深入解读：2024数据资产场景化评估案例手册（第二期）【附全文阅读】
该文档聚焦数据资产，为企业管理者、财务人员、数据分析师、资产评估师以及关注数字经济发展的人士提供了全面的指导与参考。
数据资产的重要性与发展趋势：国家大力推动数据资源开发利用，诸多政策鼓励数据资产入表和释放数据要素价值。2024 年上半年，众多企业完成数据资产入表，数据要素市场发展迅猛。
数据资产相关概念：数据资源是电子化记录、可再利用的数据集合；数据产品是数据加工后的成果；数据资产则是合法拥有、能计量且带来经济利益的数据资源。
数据资产入表流程：涵盖数据治理、资产识别与分类、合规审查与确权登记、质量评价、成本归集、评估、入表及资本化等环节。各环节紧密相连，确保数据资产的有效管理和价值实现，如数据治理解决数据问题，资产识别判断数据能否成为资产，评估为入表提供价值依据。
场景化评估案例：公共数据授权运营方面，XX 数据公司的开店选址报告，经确定资产类型、价值类型，采用成本法评估后为入表提供价值参考；股权投资领域，XXX 投资发展集团以 “区域新高考大数据管理平台” 数据集出资，用收益法评估其价值；农业企业中，XX 农业公司的热带水果种养模式数据集，因历史成本难归集，用成本法评估助力入表；食品加工企业 XX 粮油公司，针对降本增效技改类数据产品，采用成本法评估确定其入表价值。这些案例为不同行业企业的数据资产处理提供了实践范例 。
该文档围绕数据资产展开，涵盖相关概念、入表流程及多个场景化评估案例，旨在为企业数据资产管理和评估提供指导，推动数据资产的有效利用和价值实现。
- 引言
- 背景与现状：国家积极推动数据资源开发利用，出台多项政策鼓励数据资产入表和释放数据要素价值。2024 年上半年，众多企业实现数据资产入表，数据要素市场蓬勃发展，交易机构和标的物不断丰富12。
- 相关概念解析：数据资源是以电子化形式记录、可再利用的数据集合，可分为原始类、过程类和应用类。数据产品是基于数据加工形成的满足特定需求的加工品和服务。数据资产是特定主体合法拥有、能计量且带来经济利益的数据资源，具有合法、可控、可计量和能带来经济利益的特征34。
- 数据资产入表流程
- 主要路径：包括数据治理、资产识别与分类、合规审查与确权登记、数据质量评价、成本归集、数据资产评估、数据资产入表和数据资产资本化，实现从数据到数据资产的转变56。
- 各环节要点：数据治理可采用推动应用或应用牵引模式，解决数据问题，提升数据质量。资产识别关注数据资源的控制权和预期经济利益，分类依据技术选型等维度。合规审查与确权登记确认数据资产的合法性和权属。数据质量评价从多维度评估数据，为价值评估提供依据。成本归集计量数据资产的历史成本。数据资产评估常用成本法、市场法和收益法。数据资产入表分为入单体报表和入合并报表。数据资产资本化借助金融手段实现数据资产增值78。
- 数据资产场景化评估案例
- 公共数据授权运营：XX 数据公司的 “开店选址数据分析报告”，用于为数据资产入表提供价值参考，确认为无形资产类数据资产，采用成本法评估，最终得出评估值910。
- 用于股权投资：XXX 投资发展集团有限公司的 “区域新高考大数据管理平台” 数据集，用于资产出资评估，确认为无形资产，采用收益法评估，确定了评估值并用于作价投资1112。
- 农业企业：XX 农业公司的 “热带水果种养模式数据集”，为数据资产入表提供价值参考，属于无形资产类数据资产，采用成本法评估得到评估值1314。
- 食品加工企业：XX 粮油公司的 “粮油加工降本增效技改类数据产品”，为数据资产入表提供价值参考，确认为无形资产类数据资产，采用成本法评估出具体价值
