企业数据资产入表操作指引 2024.docx

企业数据资产入表操作指引二。二四年三月发布组织：数据资源服务联合体参编单位：（排名不分先后）北方大数据交易中心中审华会计师事务所天津市软件评测中心北方亚事资产评估有限责任公司天津金诺律师事务所天津农学院天津大学河北工业大学参编人员:（按姓氏笔画排序）马连坤、刘羿、李彩霞、李晨、陈怡、郑卓宛、赵学功、胡金华、侯殿君、贾凡、黄永康、程璐、温云涛序言I作为经济社会数字化转型过程中的新兴资产类型，数据资产正日益成为推动数字中国建设和加快我字经济发展的重要战略资源。2022年，中共中央、国务院印发关于构戏数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见，对构迂数据超础制度作了全面部署，鼓励企业创新内部数据合规管理体系，不断探索完善我据氐艺制度。为深入贯彻落实党中央决策部署，现也和加强数据资产管理,更好推动数字经济发屁，2023年8月财政部印发企业数据资源相关会计处理暂行规定，对企业内数据资源的确认、计量和技笳进行了规范，在会计处理规则中减于了数据资淞明确的财务属性,为机范企业数据资源相关会计处理，法化相关会计信息披客，该数据资源服务联合体编制了企业数据资产入表操作指引o本探作指引明确了企业敦据资产人表的核心思想，详如阐述了数据费产相关概念及应用场景、政策依据及业务需求、基本原则、学与主体、基本路径、数据治理、数据资产评估、合规与确权、数据交易、成本旧集与分拇、列报与信息披露等数据资产入友相关内容。本操作指引能够为企业实现数据资源化、资产化和资本化提供切实可行的实践路径，改善企业财务报表结构，提而企业估值及核心竞争力，为投资者提供更多选择与回报全球数字经济的发展如火如荼，数字资产人表标志处万亿级新市场的诞生，本指引的发布必将能够助力企业强化救据资产信息披零工作，充分发挥数据资产价值,助推我国数字经济与实体经济的深度能合。谭庆美2024年3月3日于天津大学Jy三11我国数据发展正从教量的积累向价值的挖抠转变，不仅要在制度上落实数据息础定设，更要确保在企业的实践中乩正地转化为现实生产力，在这个过程中，数据要素的价值离要更有效的挖翻和实现C自2020年4月中共中央国务院在关于构建更加完若的要走市场化配置体制机制的意见中，将数据列为与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要告后，2022年12月，“数据二十条”正式印发，确立了数据基础制度体系的“四梁AU"=为规范企业致据赍源相关会计处理，强化相关会计信息披露，2023年财政部正式印发了关于加强数据资产管理的指导意见、企业数据资源相关会计处理笆行规定、2024年2月财政部又发布了关于加强行玫事业单位数据资产管理的通知这一系列政策措施相继出台，推动了数据要亲市场培育进展加速，物通致据资源大提环的方向愈加明确。尤其是面对人工智能快速迭代、大模型与大效据相得益彰的发展态势，战据要素战咯地位过一步凸显C各相关部门、机构给纷求解对数据宝藏的合法合规挖掘，探索加速数据资产流通和交易。这其中，如何衡量数据价值，构盛科学、实用的估值和定价机制，如何解决数据资产“人表”的悚碍，使数据成为企业真正的赍产，深度探索数据资产入表的落地方案迫在眉IUb在此背景下，企业数据资产入表操作指引（以下简称指引）应运而生。这部指引是由北方大数据交易中心联合中审华会计师事务所、天津市软件评测中心、北方无事资产评估有限责任公司、天津金诺律师事务所、天津大学、河北工业大学、天津农学院等8家联合体成员单位共同第制，旨在为企业实现数据资源化、资产化和资本化提供切实可行的实戏路程。指引的撰写过程中，谖联合体历时3个月余，参与或者调研了多个市场文易主体和交易产品，先后研究了40多份法律法规和相关标准、100多份专业文献，并召开IO多次专项研讨会，反复推敲和优化，最终阐释了关于数据资产入表的理论棍架和实践经脸。指引系统研究了数据资产入表的价值和数据资产估值体系建设，结合企业数据资产应用的案例，兼具了前雄性和实用性。为我国各主体探索数据资产人表的全面实施，提供了有力参考。指引就层本概念、应用场景、入表的政策依据、业务需求、数据治理、数据资产评估、数据资产的辅权报告、数据交易、相关成本的合理归集与分柳、列报.与披客等问襄进行了详细的阐述与辨析。若开展数据资产入京工作，则指引有必要认真阅读。指引关于理论与方法的提炼总结非常有意义，如乐说数据赞产人表目前处于百家争呜、各抒己见的茯态，那么联合体就是在讨论中发出推动开发教字生产力的喻亮声音。希望指引的公布与发行，能推动企业、政府和高校研究者对“我据资产人表”问题予以更大的关注和更深入的研究，只有充分的交流和不断的思拼，我国数据发展才能迎来新的突破，能探索出适合中国企业实践的数据要去资产化的道路，激活数据资源作为新质生产力的能量，更好地服务于国家和社会的需求。刘品、宫兴国2024年3月3日于河北工叱大学前言2022年4月£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发布，将数据划分为公共数据、企业数据和个人数据三类，并提出要建立健全数据交易规则，制定全国统的数据交易、安全等标准体系，财政部高度重视数据资产管理，自2023年8月先后出台了企业数据资源相关会计处理暂行规定、关丁加强数据资产管理的指导意见、关于加强行政事业单位数据资产管理的通知等，旨在规能企业数据资源相关会让处理，强化相关会计信息披露，有序推进数据资产化，加强对数据资产全过程的管理，更好地发挥数据资产的价值。同时，2023年9月中国资产评估协会发布数据资产评估指导意见，为数据资产评估工作的开展提供了有效指引和规范。为适合企业数据在数据要素市场化过程中市场化流动和价值释放，规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，北方大数据交易中心联合中审华会计师事务所、天津市软件评测中心、北方亚事资产评估有限货任公司、天津金诺律师事务所、天津农学院、天津大学和河北工业大学8家联合体成员总位共同编制了企业数据资产入表操作指引.旨在为企业实现数据资源化、资产化和资本化提供切实可行的实践路径。本操作指引提出企业数据资产入表的核心思想是：明确数据产品作为数据资产的计量载体，形成“以数据产品研发支出为基础的初始计量、以数据产品实际应用场景中收益和风险为参照的后续计地”的模式。全部内容共七个部分一一引言、数据治理、数据资产评估、合规与确权、数据交易、相关成本的合理归集与分摊、列报与披露.数据资源服务联合体2024年3月目录第1章引言11.1基本概念I.i数据11.1.2数据资源11.1.3数据资产11.1.4数据治理21.1.5 数据产品21.1.6 数据资产评估21.2 数据资产入表的政策依据21.2.1 企业数据资源相关会计处理暂行规定21.2.2 数据资产评估指导意见3123数据资产入表的其他政策依据与标准文件41.3 数据资产入表的实际需求和现实挑战51.3.1 数据资产入表的实际需求5132数据资产入表的现实挑战61.4数据资产入表的基本原则,参与主体和流程路线7141数据资产入表的基本原则71.3.2 数据资产入表的参与主体91.3.3 数据资产入表的流程路线IO第2章数据治理112.1 数据溯源112.1.1 数据溯源概述112.1.2 数据溯源模型I1.2.1.3 数据溯源方法I1.2.1.4 应用技巧I1.2.2 数据权域122.2.1 数据权属概述122.2.2 影响数据权属因素12223解决数据权属方案122.3 数据质量132.3.1 数据质量需求142.3.2 据质量检查142.3.3 数据质员分析14234数据质盘提升152.4 治理方案152.4.1 治理组织162.4.2 制度建设172.4.3 治理类型172.4.4 治理方法182.4.5 治理工具202.4.6 合规监督202.5 数据应用212.5.1 数据可用性分析212.5.2 数据开放共享212.5.3 数据服务222.5.4 数据应用场景232.5.5 数据生命周期242.6 数据产品242.6.1 数据产品特征252.6.2 数据产品设计262.6.3 数据产品测试与应用262.7 数据安全272.7.1 标准与策略272.7.2 威胁因素272.7.3 安全制度282.7.4 安全技术282.7.5 数据合法合规检测292.7.6 安全评估29第3章数据资产科313.1 数据资产评估的概念313.2 数据资产评估需求313.3 价值类型323.4 数据资产评估方法333.4.1 成本法333.4.2 收益法353.4.3 市场法373.5 数据资产评估过程403.5.1 前期准备403.5.2 现场调查403.5.3 质量评价413.5.4 市场调研413.5.5 评定估算41356出具报告413.6 数据资产评估案例413.6.1 项目名称41362项目背景413.6.3 评估目的423.6.4 评估对象和评估范用423.6.5 价值类里43366评估基准日433.6.7 评估程序433.6.8 评估方法443.6.9 项目进展443.6.10 项目意义44第4章合规与确权454.1 数据资产的确权报告454.1.1 数据来源合法性率直454.1.2 数据产品可交易性合规审查544.2 数据资产的登记行为574.2.1 数据资源登记574.2.2 数据产品登记59第5章数据交易605.1 数据交易市场分类605.2 数据交易流程615.2.1 注册认证615.2.2 登记挂牌635.2.3 产品订购665.2.4 合约评估665.2.5 产品交付66526交易结算675.2.7 记录归档675.3 数据产品交易凭证685.3.1 约信息685.3.2 合约评估信息685.3.3 数据交付记录695.3.4 资金支付记录69第6章成本的妇集与分摊706.1 成本构成706.1.1 数据资源成本组成706.1.2 数据资源成本分类716.2 会计确认和计量:716.2.1 存货726.2.2 无形资产74第7章列报与披露797.1 列报797.1.1 列报方式797.1.2 列报内容797.2 披露797.2.1 披露方式797.2.2 披露内容80第1章引言1.1 基本概念.数据数据作为数字经济发展的关键生产要素，蕴含着巨大的经济价值与社会价值。根据我国数据安全法的定义，数据是指任何以电子方式或者其他方式对信息的记录。“数据”是对“信息”的记录,是对事物的记录或描述，是客观的、无序的.“数据”既包括“数字”，也包括声音、图像等模拟形式存在的数据。数据可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，见表1-1所示。通常，数据是指“原始数据”，是记录事实的结果，用来描述事实的未经加工的素材。表1-1数据的类型据类型定义示例结构化数据关系模些数据企业ERP、OA.HR的数据等半结构化数据非关系模型的、有必本日志文件、XM1.文档、JSoN文固定结构模式的数据档、E-mai1.等非结构化数据没有固定模式的数据word,pdf、PP1.及图片、视频等1.1.2 数据资源“数据资源”是指能为企业带来价值的数据的集合，包括企业内部的数据，以及外部的市场调研数据、用户生成数据等。数据资源不仅指原始的数据，还包括对这些数据进行处理、分析后能够得到的有价值的信息和洞察力。“数据资源”强调加工后具有经济价值。1.1.3 数据资产参照企业会计准则中“资产”的定义I推衍企业“数据资产”的概念。数据资产是指由企业过去交易或者事项形成的，由企业合法拥有或秒控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源。此外，1资产是指企业过去的交易或者M项形成的,由企业楣行或者控制的,预期会给企业帝来经济利益的资源.数据资产在确认时，还需要同时满足：有关的经济利益很可能流入企业、相关的成本或者价值能够可罪地计量。简言之，“数据资产”强调可控制、有价值。1.1.4 数据治理数据治理是对数据资产管理活动行使权力和控制的活动集合（DAMA国际数据管理协会，2009）。通俗的理解就是让企业的数据从不可控、不可用、不好用到可控、方便易用且对业务有极大帮助的过程。数据治理通过不同的策略和标准提高组织数据的可用性、版量和安全性。简言之，"数据治理'就是实现数据价值的过程。1.1.5 数据产品狭义的数据产品，指以数据为主要内容和服务的产品，包括数据可视化和大数据应用平台相关的产品。广义的数据产品，指以数据为主要内容和服务的产品，包括从数据采桀、预处理、存储和管理、挖掘和分析到展现的全域价值链上所有与数据相关的技术平台和工具服务。数据产品的本质内容是信息（刘维，2023）,其稀缺性并非指数据或数据集介，而是信息内容的稀缺。因此，可通过对海量的、动态的、多样化的数据进行分析，生成符合特定要求的数据产品，从而用来分析事物的特性，预测未来，辅助决策。1.1.6 数据资产评估根据数据资产评估指导意见规定，数据资产评估是指资产评估机构及其资产评估专业人员遵守法律、行政法规和资产评估准则.根据委托对评估基准日特定目的下的数据资产价值进行评定和估算,并出具资产评估报告的专业服务行为.简言之，“数据资产评估”是确定数据资产货而价值的过程。数据资产评估在数字经济的高质量发屣中起到了关键作用，它不仅能够保障数据要素的有序流通与价值挖掘，而且推动数据要素市场化配置。为了确保数据资产的合理定价和为数据交易提供价值支撑，统一的数据资产评估标准不可或缺。1.2 数据资产入表的政策依据1.2.2 企业数据资源相关会计处理暂行规定2023年8月210,针对企业数据资源相关会计处理和会计信息披露等问题,财政部发布企业数据资源相关会计处理暂行规定（以下简称哲行规定）.并规定自2024年1月1日起施行。这意味着数据资源在符合条件的情况卜有可能被确认为企业的“资产”，在财务会计报表中显性化，具体内容见图1-1所示。适用范围适用于企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产烝别的数据资源,以及因不籽合企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源的相关会计处理.企业合法拥有或控制的、预计会给企业带来经济利益的数据资淞。确认与计量 确认：数据资源按骐企业会计渔则分别确认为数据资源无形资产和数据资通存贷。具体根据无形资产（或存贷）的定义和确认条件彳以埃认。 计量：根据无脂资产（或存货）准则，计量以下情景的数据资源：通过外购方式取得的数据资源无形黄产、自行开发形成的数据资源无彩资产、通过外购方式取得的数据资源存货、通过数据加工取得的敷据资源存货。列报 在资产负债表进行列报。 根据企业的实除情况并结合更要性原则，在“存货”下增谩“敷据资通”项目；在“无彩资产”下增被“数据资源”项目：在“开发支出”项目下序设“数据资源”项目。创新采取“强制披岚加自愿披露”方式，企业可据实际情况,对数据资淞的应用场景或业务模式、对企业创造价值的影响方式、与数据资源应用场景相关的宏现经济和行业领域前景等相关信息进行自愿披露.图1.I学初行规定各具体内容1.2.3 数据资产评估指导意见数据资产评估指导意见于2023年9月8日在财政部的指导下由中国资产评估协会发布，自2023年IO月I日起施行。该数据资产评估指导意见困第顶绕数据资产评估中数据产权和数据质量的亚要性，对数据资产的属性定义、评估对象、操作要求、评估方法和披露要求等内容进行了统一规定。d数据资产评估指导意见对数据资产评估执业行为进行规范，保护资产评估当事人合法权益和公共利益，有助于解决数据要素市场建设中的“数据赋值”问题，对构建和完善数据耍素市场,促进数字经济发展具有重要意义，具体内容见图1-2所图1-2£数据资产评估指导意见具体内容1.2.4 数据资产入表的其他政策依据与标准文件数据资产入表的其他政策依据与标准文件见表1-2和表1-3所示。第频表12数据资产入表相关政策文件文件名称发布机构发布时间I关于加强行政，业单位数Ii资产管理的通知财政部2024年2月8M关于加强数据资产管理的指导意见财政部2023年12月31H“数据要素X”三年行动计划20242026年）国家数据局等17个部门2023年12月31日数字中国建设整体布局短划中共中央国务院2023年2月27H关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见中共中央国务院2022年12月2日表1-3数据资产入表相关标准文件文件类型文件名称标推代号推荐性国家标准信息安全技术个人信息去标识化效果评估指南GB<4246O-2O23信息技术数据或量讨价指标GB.-T36344-20I8信息技术大数据数据分类指南GB.T38667-2020信息安全技术数据交易服务安全要求GBT37932-2019电子商务数据资产评价指标体系GB.T3755O-2OI9团体标准世源管理数据资产管理指南IVNSSQo23-2022资源管理-数据资产建设通用要求T/NSSQ024-2022资源管理-数据资产确权登记导则T/NSSQ025-2022资产管理数据资产运营人员能力要求T/NSSQO26-2O22征求意见稿数据交易流通活动（征求意见稿）数据产M登记业务流程规范（征求意见稿数据产品登记信息描述规范（征求.意见稿）信息技术大数据数据资产价值评估（征求意见稿）数据确权风险控制通则（征求意见稿截至2024年I月14日数据确权风险控制通则（征求意见稿）1.3数据资产入表的实际需求和现实挑战1.3.1数据资产入我的实际需求广泛的数据资产应用场景蕴含巨大潜在价值。数据资产的价值主要体现在时市场、对客户、对业务的理解等方面，其应用场景极其丰常，并仍在不断犷大。数据资产的应用场景见图1-1所示.在不同应用场景下，数字资产管理发挥若重要的作用。.据分析是数据资产最常兄的应用场景之一0通过对数据资产的分析，企业可了解市场动向、客户需求、产品销售情况等信息,进而做出更加科学的决流。故据分析可以帮助企业了解市场中的商机，对产品进行优化设计，达到提高铺售效率，节约成本的目的。款据资产可帮助企业进行风险管理通过时数据资产的分析，企业可以了就市场、客户、业务各方面的风险，据此制定相应的风险管理策略，有助于企业预测、降低风险，提高企业的安全性和稳定性。应用场景数据资产可帮助企业进行客户关系管理通过对数据资产的分析,企业能够了解关于客户需求、偏好、行为等方面的信息，进而制定更具个性化的服务和营销策略.有助于3高客户满意度、思诚度和留存率。数据资产可行助企业进行营销推广通过对数据资产的分析，企业可以了斛市场需求、克全状况、产品忖征等信息，进而制定更加准确的营筑豪略分析数据资产是企业提升市场史年力减少市场费用、增加销售领的支要手图1-3数据资产的主要应用场景同时，庞大的数据要素市场规模急需激活.2023年9月国家发改委价格监测中心透露，初步测算我国企业数据要素支出规模约为3.3万亿元；若将数据资产评估、质押、融资等衍生市场同时考虑在内，整体规模可能超过30万亿元。中信证券预计数据要素市场规模有望在2025年迈向2000亿元新台阶，并于2030年突破万亿元。2023年10月25日，国家数据局正式揭牌，预示着“十四五”开启了逐浪数字经济的新征程。中国数据要素流通市场在“十四五”期末将达到万亿元的规模（张利娟，2023）,这是个巨大蓝海，建立数据登记确权、评估计价和资产入表的政策"闭环”，激活万亿数据资产，是开启这一蓝海的金钥匙。数据资产入表是数据资产价值化的闭环之举，将企业数据资产以会计科目和货币化形式呈现，将推动企业数据资源向数据资产转变,形成规范的数据资产开发、运营和管理体系，提升企业数据治理能级132数据资产入表的现实挑战由于数据资源具有多种形式、多次衍生、价值易变和零成本身制等特点，因此在将数据资产纳入财务报表时，相关的确认和计量：过程较为纪杂，需要企业根据企业数据资源相关会计处理暂行规定的相关要求，结合企业会计实务需求，积极探索适合自身情况的数据资源会计核.算方法，包括确认、计量、列示和披露等，通过充分发挥会计服务作用，更好地挖掘企业数据资源价值。但由于企业对数据资产入表的路径理解不足，各部门协同难度大。以数据资产“初始计量”流程为例，成本归集和分掩涉及无形资产、存货确认条件的判断等相关工作，需要业务、财务、IT部门的专业人m共同理清数据生产链路，明确每一阶段的分割节点标志，见图1-4所示。这需要建立畅通的企业内部各部门协同关系和实现路径规划，对企业而言，雄度很大。5RR.生产和使用部门故祗资产曾理Sr)财务Kn内策矶构I三ia三pIIOHdRB包产长片HIWBaH8产卡内36it三Zt(C)WA7*三it三BWiA-RORiS7*'图13数据资产入表中企业各部门协同关系1.4数据资产入表的基本原则、参与主体和流程路线1.4.1 数据资产入表的基本原则<1)合法合规原则数据资产入表应遵循合法合规原则，企业在将数据资产入表时，需要遵守相关法律法规和企业会计准则，确保数据的合法性、真实性、完整性和安全性。具体内容如图1-5所示。敷据内容合法合规：企业存储数据的内容需真实,合法、合规.不得存储法律法规不允许采集或存储的违法数据，如，企业私自存储未依法获取授权的国军机密数据、商业秘密寻数据处理合规：企蚣处与为不违反国索法律相关规定合法、正当、必要原则数据交易合规：遵摊J(1.f1«/t96%黯现T.m*2fr>数据核算合规I数据要遵循企业数据资源理智忏规定相关要求数据安全合规，企业采取必要的技术和管理措施，保障数据的安全性和保需性，防止数据泄露、丢失或稹滥用图1-5合法合规原则内容（2）遒慎性原则企业在将数据资源纳入财务报表时，需要根据企业会计准则的规定进行判断，并确保其其实性、完整性和可靠性。同时，需要事先规划，结合有效的数据资源治理和管理，配套建立统一合理的数据资源成本归集和分搪机制，通过数据血缘I分析能力，明确数据资产化过程中所占用的企业资源，形成准确的数据血缘图谱。数据资产人表遒防财务报表“粉饰”，不能造成资产膨胀和“泡沫”.<3）商业秘密保护原则£暂行规定综合考虑信息需求、成本效益和商业秘密保护等内容，提出自愿披露的方式。在自愿披露时，企业应主动按照企业会计准则和暂行规定的数据资源披露要求，持续加强企业信息主动披露工作，以达到全面反映数据资源对企业财务状况和经营成果的影响。同时，企业还应考虑到，在自愿公开数据资源的情况下，有效保护商业机密，防止因信息公开导致的商业损失.此外，必须在法律允许范围内进行，加强国家涉密经济数据保密管理，确保机密'数据Ik标是指数据的全生命牌期中,数据从产生、处理、加工、也介、流转到最终消亡，款粼之同自然形成一种关系.其记录了Ji据产生的链路关系，这些关系与人类的山燎关系比较相烈,所以被成为数据如燎关系.信息的保密性与安全性。1.4.2 数据资产入表的参与主体对于企业来说，数据资产入表是企业项重要战略工作，具体实施需要内部数据部门、IT部门、财务部门利业务部门的共同参与；同时,也需耍外部单位的协同参与。<1）企业内部参与部门企业进行数据资产入表工作时内部需要参与的部门主要有：决策机构：主要为董事会：数据部门：专门开展数据资产管理：财务部门：完成入表、数据资产金融化：IT部门：推动数据产品开发：业务部门：数据作为无形资产或存货对外销生。<2）企业外部参与机构企业进行数据资产入表工作时外部需要参与的机构主要有：数据交易机构：数据资产入表时，数据交易机构（即“数据交易中心”）为数据提供方、数据接受方提供交易渠道，是专门负贡组织、协调和管理数据资产交易的机构。负货完成数据“三权”（数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权）确权及交易撮合。数据产品能上架交易机构进行交易，一定程度上意味着数据已合规。数据治理机构（数据商）：完成数据治理及质量评估，数据业务及产品开发，快速输出数据产品。律师事务所：从数据权属和法律属性完成合规评估与审查，确保业务不触碰法律红线。会计师事务所：协助企业从财务角度完成入表的全流程，确保入表方式正确，符合审计要求。数据资产评估机构：在数据资产价值评估时，负费制定数据资产评估标准和方法，进行数据资产评估定价。银行等金融机构：在数据资源变现时，提供融资渠道，激活数据要素价值，实现数据资产金融化。如，为企业提供数据资产质押业务。科研院校：提供数据要素规划与设计，推进数据资产入表研究，参与全流程的数据资产入表政策咨询和个性化案例服务工作。1.4.3 数据资产入表的流程路线为促进数据资产入表规范，本指引提出内外部协同的企业数据资产入表全潦程，具体路线见图1-6.主要分为企业数据资源/资产管理、登记确权、数据流通交易及金融化、会计核算处理。图1-6内外部协同的企业数据资产入表全流程路线图企业敷裁费产入表作指引第2章数据治理2.1 数据溯源2.1.1 数据溯源概述数据溯源（DataProvenance）是一个新兴的研究领域，其核心思想是追踪数据的历史变化，以便理解数据的来源、演化过程以及可能发生的风险。数据溯源旨在通过追踪数据的路径，还原其历史状态和演变过程，达成对数据历史档案的追溯。2.1.2 数据溯源模至数据溯源模型是数据溯源的核心技术，为数据溯源确定了初步的步.骤和基本思路。从数据溯源信息管理的视角，提出了异构数据的溯源概念，即用横轴衣示时间（t）、纵轴表示过程（p）、z轴表示数据的异构分布特征。将数据溯源信息保存到不同的数据库中，形成携带溯源信息的异构数据库，通过数据库接口以及数据转换工具汇聚成目标数据库。2.1.3 数据溯源方法数据溯源的主要方法有标注法、反向查询法和双向指针追踪法。<1）标注法：通常涉及在数据源中添加特定的标识符或标记，以便在后续的数据处理过程中跟踪数据的来源和流动。这种方法的优点是简单易行,缺点是会引入额外的熨杂性和开销“（2）反向杳询法：依赖于在数据处理过程中保留的元数据或审计信息，以便在需要时回溯到数据源，这种方法的优点是可以提供更细粒度的跟踪能力，缺点是需要更多的存储空间和处理资源。<3）双向指针追踪法：适用于特定的数据库中，其基本思想是使用两个指针，一个指针用于向前追踪，另一个指针用于向后追踪，通过比较两个指针的值来确定数据的起源和流向。在实际应用中，双向指针追踪法通常与其他方法结合使用，以提高追踪的准询性和效率。2.1.4 应用技巧< 1）数据标签：在数据处理过程中，可以对数据进行标签，方便后续的数据溯源。（2）数据加密：在数据传输和存储过程中,对数据进行加密处理,可以防止数据被篡改或窃取，从而保护数据的完整性和安全性。< 3）威胁情报平台：获取到更多的溯源信息，如攻击者的IP地址、地理位置、社交账号信息等。（4）逆向分析和网络行为分析：在对恶意样本分析过程中通常需要关注：恶意样本中是谁发动攻击、攻击的目的是什么、恶意样本的作者是谁、采用r哪些攻击技术、攻击的实现流程是怎样的。< 5）同源分析、家族溯源、作者溯源：针对恶意样本的溯源分析可以从同源分析、家族溯源、作者溯源这三方面作为突破点进行分析。2.2 数据权属2.2.1 数据权属概述数据权属，也被称为数据产权，是指对数据的所有权、使用权、收益权等一系列权利的总称。数据权属问题的核心是通过分析不同来源的数据，梳理各数据主体之间错嫁复杂的权利关系，通过法律制度等方式碑定数据产权的归属。2.2.2 影响数据权属因素<1）数据的来源：数据的来源决定了数据的权属。<2）数据的性质：数据的性质影响其权属。<3）数据的使用情况：数据的使用情况影响其权属。（4）法律法规：法律法规对数据权属有着重要的影响。（5）数据的非排他性：数据的非排他性使得数据的权属更加宛杂。由于数据在使用中不会消耗，多人可以使用同一份数据，这就增加了数据权属的确定性难度。（6）数据的虚拟性、非稀缺性、易豆制性等特性：这些特性对传统经济理论、对生产要素的解糅、生产要素促进经济增长的机理、以及不同主体对数据要素的处理方式等方面，都提出了全新的挑战，只有对数据的特性全面了解、准确把握，才能建立能真正落地实施、具有可操作性的数据要素基础制度。2.2.3 解决数据权属方案（I）明确数据权属利益：司法领域通过适用竞争法，保护企业数据权属利益，形成数据领域的正向市场激励。<2）构建数据产权制度：中共中央国务院正式印发£关于构建数据基础制企业致产入表作指引度更好发挥数据要素作用的意见，创造性地提出资源持有权、加工使用权和产品经营权“三权分置”的中国特色数据产权制度框架，并强调研究数据产权登记新方式。(3)区块链解决方案：区块链技术可以帮助解决数据的所有权、使用权、隐私权等问题，从而更好地管理和利用数据。<4)数据分类分级管理：在数据分类分级管理的基础上，完善数据确权相关立法，并通过实践，探索出具有普适性的确权规则。(5)合同约定与授权机制设计:前述方案涉及顶层制度设计、新技术手段的采用和实施方法论,而在现阶段立法体系与制度建设尚处于探索阶段，企业数据治理成熟度较为初级并参差不齐的当下，可以通过合同约定以及授权同意机制来构建具体场及下的数据权属关系.2.3 数据质量GB-T36073-2018£数据管理能力成熟度评估模型B(DataManagementCapabi1.ityMaturityssessn>entM<x1.e1.简称:DCMM)将数据质量定义为数据管理的八大能力域之一。数据质量(DQ)是“既指与数据有关的特征，也指用于衡量或改进数据质量的过程，见图2“所示。«an物三，修；WII»住IRXMIIIII数据版检壹数据过程质依据渍分析数据质提开HUiniI.个量-，asIIwowXMKtKM««««!图2数据质量2.3.1 数据质宛需求数据质量需求通常涉及到数据的准确性、完整性、一致性、及时性、有效性和唯一性等方面的表现。这些需求是由企业或组织对数据处理和分析的具体要求决定的。具体来说，数据侦星需求可以分为以下儿个方面：<1）准确性：数据必须准确地反映实际发生的业务，任何业务操作的数据都没有被遗漏，数据存在各种约束条件，这种约束条件不能自相矛盾。<2）完整性：数据必须完全，不能有缺失，任何业务操作的数据都不能被遗漏。（3）一致性：数据在整个系统中必须保持一致，不能出现不一致的情况。（4）及时性：指及时记录和传递相关数据，满足业务对信息获取的时间耍求。<5）有效性：指数据的值、格式和展现形式符合数据定义和业务定义的要求。（6）唯一性：指同一数据只能有唯一的标识符。此外，数据质量需求还包括数据的过程质量，即数据的使用过程符合标准规范，比如数据存储：数据是否被安全的存储到了合适的介J贞上，能够保证数据不受外来因素的破坏。数据痂量需求的满足与否直接关系到数据分析的准确性和可靠性，以及业务决策的正确性。因此，数据质量需求的明确和满足，对于企业的运营、规划和决策至关至要。1.1.2 数据质量检自数据质量检查是一种评估和提升数据质量的过程，涉及到对数据的准确性、完整性、一致性、及时性、有效性、唯一性等各个方面的检查，以便于数据的有效利用和决策的准确性。此外，数据质量检杳也是数据质量管理的方法和手段，包括数据从获取、计划、共享、存储、应用、维护、消亡生命周期的每个阶段里引发的各类数据质量缺陷，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动。1.1.3 数据质燧分析数据质量分析是从数据本身、数据约束关系和数据过程等方面评估数据质量，以及从业务需求、数据质量维度和数据质量规则等方面提高数据质量的过程。数据质量分析的目的是为了找出数据中存在的问题，然后采取相应的措施进行修豆，以提高数据的质收。1.1.4 数据质证提升数据侦量存在问题，就需要采取相应的措施进行改进.主要包括数据清洗、数据标准化、数据转换等操作，以消除数据中的错误和不一致，提高数据的明S1.提升数据质量的方法主要包括以下几个方面：< 1）数据质M管理：数据质M管理主要解决“数据质量现状如何，谯来改进，如何提高，怎样考核”的问题。在关系型数据库时代，做数据治理最主要的目的是提升数据质量，让报表、分析、应用更加准确。< 2）数据质量提升的六个维度：数据质量最关键的6个维度包括：准确性、完整性、一致性、及时性、有效性、唯一性。< 3）引入工具和规则：通过引入一些工具和规则解决大多数的质量问题，也可以引入个复杂的系统工程来提升数据侦量。（4）自上而下的业务驱动：数据痂量问题是由业务驱动的，自上而下的业务驱动将更为有效,确保数据正确的主耍理由是确保业务成果得到满足。< 5）产品思维：数据质量应该采用相同的产品管理原则来处理。数据生产者应发布一份“数据合同”，列出承诺消费者的实现数据质量特性标准。（6）数据清洗：是对数据进行重新审查和校验的过程,旨在则除重匆信息、纠正错误，并确保数据的一致性主要包括不完整数据、错误数据和重到数据这三大类。提升数据质量需要综合运用各种方法，包括数据质量管理、数据质量提升的六个维度、引入工具和规则、自上而卜的业务驱动、产品思维以及数据清洗等。同时，也需要根据实际情况灵活选择和调整方法，以达到最优的数据质员提升效果。2.4 治理方案数据治理旨在提高数据质量、促进数据一致性和集成、加强数据安全和隐私保护、支持合规性和风险管理、提升决策效能，以及提升数据资产的价值。通过有效的数据治理方案实施，组织实现更好地管理和保护数据资产，实现数据驱动决策和业务创新的目标。2.4.1 治理组织<1）数据治理组织概述数据治理组织是负贵管理和优化企业数据治理流程的专门机构，主要职成是确保数据的质量、安全性和可用性，以最大化数据的价值。<2）数据治理组织的组成部分由以下三部分组成，见图2-2所示。JMKftaSpo«sor1.0e®3!M图2-2数据治理的组成数据治理