《数据要素和数据资产入表实战 》

《数据要素和数据资产入表实战 》
李家贵老师
人工智能数字化转型专家
课程背景：
本课程旨在深入探讨数据要素的政策、特征、价值链，以及数据资产的定义、特征、化过程，并对数据资产入表的会计实务、数据治理的实操步骤以及数据资产化的具体落地策略进行全面分析。我们将通过一系列详尽的内容，帮助参与者全面理解数据作为一种重要的经济要素在现代数字经济中的地位和作用，以及如何有效地管理和优化数据资源，使其转化为对企业有价值的数据资产。

课程收益：
深入理解数据要素与数据资产的概念：通过对数据要素政策的回顾和分析，参与者将能够深入理解数据要素的提出背景、政策脉络、价值和分类。
掌握数据资产化的核心过程：课程将详细讲解数据资产的特征、价值化过程、资产化过程，帮助参与者了解从原始数据到价值数据的转化路径。
学习数据资产会计处理的实务操作：涵盖数据资产入表的必要条件、会计准则应用、入表误区分析等，为财务和数据专业人士提供实用的操作指南。
掌握数据治理的实操步骤：通过对数据治理流程的深入解析，让参与者能够在实际工作中有效实施数据治理，提高数据的利用效率和安全性。
了解数据资产化的实际案例：结合实际企业案例，展示数据资产化的具体应用，增强理论与实践的结合。

授课形式：
理论讲解：通过专业讲师对理论知识的深入解读，帮助学员构建完整的知识体系。
案例分析：结合具体的企业案例，分析数据资产化的实际操作过程，加深学员的实践理解。
互动讨论：课堂上鼓励学员之间的讨论和思想交流，以提高学习效果。

课程对象：
企业高层管理者：了解数据资产对企业战略的重要性。
数据分析师和数据科学家：学习如何更好地管理和优化数据资源。
财务和会计专业人士：了解数据资产入表的会计处理和实务操作。
IT和数据治理专业人士：掌握数据治理的实操步骤，提高数据安全性和利用效率。
对数据资产化感兴趣的其他专业人士：扩展对数字经济核心要素的理解和应用能力。


时间安排：
1天 6小时/天

课程大纲

第一部分 数据要素概述(背景)
一、数据要素政策回顾
1.数据要素的提出
2.数据要素政策脉络
3.数据二十条
4.数据资产入表
5.数据资产评估指导意见

二、数据要素的特征
1.数据要素的价值
2.数据要素的特征
3.数据要素的乘数效应
4.数据要素的分类分级
5.数据资源与数据要素
三、数据要素的价值链
1.数据要素的产生
2.数据要素的价值链
3.数据要素流通价值链模型
4.数据要素价值实现5过程
第二部分 从数据到数据资产(定义)
一、数据资产的特征
1.数据的5I属性
2.数据资产的特点
3.数据资产的分类
4.数据资产的价值
数据资产化的过程
1.数据的价值化过程与机制框架
2.数据资产化的一般过程
3.数据资产的形成过程
4.数据资源化
5.资源产品化
6.产品资产化
第三部分 数据资产入表会计实务(规则)
一、数据资产入表概述
1.数据资产入表树屋图
2.数据资产入表的意义
3.数据资产入表的收益
4.数据资产入表的财税考虑
5.费用化和资本化
6.数据资产入表的特点
二、数据资产入表适用范围
1.数据资产入表是经过数据治理的数据资源
2.合法确权是前提
三、数据资产入表确认条件
1.预期收益流入概率超过50%
2.入表的基础条件
3.研究阶段可以入表吗？
4.开发阶段资本化的五个条件
5.哪些情况无法入表
四、数据资产入表适用会计准则
1.无形资产确认
2.存货确认
3.初始计量
4.后续计量
5.无形资产确认规则将修订
五、数据资产入表误区辨析
1.误区一：《暂行规定》实施后，大规模的数据资源将确认为表内资产
2.误区二：《暂行规定》实施后，即可以把开发应用场景之前发生的费用一起资本化
六、数据资产入表注意点
1.数据资产入表10难
2.成本归集难
3.成本收入匹配难
4.资本化和费用化标准统一难
5.准备工作建议
6.面向价值实现的数据资产管理体系
第四部分 数据治理实操步骤(成本)
一、数据治理概述
1.什么是数据治理
2.数据管理与数据治理
3.数据治理框架
4.数据治理是入表最重最难的部分
二、数据治理平台
1.数据治理架构
2.数据采集
3.数据处理
4.数据分析
5.数据治理平台
6.数据安全
三、数据治理九步法
1.调研数据问题
2. 问题整理归类、成熟度评估
3. 确定治理目标、获取高层支持
4. 制定实施路线图
5. 数据治理架构成立数据治理委员会，分配职责，制定管理制度和流程
6. 梳理业务系统，摸底数据现状
7. 建立元数据
8.1 数据质量提升(标准、模型、质量)
8.2 主数据管理
8.3 数据安全管理
8.4 数据生命周期管理
9. 建立数据治理长效机制治理成果展示、成效评估
第五部分 数据资产入表实操步骤(落地)
一、数据资产入表流程概述
1.体系化视角
2.微观视角
3.纯数据视角
4.联盟生态视角
二、数据资产入表流程八步法
1.建立数据资源管理体系
2.数据合规与确权
3.收益可行性判断
4.成本分摊与归集
5.列报与披露
6.数据质量评价
7.数据资产评估
8.数据资产化运作
三、数据资产化案例
1.顺丰科技
2.房谱科技
3.德生科技
4.宝武钢铁欧冶