2024年数据资源入表的挑战及应对策略——基于行业分布和上市公司现状的分析.pdf
本报告探讨了数据资源入表，基于行业分布和上市公司现状进行分析，旨在应对数据资源入表面临的挑战。
**一、数据资源入表的必要性**
反映企业真实财务状况，满足合规需求；支持管理层决策制定，助力企业增强市场竞争力；提升数据治理水平及强化风险管理能力。
**二、数据资源入表行业分布与上市公司现状**
* **行业覆盖情况：** 工业制造、金融服务、交通运输、通信运营、信息技术服务、医疗健康、零售、建筑施工、城市治理等。
* **上市公司数据资源入表情况：**
* 入表数据资源特点：实现数据要素流通和价值实现。
* 入表数据资源资产类型：存货、无形资产、开发支出。
* 入表金额：从数百万元到数亿元不等。
* 市场反应：积极，但落地实操层面相对谨慎。
**三、数据资源入表面临的挑战**
1. **数据资源范围及规模较大：** 难以确定哪些数据入表。
2. **会计核算难点：** 预期经济利益论证、成本计量、信息披露难。
3. **数据质量影响：** 缺失、错误、重复和不一致的数据影响价值释放。
4. **安全合规难把控：** 涉及技术、法律、社会多层面，合规难。
5. **资产化管理体系不完善：** 数据资产管理职责不清，未充分挖掘价值。
6. **数据权属不清：** 缺少明确的授权机制。
**四、关于数据资源入表的应对建议**
1. **场景试点：** 分析数据资源应用场景，进行试点入表。
2. **会计处理：** 规范数据资源入表的会计处理等核算事项。
3. **健全体系：** 健全数据管理体系，持续提升数据质量。
4. **安全合规：** 进行数据安全合规评估，及时制定整改措施。
5. **全生命周期管理：** 将数据资源入表纳入企业数据全生命周期管理体系。
6. **确权管理：** 建立和完善数据确权管理机制，破解数据确权困境。
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