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一本书讲透数据资产入表

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作者王琰//孟庆国//刘晗//朱越|

出版社机械工业

ISBN9787111758952

出版时间2024-07

装帧精装

开本其他

定价129元

货号1203330088

上书时间2024-07-31

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品相描述:全新
商品描述
作者简介
作者简介<br/>王琰<br/>华宇软件董事、总经理、首席财务官,兼任亿信华辰董事长等职务。中国注册会计师非执业会员、国际数据管理协会(DAMA)大中华区理事。<br/>孟庆国<br/>清华大学公共管理学院教授、博士生导师,教育部“长江学者”特聘教授,教育部哲学社会科学实验室-清华大学计算社会科学与国家治理实验室执行主任,清华中国电子数据治理工程研究院院长,北京国际数字经济治理研究院院长,中国电子信息行业联合会数据与治理专业委员会主任。<br/>刘晗<br/>亿信华辰高级顾问,数据资产管理领域资深专家。湖北省软件企业协会专家委员,江苏省大数据交易和流通工程实验室特聘专家。先后任职于Kantar、GMI等国际知名企业,主导和参与多个数据资产项目,在数据资产管理及系统开发方面有丰富经验,参与多地政府数据要素市场建设,是“数据资产三次入表理论”提出者、数据金融领域的开拓者。<br/>朱越<br/>资深数据资产运营专家、亿信华辰运营总监、数据资产入表服务链合体发起人、“数懂会”主理人,在数据要素实践和ToB企业数字化转型与模式创新等领域具备丰富的经验。(微信号:shudonghui6)<br/>鲁四海:CIO时代可信数据空间专委会秘书长<br/>魏丽丽:华宇软件首席数字官<br/>刘 霞:中联资产评估集团有限公司评估总监<br/>武 婕:北京市鑫诺律师事务所高级合伙人<br/>王 博:中国电子云数据事业部副总经理,全国大数据标准推进委员会成员<br/>马千里:数据治理和数据规划专家<br/>陈志刚:中移系统集成有限公司规划技术部咨询总负责人、高级工程师、主任研究员<br/>毛立明:中国信息协会信息安全专业委员会数据鉴证工作部主任

目录
目录<br />赞誉<br />序<br />前言<br />第一部分 全景概览<br />第1章 数据要素的政策脉络<br />1.1 整体背景和宏观环境3<br />1.1.1 数据要素的定义和特性4<br />1.1.2 我国发展数据要素的意义5<br />1.2 政策指引6<br />1.2.1 我国数据要素中央政策7<br />1.2.2 我国数据要素发展规划13<br />1.2.3 我国数据要素专项政策指引14<br />1.2.4 数据资产入表的政策依据18<br />1.2.5 地方政策20<br />1.3 本章小结30<br />第2章 《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的深度解读<br />2.1 《暂行规定》简介32<br />2.1.1 数据资源入表与数据资产入表32<br />2.1.2 为何出台《暂行规定》33<br />2.1.3 《暂行规定》的主要内容38<br />2.1.4 《暂行规定》正式发布稿与征求意见稿的比较40<br />2.2 《暂行规定》中数据资产入表的关注点43<br />2.2.1 《暂行规定》中相关概念的介绍43<br />2.2.2 数据资产入表需要关注的难点46<br />2.3 本章小结47<br />第二部分 核心知识体系<br />第3章 入表所需的财务知识<br />3.1 会计入表重要知识汇总51<br />3.1.1 会计基础知识51<br />3.1.2 会计规范体系64<br />3.2 数据资产入表的基本流程66<br />3.2.1 数据资源识别68<br />3.2.2 确认资产类别72<br />3.2.3 成本归集与分摊74<br />3.2.4 列报与披露78<br />3.3 以成本入表79<br />3.3.1 成本法和以成本入表的区别79<br />3.3.2 数据以成本入表的关注点86<br />3.4 本章小结90<br />第4章 入表所需的法律知识<br />4.1 数据合规93<br />4.1.1 数据合规的意义与必要性93<br />4.1.2 我国数据合规相关法律体系简介94<br />4.1.3 解读《数据安全法》100<br />4.1.4 解读《个人信息保护法》104<br />4.1.5 数据合规的监管现状107<br />4.2 数据权益109<br />4.2.1 数据权益概述109<br />4.2.2 数据资产入表与数据权益116<br />4.2.3 关于数据权益的几类探索117<br />4.3 本章小结125<br />第5章 入表所需的大数据技术知识<br />5.1 入表技术框架126<br />5.2 技术支撑128<br />5.2.1 湖仓一体128<br />5.2.2 DataOps130<br />5.2.3 区块链数据资产存证133<br />5.3 数据管理136<br />5.3.1 数据管理概述136<br />5.3.2 数据治理136<br />5.3.3 数据标准管理137<br />5.3.4 数据质量管理141<br />5.3.5 数据资产目录143<br />5.3.6 元数据管理146<br />5.4 数据流通149<br />5.5 数据运营151<br />5.5.1 数据质量评估151<br />5.5.2 数据资产登记核验155<br />5.5.3 数据资产入表会计工具157<br />5.6 本章小结160<br />第三部分 实操指南<br />第6章 入表实施方法论<br />6.1 入表实施方法论总纲163<br />6.2 制定战略—打造“一把手”工程164<br />6.2.1 入表需提到战略层高度164<br />6.2.2 入表战略的制定165<br />6.3 制定具体的入表实施路线169<br />6.4 确认起点和目标,制定各部门实施时间表174<br />6.4.1 现状调研174<br />6.4.2 目标确定184<br />6.5 为入表实施提供资源保障185<br />6.5.1 组织结构保障185<br />6.5.2 技术资源保障190<br />6.6 本章小结194<br />第7章 入表的准备工作<br />7.1 明确入表的目的197<br />7.1.1 入表是数据资产化的核心197<br />7.1.2 入表的业务目标201<br />7.1.3 入表的财务目标210<br />7.2 入表的条件212<br />7.2.1 会计条件和我们的建议212<br />7.2.2 时间条件216<br />7.2.3 其他条件217<br />7.3 入表前的准备工作219<br />7.3.1 可行性评估阶段219<br />7.3.2 入表准备阶段222<br />7.4 本章小结225<br />第8章 数据原始资源入表<br />8.1 数据原始资源单独入表简介228<br />8.1.1 数据原始资源单独入表解决的问题228<br />8.1.2 设置数据原始资源三级会计科目的优势228<br />8.2 数据原始资源229<br />8.2.1 数据原始资源的相关概念229<br />8.2.2 数据原始资源的初始计量成本构成232<br />8.2.3 数据原始资源开发阶段的支出构成236<br />8.2.4 外部采购的数据原始资源239<br />8.3 数据原始资源入表的方法239<br />8.3.1 数据原始资源入表的基本步骤239<br />8.3.2 数据原始资源入表的方法论240<br />8.4 数据原始资源入表的关注点246<br />8.5 本章小结247<br />第9章 数据产品入表<br />9.1 数据产品单独入表简介248<br />9.1.1 数据产品单独入表解决的问题248<br />9.1.2 数据产品是对传统无形资产的扩展和细分249<br />9.1.3 数据产品不仅仅是软件产品249<br />9.1.4 增设数据产品三级科目的优势250<br />9.2 数据产品251<br />9.2.1 数据产品的基础概念251<br />9.2.2 数据产品的分类251<br />9.3 数据产品入表的方法254<br />9.3.1 数据产品入表的基本步骤254<br />9.3.2 数据产品入表的方法论255<br />9.4 数据产品入表的四大关注点260<br />9.5 本章小结261<br />第四部分 价值挖掘<br />第10章 入表仅仅是开始<br />10.1 以成本入表的意义与局限265<br />10.1.1 以成本入表的意义265<br />10.1.2 以成本入表的局限266<br />10.2 数据价值实现路径267<br />10.2.1 内部流通是前提267<br />10.2.2 外部现金流是关键268<br />10.3 深度挖掘数据价值的方法269<br />10.3.1 资产评估实现数据价值269<br />10.3.2 数据交易平台270<br />10.4 以数据资产为支点,撬动资本价值272<br />10.5 数据资产保护基础知识274<br />10.5.1 数据资产保护的重要性274<br />10.5.2 数据资产保护策略274<br />10.5.3 数据资产保护措施277<br />10.5.4 数据资产保护实践280<br />10.6 本章小结283<br />第11章 数据资产评估<br />11.1 数据资产评估简介284<br />11.2 收益法评估路径286<br />11.2.1 确定预期收益286<br />11.2.2 确定收益期限287<br />11.2.3 确定折现率288<br />11.3 成本法评估路径289<br />11.3.1 确定待估数据资产的重置成本289<br />11.3.2 确定待估数据资产的价值调整系数291<br />11.4 市场法评估路径291<br />11.4.1 筛选可比案例291<br />11.4.2 确定调整系数292<br />11.5 案例实践293<br />11.5.1 ××公交集团基本情况293<br />11.5.2 评估目的294<br />11.5.3 价值类型及其定义295<br />11.5.4 评估基准日295<br />11.5.5 评估方法295<br />11.6 本章小结299<br />第12章 数据金融的创新应用<br />12.1 数据信贷302<br />12.1.1 数据信贷的基础解读302<br />12.1.2 数据信贷的现状316<br />12.1.3 数据信贷的意义319<br />12.1.4 数据信贷面临的挑战320<br />12.2 数据资产出资入股322<br />12.2.1 数据资产出资入股的基础解读322<br />12.2.2 数据资产出资入股的现状327<br />12.2.3 数据资产出资入股的意义328<br />12.2.4 数据资产出资入股面临的挑战329<br />12.3 数据资产证券化330<br />12.3.1 数据资产证券化的基础解读330<br />12.3.2 数据资产证券化的现状336<br />12.3.3 数据资产证券化的意义338<br />12.3.4 数据资产证券化面临的挑战340<br />12.4 本章小结342<br />第13章 总结和展望<br />13.1 实施路径总结344<br />13.1.1 明确目的344<br />13.1.2 做好规划345<br />13.1.3 确保落地347<br />13.2 数据资产入表的六大误区347<br />13.3 数据资产入表的三大关键点349<br />13.3.1 数据资产确认351<br />13.3.2 数据资产计量351<br />13.3.3 数据资产披露352<br />13.4 展望352<br />附录<br />附录A 《企业数据资源相关会计处理暂行规定》356<br />附录B 数据资产入表36问363<br />附录C 数据要素相关标准清单376

内容摘要
内容简介这是一部能指引零基础读者顺利完成数据资产入表的实操性著作。它不仅为读者提供了数据资产入表所需的全部必备知识,还给出了实际操作层面的方法指引;既是数据资产入表的初学者指南,也是企业实施数据资产入表操作的工作手册。
本书由数据资产管理领域的标杆企业亿信华辰倾情奉献,同时融合了行业的先进实践经验,开创性提出“数据资产三次入表理论”(数据原始资源入表、数据产品入表、数据金融资产入表),得到了来自学术界和企业界的12位数据资产管理专家的高度评价和强烈推荐。
本书分为四部分,不仅从战略、方法、工具、实操、案例等角度为读者提供了全面的数据资产入表知识体系,还前瞻性地探讨了数据资产入表后的价值挖掘、资产评估和金融创新。
第一部分数据资产入表全景概览(第1和第2章)深入分析数据资产入表的宏观背景、核心目标及其对企业乃至社会的价值,为读者描绘数据资产入表的时代意义和发展蓝图。
第二部分数据资产入表核心知识体系(第3~5章)详解数据资产入表所需的会计原理、法律框架和大数据技术基础,建立全面而深入的知识体系,为实操打下坚实基础。
第三部分数据资产入表实操指南(第6~9章)系统阐述实施策略与具体步骤,涵盖数据原始资源入表与数据产品入表的关键环节,提供详尽的实操指南。
第四部分数据资产入表后的价值挖掘(第10~13章)指导企业探索金融创新工具的应用,实现数据的资产化和资本化,释放数据资源的巨大潜在价值。
此外,附录包含“数据资产入表36问”“数据要素相关标准清单”等内容,插页给出了“数据资产入表知识地图”。

主编推荐
(1)作者背景权威:亿信华辰是国内数据资产管理领域的标杆厂商,服务超过12000家客户,覆盖超过200个行业。
(2)作者经验丰富:亿信华辰在数据治理、数据资产入表等领域有丰富的经验,是国内数据资产入表领域的领导者。
(3)方法论:开创新提出数据原始资源入表、数据产品入表、数据金融资产入表“三次入表理论”,为数据资产入表提供系统性指导。
(4)5个维度展开:从战略、方法、工具、实操、案例5个维度全面为读者构建数据入表知识体系。
(5)12位专家推荐:来自中国电子、中联资产评估集团、上海数据交易所、福建大数据交易所、盐城大数据集团等机构的12位专家高度评价并推荐。
(6)前瞻性强:详细介绍数据金融领域的创新应用,包括数据信贷、数据资产入股、数据资产证券化等。
(7)附赠数据资产入表知识地图:附赠印刷精美的超大数据资产入表知识地图,可悬挂于办公室,作为数据资产入表的作战地图。

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