数据资源入表需要建立在数据产品化基础之上，通过数据产品交易或融资，实现数据资本化。从而提升公司经济价值与公司数据管理能力，构建数据收集、管理、经营合规体系。将数据治理发生的投入计入资产，减少投入期对利润的影响，提高利润率、降低公司的资产负债率，可有效改善公司的财务报表。
2023年8月1日，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号，自2024年1月1日起施行），为数据资源入表提供了会计政策依据。但数据资源入表并非随意可以实施，需要以数据产品为核心，围绕数据产品打造，在数据资源良好管理基础之上，把数据资源转变为数据资产，再通过交易或融资等方式实现数据资本化。
（数据资本化流程图）
一、以打造数据产品为目标盘点准备使用的数据资源
（一）什么是数据资源？
参考《数字经济促进法（专家建议稿）》，数据资源是指“以电子化形式记录和保存的、具备原始性、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合”，并非只要“数据”就是“数据资源”，构成“数据资源”需要满足以下特点：
1. 数据集合。数据的规模效益是数据具备可利用性的前提。
2. 以电子化形式记录和保存，可机器读取。可技术处理是数据资源释放的关键因素。
3. 可供社会化再利用。数据可不断复制和利用的特性，是数据具备资源属性的基础。
（二）数据资源入表的基本条件
全国信息技术标准化技术委员会发布的《信息技术服务 数据资产 管理要求》（GB/T 40685-2021）中关于数据资产的定义为“合法拥有或控制的，能进行计量的，为组织带来经济和社会价值的数据资源”。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，满足下列条件的数据资源具备入表的可能性，（1）企业合法拥有或者控制的，（2）能够进行计量的，（3）可以带来经济利益的。其中带来经济利益，意味着不能为入表而入表，而是基于产品化、有收益，才可入表。
（三）数据资源入表的前期工作：数据产品化立项、列数据资源清单
企业收集处理数据不是盲目的，需要围绕具体的商业目标，打造具体的数据产品。因此，企业首先要对其持有的数据资源进行盘点，找到数据产品化的落脚点，进行产品化立项。结合数据分类分级制度，梳理数据资源相关基本信息，形成数据资源清单。包括但不限于名称、持有目的、描述、形成方式、所有者、数据类型、格式、来源、更新频率、处理活动等，并梳理相应的数据处理流程。
其次，评估数据质量，确定产品化所需要的数据资源。将分散且未经处理的原始数据，通过一系列处理步骤，如脱敏、清洗、整合、可视化等，转化为结构化、易于管理的数据集合，研发生产出数据产品。根据数据处理活动生命周期，明确数据资源流动的全流程，确保数据资源盘点清单包含所有关键业务领域的数据。
再次，数据产品迭代升级过程中，建立数据更新机制。数据资源盘点是一个持续的过程，且数据资源的情况也会伴随企业的经营情况保持动态的变化，因此企业应当建立定期更新机制，以反映新的数据资源、变更并进行相应的调整和响应，从而在数据资源入表后的后续计量阶段也可有效跟踪数据资源的变化情况。
二、企业对数据资源合法拥有或控制是数据资源入表的前提
（一）数据权利的认定标准
企业对数据资源合法拥有或控制是数据资源入表的前提条件，但如何认定拥有或控制呢？由于数据区别与普通物品，具有非实体性、依托性、可共享性、可加工性、价值易变性等特征，目前我国法律还没有规定数据产权，各地处于探索阶段。
《民法典》第一百二十七条规定“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定”，明确“数据”受法律保护，但并未规定相关权益所对应的具体内涵及外延。
2022年，中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（数据二十条）提出数据产权结构性分置制度，根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。这一政策文件淡化了数据所有权的概念，提出构建以数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权为基础的“三权分置”数据产权制度框架，并强调了对数据产权登记新方式的研究。
杭州市中级人民法院审理的“淘宝（中国）软件有限公司诉安徽美景信息科技有限公司不正当竞争纠纷案”【（2018）浙01民终7312号民事判决书】，法院认为“本案中，淘宝公司未收集与其提供的服务无关的个人信息，其收集的原始数据系依约履行告知义务后所保留的痕迹信息，不违反个人信息保护规定。数据产品是淘宝公司在原始痕迹数据的基础上，经综合、计算、整理而得到的趋势、占比、排行等分析意见，其对信息的使用结果与原始痕迹信息本身已不具有直接关联，已远远脱出个人信息范畴，不属于对用户信息的公开使用。淘宝公司“生意参谋”大数据产品是对于产品购买者开展商业活动而言具有相当参考意义的趋势图、排行榜、占比图等，上述数据分析被作为“生意参谋”数据产品的主要内容进行了商业销售，可以为淘宝公司带来直接经营收入，属于竞争法意义上的财产权益，同时基于其大数据决策参考的独特价值，构成淘宝公司的竞争优势，应当受到反不正当竞争法的保护”。从该案来看，数据权利的确定需要满足：（1）合法收集；（2）对原始数据进行加工整理，进行了资源投入，并形成了新的衍生数据；（3）基于衍生数据的数据产品销售可以带来经营收入。
（二）各地开展数据确权的尝试
目前全国有五种数据确权登记方案，主要通过数据知识产权登记方式进行。
（三）数据资源合法拥有或控制的合规要求
企业对数据资源是否合法拥有或控制，是一个法律认定问题。《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》及配套法律法规已经明确数据和个人信息处理活动的合规要求，无法满足前述合规性要求将成为企业数据资源入表的根本障碍。在数据资源入表的过程中，数据合规治理需要贯穿数据资源处理全生命周期，并需要企业自证清白，从而为数据权益的合法性、稳定性提供有力的支撑。
1. 数据处理合规
《数据安全法》第三条规定，数据处理包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等；第八条规定，开展数据处理活动应当遵守法律、法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德和职业道德，诚实守信，履行数据安全保护义务，承担社会责任，不得危害国家安全、公共利益，不得损害个人、组织的合法权益。《个人信息保护法》第四条规定，个人信息的处理包括个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等；第十条规定，任何组织、个人不得非法收集、使用、加工、传输他人个人信息，不得非法买卖、提供或者公开他人个人信息；不得从事危害国家安全、公共利益的个人信息处理活动。因此，企业在数据处理过程中，应当充分落实法律法规规定的合规义务，建立数据保护制度体系，采取管理和技术措施以保证数据安全和个人信息主体权益。
2.数据来源合规
《数据安全法》第三十二条规定“任何组织、个人收集数据，应当采取合法、正当的方式，不得窃取或者以其他非法方式获取数据”，企业需要审查获取数据的路径是否合法，比如，通过对公开数据的合法收集，还是使用爬虫软件非法爬取或通过撞库等不正当方式获取，是自己研发生成还是交易市场采购等。并且，企业需要注意数据获取过程中签订的协议对权利义务的约定，如隐私协议、交易合同、数据授权协议等。这些协议构成了数据来源的合法性基础，而且为后续的数据处理和使用提供了法律依据。以外购方式为例，需要关注所采购数据类型本身是否为可交易类型，数据来源是否获得了相关授权，与转让方就数据使用范围、方式、目的和期限等进行约定，对于判断数据资源能否入表以及入表后对于企业资产的影响都较为重要。而对于内部数据也需要结合企业的具体业务场景确定底层业务的合规性，例如是否获得了相关的业务资质，收集方式是否合规，是否取得了有效授权，以确保企业对于数据资源“拥有和控制”的准确判断。当数据收集涉及到个人信息时，企业必须严格遵守《个人信息保护法》以及相关法律法规的规定，满足合法、正当、必要和诚信基本原则。
3.数据管理合规
《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》对于企业经营管理有相应的规范要求，比如：《网络安全法》要求网络运营者落实网络安全等级保护制度，确定网络的安全保护等级，制定内部安全管理制度和操作规程，采取数据分类、重要数据备份和加密措施等；《数据安全法》要求企业建立健全全流程数据安全管理制度，组织开展数据安全教育培训，采取相应的技术措施和其他必要措施，保障数据安全；《个人信息保护法》要求个人信息处理者制定内部管理制度和操作规程，对个人信息实行分类管理，采取相应的加密、去标识化等安全技术措施，合理确定个人信息处理的操作权限，并定期对从业人员进行安全教育和培训，制定并组织实施个人信息安全事件应急预案等。
4. 数据经营合规
从数据处理技术来看，伴随着算法、深度合成、AIGC等技术在业务场景中的广泛应用，企业应当对于使用前述技术符合监管要求的情况进行合规性审查。企业在数据经营过程中，往往需要通过评估或审计等方式来认定是否合规。比如：《数据安全法》规定重要数据的处理者应当对其数据处理活动定期开展风险评估，并向有关主管部门报送风险评估报告；关键信息基础设施运营者采购网络产品和服务，网络平台运营者开展数据处理活动，影响或者可能影响国家安全的，应当进行网络安全审查（如掌握超过100万用户个人信息的网络平台运营者赴国外上市）；《个人信息法》规定个人信息处理者应当定期对其处理个人信息遵守法律、行政法规的情况进行合规审计；个人信息处理者处理敏感个人信息、利用个人信息进行自动化决策、委托处理个人信息、向其他个人信息处理者提供个人信息、公开个人信息、向境外提供个人信息应当事前进行个人信息保护影响评估，并对处理情况进行记录。
三、确定数据资源的价值
有些人认为，数据资产评估是数据资源入表的前提，数据资源经过评估后，方可以评估价值入表。然而并非如此，数据资源入表时按照成本法入账，即发生多少支出，计入多少资产/存货，与评估并无关联。中国资产评估协会发布《数据资产评估指导意见》（于2023年10月1日生效），从概念上也可以看出，数据资源入表后形成数据资产，才有“数据资产评估”。数据资产评估一般发生在资产减值准备、数据资产融资、数据产品交易、数据资产入股等场景中。
执行数据资产评估业务，需要关注影响数据资产价值的成本因素、场景因素、市场因素和质量因素。成本因素包括形成数据资产所涉及的前期费用、直接成本、间接成本、机会成本和相关税费等；场景因素包括数据资产相应的使用范围、应用场景、商业模式、市场前景、财务预测和应用风险等；市场因素包括数据资产相关的主要交易市场、市场活跃程度、市场参与者和市场供求关系等；质量因素包括数据的准确性、一致性、完整性、规范性、时效性和可访问性等。
确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法三种基本方法及其衍生方法。收益法根据数据资产的历史应用情况及未来应用前景，结合应用或者拟应用数据资产的企业经营状况，重点分析数据资产经济收益的可预测性，考虑收益法的适用性。根据数据资产应用过程中的管理风险、流通风险、数据安全风险、监管风险等因素估算折现率。成本法根据形成数据资产所需的全部投入，分析数据资产价值与成本的相关程度，考虑成本法的适用性。确定数据资产的重置成本，包括前期费用、直接成本、间接成本、机会成本和相关税费等。市场法考虑该数据资产或者类似数据资产是否存在合法合规的、活跃的公开交易市场，是否存在适当数量的可比案例，考虑市场法的适用性。根据该数据资产的特点，选择合适的可比案例，例如：选择数据权利类型、数据交易市场及交易方式、数据规模、应用领域、应用区域及剩余年限等相同或者近似的数据资产。
四、确定数据资源入表的会计科目
根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，数据资源可以分别列入无形资产或存货的会计科目。按照数据资源的使用场景、持有目的，可将数据资源分为“企业使用的数据资源”（自用）、“日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源”（出售）两种，其适用的会计准则有所不同。
1、对于企业使用的数据资源，符合《企业会计准则第6号——无形资产》规定的定义和确认条件的，列入“无形资产”；
2、对于企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合《企业会计准则第1号——存货》规定的定义和确认条件的，列入“存货”。
因而，数据资源入表仍旧遵循原有“无形资产”“存货”的会计准则，并未发生会计处理规则的重大变化，也未对会计准则进行创设。
企业应当建立相关的财务模型，选择恰当的成本核算方法，进行预期经济利益分析，并在资产负债表中对于数据资产予以列示与披露。对于后续计量应当建立完整的价值评估体系，以实现数据资源价值衡量的系统标准，以保证数据资源入表后的稳定性。
综上所述，企业将数据资源转化为实际可用的数据产品和服务（如数据库、数据信息服务、数据分析工具等）过程中，通过强化数据处理合规管理，证明对数据资源合法拥有或控制，实现数据资源入表。下一步，数据将成为可以交易、评估和融资的资产，企业可通过交易流通、作价入股或抵押融资等多种途径，释放数据的潜在经济价值并实现资产的优化配置，企业也步入数字经济的良性发展通道。
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