在数字化时代，数据已经成为了企业的重要资产。根据财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，2024年1月1日起，企业可以把数据资产在资产负债表相关科目进行列报和披露，也就是所谓的“数据资产入表”。
对此，有专业人士分析称，“备受关注的数据要素市场有望被真正激活”。数据资产入表这一事件不仅标志着数据在商业中的地位得到了认可，且有助于提高企业的数据价值意识，促进数据的有效利用和管理，为企业创造更多商业机会和竞争优势。
在这一过程中，数据治理作为组织中涉及数据使用的一整套管理行为，在确保数据质量、安全和合规方面发挥着至关重要的作用，对企业的长期发展产生着深远的影响。
一、数据治理：打造合规有序的数据环境，探知企业真实数据情况
数据治理能够有力提升企业数据的准确性、可靠性、一致性和安全性。在数据资产入表这一背景下，数据治理通过明确企业数据所有权、责任和流程，建立起一个有序、合规的数据环境，从而确保数据的真实性和完整性。
1.数据所有权和责任明确：数据治理首先定义了谁负责哪些数据，确保每一条数据都能找到相应的负责人。这避免了数据混乱和责任推诿，使数据的处理更为高效和可靠。另外，企业还需要通过数据治理整合数据资产，并确保数据的可审计性，以确定其价值。数据所有权和治理的强化可以提升企业的数据利用效率和决策质量。
2.建立数据流程和标准：通过设定统一的数据标准、格式和流程，数据治理能够确保不同部门、不同系统之间的数据能够相互兼容、有效互通。
3.合规性和安全性：数据治理有助于确保数据资产入表的合规性和法律遵从性。随着数据安全和隐私保护法规的不断加强，企业需要确保其数据资产的处理和使用符合相关法律法规的要求。数据治理通过建立适当的数据访问控制和隐私保护措施，确保数据的安全性和隐私性，从而避免了潜在的法律风险和合规问题。
4.探知企业真实数据情况：高质量的数据资产能够为企业带来更多的商业机会和竞争优势。通过数据治理，企业能够更好地了解其数据资产的状况、特点和价值，从而制定更有针对性的策略来最大化数据的价值。
二、数据治理：提升数据质量，提高数据资产价值
数据治理涵盖了对数据全生命周期的管理和控制，为数据资产入表提供了必要的支撑和保障，确保了数据的准确性、一致性、可靠性和安全性。通过定义清晰的数据标准、流程和政策，数据治理有助于消除数据冗余、不一致和混乱，从而提高数据的质量和价值。
高质量的数据是实现数据资产价值的关键。在数据资产入表的过程中，重视数据质量能够大大提升数据的可用性和价值，为企业的决策提供更为准确、可靠的信息，从而提高数据驱动决策的效率和效果，增强组织内部的信任和透明度。
1.准确性和完整性：高质量的数据首先要求准确和完整。准确的数据能够真实反映企业的经营状况和市场趋势，而完整的数据则避免了信息遗漏，提供了更为全面的视角。
2.及时性和有效性：随着市场变化快速，数据的及时性成为关键。高质量的数据不仅要准确，还要能及时更新，为决策者提供最新、最有价值的信息。
3.可解释性和可追溯性：高质量的数据不仅要有好的数值表现，还要具备可解释性。这意味着数据的来源要清晰、处理过程要透明。这有助于增强数据的可信度和可接受度。
4.合规性和一致性：在数据入表的过程中，合规性和一致性是高质量数据的必要条件。这涉及数据的合法获取、处理和使用，以及在不同系统、不同部门之间保持数据的一致性。
为了提升数据质量，企业在数据治理中需要注意采取一系列措施。首先，建立明确的数据质量标准和流程，包括数据的完整性、准确性、一致性和及时性等方面。其次，强化数据输入和处理的管控，通过校验、清洗和转换等手段确保数据的清洁度。此外，定期进行数据质量评估和审查，以便及时发现和纠正问题。最后，提供数据质量意识和培训，让员工充分认识到数据质量的重要性，并培养良好的数据处理习惯。
结语
数据治理为数据资产入表提供了必要的保障和支持，确保了数据的合规性、安全性和价值最大化。随着企业对于数据资产的依赖程度不断提高，数据治理将变得更加重要。通过加强数据治理实践，企业可以更好地管理和利用其数据资产，从而在数字化时代中获得更大的竞争优势。
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