1、数据资产的定义与分类

这是一篇关于1，数据资产的定义与分类的思维导图，主要内容包括：数据资产的定义，数据资产的种类及特点价值，企业数据资产入表，个人数据管理，行政事业单位资产管理。

1，数据资产的定义与分类

• 数据资产的定义
  • 资产
    • 由企业过去的交易或事项形成的，由企业拥有或者控制的，预期会给企业带来经济利益的资源。
      • 不能带来经济利益的资源，不能被视为资产
    • 资产根据流动性分类
      • 流动资产
        • 企业持有的可以在一年或者一个营业周期内变现或者耗用的资产。
        • 现金，银行存款，短期存款，应收以及预付款项，待摊费用和存货。
      • 长期投资
        • 股权投资，债券投资和其他投资
      • 固定资产
        • 房屋，建筑物，机器
      • 无形资产
        • 专利，商标，版权
      • 其他资产
  • 数据资产
    • 1，《数据资产评估指导意见》定义： 特定主体合法拥有或者控制的， 能进行货币计量的， 且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。
      • 合法性 可计量性 经济利益性
    • 数据资产作为企业的重要资源，其他体现在 直接的经济价值， 间接的商业价值和战略价值上。
      • 合理评估， 有助于企业全面认识自身价值，提升数据管理价值和利用水平，
    • 2，企业数据资源的会计处理
      • 《暂行规定》进一步细化了企业数据资源的会计处理要求
• 数据资产的种类及特点价值
  • 按照数据格式分类
    • 结构化数据
      • 就是数据库，通常以表格形式存储。
      • 例如：关系型数据库中的数据，电子表格中的数据都是结构化数据。
      • 概要
    • 半结构化数据
      • 如XML,HTML,JSON
      • 个人简历
    • 非结构化数据
      • 文本
      • 图像
      • 音频
      • 视频
    • 持续生成数据 (流式数据，实时数据)
      • 1，流式数据的特性和来源
        • 一系列事件活记录的实时流，每条数据都携带了特定的时间戳信息，反映的是当前或最近发生的情况。
        • 例如，传感器，环境检测，交易数据
      • 2，实时捕捉与处理流式数据的重要性
        • 迅速响应市场变化：通过实时监测和分析流式数据，企业能以近乎同步的速度感知市场趋势的微妙变化
      • 3，有效进行危机预警
        • 流式数据分析有助于识别潜在的风险和危机信号。
      • 4，提升决策效率与准确性
        • 可是实时决策制定
        • 子主题
  • 按用途分类
    • 运营数据
      • 企内部日常运作与管理活动中不可或缺的信息载体， 涵盖了生产，库存，服务响应时间等
      • 实时反馈了业务运行效率以及健康状况
      • 通过持续监测和深度分析运营数据，管理层能够洞察到潜在问题并采取精细化改进措施，
    • 客户数据
    • 市场数据
    • 供应链数据
    • 财务数据
  • 从数据对企业的业务影响 按重要性分类
    • 核心数据 Critical Data
      • 直接关系到企业的生存和发展能力。 核心技术数据 核心客户信息 敏感财务数据 - 盈利模式，成本结构，现金流量预测 关键运营指标 - 库存周转率，订单履行时间
    • 重要数据 important data
    • 一般数据 General DATA
      • 背景补充
        • 宏观经济数据
          • 国家GDP增长律
          • 消费者信心指数
        • 行业报告与研究
          • 行业发展现状
        • 社会文化数据
        • 内部行政管理数据
  • 按敏感程度分类
    • 公开数据
    • 内部共享数据
    • 受限访问数据
    • 高度敏感数据
• 企业数据资产入表
  • 数据资源分类 《暂行规定》中的一些规定
    • 根据《暂行规定》，被确认为无形资产或存货类别的数据资源， 也包括那些虽然暂时未能满足正式资产确定条件但是具有潜在经济价值的数据资源。
    • 1，会计确认环节
      • 要关注其持有数据资源的目的性，即该数据是否具有为公司带来未来经济利益流入的潜力。
      • 只有当这种预期经济利益可计量且可靠时，数据资源才能被正式纳入企业的资产负债表中，以无形资产或其他适当会计科目的形式予以体现，从而打破以往数据的价值隐形化的传统认知。
    • 2，会计计量问题
      • 《暂行规定》对数据的具体形成方式和应用业务模式给予了高度关注。
      • 自主研发积累的核心算法数据
      • 从第三方购买获取的客户行为数据
        • 不像核心数据那样对企业的生死存亡产生直接影响， 但在特定场景下，它们发挥着关键作用，帮助企业抓住机遇
          • 细分市场分析数据
          • 员工绩效数据
          • 合作伙伴与供应链数据
          • 合规与法律数据
      • 运营过程中产生的交易数据
      • 因其获取成本，稀缺程度，创新属性及其在不同商业模式中的核心地位和潜在贡献度各不相同，因此在确定初始入账价值和后续计量方法时，需采用适宜的方法进行精细化评估。
        • 例如： 研发投入较大的独特数据资源，可采用成本法或市场法来计量 ; 实时交易数据，需要定期进行公允价值重估
    • 3,数据资源经济利益的预期消耗方式
      • 具有有限使用寿命的数据资源
        • 预计使用年限或者收益期限 合理制订摊销策略
      • 无固定使用寿命单但存在技术过时风险, 市场变动需求导致价值减损的数据资源
        • 定期执行减值测试，评估外部环境变化造成的潜在损失， 以真实反映企业的财务状况。
    • 4，财务报告披露层面
      • 强调了全面性和透明度的重要性
        • 1，不仅要在资产负债边上清晰列示所持有的数据资源账面价值
        • 2，还应在利润表，现金流量表及其附注中详尽披露数据资源取得的成本，处置收益，摊销费用以及减值损失等
  • 数据资源作为无形资产的处理原则
    • 会计准则第6号--无形资产
      • 当数据资源如客户信息数据库，分析报告 在企业内部用于创造长期经济收益时，它们被视为无形资产。
      • 研发的数据资源，研究阶段的支出，计入当期损益
    • 无形资产的会计处理
      • 初始计量
        • 购置成本，直接相关准备费用，开发成本
      • 后续计量
        • (成本） - （ 累计摊销) 和 (累计减值损失计量)
  • 数据资源作为存货的处理原则
    • 会计准则第1号--存货
      • 存货： 未出售或在生产过程中用于销售的资产
      • 当数据资源被企业用于对外交易，如出售市场调研数据，客户行为分析报告时，被视为存货。
    • 存货类数据资源的特征为： 生产或获取旨在直接或间接实现销售收入，非为企业内部使用或长期持有。
    • 存货的会计处理
      • 初始计量
        • 购置成本。将其带到现状，所在地的其他成本
        • 收集，处理和分析数据所产生的直接费用和间接成本
      • 后续计量
        • 跌价准备
  • 列示与信息披露的具体要求
    • 必须增设“数据资源”的子项目
    • 存货 和无形资产 下 揭示期末账面价值
    • 开发指出， 反映正在进行的研究开发活动涉及的数据资源的会计信息
    • 更为重要的是，在会计报表附注中，企业应详细披露各类数据的会计信息，具体到不同来源的数据资源无形资产和存货的各项指标
      • 账面原值
      • 累计摊销金额
      • 减值准备
• 个人数据管理
  • 个人数据主要类型
    • 1，身份识别类型
      • 1） 基础个人信息-- 姓名，身份证号
      • 2） 生物特征数据 -- 指纹，面部，虹膜
    • 2，人口统计学信息
      • 1）个人基本信息 --年龄，国籍，民族
      • 2）教育背景 --学历，学位
    • 3，地理位置数据
    • 4，财务信息
    • 5，健康与医疗信息
    • 6，网络行为数据
    • 7，电子商务交易数据
    • 8 偏好和兴趣数据
    • 9 通信数据
    • 10 关联类信息
  • 个人数据管理
    • 1，构建个人数据中心
    • 2，数据的收集与挖掘
    • 3，数据分析与规划运用
    • 4，数据资产保护与增值
  • 个人数据管理相关政策
    • 1，坚决摒弃“一揽子授权”，强制统同意等侵犯用户知情权和选择权的做法，避免过度侵入个人隐私空间，从而保护个人信息 2，鼓励探索实施由受托者代表个人利益参与监管的新模式
• 行政事业单位资产管理
  • 1，从严配置， 根据《关于加强数据资产管理的若干规定》，从源头把控数据资产的获取与生产，通过自主采集，生产加工，购置等多元化方式科学合理地配置数据资源
    • 自主采集
      • 基于法定职权和公共服务需求进行， 杜绝无序，过度采集，保护公民个人信息和其他敏感信息的安全
    • 生产加工
      • 建立完善的数据处理机制， 对已采集到的基础数据进行深度分析，整合和提炼 将其转化为可用于决策支持，效能提升，服务优化等方面的数据产品和服务。
    • 购置
      • 根据工作需求和财政预算约束， 坚持厉行节约，过紧日子的原则
      • 遵守《政府采购法》
  • 2，规范使用 依据《数据安全法》等 加工处理，授权使用，对外有偿使用进行管理
    • 1） 在数据资产的加工处理阶段
      • 建立完善的数据安全防护机制
      • 实施严格的数据质量控制措置
      • 提升数据清洗，整合，分析，挖掘等环节的技术水平和安全性
      • 提高书资产的质量和管理水平
    • 2）数据资产的授权使用
      • 核心：安全性
      • 运营主体在接受授权后，必须在法定及合同约定范围内构建并维护一个安全可行的运营环境，对数据的安全性，完整性和合规性负全部责任。
    • 2-2)对外进行数据资产有偿使用的情况
      • 对外进行数据资产有偿使用的情况
      • 严格审批，由专业机构进行全面的，公正的有偿使用 确保国有资产不流失。
    • 3）杜绝任何可能的财政收入虚增行为
      • 严禁 借由授权有偿使用数据资产的名义，变相增加非税收入或者规避预算监管。
      • 必须置于阳光下，坚持依法依规，公开透明
  • 3，开放共享 确保公共安全，保护个人隐私的原则下， 共享和开发，充分释放数据使用价值
    • 1) 建立数据治理体系，实现跨部门，跨领域的数据整合与流通。 在安全性得到保障的情况下，实现各类数据资源的有效汇集和安全共享。
    • 2) 区分不同性质的数据资产，进行差异化管理
      • 气象，交通，教育，医疗等基础性，公益性的是数据，无偿使用，降低社会创新成本，激发社会治理活力。
    • 3） 产业发展，行业发展的关键性，增值性强的数据资产
      • 探索实行有条件有偿使用的机制
    • 1，涉及国家秘密，商业秘密，个人隐私的不得随意开放 2，适合进入市场的数据资产，需明确授权使用范围
  • 4，审慎处置
  • 5，严格收益
    • 政府非税收入和国库集中收缴制度
    • 按照法定程序，报批，收取，并及时，足额地上缴至国库，并接受严格的监管与审计。
  • 6，夯实基础
    • 1） 全面彻底的数据资产清查盘点工作
    • 2） 数据资产的具体管理，需严格遵循国家统一标准 GB/T14885-2022 《固定资产等资产基础分类与代码》等国家标准
    • 3）将数据资产管理，融入预算管理一体化系统中，建立并完善每一项数据资产的信息卡
    • 4） 预算管理一体化系统的运用还能有效促进数据资产的透明度和合规性。