《数据资产管理实践指南（7.0版）》权威解读：破解数据资产入表的法律难题

《数据资产管理实践指南（7.0版）》权威解读：破解数据资产入表的法律难题

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新浪网

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来源

1.

https://finance.sina.com.cn/tech/roll/2024-12-18/doc-inczwpwu1013199.shtml

2.

https://www.sohu.com/a/846196688_121948932

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https://www.163.com/dy/article/JKDH7H2R053874KN.html

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http://www.cww.net.cn/article?id=596330

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http://www.news.cn/tech/20241218/1c53de7013ec4e509201393de4229649/c.html

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https://dtzed.com/download/20241213278/

2024年12月，大数据技术标准推进委员会发布了《数据资产管理实践指南（7.0版）》，这份权威指南为企业提供了数据资产管理的最新理论和实践指导。本文将重点解读指南中关于数据资产入表过程中遇到的法律问题的解决方案，帮助企业破解数据确权、合规与隐私保护、价值计量等难题。

数据确权是数据资产管理的基础，但也是最大的难题之一。《数据资产管理实践指南（7.0版）》提出，企业应基于“数据二十条”的“三权分置”体系，结合企业实际情况，建立确权机制。具体来说，企业需要明确数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权的归属，为开展数据交易流通奠定基础。

例如，某金融机构在数据确权方面进行了积极探索。该机构通过数据分类分级管理，明确了不同类别数据的权属关系，并建立了数据使用审批机制，确保数据使用的合法性和合规性。这种做法不仅解决了数据确权难题，还为数据的有序流通和价值实现创造了条件。

在数据资产管理过程中，合规与隐私保护是企业必须面对的重要挑战。《数据资产管理实践指南（7.0版）》强调，企业需要建立数据安全合规管理机制，以适应数据要素新形势的变化与要求。

具体来说，企业可以通过以下措施加强数据合规管理：

1. 技术手段：采用数据加密、脱敏等技术手段，确保数据在收集、存储和使用过程中的安全性。
2. 员工培训：定期开展数据安全和隐私保护培训，提高员工的合规意识。
3. 制度建设：建立健全的数据合规管理制度，明确数据处理的各个环节的合规要求。

某大型互联网企业在数据合规方面树立了行业标杆。该公司建立了完善的数据安全管理体系，通过AI技术实现数据全生命周期的监控和管理，确保数据处理过程符合相关法律法规的要求。这种做法不仅有效防范了数据泄露风险，还提升了用户对企业的信任度。

数据资产的价值计量是企业面临的另一大难题。《数据资产管理实践指南（7.0版）》提出了科学合理的数据价值评估方法，帮助企业准确量化数据资产的价值。

指南建议采用成本法、收益法和市场法三种核心方法进行数据价值评估。考虑到数据的特有属性和估值可行性，指南还分别提出了具体的估值指标。例如，成本法主要考虑数据的采集、存储和处理成本；收益法则关注数据带来的业务效益和经济效益；市场法则参考市场上类似数据的交易价格进行估值。

某零售企业在数据价值评估方面取得了显著成效。该公司通过构建数据价值评估体系，科学计量了数据资产的经济效益和业务效益。这种做法不仅优化了数据资产管理策略，还为数据资产的交易和流通提供了有力的参考依据。

数据交易合作是实现数据资产价值的重要途径。然而，许多企业在实际操作中面临找不到数据需求的难题，难以迈出数据交易合作的第一步。《数据资产管理实践指南（7.0版）》总结了多种成熟的数据交易合作模式，为企业提供了实践参考。

例如，某制造业企业通过数据交易平台成功实现了数据资产的变现。该公司将其生产过程中的设备运行数据进行脱敏处理后，通过数据交易平台对外提供数据服务。这种模式不仅为企业带来了新的收入来源，还促进了产业链上下游的合作与创新。

《数据资产管理实践指南（7.0版）》的发布，为企业提供了全面、系统的数据资产管理指导。通过破解数据确权、合规与隐私保护、价值计量等难题，企业可以更好地实现数据资产的价值最大化。在数字化转型的浪潮中，数据资产管理将成为企业核心竞争力的重要组成部分。企业应充分重视数据资产管理的合规性，积极构建科学、系统的数据资产管理体系，推动数据资产市场的健康发展。