无形资产类数据资源：

企业自己使用或外部购买的数据资源，若满足会计准则中无形资产的定义，即“企业拥有或控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产”，并具备明确的产权依据、单独可辨认可分离、能够带来资产收益以及单独清晰计量其成本等条件，则可以作为无形资产入表。这包括但不限于客户数据、交易数据、市场数据等，经过处理和分析后，能够为企业带来长期经济利益的数据资源。

存货类数据资源：

企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，如果符合存货会计准则的规定，可以直接登记为存货。这类数据资源通常是企业通过加工、整理或集成后，准备在市场上出售的数据产品或服务，如数据报告、数据分析结果等。

其他类数据资源：

除了上述两类明确可入表的数据资源外，企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益、但由于不满足会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源，在特定条件下也可能通过评估和调整，逐步纳入公司的资产范畴。这要求企业具备足够的技术、财务资源和其他资源支持，以完成数据资产的开发，并有能力使用或出售该数据资产。

1. 识别与评估

定义数据资产：明确哪些数据资源对企业具有经济价值且符合无形资产定义。

评估标准：考虑数据的经济价值、规模、更新频率、覆盖范围、独特性、使用频率及对业务的影响等因素。

2. 会计处理

初始计量与后续计量：按照《企业会计准则》的规定，将符合条件的数据资源作为无形资产进行初始计量和后续计量。

信息披露：在财务报表中详细披露无形资产的相关信息，包括种类、成本、摊销方法及使用寿命等。

二、计划出售的数据资源入表

1. 合规性审查

数据来源与处理：确保数据来源合法、数据处理合规，并符合相关法律法规和行业规范的要求。

2. 价值评估

市场价值评估：对数据资源的市场价值进行合理评估，以便在交易时能够确定合理的售价。

3. 交易安排

谈判与协议：与潜在买家进行谈判并达成交易协议，明确数据资源的交付方式、价格及付款方式等关键条款。

会计处理：交易完成后，按照会计准则的要求对交易结果进行会计处理，如确认收入等。

三、数据产品或服务入表

市场与用户：深入了解市场需求和客户痛点，确定数据产品的功能定位和目标用户。

2. 数据处理与产品设计

数据处理：对原始数据进行清洗、整合、分析等处理，形成有价值的数据集或信息服务。

产品设计：根据市场反馈和用户需求不断优化产品设计，提升用户体验和满意度。

3. 价值评估与会计处理

市场价值评估：对数据产品的市场价值进行合理评估，确定其入账金额。

会计处理：将数据产品作为存货或无形资产进行会计处理，具体取决于产品的使用目的和持有意图。

信息披露：在财务报表中详细披露数据产品的相关信息，包括种类、成本、销售价格及市场反响等。

四、并购获取的数据资产入表

全面评估：对被并购公司的财务状况、业务模式、数据资源等进行全面调查和评估。

2. 估值谈判与协议签订

估值与谈判：根据尽职调查结果确定合理的并购价格和支付方式等关键条款。

协议签订：与被并购公司签订并购协议并明确双方的权利和义务。

3. 资产评估与会计处理

资产评估：聘请专业机构对数据资产进行合理评估并确定其入账价值。

会计处理：按照会计准则的要求将并购获取的数据资产纳入财务报表中并作为无形资产或存货等进行处理。

信息披露：在并购公告和财务报表中详细披露并购交易的相关信息和数据资产的评估结果等关键内容。

五、综合实施方案

具体案例：

2. 生产数据：工业生产过程中的各种参数、效率指标等，对于优化生产流程、提高生产效率具有重要意义。

具体案例：

3. 金融信贷数据：涉及个人或企业的信用记录、贷款历史等，对于金融机构来说具有极高的价值。

具体案例：

数联产服数字经济研究中心根据据资产化领域的实践与趋势，提炼出以下关键实战心得，旨在为企业在数据资产管理与价值释放方面提供指导与启示：

最后，合作模式的探索与创新是数据资产化的重要支撑。企业应主动寻求与数商、数据交易所、会计师事务所、律师事务所等多方合作，共建数据共享平台，共同制定数据标准，协同推进数据资产化项目的落地与深化，构建互利共赢的产业生态体系。

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