企业数据资产评估平台上线，企业数据要素“变现”计日可待

发布日期：2023-10-27 浏览量：1108

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随着财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》出台及中国资产评估协会《数据资产评估指导意见》印发，数据要素产业化已成为新时代新要求，数据的管理和价值挖掘势必成为企业发展的关键。国脉互联围绕企业数据发展规划、商业模式、信息化建设、数据应用、场景创新及下步数据资产化过程，推出企业数据资产管理系统（简称：EDAS）将作为企业数据资产化的重要管理系统。EDAS将构建数据规范化入表机制与资产评估评价体系，形成统一的企业级数据资产目录，帮助企业实现数字资产的全生命周期管理，助力企业数据资产定权、确权、增值、共享、交易，充分利用数据资产创造业务价值，推动企业数字化转型与数据驱动决策。

应用场景

国脉互联按照“业务数据化-数据资源化-资源价值化”模型架构，围绕用户影响力、企业数字化、数字资源化、资源场景化、场景资产化等维度，建立企业数据资产管理系统（EDAS），帮助企业摸清数据资产家底，包括无形资产、应用系统、数据资源和其他资源及成本投入等要素，从多角度评估企业数字化成效，数据质量水平和安全合规的实施情况，衡量数据资产是否支撑业务发展，支撑财务收益和入表变现，并反映数据资产相关的主要交易市场、市场活跃程度、市场参与者和市场供求关系等情况。通过企业数据资产管理系统（EDAS），实现从数据资产登记-认证-评估-计量-存证的全路径打通，形成数据资产全生命周期服务能力体系，助力企业全面掌握数字资产现状，持续改进数据质量，发挥数据资产的最大效用。

业务挑战

当前，各地在数据价值评估、授信融资、登记发证方面都取得了积极的试点成效。能否被金融市场所接受，是数据资源转化为数据资产，数据资产转换为数据资本、进而带来更广泛价值创造的关键环节。业务挑战主要有以下几点：

1、数据权属与资产登记

数据资产入表，需界定数据资产权属，研究数据成本计量路径与范式。在数据确权方面，需尽快从国家、省及市不同层面，研究制定数据资产登记管理暂行办法。

2、场景创新与质量评估

数据价值表现在多个方面，如场景创新、市场分析、客户画像、趋势预测等。在数据估值方面，需根据数据质量评估情况，分析数据资产成本合理性，开展数据资产成本计量实证研究。

3、配套制度与实施方案

数据要素入表将帮助企业实现价值管理的新飞跃，可增加资产规模、降低企业负债率；可增加研发资本化、降低研发投入一次性摊销压力。要防止无标准入表、防止虚增数据资产、防止数据资源信息披露失实。

4、数据资本化

数据资源实现从实物资产到金融资产的跨越，不仅涉及定价问题，而且是基于被认可、可抵押、能产生未来现金流的金融市场“交易共识”。

5、风险与泡沫的防范

企业数据资源相关会计处理将会带来的风险冲击，如源头的数据保护、安全、质量控制风险，中间环节的产业与市场合理竞争与健康运行，应用端的负外部性、合规性与消费者保护等。

解决方案

企业数据资产管理系统（EDAS）采用基于“U-EDAS”数据资源与数据资产评估模型，实现企业数字资产“一本账”，辅助企业针对数字资产进行自主登记及动态管理，支持资产登记、资产评估、质量监测、数据看板等功能模块。

该系统对企业数字资产进行认证，覆盖数据采、存、算、管、用各环节，推动资产“时效性”流动，提高全生命周期的数字资产质量，夯实资产底座。围绕指标模型，建立数据资产的自动评估，评估任务完成后形成评估报告，并通过直观的图表展示企业数据资产数量、分类统计等情况，以及重要数据资产分布情况，提供数据资产全局化的总览。

该系统采用前台门户、中台管理和后台对接三层架构：前台门户主要包括统一的企业数据资产门户网站，对外提供数据资产查询、数据资产查看、数字资产监控等服务，实现用户统一访问认证和授权控制。中台是系统的核心业务层，包含企业主体登记管理、数字资源探查调研、数字资源目录管理、数据规范化入表、资产评级划分、资产合规评估、数据质量评价、数据资产增值开发等模块。通过这些模块构建起对数据资产的全生命周期管理和治理体系。后台主要通过开放接口与企业内部系统对接，实现ERP、CRM、SCM、OA、BI等系统的数据集成，将分散在企业原业务系统中的数据规范化汇总到中台资产库，为中台资产管理提供数据支撑。三者相互配合、有机衔接，共同构成连接数据源、资产管理、数据服务应用的闭环流程，使企业数据资产实现统一的标识、规范化治理、质量控制、合规审计和价值增值。

客户价值

一、提供一站式的资产搜索引擎，实现对企业数字资产的集中化展示，企业数据资产清单包括应用目录、数据目录、基础设施、项目目录、企业知识产权和企业解决方案；资产运营分析看板汇总各类数字资产的关键监控指标，实现对企业资产状态的直观式监测，提高资产的数据可用性和商业价值。

二、用于录入企业的基础信息，包括企业的统一社会信用代码、企业名称、成立时间、注册地址、法定代表人等与企业主体身份直接相关的信息，还需要记录企业的组织架构，包括总部及各个分支机构、业务部门和岗位信息，以及企业的主营业务范围、经营模式和各项业务活动的详情。企业主体信息的准确登记，有利于后续对数据资产进行全面和规范的登记管理。

三、实现对企业存量和新增的数据资源的全面发现与收集。通过自动化的采集方式搜集可能包含数据资产的各类系统、数据库、文件等不同的数据源，发现和确认这些数据源中的有价值数据资产，探查到的结果可以用为数据资源目录的规范化建设提供依据。此外，数据资源探查还需要建立常态化的机制，以保证对数据资产的持续发现，并评估探查工作的全面性和有效性。通过数据资源探查，可以持续发现企业新增与遗漏的数字资产，丰富企业的数据资源目录。

四、对企业拥有的数据资源进行标准化登记和目录化管理。需要建立数据资源的标识体系，并按照统一的模板对各类数据资源进行结构化收录，记录数据的基本信息、来源、数据范围等关键元数据。还需要支持资源之间的关系链接与血缘追溯，建立版本管理，记录目录的变更历史。支持设定不同用户的访问权限，保证目录信息的安全。通过建立数据资源目录，可以实现对企业数据资产的规范化登记和集中化管理，提高数据资源的可查性、可用性。

五、对企业核心业务数据进行标准化建模和存储。针对不同类型的数据制定统一的入表规范，如对基础类参照数据、核心业务经营数据和创新项目数据等进行规范化建模和入表。入表体系需要确保数据结构完整性，并建立唯一标识码与编码体系。通过源数据的规范化入表，可以提高核心业务数据的质量，使企业系统基于同一数据基础运行，并支持数据的集中管理、交换与利用。

六、通过第三方机构，对企业重要数据资产的权属、质量和价值进行确认，并进行区块链存证。评估需要第三方机构收集数据资产的来源和用途证据，进行权属分析和判断，明确企业对数据资产的所有权或使用权，并出具法律效力的确认意见，解决企业数据确权问题。此外还需要对数据资产的质量和业务价值进行评定，确定不同级别的数据价值。之后可在区块链等技术上实现资产元数据和评估结果的电子签名和上链存证，维护数据的确权确质确值。通过第三方评估确认和区块链技术保障，可以解决企业数据资产确权确质确值问题，降低数字资产合规风险。

七、通过引入行业数据质量标准和评估模型，建立科学的质量评价指标体系，对企业数据资产的质量状态进行测评、诊断。构建数据质量评估指标库，包括准确性、一致性、完整性、规范性、时效性、可访问性等，并设计检测方法。在此基础上定期或按需对数据资产开展评估，生成质量评测报告，分析数据质量问题。另外，可以基于质量评级结果，进行数据资产的定价，确定不同层级数据的经济价值，实现数字资产报价。通过标准化质量评估和资产定价，可以有效管理数据资产质量，最大程度发掘数据价值。

八、通过对数据的加工处理，提升数据资产的业务价值和经济价值。需要对数据进行清洗、补全、关联等提质工作，从数据中提取价值信息，生成洞察报告。也可以将数据转换成更适合业务分析的结构化数据或标准化模型。此外，需要研究不同场景下的数据需求，设计数据产品，更好满足决策需求。通过数据资产增值服务，帮助企业在现有数据基础上创造更大的商业价值，实现数字资产的增值。

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