一、數據產業(yè)‍‍‍

數據產業(yè)是數據要素化發(fā)展新階段的一種新型產業(yè)形態(tài)，是由數據資源、數據技術、數據產品、數據企業(yè)、數據生態(tài)等集合而成的新興產業(yè)。具體來說，數據產業(yè)是利用數據技術對數據資源進行產品或服務開發(fā)，并推動其流通應用所形成的新興產業(yè)，主要包括數據采集匯聚、計算存儲、流通交易、開發(fā)利用、安全治理、數據基礎設施建設和運營等環(huán)節(jié)。

其中，數據資源是指以電子或者其他方式記錄的，可以被識別、采集、加工、存儲、管理和應用的原始數據及其衍生物。

數據技術是圍繞數據“采存算管用”全生命周期不同環(huán)節(jié)分別對數據進行采集存儲、加工分析、流通交易、應用治理等處理的各種技術的總稱。

數據產品是指運用大數據、人工智能、區(qū)塊鏈、隱私計算等各種數據技術，在數據全生命周期各環(huán)節(jié)對數據資源進行加工處理，形成的不同級次、不同形態(tài)的產品和服務。

數據企業(yè)是指以數據為關鍵生產要素，運用數據技術，對數據資源進行加工處理形成數據產品，并對外提供流通交易和開發(fā)利用的企業(yè)。

數據生態(tài)是指在產業(yè)上下游鏈條上、大中小企業(yè)之間，或一個區(qū)域內，數據資源、數據技術、數據產品、數據企業(yè)等數據產業(yè)各環(huán)節(jié)間，所形成的相互依存、相互支撐的產業(yè)體系，包括數據資源生態(tài)、數據技術生態(tài)、數據企業(yè)生態(tài)和數據產業(yè)生態(tài)等四種類型。

二、數據資產

2023年8月財政部發(fā)布了《企業(yè)數據資源相關會計處理暫行規(guī)定》：……按照企業(yè)會計準則相關規(guī)定確認為無形資產或存貨等資產類別的數據資源，以及企業(yè)合法擁有或控制的、預期會給企業(yè)帶來經濟利益的、但由于不滿足企業(yè)會計準則相關資產確認條件而未確認為資產的數據資源……

2023年9月6日中評協發(fā)布《數據資產評估指導意見》第二條：本指導意見所稱數據資產，是指特定主體合法擁有或者控制的，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。

數據資源被確認為資產的兩條路徑——擁有or控制

1. 如何理解“企業(yè)合法擁有或控制”?

資產作為一項資源，應當由企業(yè)擁有或控制?！镀髽I(yè)會計準則——基本準 則》第二十條第三款規(guī)定：由企業(yè)擁有或者控制，是指企業(yè)享有某項資源的所有權， 或者雖然不享有某項資源的所有權，但該資源能被企業(yè)所控制。

企業(yè)享有所有權：企業(yè)是否擁有一項資源的所有權，并不是確認資產的絕對標準。某些情況下，雖然某企業(yè)并不擁有某項資源的所有權，但企業(yè)實際控制了該項資源，且能夠借此獲取經濟利益， 這亦符合會計上資產的定義。

企業(yè)實際控制該資源：從形式上看，這意味著企業(yè)對該資源具有實際經營管理權，能夠在生產經營活動中自主利用，謀求經濟利益。 從實質上看，這意味著企業(yè)享有與該項資源的所有權相關的經濟利益，并承擔相應的風險。

三、數據治理

定義：數據資產治理是指對企業(yè)所持有的各類數據資源進行規(guī)劃、組織、控制、保護和利用的一系列活動，旨在提升數據質量、保障數據安全、促進數據共享和利用。

核心要素：

數據戰(zhàn)略：明確企業(yè)數據資產管理的長期目標和方向。

數據標準：制定統(tǒng)一的數據分類、編碼、命名等標準，確保數據的一致性和可比性。

數據質量：通過一系列措施確保數據的準確性、完整性、及時性和可用性。

數據安全：建立數據安全管理體系，防范數據泄露、篡改等安全風險。

數據共享與利用：推動數據在企業(yè)內部及跨企業(yè)間的共享和利用，發(fā)揮數據資產的最大價值。

實施步驟：

數據盤點：全面了解企業(yè)持有的各類數據資源，編制數據資源目錄。

數據清洗與整合：對原始數據進行清洗、整合和標準化處理，提升數據質量。

數據架構設計：根據業(yè)務需求設計合理的數據架構，確保數據的有效管理和利用。

數據安全防護：建立完善的數據安全防護體系，保障數據資產的安全。

數據治理持續(xù)改進：通過定期的數據質量評估、安全審計等活動，不斷優(yōu)化數據治理策略。

四、數據產品

數據產品是以數據為原料，通過加工、處理、分析和可視化等方式，形成的可以直接被使用者消費的信息產品。數據產品的目的是將原始數據轉化為能夠為決策提供支持的信息，從而提升企業(yè)的運營效率和競爭力。常見的數據產品形態(tài)包括：

數據集合：此乃精心搜集、整理并加工后的結構化數據倉庫，構成了數據產品的基礎框架。數據集合的重要性不言而喻，它為后續(xù)深入的數據挖掘與分析奠定了堅實基礎。例如，整合用戶行為數據，企業(yè)能夠洞悉消費者偏好，實現精準營銷策略；而交易數據的分析則助力企業(yè)把握市場動態(tài)，優(yōu)化供應鏈布局。

報告與可視化報表：此類產品基于對數據的深度剖析，通過直觀的可視化方式展現關鍵信息。常見的形式涵蓋銷售績效報告、用戶特性畫像、財務狀況概覽等，它們?yōu)槠髽I(yè)決策者提供了即時、全面的業(yè)務洞察，確保決策的科學性與精準性。

數據模型：借助高級建模與算法技術，數據被轉化為具有預測、分類、推薦等功能的強大模型。例如，用戶流失預警模型能夠有效預測并預防客戶流失，而信用評估模型則幫助金融機構精準把控貸款風險，確保資產安全。此類數據模型代表了技術創(chuàng)新的高峰，為企業(yè)帶來了智能化的決策輔助。

數據驅動應用：將數據產品的價值深度融入企業(yè)的日常運營與管理之中，形成了諸如個性化推薦系統(tǒng)、智能客服平臺等應用場景。這些應用不僅提升了用戶體驗，還顯著增強了企業(yè)的服務效率與市場競爭力。例如，個性化推薦系統(tǒng)能夠精準匹配用戶需求，促進銷售增長；而智能客服則通過自動化處理，大幅提高了客戶服務質量與響應速度。

五. 數字產業(yè)化

數字產業(yè)化，簡而言之，就是將數字技術轉化為實際的產業(yè)過程。這一過程側重于形成以信息通信技術為核心的產業(yè)集群，涵蓋電子信息制造業(yè)、軟件和信息技術服務業(yè)、互聯網業(yè)、電信服務及廣播電視業(yè)等多個領域。通過不斷創(chuàng)新和發(fā)展，這些產業(yè)為數字經濟提供了關鍵的技術、產品和服務支持。例如，5G技術的研發(fā)與應用、人工智能芯片的制造等，都是數字產業(yè)化的具體體現。數字產業(yè)化是推動經濟高質量發(fā)展和實現智能化、可持續(xù)發(fā)展的必然選擇，是我國產業(yè)結構調整和經濟增長的重要力量。

六. 產業(yè)數字化

與數字產業(yè)化相對應，產業(yè)數字化則是利用數字技術對傳統(tǒng)產業(yè)進行全方位、全鏈條的改造和升級。這一過程旨在推動農業(yè)、工業(yè)、服務業(yè)等傳統(tǒng)產業(yè)與數字技術深度融合，以提高生產效率、優(yōu)化資源配置、創(chuàng)新商業(yè)模式。例如，在制造業(yè)中，智能制造通過工業(yè)互聯網實現設備的互聯互通和智能化生產；在零售業(yè)中，電商平臺借助大數據分析實現精準營銷和個性化服務。產業(yè)數字化不僅提升了傳統(tǒng)產業(yè)的競爭力，也為數字經濟的發(fā)展注入了新的活力。

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