6月6日，由上海国家管帐学院与中兴新云、元年科技、浪潮集团、用友集团、金蝶集团等联合主办的“信息技能驱动作业财政革新”高峰论坛暨2021年影响我国管帐人的十大信息技能评选成果发布会在上海国家管帐学院顺利举行。

  针对本次由188位专家评选出的潜在影响我国管帐从业人员的五大信息技能，本次论坛约请五位嘉宾从信息技能的内在、发展趋势、或许呈现的产品、或许的运用场景、学习主张等维度进行深入剖析，经过前瞻性的讨论，展望对管帐从业人员发生的影响办法和规模。对此，本次评选活动专家、北京言语大学管帐系主任、MPAcc主任杜美杰对数据办理和数据财物的办理与运用进行了全面介绍。

  数据作为财物进行记账和办理与一般财物有很大的不同。不管数据财物记账和数据办理，终究意图是进行数据发掘。数据、信息、常识、才智四个概念中，数据是对客观国际的描绘，是具有某个范畴的常识表现。信息是经过处理后的数据，带着意义和逻辑的数据。常识是从信息中总结的规则，具有指导意义。才智是运用已知的常识处理实际问题的进程。数据自身不必定有价值，当数据变成信息，信息变成常识，运用常识构成才智处理问题，才干发生价值。

  管帐作业进行数字化转型进程中，数据财物的承认以及数据办理的问题显得尤为重要。企业是以盈余为意图的，企业具有各种资源的意图是发明价值。数据作为一种要素财物，是基础性资源或战略性资源，它也是价值的来历，但并不是全部的数据都具有商业价值。数据被赋予价值，需求阅历绵长的进程，首先是良莠不齐的材料，然后从材料中转化成有价值的资源，从资源再变成为重复运用的财物，关于数据资源，发明价值的进程便是数据财物化的进程。严厉意义上，数据办理指与数据有关的全部活动的权力的归属，而数据办理指怎么方案、安排、和谐、指挥数据，实务中数据办理和数据办理没有非常严厉的区别。

  数据财物的几大特色包含无形性、增长性、仿制性、价值不确认性。数据财物依照服务的办法能够分红两种类型：自用型数据财物和买卖型数据财物，也称为赋能型数据财物和使能型数据财物。赋能型数据财物一般是事务的数据化，将出产经营办理进程中发生的数据进行收集、收拾、剖析，促进原有事务进一步的价值发明。使能型数据财物一般指数据的事务化，将数据收集、收拾后构成能够对外服务的数据产品，如付费数据库服务等。

  财物入账有必要具有三个条件，榜首曩昔的买卖或事项构成的，从前支付而且已存在的资源。关于内部获取或向第三方购买的数据，都是曩昔从前支付的。第二企业具有和操控的，这是数据入账比较困难的问题。怎么界说具有和操控一项数据，现在从法规上没有特别清晰的规则，如互联网的买卖渠道、门户网站、交际渠道的数据归归于渠道仍是个人；就诊患者的病历归于医院仍是归于患者个人；淘宝的阅读记载，归于淘宝仍是归于个人。相似问题现在仍是存在争议的，且现已超出了管帐的作业判别，应该交给法令部分处理。第三带来未来经济利益的流入，数据是有价值的，充分运用数据能够促进企业功率的进步和价值的发明。假定认可数据在契合必定合同和法规的情况下被企业具有和操控，数据在财物负债表中发表是入情入理的。

  假如数据被承以为一项财物，那么数据财物的管帐处理将包含三个进程：初始承认、后续计量、停止承认。初始承认需求进行两个判别，一是经济利益是不是很或许流入企业，其间需求考虑数据和商业方法的结合办法，赋能型是指运用数据让本来的事务发挥更好的效果，发明更大的价值。如互联网渠道运用数据进行精准营销便是典型的赋能型。使能型是指把数据开发成详细的产品和服务，直接进行出售，交换合同现金流量。二是判别经济利益是否能够牢靠计量。现在的技能难题首要表现在计量办法上，常见的估值办法有本钱法、收益法、商场法三种，本钱法不适用于赋能型资源，来自于事务进程中自发发生的半生性的数据，难以与原始事务剥脱离。

  商场法的缺点是数据的产权联系不清晰，买卖方法不成熟，别的数据有必要依托于特定场景才干发生价值，个性化相对显着。而运用收益法预算未来现金流量，数据不管是否发生价值以及价值的持续性都有很大的不确认性。后续计量方面，数据财物的时效性是需求重视的问题。数据财物的性质相似未来运用寿命不确认的无形财物，不适合运用减值、摊销的方法。关于停止承认，赋能型的数据财物因为没有清晰的到期时刻，没有停止承认的需求。使能型的数据财物能够很多仿制，一起不耽搁其他人的运用，一般意义来说也不需求停止承认。

  数据财物处理进程中，除了数据估值外，还存在另一个比较显着的问题：数据财物确权。数据财物作为财物，是被企业合理合法具有和操控的，假如对数据的具有权存在争议，就不能作为财物进行承认。经过不正当途径获取的数据或许没有清晰归属的数据不归于数据财物。

  数据办理是监督，是战略，数据办理是履行，是战术。数据办理的意图是为了更好地数据办理，数据办理并不直接办理数据，数据办理的意图是让数据发挥更好的效果，发明更高的价值。数据办理是用来和谐各方平衡的机制。在数据办理结构中，榜首阶段是购买运用程序进行数据存储和操作；第二阶段是进步数据质量，进行元数据办理，建立数据架构；第三阶段是经过数据办理进行装备文件、内容办理、参阅数据和主数据办理；第四阶段是数据发掘和大数据剖析。

  管帐的作业首要是翻译经济活动，现在的数据办理内容，现已远远超出了管帐所能够具有的才能，也不在管帐责任规模内，但其间有一项工作与管帐有关：元数据办理。管帐一般被称为国际通用的商业言语，所谓言语便是描绘其他的事物的办法。事务经过两层翻译工序变成计算机能够处理的程序，榜首道工序是把事务翻译成管帐，第二道工序是计算机人员把管帐翻译成计算机懂的言语。在翻译进程中，管帐作为榜首道工序，翻译的质量非常重要。一般有三种办法，榜首种办法是用自然言语描绘，例如事务术语、年报附注；第二种以表单的方法描绘数据，但脱离表格上下文无法了解数据的意义；第三种以多维空间数据点来描绘数据，把一个管帐科目分红N维特点，每一个特点取一个值，在N维空间上，能够确认科意图详细意义。这种情况下能够脱离详细的表格，直接了解数据的意义，这也被称为元数据办理的方法。

  规范难立是进行数据交互时常常面对的窘境，元数据办理能够处理数据彼此之间交互的顺利性问题，透过数据看到背面的实质。元数据办理的原理是将每一个数据拆成详细的单元，进行恣意地组合，比照数据之间的差异。数据点模型DPM是元数据办理的常用模型，先探求数据自身特点数量，对应相应的维度，再在维度上进行取值。经过将事务数据或许财政数据拆解成N维特点，每一个特点取出仅有值就能够对每一个概念进行独自确认，能够愈加精确地了解数据，分辩各种概念的异同点，一起能够进行较好地交融。欧盟银行监督办理委员会在开发欧盟事务监管报表系统时，为了取得SBL的数据规范界说，运用DPM的办法拆解事务数据和财政数据。假如能够运用数据点模型的思想办法，把事务数据和财政数据别离拆解开，再一致底层数据，数据办理的后期本钱会大大下降。

  数据办理现在存在的问题，首要有以下几点：一是数据孤岛现象显着。二是数据规范不一致比较严重，大型的集团多个系一致起运用，数据办理的本钱大，功率低下。三是用户隐私和数据安全方面的问题。

  关于数据财物的入表，能够从以下几个方面下手：一是完善法规准则，对数据财物的确权问题赶快立法，改善管帐准则中关于财物的界说。二是进步增值才能，企业应该具有把数据当成石油、黄金的认识，故意地收集和办理数据。三是健全生态系统，如数据买卖中心、笔直范畴的数据规范系统。关于数据办理，企业需求完善安排架构，一致数据的规范，研讨底层数据之间的交融以及进步技能水平，完善数据开发和办理的进程。

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