一本书讲透数据资产入表 王琰 等 著

图书标准信息

• 作者 王琰；孟庆国；刘晗；朱越
• 出版社 机械工业
• 出版时间 2024-07
• 版次 1
• ISBN 9787111758952
• 定价 129.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 400页
• 字数 375千字

【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著作。它不仅为读者提供了数据资产入表所需的知识，还给出了实际作层面的方法指引；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，同时融合了行业的实践经验，开创提出“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。
本书分为四部分，不仅从战略、方法、工具、实、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。
部分 数据资产入表全景概览（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、法律框架和大数据技术基础，建立全面而深入的知识体系，为实打下坚实基础。
第三部分 数据资产入表实指南（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，提供详尽的实指南。
第四部分 数据资产入表后的价值挖掘（0~13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”。

【作者简介】

王琰，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。

【目录】

<br />赞誉<br />序<br />前言<br />部分  全景概览<br />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《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  入表重要知识汇51<br />3.1.1  基础知识51<br />3.1.2  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  datao130<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  数据资产入表工具157<br />5.6  本章小结160<br />第三部分  实指南<br />第6章  入表实施方<br />6.1  入表实施方纲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  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 />0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  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 />1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295<br />11.5.5  评估方法295<br />11.6  本章小结299<br />2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 />3章  结和展望<br />13.1  实施路径结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