2024企业数据资源入表实践白皮书.pdf

安恒信息DAS西湖论剑未经许可，不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容。版权所有，侵权必究。重磅战略成果年度巨献2024企业数据资源入表实 践 白 皮 书天册律师事务所T&C L A W F I R M指导单位杭州高新开发区（滨江）“中国数谷”建设工作领导小组杭州高新技术产业开发区（滨江）财政局杭州市注册会计师协会“中国数谷”数据要素合规委员会支持单位杭州市财政局杭州市数据资源管理局参编单位杭州安恒信息技术股份有限公司杭州数据交易所有限公司中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）天册律师事务所立信会计师事务所(特殊普通合伙)浙江分所银信资产评估有限公司中企链创（北京）科技有限公司北京航空航天大学浙江铎伦律师事务所杭州芝兰健康有限公司前言在数字经济时代，数据资源已成为企业核心竞争力的关键因素。2023年8月1日，财政部印发了企业数据资源相关会计处理暂行规定（简称暂行规定），正式拉开了我国企业数据资源入表的大幕。企业数据资源入表实践白皮书正是基于这一背景，旨在强调数据资源入表的必要性，并为企业提供一套全面且系统科学的方法论和实践指南。白皮书深入探讨了数据资源的盘点、合法拥有判断、成本计量、收益判断以及确认登记等关键环节的方式方法，突显了在当前数字经济的时代下，企业通过实践数据资源入表工作，优化数据资源，实现数据资源的高效管理，是支撑业务增长和创新的必要手段。白皮书的内容不仅包括对数据资源入表各阶段的详细指导，还提出了一种方法，能够系统展示数据资源的应用价值，这一方法对于帮助企业解锁数据潜能、推动数据驱动决策具有重要意义。通过实践穿透，白皮书还针对安全行业展示了数据资源入表的实际应用案例，进一步增强了其实操性和行业落地性。企业数据资源入表实践白皮书也指出了当前企业在数据资源入表方面面临的挑战，并为这些挑战提供了解决方案和建议。它为企业提供了一套简洁高效的步骤和科学的工具，旨在帮助企业更准确地衡量和利用其数据资源，是支持企业迈向更高效、更有序的数据资源入表实践的重要参考资料。企业数据资源入表实践白皮书 -2024（按首字母顺序排序）（按首字母顺序排序）企业数据资源入表相关原则 4政策背景 5数据要素相关政策 5数据资源入表的背景 6数据相关概念 6数据相关定义 6数据的形态转变 7可入表的数据资源 8入表数据资源的要求 8入表数据资源的分类 8企业数据资源入表实践白皮书企业数据资源的收益判断 26判断框架 26判断对象基本属性及基本特征 27判断依据 27判断方法的介绍 28企业数据资产的确认登记 32企业数据资产登记的政策背景 32各地企业数据资源探索资产化实践 33企业数据资产登记的必要性 34企业数据资产登记的功能 34企业数据资产登记法律效果 35企业数据资产登记方法 36企业数据资源入表成果展现 38企业数据资源报告 39企业数据资源入表实践框架 10企业数据资源入表实践框架 11实践框架 11企业数据资源入表服务 12企业数据资源盘点 13企业数据资源盘点的背景与目标 13企业数据资源盘点的挑战 14 企业数据资源盘点的实施方案 14企业数据资源入表涉及一系列法律判断 17理论基础 17法律问题 17工作步骤 18企业数据资源的成本与后续计量 19理论基础 19企业数据资源会计类别的确定 19作为无形资产的数据资源 20作为存货的数据资源 22成本与后续计量的难点 24成本计量的建议 25企业数据资源入表实践案例 40安全行业数据资源盘点实践 41数据资源发现与录入 41安全行业数据资源成本计量实践 42安全行业数据资源合规实践 43数据资源合规事实与尽调清单 43数据资源合规法律方案与分析意见 44安全行业数据资源收益判断实践 45判断方法与材料准备 45判断过程 47判断结果 50安全行业数据资源确认登记实践 51安全行业数据审计实践 51安全行业数据入表成果展现 52目录contents企业数据资源入表实践白皮书 -2024自2016年以来，如表1所示，我国发布了若干关于推动数据要素市场化发展的文件，对于数据要素市场的发展起到了巨大的作用。政策背景表1 我国数据要素相关政策企业数据资源入表相关原则数据要素相关政策发布时间 文件名 相关内容企业数据资源入表相关原则“十三五”国家信息化规划中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见国务院国有资产监督管理委员会 关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知中共中央办公厅、国务院办公厅建设高标准市场体系行动方案中共中央、国务院知识产权强国建设纲要（2021-2035年）国务院“十四五”国家知识产权保护和运用规划国务院办公厅要素市场化配置综合改革试点总体方案的通知中央网信办国家“十四五”信息化规划中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见中共中央、国务院数字中国建设整体布局规划国务院知识产权战略实施工作部际联席会议办公室2023年知识产权强国建设纲要和“十四五”规划实施推进计划财政部企业数据资源相关会计处理暂行规定财政部关于加强数据资产管理的指导意见国务院国有资产监督管理委员会 关于优化中央企业资产评估管理有关事项2016年12月2020年3月2020年9月2021年1月2021年9月2021年10月2021年12月2021年12月2022年12月2023年2月2023年7月2023年8月2023年12月2024年1月完善数据资产登记、定价、交易和知识产权保护等制度，探索培育数据交易市场。提出要加快培育数据要素市场，发展数据登记结算等市场运营体系。提出促进国有企业数字化、网络化、智能化发展，增强竞争力、创新力、控制力、影响力、抗风险能力，提升产业基础能力和产业链现代化水平。建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用。提出研究构建数据知识产权保护规则明确研究构建数据知识产权保护规则发展数据资产评估登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系，稳妥探索开展数据资产化服务。提出发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系。围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理为重点提出二十条政策措施。率先提出数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的中国特色数据产权制度框架，并强调研究数据产权登记新方式。加快建立数据产权制度，开展数据资产计价研究，建立数据要素按价值贡献参与分配机制。加快数据知识产权保护规则构建，探索数据知识产权登记制度，开展数据知识产权地方试点。加强企业数据资源管理，规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，发挥数据要素价值。在对外授予数据资产加工使用权、数据产品经营权时，在本单位资产卡片中对授权进行登记标识。要求加强重大资产评估项目管理；进一步优化资产评估和估值事项；健全完善知识产权、科技成果、数据资产等资产交易流转定价。0405企业数据入表，需先将数据资源确定成数据资产后方能入表。出于以下两点原因，本白皮书沿用“数据资源入表”一词：1、参考财政部企业数据资源相关会计处理暂行规定中“数据资源”一词；2、本白皮书主要突出从数据资源开始，通过多方合作确定为数据资产，并最终实现入表的操作方法；在整个操作链路中的多数时间，处于将数据资源确定成数据资产的过程中。数据资源入表的背景随着经济形态的转变，我们正见证一个从以物质商品和制造业为主导的工业经济，向以知识、信息、和服务为核心的数字经济的演进。在这个知识经济中，无形资产，尤其是数据资源，成了企业价值的重要组成部分，其重要性甚至超过了传统的实物资产。企业不再仅仅依赖实物资产来创造价值，而是通过利用数据分析来指导决策，优化运营，和增强用户体验。随之而来的是服务和平台经济的兴起，这改变了生产和消费的方式，加速了信息流通和资源优化配置。此外，价值创造的路径变得更为多样化，企业开始通过数据分析提供个性化服务，利用网络效应构建生态系统，以及通过开放创新加速产品和服务的开发。与经济形态的转变并行的是技术的快速进步，这为数据资产的收集、存储、分析和应用开辟了新的可能性。云计算技术让企业能够更灵活地访问计算资源和数据存储，从而支持大规模的数据处理和分析。这进一步促进了远程工作和协作的发展。大数据技术和先进的分析方法，如机器学习和人工智能，极大地增强了企业从数据中提取洞见、预测趋势和制定个性化策略的能力。此外，区块链技术提供了一种安全、透明、去中心化的数据记录和交易验证机制，而物联网技术通过使设备智能化并互联，收集大量实时数据，为自动化、远程监控和优化运营提供了可能。这种经济和技术的双重转变要求企业重新思考它们的业务模式和战略，同时对会计和财务报告提出了新的挑战。尤其是在评估和报告数据资产、衡量和披露数据资产的价值方面，需要更加精确和全面的方法。在这个过程中，会计准则和实践必须不断适应，以准确反映基于技术的资产和经济活动，确保财务报告的真实性和透明度。数据相关概念企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表相关原则数据相关定义2023年8月1日，财政部印发了企业数据资源相关会计处理暂行规定（简称暂行规定），正式拉开了我国企业数据资源入表的大幕。2023年12月31日，财政部补充印发了关于加强数据资产管理的指导意见，进一步对入表数据的管理提出了要求。然而，产业界与学术界经过近十年的探讨，对于数据相关的名词的定义仍尚未统一。数据的定义全国包括上海、重庆、深圳、厦门在内的多地数据条例中，将数据宽泛地定义为“任何以电子或者其他方式对信息的记录”。中国信通院对数据具体分析后，认为数据是“是对客观事件进行记录并存储在媒介物上的可鉴别符号、是对客观事物性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或物理符号的组合，是一种客观存在的资源”。国际数据管理协会（DAMA）从数据的作用角度出发，认为数据“是以文本、数字、图形、图像、声音和视频等格式对事实进行表现”。数据资源的定义：“数据资源”是大数据领域的一个较新的词汇，于2020年7月报全国科学技术名词审定委员会批准，准予向社会发布试用，数据资源一词的具体定义尚在实践与探索中。中华人民共和国数字经济促进法（专家建议稿）中定义数据资源为：“以电子化形式记录和保存的具备原始性、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合，包括公共数据和非公共数据”。数据资产的定义：中国信通院认为数据资产是“由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，如文件 资料、电子数据等”。学术界认为数据资产是“拥有数据权属、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集”。数据的形态转变企业数据资源形态转变的整体路径，如图1所示：数据原矿：在企业生产生活系统中源源不断产生的所有原始数据称为数据原矿。数据资源：将数据原矿经数据资源化的过程可以形成数据资源，数据资源化过程包括数据存储、数据治理、数据加工等操作。数据资源包括数据集，数据产品，数据服务等。在数据原矿基础上，经过数据资源化，可以形成数据集类型的数据资源。进一步结合业务场景，通过再加工的方式，可以进一步形成数据产品（如平台、应用程序等）、数据服务等形态的数据资源。数据资产：数据资源经过了合法拥有确认、成本计量、经济利益流入的判断后成为数据资产。入表操作：参考暂行规定，入表操作在确认数据资产的前提下，将数据的脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用填入资产负债表中，并由会计师事务所审查确认的过程。图 1 数据形态转变示意图数据原矿数据资源数据资产入表操作资源化数据存储数据治理数据加工包括数据集数据产品数据服务资产化合法拥有成本计量形成收益0607入表数据资源的要求根据暂行规定中对可入表的企业数据资源的定义：“本规定适用于企业按照企业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，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源 的相关会计处理”，可以总结出，同时满足以下三个特点的数据资源均可入表：企业合法拥有与控制：企业对数据资源拥有的合法性源自合同性权利或其他法定权利，无论这些权利是否可以从企业或其他权利和义务中转移或者分离。成本可计量：企业一项数据资源投入的成本可以被准确地量化和表示为一个具体的数值。在会计准则中，能够对数据资源的获取成本进行准确计量是其被确认为资产并在财务报表中体现的一个基本条件。预期会给企业带来经济利益：数据资源被认为能够在未来通过产生收入、节省成本、提高效率、提供融资便利、增加投资回报或以其他方式为企业创造价值。入表数据资源的分类当下，数据、数据资源、数据资产等热词正被广泛使用的同时，造成了同一词语在不同领域不同场合使用混乱的情况。本节通过枚举的方式详细探讨可入表的数据资源形态，以便在正式探讨入表方法前对背景达成统一。根据财政部对于暂行规定的解读，可入表的数据资源包含多种形态，例如：数据集：数据集指的是企业在其运营和管理过程中产生、收集、存储和加工利用产生的所有数据和信息。这些数据覆盖了企业的各个方面，包括但不限于财务数据、客户信息、产品数据、市场分析、员工记录、生产和供应链信息等。数据产品：数据产品是基于数据的加工和分析而创建的，旨在满足特定用户需求的产品或服务。它们可以是信息洞察、数据驱动的工具、应用程序或平台，为最终用户提供价值，使用户能够基于数据做出更好的决策、提高效率或获得新的洞察。数据产品的开发通常涉及数据收集、处理、分析和可视化等步骤，目标是将原始数据转化为易于理解和使用的格式。数据服务：企业将内部数据资源和数据分析能力，转化为对外部客户或合作伙伴提供的数据驱动的解决方案或服务。这些服务借助企业的数据资产，结合数据分析、数据挖掘和机器学习等技术，为用户提供洞察、预测、优化建议或其他形式的价值。可入表的数据资源企业数据资源入表实践白皮书 -20240809企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践框架企业数据资源入表实践框架企业数据资源入表实践框架实践框架企业将数据资源入表的工作是一项复杂而全面的任务，它不仅涉及企业内部多个部门的密切合作，如财务部门、数据部门、法务部门等，还可能涉及与外部企业和机构的协作。财务部门负责统计数据资源的成本、销售数据等信息，并确保数据资源的会计处理符合会计要求；数据部门则负责统计数据成本来源、价值实现路径等信息；法务部门需要确认数据的收集和使用遵循相关的合规要求。会计师事务所、律师事务所、交易所、评估机构、咨询公司也会参与到数据入表咨询、数据合规评估、数据资产登记、入表审计等环节。参照数据资产的定义，数据合规评估、数据成本计量和数据收益判断为企业数据资源入表的必要环节。这一跨部门、跨企业的合作确保了数据资源入表工作的全面性和准确性，帮助企业有效管理和利用其数据资源，增强竞争力和市场地位。如图2所示，企业数据资源入表的实践主要包括六个环节：（1）数据盘点：这是一种旨在审查和评估组织持有的数据资源的系统性的方法。随着企业数字化转型的推进，企业所拥有数据的总量爆炸式增长、数据的类型多样，组织面临着如何有效发现、管理、保护和利用这些数据资源的问题。数据资源盘点通过系统性地审查和评估企业已有的情况，全面地盘点企业已有的数据资源及相关信息，为企业数据资源入表提供基础。（2）合法拥有：这是对企业拥有的数据资源的合法性系统性的判断过程。基于数据资源盘点的结果，展开数据资源合法性确认工作，筛查确保组织入表的数据资源是在法律和伦理框架内获取、使用和处理的。（3）成本计量：成本计量是通过对组织获取、维护、存储和处理数据资源所涉及的全部成本的评估和计算。成本计量的结果一方面可以作为历史成本作为入表初始计量的基础，另一方面可以作为成本法数据价值评估的依据。图 2 企业数据资源入表整体流程数据盘点合法拥有资产登记收益判断资源入表盘点策略盘点方法成果输出主体合规来源合规内容合规流通合规合规审查登记审查登记公示颁发证书质量评估价值评估无形资产存货流程工作内容成本计量初始计量后续计量开发支出入表核查信息披露审计报告1011*虚线框为建议步骤图 3 企业数据资源入表服务框架（4）收益判断：数据资源收益判断是针对完成合法拥有确认的数据，从对企业带来经济价值流入的角度，分析和确定数据资源价值的过程。数据资源的收益判断，是将企业数据资源确认为企业数据资产的前提条件。数据资源价值评估是数据资源收益判断的常见手段之一，可以通过评估数据资源的价值判断数据资源对企业带来的经济价值。目前，价值评估的结果虽然无法直接在资产负债表中体现，但可以作为数据资源公允价值的参考，用于融资等操作。（5）资产登记：企业数据资源经过合法拥有、成本计量、收益判断后，可以确认为企业数据资产。数据资产登记是指对数据资源及其产权进行登记的行为。具体而言，是指经登记者申请，数据资产登记机构将有关申请人的数据资源的权属及其事项、流通交易记录记载于系统中，取得数据资产登记证书，并供他人查阅的行为。（6）资源入表：根据暂行规定中的规定，通过将满足入表数据资源中要求的数据资源分别确定为无形资产或者存货的方式，纳入企业资产负债表的过程。（7）入表核查：会计师事务所参照暂行规定中的要求，对企业实际情况进行核查后，出具审查报告，披露企业数据入表相关实际情况的过程。企业数据资源入表服务企业数据资源入表服务的目标是通过一站式、专业化的服务，帮助企业识别高价值数据资源、并及时转化为数据资产反映到财务报表上，客观得反映高价值数据对企业的真实、合法资产价值，为企业的资产负债、盈利能力甚至投资决策提供有效依据，满足国家数据资产管理法律法规和监管要求，占领数据要素新赛道，深度开发数据资产潜力，赢得更多商业机会和竞争优势。数据资源入表服务的工作框架如图3所示，涉及“明确入表数据资产、数据合规、检视数据资产管理体系，开展数据资产评估、数据资产入表”以下四个工作环节。企业数据资源入表实践白皮书 -2024阶段一：明确入表数据资产1制定数据资产入表规则数据资产合规法律意见书2数据资产评估报告数据资源报告/第四张表数据合规审查数据治理合规内容经营管理处理高价值数据资产识别数据权属梳理数据质量评价数据资源分类分级数据成品生命周期数据资产经济行为数据价值评价数据安全风险管理-三道防线视角&数据安全合规策略管理&数据全生命周期安全 国内数据资产管理法律法规和监管要求数据二十条业务战略数据资产质量评估数据产品质量评估分配实施数据资产入表数据要素外购/出售数据识别内部研发数据识别核心业务场景识别数据分类分级结果典型数据应用场景识别数据资源持有权数据加工使用权数据产品经营权数据产权证书合规数据资源范围合规数据资产归类合规披露义务合规数据治理合规管理过程管理保障组保保障技术保障制度保障管理对象数据资产管理体系数据采集与存储企业数据治理情况数据应用与价值实现数据安全与隐私保护数据资源数据产品数据服务123无形资产判定存货判定财务入表成本归集与分摊法律层面：网络安全法、数据安全法、个人信息保护法监管要求和行业部门规章层面：财政部关于加强数据资产管理的指导意/企业数据资源相关会计处理暂行规定、国标委信息技术服务 数据资产管理要求管理和技术规范层面：数据安全与个人信息保护相关国标（个人信息安全规范、数据安全成熟度模型等）、各行业数据安全与个人信息保护相关管理和技术规范DCMM数据管理能力成熟度模型国标数据资产管理要求借鉴业内成熟方法论参考组织转型战略和法律监管要求 阶段二：数据合规阶段三：检视数据资产管理体系开展数据资产评估阶段四：数据资产入表 1）典型数据应用场景 2）高价值数据资产清单/数据资源目录 3）数据资产各权力主体清单及权责关系 图/数据资产登记证书来源成本法数据收益法市场法数据资产运营与商业变现数据安全技术应用数据深化应用数据交易企业数据资源盘点 企业数据资源盘点的背景与目标在企业数据资源盘点的过程中，我们的目标是全面、准确地掌握企业的数据资源状况。这些问题涵盖了数据资源的种类、数量、存放位置、管理责任以及数据资源的重要性和等级等多个方面。首先，我们需要弄清楚企业到底有哪些数据资源。这是一个对数据资源进行分类的过程，通过详细梳理和归纳，将企业的数据资源根据业务情况实现进一步的划分。这样的分类有助于我们更好地理解数据的构成和用途，为后续的数据管理和应用提供基础。其次，我们需要了解企业到底有多少数据资源。这包括数据资源的存量和增量两个方面。存量数据资源指的是企业目前已经拥有的数据资源，而增量数据资源则是企业在存量数据资源基础上新增的部分。通过对这些数据的统计和分析，我们可以了解企业的数据资源规模，为数据资源的存储、备份和灾备等提供决策依据。接下来，我们需要明确企业数据资源存储在什么地方。这涉及数据的存储方式和取用方式。我们需要梳理企业数据资源的存储架构，包括哪些系统、数据库或云存储平台用于存储数据资源，以及数据资源的访问权限和取用流程。这样，我们才能在需要时快速定位到相关数据资源，并确保数据资源的安全性和可用性。此外，我们还需要弄清楚企业数据资源是由谁在管理。这包括数据资源的归属部门和责任人。明确数据资源的归属部门有助于我们了解数据资源的来源和流向，而明确责任人则可以确保数据资源的准确性和完整性。通过明确管理责任，我们可以建立起一套有效的数据资源管理机制，确保数据资源的有效利用和保护。最后，在盘点出的数据资源中，我们需要识别哪些是重要数据资源，哪些是保护数据资源。这需要对数据资源进行分级处理，关注数据资源的分级、数据资源等保与安全、共享条件和范围。重要数据资源是企业运营和决策的关键支撑，需要得到特别的保护和管理；而敏感或保护数据资源则涉及企业的商业秘密、客户隐私等敏感信息，需要采取更加严格的安全保护措施。通过识别重要数据资源和保护数据资源，我们可以建立起一套完善的数据资源保护机制，确保企业数据资源的安全性和合规性。综上所述，企业数据资源盘点是一个全面、系统的过程，需要我们从多个角度对数据资源进行深入地分析和梳理。通过弄清楚企业有哪些数据资源、有多少数据资源、数据资源存放在什么地方、由谁在管理以及哪些数据资源重要和受保护等问题，我们可以建立起一套完整的数据资源目录或资源清单，为企业数据资源治理和应用提供有力的支持。企业数据资源入表实践框架结构化数据非结构化数据1213图 4 企业数据资源盘点方法企业业务价值链、数据应用场景调研业务对象梳理业务概念模型数据资源目录数据项定义物理模型企业数据归集业务实体属性定义企业数据现状调研业务视角技术视角自顶向下自底向上业务场景业务数据企业数据资源入表实践白皮书 -2024从业务的视角来看（自顶向下），如图4所示，数据资源盘点始于对企业业务价值链的深入调研。通过深入了解企业每个业务环节的数据需求和使用情况，明确数据在企业运营中的价值和作用。在此基础上，进一步梳理业务对象，构建业务概念模型，并定义业务实体的属性。这些工作为我们提供了业务逻辑层面的数据资源描述，为后续的数据资源目录编制提供了坚实的业务基础。同时，技术的视角（自底向上），如图4所示，企业从数据资源存储位置出发，全面地审视企业现有的数据资源，包括它们的来源、存放方式、使用情况等，形成统一的企业数据资源目录。再从企业数据资源地图出发，确定企业数据权属，遍历企业数据价值实现路径，以达到企业数据资源梳理的目的。在实际操作过程中，也可以采用自顶向下与自底向上相结合的方法，以提升数据资源盘点的准确性和完整性。无论是自顶向下还是自底向上的视角，最终的目标都是为了编制数据资源目录这一交付物。数据资源目录是对企业数据资源的全面梳理和分类，它涵盖了数据的来源、流向、格式等关键信息，为企业提供了清晰、准确的数据资源视图。通过数据资源目录，企业能够全面了解自身的数据资源状况，为数据资源入表提供有力的支持。企业数据资源盘点的流程明确梳理内容及范围 调研与分析a.与企业内部相关部门进行沟通，了解各部门的数据资源需求、使用情况和存在的问题；b.收集现有的数据资源清单、数据字典、数据产品、数据服务API等相关文档，进行初步分析；c.评估现有数据资源的规模、质量和分布情况，为后续的数据资源盘点提供基础。确定盘点范围a.根据调研结果，明确哪些数据资源需要纳入盘点范围，哪些可以排除在外；b.区分核心数据资源和非核心数据资源，以便在盘点过程中有所侧重；c.制定数据资源分类标准，如按业务类型、数据资源性质、使用频率等进行分类。确定实施方案a.确定详细的数据资源盘点的流程、方法和技术手段；b.确定所需的数据资源收集工具、处理软件和存储设备等资源c.确定数据资源质量控制和校验的标准和程序，确保盘点数据资源的准确性。确定盘点的模板 设计模板结构a.根据数据资源的特点和需求，设计模板的基本结构和字段；b.考虑模板的易用性和可扩展性，方便后续的数据录入和维护。数据资源清单收集整理 收集与整理数据a.根据确定的盘点范围，对盘点范围内的信息系统部署情况进行确认；b.根据具体情况，使用数据资源盘点工具，自动化收集数据资源相关信息；c.对于无法自动化收集的部分元数据信息，采用人工方式收集与整理；审核与校验a.对完成的数据资源目录的内容进行初步审核，检查其完整性和准确性。企业数据资源入表实践框架企业数据资源盘点的挑战 在企业数据资源盘点的过程中，所面临的挑战可谓复杂多样。这些挑战主要源于数据资源来源的多样性、数据资源种类的多样性、数据资源存放的分散性以及数据资源所属的模糊性等方面。接下来，我们将对这些挑战进行更详细地分析：（1）企业数据资源来源的多样性给数据资源盘点带来了显著的挑战。以本文提到的三种核心数据资源数据集、数据产品、数据服务为例，它们仅仅是构成企业复杂数据体系的冰山一角。具体到数据集这一层面，其来源更是丰富多样，包括但不限于内部的业务系统、各类数据库、外部网站、社交媒体、合作伙伴共享的数据，乃至第三方服务等。每个数据来源都有自己独特的数据格式、结构和标准，这使得数据整合和统一变得异常困难。（2）数据资源种类的多样性也是企业数据资源盘点面临的一大难题。本文提及的三种核心数据资源形态数据集、数据产品、数据服务，仅是企业庞大数据体系中的一部分。以数据集为例，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、非结构化数据（如文档、图片、视频等）、半结构化数据（如XML、JSON等格式的数据）等。每种数据资源类型都有其独特的处理和分析方法，需要在盘点过程中进行区别对待。同时，不同类型的数据资源之间可能存在关联性和互补性，需要我们建立合理的数据资源关联模型，以充分利用各种数据资源的价值。这需要我们具备跨领域的知识和技能，以便更好地理解和利用各种数据资源。（3）数据资源存储的分散性也给企业数据资源盘点带来了极大的挑战。在企业中，数据资源可能分散存储在多个不同的系统和平台中，包括本地服务器、云存储、外部存储设备等。这种分散性不仅增加了数据资源管理的复杂性，还可能导致数据资源之间的不一致和冗余。（4）数据资源所属的模糊性也是企业数据资源盘点中需要面对的重要挑战。在某些情况下，数据资源的归属和责任人可能并不明确，导致数据资源的管理和使用存在模糊地带。这可能导致数据资源的重复录入、遗漏或误用等问题，影响数据资源盘点的准确性和可信度。企业数据资源盘点的实施方案企业数据资源盘点的框架数据资源盘点是一项综合性的工作，旨在全面了解、掌握并优化企业数据资源的使用。这项工作涉及企业的多个层面，需要跨部门协作，可以从业务视角和技术视角两个角度出发确保数据资源得到高效、准确的管理和利用。1415理论基础中华人民共和国会计法企业会计准则等相关法律法规对应当列入资产负债表的项目进行了规定。2023年8月1日财政部印发的暂行规定则在会计法及会计准则框架下对数据资源入表进行了更为详细的规定。根据暂行规定，数据资源入表的前提是企业对数据资源的合法拥有和控制，即应确认企业合法合规地对数据资源享有相应产权。关于如何认定数据资源的产权归属，现行法律虽然尚无专门的直接规定，但中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（以下简称“数据二十条”）对探索建立数据产权制度给出了政策指引。从整个法律体系来看，中华人民共和国网络安全法中华人民共和国数据安全法中华人民共和国个人信息保护法（以下分别简称“网络安全法”“数据安全法”“个人信息保护法”）主要从义务角度对与数据处理相关的活动进行了规定；中华人民共和国民法典（以下简称“民法典”）总则编、物权编中关于财产权取得的相关规则，为数据权属认定提供了基础性参考；权利主体可以通过恰当的合同约定继受取得数据产权、保护自身在数据交易流通过程中的权利；数据相关要素在符合独创性要求的情况下能够受到知识产权法的保护；数据在涉及商业秘密或竞争秩序时也能受到反不正当竞争法的保护。同时，全国各地政府以推动数据要素高效流通为发展导向，也陆续出台相关规范性文件。这些积极的立法探索，为我们理解和判断数据权属相关问题提供了丰富的素材和指引。此外，目前已有不少关于数据权益保护的司法判例，虽然均是从反不正当竞争法角度对数据权益进行保护，但不少判决的裁判理由对数据财产性权益相关问题进行了深入分析，为我们理解相关问题提供了重要参考。法律问题企业数据资源入表过程涉及的具体法律问题包括：1.在确认某项数据资源能否入表的过程中，需要从法律角度对数据资源的法律属性、持有状态、权利归属进行判断。暂行规定所规定的适用范围为：“本规定适用于企业按照企业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，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源的相关会计处理。”其中“合法拥有”“控制”都需要从法律上进行界定和判断，且会计意义上的“控制”不仅指事实控制，更多地是指享有使用权，需要进行法律上的认定。2.在判断企业对数据资源是否合法拥有时，需要对相应数据的交易、授权或自主生产等情况进行考察，需要对数据来路的合法合规进行溯源。企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践框架b.使用自动化工具或人工方法对数据进行校验，确保数据的质量和一致性。c.根据审核和校验结果，对数据进行必要的修改和完善。整合数据资源目录a.将编写完成的数据资源按照分类分级标准进行组织，形成数据资源目录。b.为目录设置索引和检索功能，方便用户快速查找和定位所需的数据资源。c.定期更新和维护数据资源目录，确保其时效性和准确性。梳理成果并组织评审将编写完成的数据资源进行汇总和整理，形成数据资源目录和清单。组织相关方对数据资源目录和清单进行评审，确保数据的准确性和可用性。根据评审结果，对数据资源目录和清单进行修改和完善。数据资源盘点交付物数据资源盘点的最终交付物数据资源目录，是企业在完成数据资源盘点工作后所形成的一份重要成果。这份目录是在入表的维度对企业内部数据资源全面梳理的汇总，是企业数据治理、数据分析和数据应用的基础。在数据入表的实践中，通过数据资源目录，企业可以清晰地掌握自身的数据资源分布和状况，并快速输出包含数据权属、成本、价值等关键信息的材料，便于数据权属的确认、经济流入的判断、成本的计量，加速企业数据资源入表的进程。数据资源目录样表根据企业数据资源入表后续步骤所需的信息种类构建了数据资源目录的样表。该样表主要包含基本信息、业务信息、以及财务信息。其中，基本信息需要向入表实践中后续的所有环节提供；业务信息主要应用于收益判断阶段环节；财务信息主要应用于成本计量和收益判断环节。附录表 数据资源盘点内容属性大类基本信息业务信息财务信息属性小类资源名称资源编号（可选）数据来源数据来源佐证数据存储元数据信息数据规模数据质量（可选）更新频率数据生命周期业务/价值描述所属业务部门价值实现路径应用情况成本属性小类定义数据资源的名称数据资源的唯一标识构成数据资源的数据来源购买合同、授权协议、自研工具/平台逻辑、操作日志数据资源在本单位内各系统中的分布情况数据资源的数据属性组成结构，如日期格式为YYYYMMDD数据资源的记录数、空间占用大小等描述数据资源满足业务处理、经营管理、监管报送等需要的程度，包括真实性、准确率、连续性、完整性、及时性等衡量维度数据更新周期，如：实时、日、周、月等数据清理、迁移等相关信息，如：（1）永久保存；（2）有效数据永久保存；（3）失效数据数据资源的业务/价值的说明，数据资源价值产出的应用领域，包括数字化客户管理、数字化营销管理、数字化运营管理、数字化风险管理、数字化财务管理、数字化经营决策等数据资源对应的业务部门数据资源为企业创造价值流入的已知路径数据资源的访问热度、引用频次等描述数据资源获取、加工、维护和管理所需要的成本支出企业数据资源入表涉及一系列法律判断1617确认为存货的数据资源披露前法律判断对使用权受到限制、用于担保的数据资源存货，在企业披露其账面价值等情况前，结合数据权利路径、权利类型、权利范围、权利期限、权利限制等权利信息，对数据资源权利限制状况进行法律判断。自愿披露数据资源信息前法律判断对拟披露数据资源的应用场景或业务模式合法合规性，用于形成相关数据资源的原始数据的类型、规模、来源、权属等信息，数据资源的加工维护和安全保护情况的合法合规性，数据资源相关数据产品或服务的运营模式合法合规性，重大交易事项中涉及的数据资源对该交易事项的影响及风险分析，数据资源相关权利的失效情况及失效事由、对企业的影响及风险，数据资源转让、许可或应用所涉及的地域限制、领域限制及法律法规限制，及企业认为有必要披露的其他数据资源相关信息进行法律判断。理论基础暂行规定明确了数据资源可以作为企业无形资产或存货资产类别，并分别适用企业会计准则第6号无形资产（财会20063号，以下简称无形资产准则）企业会计准则第 1 号存货（财会20063号，以下简称存货准则），从会计上肯定了企业数据资源是企业资产的组成部分。企业数据资源会计类别的确定企业应在完成数据资源盘点、开展数据入表工作之初，按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。这一判断对于数据资产的后续计量、成本核算和财务报告都有重要影响。数据资源的性质和用途如果数据资源是为了长期使用而获取或开发的，用以支持企业的主营业务，但并不直接出售，那么它更可能被分类为无形资产。例如，一个公司可能开发一个大数据分析平台，用于提高其业务决策的效率和效果，这种资源就属于无形资产。如果数据资源是为了在正常的经营周期内出售以获取利润的，那么它应该被分类为存货。比如，一个数据公司收集并处理的数据包，准备出售给其他企业进行市场分析，这种资源就可以被视为存货。3.在调查企业对数据资源的控制情况时，需要从数据安全与合规角度对数据分类分级、脱敏状态、加密状态、访问控制等情况进行审查。4.在判断是否会给企业带来经济利益时，涉及对数据使用场景的合规性审查。5.数据资产变更、终止确认中，同样涉及相应法律判断。6.信息披露需要一系列法律支持。信息披露涉及应用场景或业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护情况、有关重大交易事项、相关权利失效和受限等相关信息。从法律上讲，就是在交易中披露合适的信息给交易对手，便于交易判断和交易安全。披露事项的评审和厘清、披露本身的合规评审，均需要律师的专业支持。工作步骤企业数据资源入表过程中可以按照以下步骤开展法律方面工作：数据处理尽职调查通过出具数据确权尽职调查清单、现场人员访谈、平台/App业务功能穿行测试等多种方式，对拟确权、保护数据所涉业务场景的数据处理流程进行分析，绘制拟确权、保护数据流转生命周期图，锚定数据收集、存储、加工等处理环节的关键确权节点，对数据确权过程中关键节点涉及的企业数据确权前合规风险进行诊断。必要合规措施整改数据合规是数据确权的生命线。根据尽职调查阶段诊断出的数据确权前合规风险，对可能影响到企业数据确权有效性、稳定性的风险点，设计专门的合规整改措施方案，以确保数据确权有效性为核心目的，指导企业从内部制度体系建设、外部数据处理行为管理等方面，完成必要合规措施整改。数据权属法律