條件、會計準則應用、入表誤區分析等，為財務和數據專業人士提供實用的操作指南。

掌握數據治理的實操步驟：通過對數據治理流程的深入解析，讓參與者能夠在實際工作中有效實施數據治理，提高數據的利用效率和安全性。

了解數據資產化的實際案例：結合實際企業案例，展示數據資產化的具體應用，增強理論與實踐的結合。

授課形式：

理論講解：通過專業講師對理論知識的深入解讀，幫助學員構建完整的知識體系。

案例分析：結合具體的企業案例，分析數據資產化的實際操作過程，加深學員的實踐理解。

互動討論：課堂上鼓勵學員之間的討論和思想交流，以提高學習效果。

課程對象：

企業高層管理者：了解數據資產對企業戰略的重要性。

數據分析師和數據科學家：學習如何更好地管理和優化數據資源。

財務和會計專業人士：了解數據資產入表的會計處理和實務操作。

IT和數據治理專業人士：掌握數據治理的實操步驟，提高數據安全性和利用效率。

對數據資產化感興趣的其他專業人士：擴展對數字經濟核心要素的理解和應用能力。

時間安排：

1天 6小時/天

課程大綱

第一部分 數據要素概述(背景)

一、數據要素政策回顧

1.數據要素的提出

2.數據要素政策脈絡

3.數據二十條

4.數據資產入表

5.數據資產評估指導意見

二、數據要素的特征

1.數據要素的價值

2.數據要素的特征

3.數據要素的乘數效應

4.數據要素的分類分級

5.數據資源與數據要素

三、數據要素的價值鏈

1.數據要素的產生

2.數據要素的價值鏈

3.數據要素流通價值鏈模型

4.數據要素價值實現5過程

第二部分 從數據到數據資產(定義)

一、數據資產的特征

1.數據的5I屬性

2.數據資產的特點

3.數據資產的分類

4.數據資產的價值

二、數據資產化的過程

1.數據的價值化過程與機制框架

2.數據資產化的一般過程

3.數據資產的形成過程

4.數據資源化

5.資源產品化

6.產品資產化

第三部分 數據資產入表會計實務(規則)

一、數據資產入表概述

1.數據資產入表樹屋圖

2.數據資產入表的意義

3.數據資產入表的收益

4.數據資產入表的財稅考慮

5.費用化和資本化

6.數據資產入表的特點

二、數據資產入表適用范圍

1.數據資產入表是經過數據治理的數據資源

2.合法確權是前提

三、數據資產入表確認條件

1.預期收益流入概率超過50%

2.入表的基礎條件

3.研究階段可以入表嗎？

4.開發階段資本化的五個條件

5.哪些情況無法入表

四、數據資產入表適用會計準則

1.無形資產確認

2.存貨確認

3.初始計量

4.后續計量

5.無形資產確認規則將修訂

五、數據資產入表誤區辨析

1.誤區一：《暫行規定》實施后，大規模的數據資源將確認為表內資產

2.誤區二：《暫行規定》實施后，即可以把開發應用場景之前發生的費用一起資本化

六、數據資產入表注意點

1.數據資產入表10難

2.成本歸集難

3.成本收入匹配難

4.資本化和費用化標準統一難

5.準備工作建議

6.面向價值實現的數據資產管理體系

第四部分 數據治理實操步驟(成本)

一、數據治理概述

1.什么是數據治理

2.數據管理與數據治理

3.數據治理框架

4.數據治理是入表最重最難的部分

二、數據治理平臺

1.數據治理架構

2.數據采集

3.數據處理

4.數據分析

5.數據治理平臺

6.數據安全

三、數據治理九步法

1.調研數據問題

2. 問題整理歸類、成熟度評估

3. 確定治理目標、獲取高層支持

4. 制定實施路線圖

5. 數據治理架構成立數據治理委員會，分配職責，制定管理制度和流程

6. 梳理業務系統，摸底數據現狀

7. 建立元數據

8.1 數據質量提升(標準、模型、質量)

8.2 主數據管理

8.3 數據安全管理

8.4 數據生命周期管理

9. 建立數據治理長效機制治理成果展示、成效評估

第五部分 數據資產入表實操步驟(落地)

一、數據資產入表流程概述

1.體系化視角

2.微觀視角

3.純數據視角

4.聯盟生態視角

二、數據資產入表流程八步法

1.建立數據資源管理體系

2.數據合規與確權

3.收益可行性判斷

4.成本分攤與歸集

5.列報與披露

6.數據質量評價

7.數據資產評估

8.數據資產化運作

三、數據資產化案例

1.順豐科技

2.房譜科技

3.德生科技

4.寶武鋼鐵歐冶