特性：

• 多样性：数据来源于不同的渠道和设备，格式和类型丰富多样，包括结构化数据（如数据库记录）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。

• 海量性：随着信息技术的飞速发展，数据量呈现爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据成为一大挑战。

• 时效性：数据的价值往往与时间紧密相关，及时获取和处理数据对于决策至关重要。

• 价值潜力：原始数据本身可能价值不明显，但通过加工、分析，可以挖掘出其潜在的巨大价值。

特性：

• 经济性：数据资源经过加工处理后，能够为企业带来直接的经济利益。

• 可利用性：数据资源需要具备一定的可访问性和可利用性，才能被有效地应用于业务场景中。

管理要点：

• 数据收集与整理：建立有效的数据收集机制，确保数据的完整性、准确性和时效性；对收集到的数据进行清洗、去重、格式化等处理，提高数据的质量。

• 数据存储与访问：选择合适的数据存储方式和技术，确保数据的安全性和可访问性；建立数据访问权限和机制，确保数据的合法使用和保护。

三、数据资产：数据价值的最高体现
定义：数据资产是指组织所拥有或控制的，具有明确的业务价值，能为企业带来经济利益，并可以记录在资产负债表上的数据资源。

• 合法性：数据资产必须是合法拥有或控制的，这要求企业确保数据的来源合法、权责明确。
• 可计量性：数据资产的价值需要能够进行计量，以便在财务报表中体现其价值和业务贡献。

• 价值性：数据资产必须能够为组织带来经济和社会价值，这是其区别于一般数据资源的关键所在。

• 价值评估与计量：由于数据资产具有传统资产所不具备的其他特征，其价值的评估和计量并不完全遵从既有的会计、经济相关准则与标准。因此，企业需要结合实践经验进行不断的探索和创新。
• 主动管理与有效控制：数据资产的形成需要对数据进行主动管理并形成有效控制，这要求企业建立完善的数据管理体系和治理框架。

意义：

• 提升数据价值认知：通过数据资源入表，企业能够更清晰地认识到数据的价值，从而更加重视数据的管理和利用。

• 增强透明度：数据资源入表能够为投资者、债权人等外部利益相关者提供关于企业数据资产状况的透明信息，增强企业的信誉和吸引力。

• 支持决策制定：数据资源入表能够为企业决策提供更准确、全面的数据支持，帮助企业更好地把握市场机遇和风险防范。

实施步骤：

• 确定入表规则：企业需要制定明确的数据资源入表规则，包括入表的数据范围、分类、计量方法等。

• 进行会计处理：按照既定的规则，将数据资源以资产形式记入资产负债表等财务报表中，并进行确认、计量、列示、披露等会计处理。

• 加强监督与审计：企业需要加强对数据资源入表的监督和审计工作，确保其准确性和合规性。

五、数据资源合规登记：确保数据的合法性与权益保护
定义：为了将数据资源纳入财务报表并体现其价值，组织需要证明对相关数据享有持有或控制的权利，并确保数据资源来源合规、权责明确。基于此目的，组织可将数据资源提交给数据资源登记机构进行合规登记审核。

意义：

• 保护数据权益：通过合规登记，企业能够确保对数据资源的合法拥有或控制，保护自身的数据权益不受侵犯。

• 降低法律风险：合规登记能够帮助企业降低因数据不合规而引发的法律风险和罚款，保障企业的合法权益。

• 增强数据可信度：经过合规登记的数据资源更具可信度，有助于提升企业在市场上的竞争力和声誉。

实施策略：

• 选择合规登记机构：企业需要选择权威、可信的数据资源登记机构进行合规登记。

• 提交合规材料：按照登记机构的要求，提交完整、准确的合规材料，包括数据来源证明、数据内容描述、数据处理流程等。

• 配合审核工作：积极配合登记机构的审核工作，确保合规登记的顺利进行。

管理目标：

• 确保数据质量：通过有效的数据资产管理，企业能够确保数据的准确性、一致性和完整性，提高数据的可靠性和可用性。

• 提升数据价值：通过数据的加工处理和分析挖掘，企业能够发现数据的潜在价值，为业务决策提供支持，推动企业的创新和发展。

• 保障数据安全：建立完善的数据安全管理制度和流程，确保数据的安全性和合规性，防止数据泄露、篡改和滥用等风险的发生。

• 优化数据治理：构建完善的数据治理体系，实现数据的统一管理、共享和协同，消除数据孤岛和重复建设的问题，提高数据的利用效率和价值。

实施路径：

• 制定管理战略：企业需要制定全面的数据资产管理战略和规划，明确管理目标、原则和方法。

• 建立完善的管理制度：企业需要建立完善的数据资产管理制度和流程，包括数据资产的分类、编码、存储、访问、使用和共享等方面的规定。

• 加强监督与审计：企业需要加强对数据资产管理的监督和审计工作，确保其有效执行和持续改进。

• 培养专业人才：企业需要加强数据资产管理人才的培养和引进，提高员工的数据管理意识和技能水平。