数据入表倒逼数据治理，国有企业如何做好数据资产管理

数据是驱动数字经济发展的核心生产要素，数据资产化是释放数据要素价值的重要方式。国有企业作为驱动数字化转型升级的排头兵，在数据资产入表的背景下，如何充分发挥海量规模数据和应用场景等优势，如何解决数据难点，管好用好数据资产，已成为国企数字化转型的关键命题。

做好数据治理，让数据发挥价值

过去很多企业不重视数据管理工作，企业内部的高质量和低质量数据都混合在一起置之不理，等到企业需要时才开始整理辨别，这对企业的数据转型进程是很大的拖累。

2024年1月1日，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将正式实施。数据入表会对企业造成倒逼的压力，因为数据资产入表首先会考验企业的数据治理水平，企业需要改善自己的数据管理制度、提升数字化能力，才能有更好的盘点数据存量，明确数据所有权和管理职责，这样才能保证数据的安全性和可靠性，让数据能够真正并入资产。

数据资产入表也会提高所有企业的数据质量，让企业数据更有可操作性、可重复利用性，企业自身的业务也会更流畅。大部分企业都面临数据孤岛甚至协作困难的问题，所以数据入表也是一种进阶的、帮助组织成长的过程，必然会帮助每个企业产生业务创新的可能。因为企业需要重复的、大量的、不断的数据输入来获得更多数据资产，企业业务就必须要转型成产品加服务、能获取数据的业务模式。这种创新方法会带动整个组织开发更多数据资产，甚至加快数字化进程，同时企业的管理意识、数据质量和业务空间在未来都会有美好的前景。

如何实现数据资产的规范化管理

数据资产入表实施前，国有企业必须提前规划和相应开展入表前的准备工作，例如，完善数据血缘管理、加强数据归集和治理能力、做好数据治理质量评估、对已产品化的数据资源进行分级分类并通过经济性评价和价值评估等。简而言之，数据资产入表，离不开前期扎实的数据治理准备。

在工具维度，通过亿信华辰睿治数据治理平台，企业可以制定元数据模型、数据标准等规范，采集并维护完整的元数据信息，打通数据关系网络，实现数据的标准化和资产化管理。通过规则配置监控数据质量、持续进行数据治理，盘点企业数据资产，为数据价值挖掘提供元数据基础，实现资产入表的规范化管理，为“数据资产入表”夯基垒石。

元数据采集与管理

在数据资产确认环节，通过元数据采集、元模型定义、元数据维护、元数据查询等功能，厘清数据资源，掌握数据来龙去脉，精确反映数据血缘，为数据资产入表工作提供可靠的评估与审计依据。

●?元数据采集

●?元模型管理

●?血缘分析

构建数据标准

亿信华辰提供数据资产标准规范应用，为数据质量监控提供可靠依据，为数据资产入表与数据资产运营提供落标指导，实现了全局数据的统一规范与统一计量，确保数据标准的统一性、合规性与权威性。

●?数据标准智能推荐

●?数据标准落地映射

数据质量管理严密管控

亿信华辰通过构建数据全生命周期的数据质检体系，智能化监控数据资产运营情况，有效提升数据资产质量，为数据资产入表与运营工作提供可靠保障，确保数据资产的有效性，可靠性与高价值。

●?数据质量智能修复

●?数据质量监控

多源异构数据共享交换

通过睿治平台，可实现若干个业务子系统之间进行数据或者文件的传输和共享，提高信息资源的利用率，保证了分布在异构系统之间的信息的互联互通，完成数据的收集、集中、处理、分发、加载、传输，构造统一的数据及文件的传输交换。

●?灵活的任务调度

●?丰富的数据处理

一站式数据资产运营

亿信华辰为数据资产入表工作提供有效载体，从数据分级分类与数据资源目录生成，到数据产品包装，再到数据资产管理运营、数据资产管理平台提供全场景应用支撑。

●?数据资产盘点

●?数据资产监控

●?数据资产门户

数据资产入表只是完成了程序上的打通，数据资产如何常态化的识别、确认、计量、使用、交易及最大化持续发挥价值，涉及企业内部的数据治理、数据资产确权、配套数据资产管理的制度设计、数据架构设计、数据资产的全生命周期管理等内容，甚至数据指标体系设计、主数据管理等具体议题，以及数据资源的分类采集、采购、脱敏、清洗、标注、加工、整合、分析、可视化，也离不开数据湖、数据仓库、数据中台与数据主题分析、专业展示等专业工具，亿信华辰可以为企业提供上述全套All in的咨询、方案与产品及落地交付。

为了更好帮助国有企业数据资产入表，基于睿治数据治理平台亿信华辰还为企业提供了数据入表系统，旨在协助企业高效合规地管理数据资产，为数据入表提供全面解决方案。