場景建設白皮書2?24年2目【觀點摘要 【Part|1、政策背景/意義 政策背景：重大的理論創 認知數據(從Al視角 【Part:I?、央企解決方案 數據價值：從數據資產的價值屬性看央企數據要素特 【Part:IIl、解決方案詳解 11.我們提供的服 【【觀點摘要我們需要在一個更宏大的敘事背景下看待數據資產入表，，是對會計準則的引領我們有必要重新認識一下數據，數據對?們是一個既簡單又復雜、既熟悉又陌生的概念從更深的認知層面，信息、知識、智慧都是“更高階”的數據，識和和智慧在數字世界也是某種形式的“數據”,數據的價值本質是其所蘊含的信息，這個信息能夠降低未來的不確定性。在當前的VUCA時代，果一件事情能夠顯著降低不確定性，將具有非常重要的戰略價值數據自身的管理、數據的資產化、，制定中央企業數據資產入表解決方案的重要考慮因素央企數據要素特征使得其數據在數字經濟時代具有巨大的潛力和價值當前，重點不是從存量里面挖掘數據資產價值，?產。前者猶如從沙子里提煉黃金，后者培育金礦然后從金礦提煉黃金數據資產入表是企業數據資產化管理的一部分?們制定一套側重場景切入的雙層“寶塔”價值模型，統籌央企數據資產化及數據資產入表整體解決方案。數據BS的價值也要從PL出來兩個層面可當前數據作為新的生產要素還處在初期和起步階段，企業數據要素潛在價值是規劃設計出來的業務有價值數據就會有價值，如果一個公司的業務有價值，這個公司的數據就會有價值，形成高價值的數據資產我們提供的服務涵蓋了數據?產化的多個關鍵領域，可以選擇單一服務也可以多項服務一體化交付【【?art1、政策背景/意義政策背景：數據是21世紀的石油在數字經濟時代，數據是經濟發展的核心要素。，前只有四種生產要素分別是土地、勞動力、?本和技術。數據資產入表咨詢、課程培訓：張鵬飛2024.1.1實施的“會計處理著20221219發布“數據二十景字工 土地、勞動值息文數據農業文明經濟文明時代每種生產要素在特定的文明階段創造經濟價值的能力是不一樣的多種生產要素的結合能夠幫助企業增加產出。數據作為生產要素與其他生產要素相結合時，對生產的效率提升能起到顯著的“乘數效應”,我國是國際上率先提出將數據作為一種生產要素的國家，論創新。，同時用動態和發展的觀點看待數據資產入表的不確定性和困難。2019年，黨的十九屆四中全會首次將數據與勞動、資本、土地、知識、技術和管理并列作為重要的生產要素，“反映了隨著經濟活動數字化轉型加快，數據對提高生產效率的乘數作用凸顯，成為最具時代特征新生產要素的重要變化”。2021年3月，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中將“加快數字化發展，建設數字中國”作為國家戰略發展目標、政府工作重點及人民的行動綱，分發揮海數據和富用景優，進數字技與實經濟深度融，能傳統產業轉型升，生新產業新業態新模式，大經濟發展新引，揮據在業發展中重要用，20231025國家數據局正式揭牌負責協調推進數據基礎制度建設，統籌數據資源整合共享和開發利用，統籌推進數字中國數字經濟、數字社會規劃和建設等。顯然，數字經濟正成為重組全球要素資源重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量而數據則是數字經濟發展的核心要素和“石油黨的十九屆四中全會在明確提出將數據作為一種新型的生產要素的同時要求健全數據要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制，這是一項重大的理論創新。中央全面深化改革委員會第二十六次會議審議通過《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》(簡稱“數據二十條”),以據高通用、能實為，、易、、治理為重點，有序培育資產評估、風險評估等第三方專業服務機構，提升數據流通和交易全流程服務能力，中點數，著國企產的徑探索企業數據資產在財務報表中進行確認、計量和披露的具體方式2023年8月，財政部會計司正式發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》(簡稱《暫行規定》),為企業數據資產“入”供了操作指引，志著我國數據資產入表完成了0到1的關鍵一步，數據資產入已原先“在弦”為“在行”。“入”是“計核”的通俗稱，過確、、記錄和告環節，對滿足資產確認條的據資源進記，入業資產負債表，滿足內外部決策者所需的會計信息。2023年9月，中國資產評估協會正式印發了《數據資產評估指導意見》(簡稱《意見》),以范數資執為。而“值評”規則、務場、值態面都與“會計”有所區別。會計核算遵循財政部發布的《暫行規定》,在初始計量時記錄資產的成本作為賬面價值；價值評估主要依據中國資產評估協會發布的《?產評估準則》,服務于企業融資、出資入股、并購重組、破產清算等多樣商業場景中的多種經濟活動，所選取的價值類型視評估目的而定，(隨著企業數據資產化理論與實踐的推進，景也將越來越豐富，、，、，都需要依賴于數據資產評估結果。，明確數據要素、數據資產的概念和定義邊界，識別數據資產的權利和權屬特征，和評估路徑，作為探索數據資產評估的重要步驟時時2019.11.26申議

《中國共產黨第十九屆中央委員會第四次全體會議公報 首次將數據納入生產要2020.04.09

《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見 首次提出培育數據要素市2021.12.21成文2022.01.06發

《工業和信息化部《“十四五”大數據產業發展規劃國務院辦公廳以國辦發〔2021〕51號印發通知公布《國務院《“十四五”數字經濟發展規劃《中共中央國務院關于加快建設全國統一大市場的意見

提出建立全數據要素市場規推動建立市場定價、時時政策名

創新數據產權觀念，淡化所有權、強調使用權，分置的數據產權制度

見稿)》意見的函財辦會〔2022〕42

財政部發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定 正式推進企業數據資源入資料來源：因此，《暫行規定》的重要戰略意義是助力推動我國數字經濟發展、值的發現提供一個新思路。，釋放數據資產的價值屬性，為企業價值發現提供“新思路(從Al視角)數據作為“五大生產要素”認知數認識認知數數據類型多文本數據格式·TXT(統例如HeloW圖像數據格式：JPEG、視頻數據格式：MPA音頻數據格式：MP3、WAV(波形音頻數字數據格式：、數據的價值特征價值密虛低：在大部分情況下，展小的一部分，所以焉要數據的規模性2：單一數據的價隨往往有限，使用時，，3.時效性：數據具有時效性，

4.潛在性數據本身并沒有任何意義，:新的量英數據本身當中“挖挺”“創造而來的我們日常用手機看一條信息是數據，刷一個短視頻是數據聽一首音樂也是數據。對于企業來一個訂單是數據，支付一筆貨款也是數據。數據對我們是一個既簡單又復雜、既熟悉又陌生的概念。從以下兩個維度，做一些基本說明我們以當下火熱的OenAl人工智能為例，當下人工智能的突破，從某個視角出發，可以看作是沿著數據類型進發展和突破的。年大的ChatGPT要是對文本類型數的Al;年特別的Sora,是視頻類型數據的Al突破。按照這樣一個路徑，下一個取得顯著突破的人工智能，可能是在音樂領域。未來，設置幾個提詞，可Al為你成一段美妙的音樂。企來說，們更希望看到Al值預測方的重大突。們認為這個也是最難的，從數據價值維度，數據具有以下基本特征價值密度低：在大部分情況下，有價值的信息可能只占總數據量很小的一部分，模性關聯增值性：單一數據的價值往往有限，，數據的價值也會增加時效性：數據具有時效性，其價值可能隨著時間的推移而貶值潛在性：數據本身并沒有任何意義其所蘊含的意義與價值是從數據本身當中“挖掘””創造”而來的從更深的認知層面信息、知識、智慧都是“更高階”的數據。識和和智慧在數字世界也是某種形式的“數據”·信息知識、

·數據是Al的基礎是算法的“飼料在A時代數據與復力算法三煮之同的關系可以支撐；算法連接算力和數據，起到橋梁作用；是真法和算力的最終歸宿

·數據資產是指特定主體合法擁“整理產評住監導電[》第二數據(data)是以電子或其他方式對信息的記錄，在計算機系統中數據是以二進制編碼序列顯示的信息數據的價值本質就是其所蘊含的信息，而信?是一種在認知層面降低未來不確定性的重要經濟資源2.2數據與數據是人工智能的重要資源。、圖像、聲音等，在人工智能應用中，數據質量和數量決定了算法的效果和性能。本和特征信息，從而提高模型的泛化能力和適應性。同時，數據的質量也直接影響到模型的訓練效果和性能在Al時代，算力、算法和數據三者之間的關系可以形象地比喻為“鐵三角”。算力是三角形的底部，為算法和數據提供支撐；，，；數據是三角形的頂部，是算法和算力的最終歸宿。三者相互依存、相互促進，共同推動著人工智能技術的不斷發展和進步。-“數據資源”(dataresources)是一種價值判斷，指經由加工后能夠在現時或?來帶來經濟價值的數據數據資中國資產評估協會去年9月份發布的《數據資產評估指導意見》第二條，擁有或者控制的，能進行貨幣計量的，且能帶來直接或者間接經濟利益的數據資源2.5數據要我國是國際上率先提出將數據作為一種生產要素的國家，大理論創新生產要素的判斷標準有：與其他生產要素結合時能增加產出、有要素價格、供給來源、體系的要素市場，一般情況下，該生產要素滿足邊際效用遞減的規律數據要素與其他生產要素結合時能夠幫助企業增加產出。數據作為生產要素反映了隨著數字化轉型加速發展，。數據作為關鍵生產要素，其乘數效應的發揮離不開數據要素保有量的豐富程度、數據要素市場的發展成熟度以及數據要素2.6數據資產“入表“入表是“會計核算的通俗稱法指通過確認、計量、記錄和報告等環節，對滿足資產確認條件的數據資源進行記錄，以滿足內外部決策者所需的會計信息。而“價值評估”在規范準則、服務場景、價值形態等方面都與“會計核算”有所區別。計核算遵循財政部發布的《暫行規定》,在初始計量時記錄出資入股、、所選取的價值類型視評估目的而定通過以上分析，數據自身的管理、數據的資產化、價值化是比較復雜的事情，需要系統性的規劃和設計。也是我們制定中央企業數據資產入表解決方案的重要考慮因素。同時，我們認為，央企業數字化發展的一個環節和步驟，我們希望站在數據資產化、，給出中央企業數據資產。為么可以數資管理人力管放在一起比?是據資背后是Al,人力資源產生替代與融合；二是體現企業管理者對數據的認知程度。能否與人力資源管理管理的重要性看待數據資源管理的重要性，是判斷企業數據戰略意識的一把尺。【【Part:Il、央企解決方案央企數據價值：2023年09月08日，中國資產評估協會制定了《數據資產評估指導意見》,自2023年10月1日起施行，指出數據資產的價值屬性主要包括數據覆蓋地域、數據所屬行業、數據成本信息、數據應用場景、數據質量、數據稀缺性及可替代性等。我們根據這一權威數據資產價值評價體系，逐項評價央企數據要素特征：·數據覆蓋地域：央企作為國有企業，其業務往往覆蓋全國范圍，因此央企數據具有廣泛的地域覆蓋性這種覆蓋性使得央企數據在地域維度上具有高度的多樣性和豐富性，為數據分析和應用提供了廣闊的空間·數據所屬行業：，、、、。這種跨行業的特性使得央企數據在行業維度上具有高度的綜合性和關聯性，供了可。·數據成本信息：央企數據的成本信息通常較為復雜包括數據采集、存儲、處理、成本。隨著數字化和智能化的發展，央企對數據的投入逐漸加大，數據的成本也呈現出不斷上升的趨勢·數據應用場景：央企數據的應用場景非常廣泛，包括企業決策、風險管理、業務優化、產品創新等各個方面。這些應用場景需要不同類型、·數據質量：央企數據的質??通常較高，這得益于央企在數據采集、存儲、范操作。高質量的數據對于數據分析和應用的準確性、有效性至關重要·：央企數據在某些領域可能具有稀缺性，尤其是對于一些特定行業、特定場景的數據。然而，隨著技術的發展和數據資源的日益豐富，數據的可替代性也在逐漸增強。央企需要關法數總之，、跨行業的綜合性、復雜的成本結構、靈活的應用場景、。巨大的潛ti和價值。央企是我國國民經的重要支，于穩定宏觀經、動產業升、進就業等方面都具有重要作用。央業務多、織模、域，的資也規龐、密度和型多等特征。·規模龐大：央企通常擁有龐大的數據量，涉及多個業務領域和地域范圍，數據資產規模巨大·價值密度高：央企的數據資產中蘊含著豐富的商業價值，如客戶信息、市場趨勢、業務運營數據等這些信息對于企業的決策和發展具有重?意義·類型多樣：央企的數據資產類型多樣，包括結構化數據、非結構化數據等，相應的技術手段進行處理和分析當前階段，央企數據資產化及數據資產入表過程中仍面臨諸多方面的挑戰央企的數據資產中蘊含著豐富的商業價值，但如何有效挖掘和利用這些數據價值是一個挑戰。用先進的數據分析技術和方法，對數據進行深入挖掘和分析，以發現潛在的商業機會和價值由于央企數據資產規模龐大、類型多樣，數據治理難度較大。據標準、數據質量、數據安全等方面的管理，以確保數據資產的合規性和準確性央企的數據資產涉及商業機密、個人信息等敏感信息，數據安全風險較高。措施，包括數據加密、訪問控制、安全審計等手段，確保數據資產的安全性和隱私性央企有很多的數據?源，如何確認權屬、為會計語言，這一路徑不明確是企業推進數據資產化以及數據資產入表的困難企業組織架構不利于數據資產形成中成本歸集，進而導致企業數據資產入表會計處理存在挑戰。《暫行規定》的指引是企以實際成法推進數據資產入表，必然要求企業對前期數據資產達到預定可使甲然態的成本投入進行清晰記錄和準確計量。4.4、3當前專業機構對數據類產的認識不統一、發現和釋放是企業數據資產入表的一個挑戰5、基于我們對數據要素自身價值分析，以及央企數據要素特征分析，我們認為，當前，中央企業重點不是從存量里面挖掘數據類產價值，而“是根據自身的業務價值規劃設計更有價值潛力的數據資產.前者猶如從沙子里提煉黃金，，第一步男二步第一步男二步第資源化央企數據類產化的路徑可以細化為數據場景化、數據炎源化和數據價值化三個階段。通過數據場景化明確數據需求和應用場景，通過數據資源化將原始數據轉化為可重用的數據類源，最終通過數據價值化實現數據的兩業價值和創新價值、、連步深入共同構成了央企數據資產化的完整路徑；第一步：；，化的基礎第二步：，交易市場采購等數據來源主體，據炎源第三步：數據價值化，按企業內部價值、、直接價值、間接價值，數據產品用于對外交易，在交易所內實現產品上架、交易、、清結算，最終形成數據資產憑證，數據成為?產入表的核心依據央企數據資產化的路徑可以細化為數據場景化、數據資源化和數據價值化三個階段，的詳細說明51央企要實現數據資產化，首先要實現目標數據場景化，實現的重要性數據場景化定義：數據場景化是指將數據與實際業務場景相結合，明確數據在特定場景下的需求和用途實施步驟識別關鍵業務場景：數據需求分析：分析每個場景下的數據需求，明確需要采集、整合和處理的數據類型和范圍數據場景建模：根據需求分析結果，建立數據場景模型，明確數據在不同場景中的流轉和應用方式價值體現：數據場景化可以幫助企業更準確地理解數據在業務中的作用，價值化莫定基礎央企在?現數據資產化的過程中，，通過明確業務需求、提高數據質量、促進數據價值實現以及推動數據治理和標準化等措施，將數據轉化為企業的核心資產，為企業的持續發展5.2《暫行規定》作為一般性的會計準則，使用“數據資源”一詞確定企業數據資產入表的范疇是一種審慎的法，《中中國院關構數據礎制更好揮數據要作用的》(“據二十”)保持高度一致。、自身運營產生、交易市場采購等多種渠道獲得數據資源，因此推進以數據分類分?確權授權制度為基礎的數據資源入表，是有效提高數據要素市場化流通效率、促進數據使用價值充分釋放的起點。據源的是業通過上一或多種結取的始，過脫、、、、可視化等加工步驟，物理上按照一定的輯歸集后到“一定規模”,形成可用、應用、獲取的數據集合后，形成數據?源的過程。原始數據是經濟社會活動產生的附屬品，數據?源并不是生產出來的，而是企業通過安排相應的人力、組織、技術、系統等對原始數據進行系統性梳理整合加工出來的。數據資源化是企業挖掘原始數據使用價值的過程，也是企業數據資源實現資產化的第一步。一般來說，數據資源化的過可能是業數產品的研究階段，有可能是企業數資產的開發階，于業在具研發之前有沒有針對目標場景進行深度的調研學習數據資源化定義：數據資源化是指將原始數據經過加工整理、、可應用、獲取的數據資源實施步驟數據清洗與整合：對原始數據進行清洗、去重、整合等處理，確保數據的質量和準確性數據存儲與管理：選擇合適的數據存儲方案，如關系型數據庫、數據倉庫、儲和管理數據資源目錄建設：建立數據資源目錄，對數據資源進行分類、，和應用價值體現：數據資源化可以將原始數據轉化為可重用的數據資源，提高數據的利用效率和價值5.3數據價值化定義：數據價值化是指通過數據挖掘、分析和應用，發現數據的潛在價值，企業的實際收益和競爭優勢實施步驟數據分析與挖掘：利用數據分析工具和技術，對數據進行深度挖掘和分析，發現數據的潛在價值和洞察數據產品與服務開發：根據數據分析結果，開發數據產品和服務，如數據報告、數據可視化、數據API等滿足業務需求數據交易與運營：??營，實現數據的商業價值價值體現：數據價值化可以將數據轉化為企業的實際收益和競爭優勢，推動企業的數字化轉型和創新發展根據央企自身特征及數據資產化面臨的困難與挑戰，結合我們對央企數據資產化路徑建議，我們制定一套側重場景切入的雙層“寶塔”價值模型，統籌央企數據資產化及數據資產入表整體解決方案。數據資產不僅要納入資產負債表(BS),數據的價值也要從損益表(PL)體現出來，兩個層面可以??過數據價值場景設計和智能核算實現聯動。損益表EBTDA/P?,高質量

場 →業務數智化→財務數智計創新(每展化切B需求牽引，整體規劃，場景切

數據價值規劃設 數據資源管 數據資產智能核本方案旨在為央企提供一套完整的數據資產化及數據資產入表的整體方案框架，計、數據資源管理、數據資產智能核算以及價值創新四大方面本方案總體特點包括場景化數據資產入表、主動設計型數據資產、資產(成本)與效益可、產品支撐落地此外，大型企業實現數據資產化管理，需要數據治理體系的建設。數據治理，不僅是制度建設、流建設和系統建設，更依賴于數據治理意識的根本提升。《指導意見》中對于執行數據資產評估業務提出了較為嚴格的程序要求，對于數據資產作為評估對象的關注要點涉及到了信息技術、法律、財務、管理等方方面面，實際上是倒逼擁有或控制數據資源的市場主體扎實做好數據治理體系建設，努力提升數據治理能力，在數據資產化過程中保障數據合規和數據安全，在遵循數據倫理的基礎上維護社會責任。同時，我們建議準備開展數據資源入表的企業，近期應加快推動數據資源相關制度的建立，特別是成本費用分攤機制的建立，有條件的企業可成立獨立的數據管理部門或者任命數據管理負責人，從國家視角，現在也在倡導企業成立首席數據官(CDO)。些基礎工作要做到，才能保證企業數據資產入表順利執行。JP?r1:I|當前，數據作為新的生產要素還處在初期和起步階段，就是說數據資源不僅僅要從存量數據里面識別、尋找，更重要是通過規劃設計未來更有價值的數據資源數據價值規劃設計是數據資產化過程中的關鍵一步，它決定了如何有效地識別、評估和利用數據的價值央企要充分發揮超大規模、海量數據?源、豐富應用場景等多重優勢、?金流、人才流、物資流，突破傳統資源要素約束，提高全要素生產率通過數據要素價值規劃設計促進數據多場景應用、多主體復用，創新基于數據要素的新產品和新服務，實現價值倍增，開辟業務增長新空間。通過數據要素價值規劃設計發揮數據要素的放大、疊加、倍增作用，分發揮數據要數效應，動大型企業高質量發展。數據要素價值規劃設計應堅持需求牽引、注重實效，試點先行、重點突破需求牽引：企業需要明確業務部門的實際需求，了解哪些數據能夠支持業務決策、提高效率或創造新的商業模式。通過深入了解業務，，注重實效：在規劃數據價值時，需要注重數據的實際效用和影響力。體系，可以確保數據資產化工作能夠為企業帶來實際的收益和競爭優勢試點先行：因此采取試點的方式是一個有效的策略通過選擇具有代表性的業務部門或場景進行試點，可以驗證數據資產化方案的可行性和有效性，為后續的全面推廣積累經驗和教訓，重點突破：在試點過程中，需要明確重點突破的領域和方向。這可能包括關鍵業務場景的數據需求、核心數據資源的整合利用或重要數據技術的創新應用等。可以實現數整體規劃：。在制定規劃時需要全面考慮企業的戰略目標和業務需求，確保數據資產化工作與企業的整體發展方向保持一致。同時，還需要考慮數據的生命周期、存儲、處理、分析和應用等各個環節。場景切：景切是從具的業場出，數據與務場景相，數據的際應用和。深了業務場中據求和用，更加準定位的值和用向。同，切入有助提數的理和易用，更加近務人的需求。數據價值規劃設計需要綜合考慮業務需求、實際效果、試點經驗、重點突破以及整體規劃和場景切入等因素。，可以為企業帶來更加明確和高效的數據資產化工作方向，推動企數據價值場景規劃設計好之后，需要通過數據資源管理進行事前、事中事后的全周期管理數據資源管理是確保數據資產化過程中數據質量、安全性和可靠性的重要環節。命周期管理，、存儲、處理、分析和共享等方面數據資源盤點是對企業內部數據資源進行全面梳理和清點的過程。其目的是了解企業擁有哪些數據資源，數據的數量、、。，立起數據資源目錄，為后續的數據資產化工作提供基礎數據支持。在進行數資源盤點，業需要采用合的方和工，如數審、抽、質量評，確。，，的感、、使用頻率等進行分類，以便更好地管理和利用數據資源。數據登記/確權數據登記/確權是數據資源管理中的重要環節它涉及到數據的所有權、使用權、經營權等權益的確認和保護。以便數據的追溯和管理。確權則是明確數據的權益歸屬，確保數據的合法使用和傳播。在進行數據登記/確權時，，確保數據的合法性和合規性。同時，企業還需要建立完善的數據使用協議和授權機制，，避免數據濫用和侵權行為的數據?產判定是對企業數據資源進行價值評估的過程，以確定哪些數據具有資產價值，可以作為企業的數據資產進行管理和利用。數據?產判定需要考慮數據的多個方面，如數據的價值性、稀缺性、可替代性、在進行數據資產判定時，企業需要采用合適的方法和工具，如數據分析、數據挖掘、機器學習等，對數據的價值進行定量和定性評估。同時，企業還需要考慮數據的業務需求和戰略價值，確定數據資產的管理和利用策略，以實現數據?產的最大化價值。總之，數據資源管理、數據資源盤點、數據登記/確權和數據資產判定是數據資產化過程中的重要環節。通過科合地管和用數據?，業可以實數價值的最化，為的字轉型和創發展提供有力支持。YonBIPYonBIP數據中臺是一站式數據加工、治理、展示的企業數字化底座，助力企業數字化轉型。善儀表板新架構，統一函數引擎和渲染引擎，減化設計步驟，提升產品的易用性和規模化水平，深度展現數數據源資金分 盈利分 消費者行為分 供應商評 智能庫 銷量預數據源

自由報 移動設 儀表

分析配 系統管 數字大

智能報告

數據建模語數據建模

數據開發

元數據管標簽管理標簽管理指標管理

數據標準數據質量數據安全數據移動引 數據質量數據安全

結構化存儲引擎

調度引 批計算引

各數據源/業務YonBIP數據資產保值增值：基于數據中臺，跨行業、跨領域、跨場景、跨企業海量異構數據的精細化治理和YonBIP值增值。數據驅動精細管理：通過數據中臺，構建隨處可見的可量化、可視化的決策分析體系，幫助企業內，生命周期、全域全量的低門檻數據治理體系，實現“數據無處不在”的數據隨用隨取、模型隨需隨建、分析隨時隨地、創新隨處可見。基于用友數據中臺是YonBIP產品的子產品，可支持全域數據建設。技術上覆蓋了從數據采集、計算數據中臺將提供五大核心能力：數據資產的規劃與治理，數據資產的采集、獲取和存儲，數據資產的質量加速從數據到價值的服務生產過程打造高響應力且更加智慧的業務從而實現數據驅動的業務創新。在YonBIP產系據理出在YonBIP的應用上，使得企業使用YonBIP進行數智化轉型后，可以真正實現基于數據驅動的商業創新目前基于數據中臺的資金分析、供應商評價、銷量預測等DSaaS果真正實現基于企業的歷史數據，對企業采購管理、資金管理和庫存管理業務流程的數據賦能數據資智能算是指利用先的術手段和方，業的數資進行面的量化核。包括對數據的獲取成本、處理成本、存儲成本、維護成本等進行精確計算，以便更好地了解數據資產的成本結構和經濟效益。通過智能核算，企業可以更加清晰地認識到數據資產的價值和重要性，為數據資產的合理配置和高效利用供決策支。·數據成本歸集是指將企業在數據管理過程中產生的各項成本進行歸類和匯總，數據成本。這包括直接成本和間接成本，如數據采集成本、處理成本、存儲成本、人員成本等。通過數據成本歸集，企業可以更加全面地了解數據管理的成本構成，為制定合理的數據管理策略和控制成本提供依據·列表與披露是指將企業的數據資產和相關信息進行整理和公開披露以便內外部利益相關者了解企業的數據資產狀況和價值。這包括數據資產的清單、分類、價值評估結果、使用情況等。通過列表與披露，可以增強企業的透明度和信譽度，促進內外部利益相關者的溝通和合作。·數據價值評價是指采用科學的方法和技術手段，對數據資產的價值進行全面的評估和分析。這包括對數據的潛在價值、實際價值、未來價值等進行評估，以便更好地了解數據資產的經濟價值和戰略價值。通過數據價值評價，企業可以更加準確地確定數據資產的價值，為數據資產的合理配置和高效利用提供決策支持。通過這些環節的實施，，數字化轉型和創新發展提供有力支持。，，促進內外部數據資產入表有五個特定步驟，因為數據資源入表和現有的一些資產入表有比較大的差別·、來源途徑多樣，尤其、內容、處理、管理和經蒿數據資源可管理企業可以結合數據應用場景以及數據賦能業務的可能性來對數據資產的預期經濟效益進行全面評估，也可以借助專業的咨詢機構以及審計師的幫助，對預期經濟利益流入進行測算和評估，這是未來可以嘗試的途徑。數據資產入表不僅要滿足資產的定義，還要滿足資產的兩個確認標準，也就是資產的預期經濟利益要能流入，同時跟資產相關的成本和費用能可靠計量。我們調研發現，由于一些企業的數據和業務是伴生的，清洗、開發等成本費用的分攤標準，從而為數據資產準確入表奠定制度基礎。第數據資產入表披露納入資產負債表的數據資產要強制披露，同時鼓勵企業自愿披露數據資源的應用場景，對企業創造價執行數據資產入表，需要企業全面梳理數據類型，建立數據資源目錄。一般來說，企業的原始數據包括客戶數據、市場數據、研發數據、物流數據、調研數據、外部數據等類型。二是，企業擁有什么數據產品。數據報告，可登記知識產權的數據算法模型，以及數據倉庫、數據湖、可視化數據等等。創創測業財數據倉庫智能中臺數數據中臺數據工場數據采集/接入數據處數服務BIP系核基于用友BIP、、。計是一種會計方法，它強調對業務事件的實時記錄和