务部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》即将于明年1月生效，但《暂行规定》并未详细解释数据资源这一概念。到底什么是数据资源，怎样将数据资源入表，成为众多国有企业与上市公司关心的问题。
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什么是数据资源？
根据2023年5月份公开的《中华人民共和国数字经济促进法》(专家建议稿)，数据资源指以电子化形式记录和保存的具备原始性、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合。
我们来拆解下定义中的关键词：
1.电子化形式记录和保存
这个较好理解，就不展开。
2.具备原始性
数据的原始性要求体现在其价值获取方式上。原始数据才可以不断地与其他数据结合、匹配，从而产生新的计算价值。而一旦数据转化为信息或知识，其生命就结束了。只有原始数据才具有流通生命，才有被数据智能所分析的价值。
3.可机器读取
机器可读数据必须是结构化数据。为了让机器读取数据，数据必须遵循机器可以理解的格式语言呈现，如ＣＳＶ、ＪＳＯＮ、ＸＭＬ等。遵循这些格式语言使数据以结构化方式呈现，使机器可读和可处理。机读数据一定是数字化的，但数字化的数据并不一定是可机读的。例如文本的数字化扫描件不是机器可读的（但人类可读），因为它是非结构化的数据。
4.可供社会化再利用
即在产生数据之后，其对社会有再利用价值，否则仅是数据，而不能称之为资源。
5. 定义的对象是数据集合
以关系型数据库来理解，就是指数据库中的多条行记录。比如能形成数据资源的是某企业某一期间的全部销售数据，而不可能是单一的某一个销售数据。通常单一数据不容易形成价值。
另外，定义的对象是数据集合，也将数据资源与其他与计算机有关的虚拟资产进行了区分。如网络域名、游戏道具等，均不是数据资源。
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数据资源范围如何认定？
在实操过程中碰到的第一个最大的难题是范围的认定上。尽管上述的《中华人民共和国数字经济促进法》对于数据资源做了一些限定，但对于企业落地来说，其范围还是太广，圈定出来的数据资源量还是过大。
企业数据资源量太大了，到底怎么办？是所有数据资源都去梳理一遍？还有数据资源里面相对来讲要去做一些重点的划分、优先级的排布呢？这是现在大家碰到的最直接的第一个问题。对此，我们建议企业结合行业特性做一个初步的梳理，不同行业可能梳理的过程、重点圈定的范围是不一样的。
针对所有以电子形式存储的数据资源，企业可以首先划定哪些数据资源更可能符合财务对于数据资产的认定。一般来说财务对于数据资产的认定有三个条件：第一是合法持有、控制，第二是可以精确计量，第三是有未来的现金流入的或未来的经济利益流入的。
针对这三个条件，可能不需要每一个数据项盘到这么细的颗粒度，可以以类型来稍微归类。比如企业一般拥有系统日志、历史表、配置表、中间表等很多的技术类数据，按照认定来讲都属于数据资源，但从财务的视角来看认为他未来可能对企业能直接带来经济利益的可能性比较低，或者认为对他以货币来精确计量的难度会比较大，那这类数据一开始就要把它先暂时划掉。那还有一部分数据是业务经营活动过程中天天用到的，管理层也关心的，比如采集了客户相关的数据，交易、合约信息就是非常重要的，未来产生经济利益的可能性会相对大一点，那这类数据比较倾向于先圈定。
这个过程一般需要由业务来判断，可以通过开展业务部门的初步访谈或筛查，即访谈业务部门平常自己经常用到的数据是哪些？未来能够更好的支撑业务发展需要什么样的数据？通过两个视角的业务访谈和筛查基本上就能圈定哪些数据对企业而言意义非常重大，就可以先圈定了。
当然这个圈定的过程，可以有很多不同划分的视角。比如企业可能有有几十个系统，那么企业可以先大致的摸排，比如CRM客户关系管理系统非常重要，要把它纳进来；此外企业还可以按照真正的业务类型来划分，比如哪个部门的数据是比较关键的， 哪个部门的数据可能不是那么关键的，也可以做一轮的排查和划分。
所以在范围认定上首先要筛查完以后确定一个圈，在圈内集中开展下一步的工作，在圈外的可以往往后放一放。
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怎样盘点数据资源？
如果说第一步在圈定范围，只是一个叫梳理。
那么第二步要开展的就是具体要做盘点工作。固定资产盘点就是盘库存，同样的未来数据资产要入表也需要盘点，而且这个盘点会比较复杂、细致，需要定盘点的方案和模板。
盘到什么颗粒度呢？一是盘到具体数据的具体类型，比如说数据到底是基础数据、还是这个报表应用数据，要盘点到颗粒度是最细最细颗粒度的，要盘到表、字段。二是盘到具体的集成的、应用的数据资源，可能不是简单的一张报表或一个字段，也不是简单的一个指标，是一个非常综合的可以把它称之为数据产品或者一类的所谓的解决方案。
盘到这里可能有企业会问：数据的模型是不是不属于数据资源？以前这些数据模型、算法、规则，可能当时在开发软件的时候已经把它作为无形资产已经认定进去了，那是否现在就可以不作为数据资源？
对于这个问题我们可以把它一分为二来看，因为在原有的无形资产的体系下确实有一部分数据资产跟软件是揉在一起的，举个例子，比如我们已经开发了一套系统平台工具，肯定已经柔了很多的数据规则、算法模型，当时开发系统的时候已经把相关的成本费用都已经作为软件来入账了，那这时候盘点要不要盘？
建议是盘点的过程中还是要进行一定程度上的梳理，因为历史的可以不去做追溯调整，但24年重新要开发一套软件工具就要去梳理，开发的这套软件工具里面哪些是属于真正的软件，哪些是属于这里面数据资源，要做精细化管理的。未来一旦涉及到这类数据资源 ，一定要单独把它拿出来，不能再把它继续归到软件里面了，未来要去新增数据资源，按照新的流程来进行识别、分类和判定，如果符合入表的要求了，就可以直接入数据资产科目。
盘点过程非常复杂，有4块核心的工作步骤：
1、开展盘点培训
盘点这项工作一般来讲牵头部门只负责组织具体盘点工作，具体盘点一定是业务部门自己做的，那一定要对业务部门要有相应培训，从系统内容与底座关系、资产盘点统筹要求、盘点工作关注重点介绍盘点工作，并介绍各类盘点模板填写要求。
2、开展数据资产盘点工作
组织风险、运营等多个部门的业务与技术人员分批次进行集中盘点，比如说有些部门可以先盘，有些部门可以后盘，有些系统可以先盘，有些系统可以后盘。
3、持续跟进盘点问题
在盘点的过程中会遇到很多的问题，业务不理解厂商不理解，模板怎么填等。要对接业务与技术人员，持续了解盘点情况，针对盘点中出现的问题进行解答，并形成问题清单，帮助后续盘点人员顺利开展盘点工作。
4、数据资产发布与维护
编写数据资产检核规则，对接数据资产平台发布数据资产盘点成果；对存量变更数据资产与模型团队、盘点人员进行确认并在资产平台统一维护。
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如何判定数据资源？
开展完范围的认定、重要数据资源的盘点，形成数据资源的目录之后，接下来就要来做判定了？怎么判断呢，要参考现有的会计准则。
财政部发布的这个暂行规定里，针对可以作为资产入表的两类是有明确说法的，针对无形资产，明确提出来了外购的无形资产和企业自行研发的数据资产要区别来对待。
1、外购
外购的数据资产首先要满足三个条件：一是外购的数据资产的权属能否很清晰的认定，二是能否独立可靠计量、是否有单独管理，三是未来经济流入。第三个未来经济流入判定非常关键，外购的数据到底未来有没有经济流入是会牵扯到第一条确权的问题。如果在确权的过程中法律条款对方不同意，不授权把数据再对外去做第二次的销售，那不可能靠二次销售来产生价值利益，只能看未来能否利用外部数据去打造自己的产品，通过自己的产品去产生未来的经济利益，可以认为它是可以间接的带来经济利益收入的。
2、自研
针对自研数据，包括基于采集的数据再去加工的报表、算法、模型、指标、标签、画像、图谱，同样也要符合上述提到的三个认定条件，第一个属于确权，第二就涉及到能否独立计量，第三未来经济利益。开发的数据产品、模型应用，到底未来能不能产生经济价价值，如果企业把数据产品化了， 到数据交易所去申请，并把产品上架了，认为应当未来是可以有经济利益流入的，就符合第三条原则。
这个时候有一个很关键的问题，也是很多企业关心的：如果数据不对外去交易，不拿到交易所挂牌上市，能否证明是可以有经济利益的？比如说打造一套内部营销数据产品，帮助业务部门提高了营销的成功率，提高业绩，是否算经济利益？
我们的回答是当然算。但得证明给审计师看，开发的营销端数据应用到底对业务是否有真正的属于经济利益的流入，或者通过能够降低成本也是一种经济流入。
比如说加强了风控提高了自动化效率，但是要证明给审计师看。能否精确预估未来经济利益，又会结合到无形资产的使用年限，因为如果你就是无形资产入表的话，未来无形资产就要做按使用年限进行摊销的。比如说固定资产一台电脑按照5年来摊销，100万每年摊销20万，同样的数据资产如果要满足认定的话，未来的使用年限可以在五年，每年都可以带来经济利益的，要做这样一个认定的 ，这时候可能就需要企业给审计师一个项目计划书或者是产品规划书，讲解企业开发数据产品应用于哪个场景、服务于哪个部门，投入多少钱 ，预计产出效益。
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小结
以上是关于数据资源概念的简单介绍与数据资源入表大家比较关心的问题的解答。目前亿信华辰可以为客户提供数据资产入表及数据资产交易等一站式解决方案，包括：咨询规划、数据资产管理、会计审计、法律咨询、安全监管等服务能力。如有需求，欢迎私信联系。
