数据治理如何支持“数据资产入表”

2024-01-04 14:09 来源:中国发展网
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   在数字化时代,数据已经成为了企业的重要资产。根据财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,2024年1月1日起,企业可以把数据资产在资产负债表相关科目进行列报和披露,也就是所谓的“数据资产入表”。

  对此,有专业人士分析称,“备受关注的数据要素市场有望被真正激活”。数据资产入表这一事件不仅标志着数据在商业中的地位得到了认可,且有助于提高企业的数据价值意识,促进数据的有效利用和管理,为企业创造更多商业机会和竞争优势。

  在这一过程中,数据治理作为组织中涉及数据使用的一整套管理行为,在确保数据质量、安全和合规方面发挥着至关重要的作用,对企业的长期发展产生着深远的影响。

  一、数据治理:打造合规有序的数据环境,探知企业真实数据情况

  数据治理能够有力提升企业数据的准确性、可靠性、一致性和安全性。在数据资产入表这一背景下,数据治理通过明确企业数据所有权、责任和流程,建立起一个有序、合规的数据环境,从而确保数据的真实性和完整性。

  1.数据所有权和责任明确:数据治理首先定义了谁负责哪些数据,确保每一条数据都能找到相应的负责人。这避免了数据混乱和责任推诿,使数据的处理更为高效和可靠。另外,企业还需要通过数据治理整合数据资产,并确保数据的可审计性,以确定其价值。数据所有权和治理的强化可以提升企业的数据利用效率和决策质量。

  2.建立数据流程和标准:通过设定统一的数据标准、格式和流程,数据治理能够确保不同部门、不同系统之间的数据能够相互兼容、有效互通。

  3.合规性和安全性:数据治理有助于确保数据资产入表的合规性和法律遵从性。随着数据安全和隐私保护法规的不断加强,企业需要确保其数据资产的处理和使用符合相关法律法规的要求。数据治理通过建立适当的数据访问控制和隐私保护措施,确保数据的安全性和隐私性,从而避免了潜在的法律风险和合规问题。

  4.探知企业真实数据情况:高质量的数据资产能够为企业带来更多的商业机会和竞争优势。通过数据治理,企业能够更好地了解其数据资产的状况、特点和价值,从而制定更有针对性的策略来最大化数据的价值。

  二、数据治理:提升数据质量,提高数据资产价值

  数据治理涵盖了对数据全生命周期的管理和控制,为数据资产入表提供了必要的支撑和保障,确保了数据的准确性、一致性、可靠性和安全性。通过定义清晰的数据标准、流程和政策,数据治理有助于消除数据冗余、不一致和混乱,从而提高数据的质量和价值。

  高质量的数据是实现数据资产价值的关键。在数据资产入表的过程中,重视数据质量能够大大提升数据的可用性和价值,为企业的决策提供更为准确、可靠的信息,从而提高数据驱动决策的效率和效果,增强组织内部的信任和透明度。

  1.准确性和完整性:高质量的数据首先要求准确和完整。准确的数据能够真实反映企业的经营状况和市场趋势,而完整的数据则避免了信息遗漏,提供了更为全面的视角。

  2.及时性和有效性:随着市场变化快速,数据的及时性成为关键。高质量的数据不仅要准确,还要能及时更新,为决策者提供最新、最有价值的信息。

  3.可解释性和可追溯性:高质量的数据不仅要有好的数值表现,还要具备可解释性。这意味着数据的来源要清晰、处理过程要透明。这有助于增强数据的可信度和可接受度。

  4.合规性和一致性:在数据入表的过程中,合规性和一致性是高质量数据的必要条件。这涉及数据的合法获取、处理和使用,以及在不同系统、不同部门之间保持数据的一致性。

  为了提升数据质量,企业在数据治理中需要注意采取一系列措施。首先,建立明确的数据质量标准和流程,包括数据的完整性、准确性、一致性和及时性等方面。其次,强化数据输入和处理的管控,通过校验、清洗和转换等手段确保数据的清洁度。此外,定期进行数据质量评估和审查,以便及时发现和纠正问题。最后,提供数据质量意识和培训,让员工充分认识到数据质量的重要性,并培养良好的数据处理习惯。

  结语

  数据治理为数据资产入表提供了必要的保障和支持,确保了数据的合规性、安全性和价值最大化。随着企业对于数据资产的依赖程度不断提高,数据治理将变得更加重要。通过加强数据治理实践,企业可以更好地管理和利用其数据资产,从而在数字化时代中获得更大的竞争优势。

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国脉集团

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