数据资产元年：关于数据治理工作的思考

2024年可以称得上是数据资产元年，从这一年开始，数据资产作为企业的核心资产之一，开始被正式纳入会计处理的范畴。依据财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，自2024年1月1日起正式施行，为企业数据资源的价值评估和管理提供了明确的会计处理方法。根据规定，企业的数据资源可以确认为无形资产或存货，并在财务报表中体现其价值。这一变化意味着数据资产的价值评估和管理将更加规范，对企业的财务情况、运营决策和战略规划都将产生深远的影响。

众所周知，数据治理是一个确保组织内的数据质量、安全性、有效性和合规性的系统性过程。随着前段时间的“数据要素×”三年行动计划征求意见稿发布，数据要素日益重要，尤其是在数据资源可以被明确入表（例如，在财务报表中体现数据资产价值）的情况下，数据治理工作显得尤为关键。以下是要做好数据治理落地、实现数据资源入表、体现数据资产价值等工作的一些建议和执行策略：

1. 确立治理框架：首先，需要建立一个全面的数据治理框架，该框架应涵盖数据治理的各个方面，如数据质量、数据安全、数据分类、数据生命周期管理等。

2. 治理组织构建：成立数据治理组织，包括治理委员会、工作组和相关的角色（如数据所有者、数据管理员等），确保数据治理工作有序进行。

3. 数据分类与识别：对组织内的数据进行分类和识别，明确哪些数据是关键的，哪些数据需要特别保护，哪些数据可以入表等。

4. 制定治理策略：根据组织的数据特性和业务需求，制定具体的数据治理策略，如数据质量管理策略、数据安全策略等。

5. 技术工具支持：采用适当的数据治理工具和技术，以支持数据治理的执行，如数据质量工具、数据目录、数据仓库等。

6. 培训与文化：对组织内的员工进行数据治理培训，建立数据治理文化，确保每个人都认识到数据的重要性，并参与到数据治理工作中。

7. 合规性检查：定期进行合规性检查，确保数据治理工作符合相关的法律、法规和标准要求。

8. 持续改进：数据治理是一个持续的过程，需要不断评估和改进，以适应组织内外的变化。

9. 数据价值实现：对于可以入表的数据资源，需要建立相应的估值模型，确保数据的价值得到充分的体现。

10. 风险管理：识别和评估数据治理相关的风险，制定相应的风险管理策略，确保数据的安全和合规。

以上是在数据资源可入表情况下的一些数据治理应对和执行策略，具体的实施需要根据组织的实际情况进行调整，千万要记住那句笔者经常引用的话：数据治理不是一个人走一万步，而是要让一万个人一起走一步。

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