毫无疑问，数字资产入表是红利。
数据资产入表意味着将数据资源作为企业资产进行确认和计量，解决了数据资源作为非物质资产未被充分认可和有效计量的问题，意味着数据完成了从自然资源到经济资产的跨越。上海数据交易所总经理汤奇峰此前表示，国家社会面固定资产规模大概在1500万亿元，如果数据资产入表，可能再创造100万亿元新增资产规模。东吴证券分析师王紫敬在接受媒体采访时表示，数据资产市场潜在总规模达数十万亿元，具备足够资本驱动力接过土地财政（近10万亿市场）的大旗。“从长远看，数据要素将为下一个30年的黄金发展期打开一扇战略性的大门。”
由于国企的特殊性，国企数据资产入表工作推进相对更容易一些
国有企业在政府的行政干预下，可以更快地推进数据资产入表工作；
而且国有企业在数据资产入表，可以有比较好的风险抵抗和容错性。国有企业资产的增长对于国家来说风险性较小，国有资产不会流失，从这个角度来说，国有资产在做的过程中，它的门槛和风险就会小，民营企业想把数据资产做的评估高一点、更多一点，就会有监管问题。
一些国企已经成为数据资产入表研究和应用的先行者
上海数据交易所的公开信息显示，挂牌企业名单中包括中国移动、中国联通、中国电信、中国东航、国网上海分公司。其中，中国东航的“航班资源宝”在数交所成立仪式上成为首批挂牌的数据产品，已向30多家千万级机场开放，帮助机场和航司打造完整的航班链，有效提升航班保障效率和旅客服务体验。中国东航充分发挥航空产业链条长、带动效应强、辐射影响大的特点，加快打造智慧航空。
华润集团通过数据定价算法，在集团不同法人主体、不同部门之间，根据数据的贡献度进行要素价值的分配、部门贡献的独立核算，以市场化的力量将整个集团协同起来，用经济动力将基于数据要素的生产活动调动统一起来，形成了强大的经济效率提升力。
南方电网通过连通“源网荷储”各个环节信息内容，以数据流分析推动提升能量流及业务流。根据数据资产管理的探索实践，南方电网搭建了具备数据要素化、资产化特点的数据资产管理体系，并发布了能源行业第一个数据资产管理体系行业报告《南方电网数据资产管理体系白皮书》。
中国东航围绕交通出行的数据共享，成为我国首家与铁路12306打通数据端口、实现空铁联运购票的航空公司。中国东航进一步探索了数据资产价值评估，积极参与数据要素市场建设，加快完善公司数据交易管理机制。
以上的先行者为企业推进数据资产入保提供了很好的借鉴思路。
但企业数据资源入表并非一蹴而就的工程，合理稳妥的入表路径应涵盖合规与确权、有效治理与管理、经济利益分析、成本合理归集与分摊，以及列报与披露五个关键步骤。
第一步：合规与确权
企业可从数据合规梳理及数据授权梳理两个方面启动准备工作。
数据合规梳理：
企业应遵循《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国网络安全法》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》、各省市行业数据安全管理办法等现行有效法律、行政法规和规范性文件，从数据来源、数据内容、数据处理、数据管理及数据经营等五个主要维度对待入表的数据资源进行梳理，查缺补漏，建立企业数据合规管理机制，确保数据资源的合法、合规。
数据授权梳理：
数据权属是数据资源入表绕不开的重点，完善的数据资源授权链条是企业进行数据资源入表的前提。在进行数据入表前，企业应基于数据资源来源，梳理其完整授权链条。如企业自行采集个人数据时，应获得数据主体的恰当授权；企业采买个人数据时，应获得数据供应商及数据主体的恰当授权。同时，企业应建立数据权属监督管理机制，日常维护数据资源的权属变更情况，如企业获取数据授权存在期限，应在资产使用寿命估计中予以合理反映和披露。
第二步：有效治理与管理
企业应尽快建立相应的数据资源管理体系，统筹相关数据基础工作，盘清数据资源家底，为后续持续可靠的会计计量和披露提供底层保障。
数据资产体系：建立顶层的数据资产管理体系，明确各方职责、建立数据资产相关标准和机制，以有效承接与推动数据资源入表工作。同时数据资产管理也应与企业自身的数据管理体系充分结合。
数据资源目录：建立企业级数据资源目录，盘点具有经济利益的数据资源，通过目录、标签化、元数据属性等方式准确描述数据资源，为后续估值与会计计量提供基础。
数据资产账户：对于数据资源规模丰富、价值含量高、可精细化管理的企业，建议开设数据资产账户体系，引入内部分户账，有效管理数据资产因持续开发、应用、内外部流通带来的账面价值变化。
数据资产血缘分析：为了有效支持后续数据资产成本法、收益法的不同价值分摊，实现数据资产视角的业财精细化管理，精确衡量数据资源的投产比分析等，应加强重要数据资产的血缘分析能力，形成准确的数据血缘图谱。
数据资源运营：通过数据资源入表与披露为抓手，形成企业级的数据资源内外双循环的运营能力，以财务资产视角推动各业务和技术部门的数据运营，数据运营的成果真正与企业财务表现挂钩，成为业务数字化建设的催化剂。
亿信华辰睿治数据治理平台作为企业数据资产管理落地的载体，是数据资产管理体系长效化的基础设施。通过建设由元数据、主数据、数据质量、数据标准、资产目录和数据服务共同构成的数据资产管理平台，实现元数据采集和追踪、数据模型管理和检查、数据标准制定和映射、数据质量检核和整改、数据服务开发和监控、资产目录编制和共享等核心数据资产管理活动的工具化、持续化。
亿信华辰多年来在各行各业积累了丰富的数据项目建设经验，在数据治理、主数据、数据资产管理方面有着深入的理解和洞察。致力于协助企业建立以管理组织和管理规程为保障，以数据资产管理平台为基础，以数据资产运营为重点的数据资产管理体系，实现对全域数据、全生命周期数据活动的统一、持续管控，不断提升企业数据管理能力，激发数据要素活力，挖掘数据要素价值，赋能业务创新，对企业进行精细化运营，推动企业的数智化转型。
第三步：预期经济利益的可行性分析
结合企业不同的数据资源分类、业务交互需求和商业应用场景（数据产品和服务）分类，通过建立企业内部数据资产价值评估体系，采用货币化度量业务应用场景价值与数据资源取得成本的方式，开展对相关数据资源相关经济价值的衡量、数据资源投入产出效益的评价，夯实经济利益的分析基础。企业内部常态化的数据资产业务经济价值评价也将助力企业数据资源价值显化，进一步为实现企业日益频繁的数据产品化、服务化定价提供相应的输入支撑。
第四步：相关成本的合理归集与分摊
数据资源的成本不仅仅包含外购过程中发生的购买价款、相关税费，还可能包括数据合规成本、治理成本、权属鉴定、登记成本以及需要分摊的间接成本等。数据资源典型的特征是具有伴生性，如何进行合理的成本分摊以确保数据资源成本的完整性是当前的实务难点。在数据资源相关成本归集与分摊过程中，企业业务运营成本与数据产生成本往往难以明确区分，例如，信息系统在支撑主业经营的同时也产生经营数据，业务支撑成本与数据资源产生成本应如何进行界定和区分。
如果企业期望实现数据资源的会计“入表”，则必须满足“成本能够可靠地计量”的前提条件。企业需要提前规划，结合上述“五步法”入表路径中第二步所介绍的“数据资源有效治理与管理”，通过数据资产的血缘分析能力，形成准确的数据血缘图谱，厘清数据资产化过程所占用的企业资源，配套建立统一、合理的数据资源的成本归集与分摊机制，并最终通过信息化途径进行落地。
第五步：列报与披露
暂行规定要求企业根据重要性原则并结合实际情况增设报表子项目，并通过表格方式细化披露。暂行规定对于入表的数据资源的一般性强制披露要求与现有无形资产和存货准则要求基本一致，此外，暂行规定还提出企业可根据实际情况自愿披露数据资源的应用场景或业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护情况、涉及的重大交易事项、相关权利失效和受限等相关信息，引导企业主动加强数据资源相关信息披露。
新增披露要求虽然会给企业带来一定的披露成本，但是适当的披露有利于将企业已经费用化的数据投入显性化，将企业的隐形价值可视化、透明化，有利于驱动企业价值的提升。此外，对数据资源评估的估值参数、假设与模型的披露要求，也将倒逼企业建立更加精细的内部管理流程，帮助企业厘清数据资源价值的构成、来源和实现方式。
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