数据资产变现案例

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企业数据资产会计处理研究——以科大讯飞为例

【摘要】随着信息化、大数据时代的来临，数据资源已经得到越来越多企业的认可，并已成为企业越来越重要的战略性资源。

作为一种特殊的新型稀缺经济资源，数据资源蕴含了巨大的社会价值，能够为企业创造出可观的经济效益。

《企业数据资源相关会计处理暂行规定》自2024年1月1日起施行。

对企业数据资产的确认、计量以及信息披露方式进行规范。

文章在明确会计处理难点的基础上，结合案例详细探讨数据资产确认、计量及信息披露方法，并从法律法规完善、市场监督强化、披露框架完善三个层面总结带来的启示。

【关键词】信息披露；会计计量；会计确认；数据资产【中图分类号】F231.4一、引言现阶段数据资产没有形成一个权威的定义，不同学者往往根据自身理解给出不同解释。

数据资产的实质是预期能为企业带来经济利益的一切非结构化和结构化的可计量可读取的数据资源，其通常是由特定主体合法拥有或控制，并能持续发挥作用。

其中，非结构化数据指的是网页、文本、音频、视频、图片等，结构化数据指的是以数字形式存在的传统意义上的数据。

数据资产既具有无形资产的一般属性，又具有收益不确定性、累积增值性、时效性、表外性、价值密度差异性等特殊性。

区别于其他类型资产，数据资产能够凭借较小的空间、海量的信息等优点成为了企业最为重要的资产[1]。

企业数据资产来源主要涉及以下两个方面内容：其一，通过自身产品平台收集取得的用户应用数据，其是数据来源的主要方式；其二，通过合法途径从其他公司或交易平台取得的数据资产。

会计处理的不准确在很大程度上阻碍了企业价值的真实反映，从而影响到报表使用者以及决策者的判断。

如何对企业数据资产进行会计处理逐渐成为企业决策者关心的重要问题。

因此，本文结合现行会计准则要求，详细探讨案例企业数据资产的会计确认、会计计量及信息披露方法，并从多个方面思考带来的启示，以期为企业数据资产会计处理研究提供参考和借鉴。

二、企业数据资产会计处理难点分析随着企业相关会计业务的数量和种类的逐渐增多，其在企业的价值增长发挥的作用越来越明显。

数字资产评估案例

数字资产评估案例一、案例背景。

咱就说现在这个互联网时代啊，网红那可是相当的火爆。

有这么一个小网红，叫小美，她主要是在短视频平台上分享美妆教程和生活小趣事。

她的账号经过几年的运营，积累了不少粉丝，也吸引了一些品牌的关注。

但是呢，小美想把自己的账号价值量化一下，不管是以后想找合作伙伴，还是有可能把账号转手卖掉，心里都得有个数儿不是？这就需要进行数字资产评估啦。

二、评估过程。

1. 粉丝数量与质量分析。

首先看粉丝数量，小美有50万粉丝呢。

这数字看起来还挺可观的，但咱得深挖一下。

这50万粉丝里，有一部分是所谓的“僵尸粉”，就是那些不怎么活跃，可能是通过一些不正当手段刷出来的粉丝。

经过一番调查和数据分析，发现大概有5万是僵尸粉，那有效的粉丝就是45万。

再看粉丝质量，这里面有30%的粉丝是那种超级活跃的，每次小美发视频，他们都会点赞、评论和分享。

而且这些粉丝主要是年轻女性，年龄在18 35岁之间，这个年龄段正是消费美妆产品的主力军。

这就像是有一群忠实的小跟班，小美推荐啥，她们都很可能会去关注或者购买。

2. 内容价值评估。

从内容的独特性来说，小美有自己的风格。

她不像有些网红只是简单地模仿别人，她会在美妆教程里加入自己的小创意，比如用一些日常用品来打造独特的化妆效果。

这在美妆类短视频里可不多见，就像在一堆普通的石头里发现了宝石一样。

3. 商业合作与变现能力。

在商业合作方面，小美已经和几个小品牌合作过。

她之前为一个小众的口红品牌做推广，那效果杠杠的。

这个品牌在她推广后的一个月内，销售额比之前增长了20%。

而且小美还有不少品牌主动来找她谈合作，只是她之前因为精力有限，没有全都接。

从变现渠道来看，除了品牌推广，小美还可以通过平台的广告分成赚钱。

根据平台的算法，她每个月靠广告分成就能有个2000块左右。

如果她能再接几个大的品牌合作，那收入肯定能翻好几番呢。

三、评估结果。

1. 基于粉丝价值。

那45万有效粉丝，尤其是其中30%超级活跃的粉丝，这可都是潜在的购买力啊。

数据资产融资产生背景、案例及发展建议研究

数据资产融资产生背景、案例及发展建议研究
张伟男;战宏杰
【期刊名称】《北方金融》
【年(卷),期】2024()4
【摘要】2024年1月1日起,财政部制定印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行,数据作为资产正式“入表”。

作为一项新的知识产权金融服务,数据资产融资是以企业合法取得登记证书的数据作为授信或质押的一种融资方式,是实现数据资产化的全新探索,尤其对于广大科技创新企业,将数据资产融资变现,既能拓展融资渠道,又能增加经营效益。

同时推进数据资产融资也是落实中央金融工作会议“把更多金融资源用于促进科技创新、先进制造、绿色发展和中小微企业”部署的具体举措。

本文在介绍国内数据资产融资产生背景及相关案例的基础上,分析目前数据资产融资特点及存在的问题,提出相关发展建议,以期为做好科技金融、数字金融等“五篇大文章”,落实好加大力度支持科技型企业融资行动方案提供有价值的参考。

【总页数】3页(P110-112)
【作者】张伟男;战宏杰
【作者单位】中国人民银行赤峰市分行
【正文语种】中文
【中图分类】F425;F832.5
【相关文献】
1.金融工具之金融资产减值研究——基于IASB和FASB有关金融资产减值的联合建议的补充文件
2.金融工具之金融资产减值研究—基于工ASB和FASB有关金融资产减值的联合建议的补充文件
3.征信系统应用对中小企业融资产生的影响及政策建议
4.农民资产托管融资制度创新的理论解析——基于浙江瓯海农民资产托管融资的案例研究
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上海数据交易所《数据资产入表及估值实践与操作指南》

上海数据交易所《数据资产入表及估值实践与操作指南》一、引言随着数据资产的重要性日益凸显，如何管理、评估和交易数据资产已成为业界关注的焦点。

上海数据交易所《数据资产入表及估值实践与操作指南》旨在为读者提供有关数据资产管理的全面指导，帮助企业更好地理解和应用数据资产的价值。

本指南将围绕数据资产的特性、入表流程、估值方法以及操作实践展开，为读者提供切实可行的解决方案。

二、数据资产的特性数据资产具有无形性、可复制性、价值不确定性等特点。

首先，数据资产存在于电子设备或其他存储介质中，表现为一种无形的资产。

其次，由于数据的可复制性，使其可以在不同的用途和场景下被反复使用。

然而，由于数据的质量、来源、使用方式等因素，数据资产的价值也存在一定的不确定性。

三、数据资产的入表流程1. 确定数据资产的范围和分类：首先，企业需要明确数据资产的种类和范围，以便进行后续的管理和评估。

2. 申请数据资产登记：企业需向相关部门提交数据资产登记申请，包括数据资产的描述、来源、用途等。

3. 审核与批准：相关部门将对数据进行审核，确保数据的合规性和真实性。

审核通过后，数据资产将正式入表。

4. 建立数据资产管理机制：根据数据资产的特性，企业需要建立相应的管理机制，包括数据保护、使用规范、更新与维护等。

四、数据资产的估值方法1. 成本法：以数据的采集、存储、处理等成本作为估值基础。

2. 市场法：通过对比类似数据资产的市场价格，确定数据的价值。

3. 收益法：以数据未来的预期收益作为估值依据，考虑数据的变现能力。

企业在实际操作中，可根据数据资产的特点和需求，综合运用上述方法进行估值。

同时，应考虑市场环境、技术发展等因素对数据资产价值的影响。

五、操作实践与案例分析1. 数据资产的分类与管理：某互联网公司需要对海量数据进行分类和管理，以确保数据的完整性和安全性。

经过分析，公司将数据分为结构化、半结构化和非结构化三种类型，并采用不同的管理策略。

结构化数据注重备份和恢复，半结构化和非结构化数据则采用云存储和备份相结合的方式，以提高效率。

美多公司固定资产更新案例分析

美多公司固定资产更新案例关于一个经营良好的公司来讲，时常关注市场上显现的新的投资机遇是必需的。

美多印刷公司的治理者们正在考虑一个设备更新方案，他们打算购买新型高效的激光印刷机来替代此刻利用的设备。

此刻利用的设备的账面净值为220万元，若是不替换的话，还能够利用10年。

购买激光印刷机的本钱是130万元，估量利用年限一样是10年。

利用激光印刷性能够降低公司的营运本钱，增加公司的营业收入，从而增加每一年的现金流量。

苏同是美多公司的会计主任，编制了表1，给出了利用激光印刷机对每一年收益和现金流量估量阻碍。

表1唐刚是美多印刷公司的一名董事，提出了自己的观点：“这些估量数字看上去不错，但此刻问题是要利用新的激光印刷机，咱们就得出售此刻利用的旧设备，咱们是不是应考虑一下公司因此而蒙受的损失呢？既然此刻发明了激光印刷机，我疑心咱们的旧设备能卖上多少钱。

”为了回答唐刚的质疑，苏同又给出了以下资料，来讲明出售现存的旧设备可能会发生的损失。

现存旧设备的账面价值 2200000估量市场价钱（扣除清理费用的净值） 200000缴纳所得税前估量出售损失 2000000作为损失抵减今年度所得税（40%） 800000出售现有设备的净损失（考虑节税后） 1200000唐刚以为，激光印刷机的本钱是130万元，加上这120万元的损失，那么，若是咱们要利用新设备就得投入250万元。

130万元的本钱咱们还能够同意，但250万元不管如何也不行。

一．固定资产更新决策不同于一样的决策。

固定资产更新后可能回提高企业的生产能力，增加企业的现金流入；也可能并非改变企业的生产能力，但会节约企业的付现本钱；同时，所得税因素的存在，也会给更新决策的现金流量的估量带来必然的阻碍。

在分析固定资产更新决策的现金流量时，应注意以下几个问题（一）更新决策的“沉没本钱”问题。

不管是旧固定资产仍是可能取代它的新固定资产，都要着重考虑其以后的有关数据，过去发生的“沉没本钱”可不予考虑。

数据资产化创新实践案例

数据资产化创新实践案例
1. 互联网公司的用户数据资产化：以阿里巴巴为例，通过淘宝、天猫、支付宝等平台收集大量用户数据，通过数据分析和挖掘，将用户行为、购买偏好等信息转化为商业价值。

通过数据资产化，阿里巴巴可以为广告商提供精准的广告投放服务，为商家提供个性化的推荐和营销策略，实现数据的商业化变现。

2. 银行的金融数据资产化：以招商银行为例，通过对客户的金融交易数据进行分析和挖掘，可以为客户提供个性化的金融产品推荐和服务。

通过数据资产化，招商银行可以优化风险管理模型，提高贷款审批效率，实现风险控制和利润最大化的平衡。

3. 医疗健康数据资产化：以健康云为例，通过收集和分析用户的健康数据，如体征、疾病病史等信息，可以为用户提供个性化的健康管理方案和医疗服务。

同时，医疗健康数据的资产化也可以为医疗机构和科研机构提供宝贵的研究数据，促进医疗科技的创新和发展。

4. 物流数据资产化：以顺丰速运为例，通过收集和分析物流数据，如运输路径、运输时间等信息，可以提高物流运输效率，降低成本，提供更加可靠和高效的物流服务。

同时，物流数据的资产化也可以为供应链管理提供重要的参考，优化供应链的各个环节，提升整体供应链的效益。

5. 城市交通数据资产化：以滴滴出行为例，通过收集和分析用户的
出行数据，如出行时间、路线等信息，可以提供更加精准和高效的出行服务。

同时，城市交通数据的资产化也可以为城市规划和交通管理部门提供重要的决策支持，优化城市交通布局，缓解交通拥堵问题。

数据资产的价值变现

强化数据质量治理
企业需要制定严格的数据质量治理标准，确保数据的准确性、完整性和可靠性。
提升数据分析能力
通过培训和招聘具有数据分析专业背景的人才，提高企业的数据分析能力。
引入先进的数据技术
积极引入大数据、人工智能等先进的数据技术，提升数据处理和分析的效率和精度。
创新数据产品和服务模式
挖掘数据价值
数据质量与完整性
数据清洗
建立数据清洗和校验机制，去除无效、错误和重复的数据，提高数据质量。
数据完整性
确保数据的准确性和完整性，通过数据校验和审核机制，防止数据在采集、存储和使用过程中出现错误或缺失。
数据标准化与可重复性
数据标准化
采用统一的数据格式和标准，提高数据的可读性和可理解性，便于后续的数据分析和应用。
个性化治疗
根据患者的基因、生活习惯等数据，为患者提供个性化的治疗方案。
电商领域
精准营销
通过对用户购买行为、喜好等数据进行深入挖掘和分析，为电商平台提供
精准的营销策略和推广手段。
价格策略
运用数据资产对商品价格、竞争对手的售价等进行实时监测和分析，制定
合理的价格策略。
供应链优化
通过对销售数据、库存数据等进行分析，优化库存管理，降低库存成本。
建立数据战略和愿景
01
明确数据战略目标
企业应制定具有前瞻性的数据战略，明确数据资产价值变现的目标和方向。
02
制定数据愿景规划
企业需要制定长期的数据愿景规划，以指导数据资产的管理和价值实现。
03
建立数据治理委员会
企业应建立专门的数据治理委员会，负责制定和监督执行数据战略和愿景规划。
提升数据管理和分析能力

数据资产管理实践白皮书(6.0版)

数据资产管理实践白皮书（6.0版）日前，《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》正式发布。

白皮书是大数据技术标准推进委员会在数据资产管理领域的系列研究报告，从2017年开始已连续6年发布，成为了国内数据资产管理的“风向标”。

《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》在《数据资产管理实践白皮书（5.0版）》的基础上，结合2022年数据资产管理领域政策和行业动向，持续跟踪各行业典型方法和实践案例，更新了数据资产管理的理念和方法，对数据资产管理领域的发展现状和趋势进行了总结，有助于企业了解自身所处的发展阶段，更好的拟定下一步建设思路。

目前，数据是资产已成为共识，数据资产管理理论框架日趋成熟，越来越多的企业开展数据资产管理工作，推动企业数字化转型。

但是与此同时，我们也应认识到多数企业仍停留在数据资产管理发展初期，仍然面临数据资产管理内驱力不足、数据资产管理与业务发展存在割裂、数据资产难于持续运营等问题。

为指导企业解决以上问题，本白皮书总结了数据资产管理活动职能的核心理念与实践要点，提出了战略规划、组织架构、制度体系、平台工具、长效机制五大数据资产管理保障措施，提倡企业体系化开展数据资产管理工作，提升数据资源化效率，创新数据资产化模式，引导企业充分融入数据要素市场发展，加速数据资产价值释放。

什么是数据资产？数据资产（Data Asset）是指由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。

要对数据进行主动管理并形成有效控制。

在组织中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为组织产生价值的数据，数据资产的形成需本白皮书是从数据价值性视角出发定义数据资产，涉及主体包括政府机构与企业事业单位（重点讨论企业），并不严格区分数据资产的经济效益和社会效益。

此外，由于数据资产具有传统资产所不具备的其它特征，因此，其价值的评估和计量并不完全遵从既有的会计、经济相关准则与标准，仍需要结合实践经验进行不断的探索和创新。

以数据资产入表为抓手,推动数据资产化

以数据资产入表为抓手，推动数据资产化数据资产是指企业所拥有的所有数据，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。

随着信息技术的迅猛发展，数据在企业中扮演着愈发重要的角色，企业也越来越重视数据资产的管理与运营。

数据资产入表，即将数据资产转化为数据库表的形式，有助于提高数据的管理和利用效率，推动数据资产的价值最大化。

一、数据资产入表的意义数据资产入表是将各种数据资产以数据库表的形式整合存储，具有如下意义：1. 数据集中管理：通过将数据资产入表，可以实现数据的统一管理和维护，避免数据的分散和重复存储，提高数据的质量和一致性。

2. 数据共享与交换：将数据资产入表后，可以方便数据的共享和交换，不同部门和业务之间可以更加高效地获取和利用数据，促进协同工作。

3. 数据安全保障：通过数据资产入表，可以建立完善的权限控制和数据加密机制，保障数据的安全性和隐私性，降低数据泄露和风险。

4. 数据分析与挖掘：入表后的数据更易于进行数据分析和挖掘，有助于发现数据间的联系和规律，为企业提供决策支持和业务优化。

5. 数据资产化：数据资产入表是数据资产实现价值的关键一步，可以让数据以更加标准化和规范化的方式存在，便于进行数据资产的价值评估和管理。

二、数据资产入表的流程数据资产入表的流程一般包括以下几个步骤：1. 确定数据资产：首先需要对企业所有的数据资产进行全面梳理和分析，明确哪些数据需要进行入表处理，包括结构化数据、非结构化数据等。

2. 数据清洗与整理：对选定的数据资产进行清洗和整理，消除数据中的错误、冗余和不一致性，确保数据的准确性和完整性。

3. 数据建模与设计：根据数据资产的特点和需求，进行数据库表的建模和设计，确定数据表的字段、数据类型、关系等，保证数据表的合理性和实用性。

4. 数据导入与验证：将整理好的数据资产导入到数据库表中，进行数据的验证和校验，确保数据的正确性和一致性，同时进行备份和恢复处理。

5. 数据访问与应用：建立数据访问接口和应用系统，方便用户对数据进行查询、分析、报表等操作，实现数据资产的有效利用和应用。

基于财务视角的数据资产化重点与难点研究

基于财务视角的数据资产化重点与难点研究1. 引言1.1 背景介绍数据资产化是当今经济社会发展的重要趋势之一，随着数字化时代的到来，数据已经成为企业最重要的资产之一。

在财务领域，数据资产化的意义更为突出。

财务数据作为企业运营管理的基础，对企业的财务稳健性和发展战略起着至关重要的作用。

在实践中，许多企业在财务视角下对数据资产化的重要性认识不足，导致数据资产的管理和利用存在种种困难与挑战。

背景介绍部分旨在对财务视角下数据资产化的现状和问题进行简要概述，引出本文的研究目的和意义。

当前，随着大数据、人工智能等新技术的快速崛起，如何有效地将数据转化为企业的核心竞争力和价值成为企业发展的关键课题。

本文将着重探讨在财务视角下数据资产化的重点和难点，并提出有效的解决建议，以案例分析作为论证，旨在为企业在进行数据资产化过程中提供有益的参考和指导。

【字数：203】1.2 研究意义数据资产化在当前数字化时代具有重要的意义。

数据资产化可以帮助企业更好地管理和利用数据资源，提高数据资产的价值和效益。

数据资产化可以为企业提供更精准的数据支持，提升决策的准确性和效率。

数据资产化可以促进企业的数字化转型和创新发展，提高企业的竞争力和可持续发展能力。

通过基于财务视角的数据资产化研究，可以深入探讨如何最大化数据资产的价值，提升企业的综合竞争力，推动企业的可持续发展。

研究财务视角下数据资产化的意义还可以为企业提供宝贵的参考和指导，帮助企业更好地制定和实施数据资产化战略，推动企业在数字化时代的快速发展和持续创新。

【输出结束】.1.3 研究目的本研究旨在探讨基于财务视角的数据资产化的重点与难点，通过对财务视角下数据资产化的定义、重点和难点进行深入分析，旨在为企业在数据资产化过程中提供有针对性的建议和解决方案。

具体目的包括：1. 确定财务视角下数据资产化的关键概念和框架，为后续研究提供理论基础；2. 分析财务视角下数据资产化的重点，揭示数据在财务领域中的重要价值和作用；3. 探讨财务视角下数据资产化的难点及挑战，并提出解决方案；4. 通过案例分析，深入了解不同行业和企业在财务视角下的数据资产化实践，从中总结经验和教训；5. 最终总结研究结论，强调研究的意义和展望，为企业未来的数据资产化战略制定和实施提供参考。

流动比率分析实例

易损性 (Vulnerability) 流动比率指标不考虑不同企业因流动资产构成不同导致流动性
存在差异这个事实，而速动比率则武断地将存货判定为“不易变现” 资产、将应收账款武断地判定为“易变现”资产。这两个问题（以及后面讲到的其它问题）使这两个指标难以准确客观地反映企业真实的短期偿债能力。易损性指标对这两个指标都做了改进，因此可以更好地用于分析和判断企业地短期偿债能力，可惜这个指标在多数财务教
元，表面看来有问题；（ 2）每 1 元流动资产因其周转率为 5，可变现 1*5=5 元；
（ 3）每 1 元流动资产还可借入（变现） 4 元的银行贷款；（ 4）两者相加意味着每 1 元流动资产可变现 4+5=9 元；（ 5）0.8 流动资产可变现 0.8*9=7.2 元；（ 6）流动负债周转率为 5 表明，1 元流动负债在同期（1 年或超
动负债周转率 =4（次）。计算结果表明，只要企业的流动负债周转率不高于 4，那么，在流动比率为 0.8 的情况下，无论销售毛利率和存货比重如何， A 公司的真实流动比率亦可保持在等于或大于 1 的水平上，因而不至于产生短期偿债能力或流动性不足的问题。本案例假设企业的流动负债周转率低于流动资产周转率（资产变
由此亦可知，易损性指标越低越好。为更清楚地理解其含义，可以设想以下三种情形。
易损性 =0。这意味着企业用易变现的流动资产恰好偿付其全
部的流动负债，因此没有必要变现那些不易变现的流动资产。易损性 =100%。这一情形表明，企业在用全部易变现流动资产偿付短期负债后，仍需将其全部不易变现的流动资产全部变现——并且是在不遭受损失的情况下变现，才可恰好偿付余下的流动负债。其实这已经暗示了短期偿债能力不足，因为难以做到在不遭受损失的情况下变现不易变现的流动资产。易损性 =25%。这意味着在所有不易变现的资产（很可能包括部分存货和部分应收账款）中，必须变现其中的 1/4 ，才能偿付余下的全部流动负债。当易变现资产为零时，企业只能只好全部用不易变现的流动资产偿还流动负债，这时易损性的数值最大——最糟糕！理论上，易损性指标值小于零（负值）或等于零才可接受。

数据资产变现思路与方法

数据资产变现思路与方法嘿，咱今儿就来聊聊数据资产变现这档子事儿！你说数据就像啥呀，就像一座埋在地下的宝藏，就等咱去挖掘呢！你想想看啊，咱每天在网上留下那么多足迹，这些可都是有价值的数据呀！那怎么把这些数据变成实实在在的钱呢？先来说说最简单的，咱可以把一些整理好的数据卖给有需要的企业呀！比如说某些电商平台，他们肯定对消费者的购买喜好数据感兴趣呀，咱要是能提供这些，那不就能换钱啦？这就好比咱有一堆好吃的，有人正好饿着，咱就把好吃的卖给他们，各取所需嘛！还有啊，咱可以利用数据来搞个性化推荐呢！就像你喜欢看电影，那咱根据你的观影历史给你推荐更适合你的电影，这多贴心呀！企业也愿意为这样的服务付费呢，这不就把数据变现啦？这就好像你有个懂你的朋友，总能给你推荐最适合你的东西，多棒呀！再举个例子，咱可以通过数据来优化产品或服务呀！发现用户的痛点，然后针对性地去改进，这样产品或服务更受欢迎了，钱不就滚滚来了嘛！这就如同给一件衣服打补丁，让它变得更完美，更吸引人。

咱可不能小瞧了这些数据，它们就像一个个小精灵，只要咱用对了方法，就能让它们变出金子来！你说是不是很神奇？而且这还只是一部分方法呢，还有很多很多的路可以走。

比如说搞数据分析咨询，给那些不懂数据的企业出谋划策，告诉他们怎么利用数据来发展业务。

这就像是一个军师，给将军出点子打胜仗一样！或者搞数据驱动的营销活动，精准地找到目标客户，让推广效果大大提升。

这不就像射箭，一下就射中靶心啦！但是咱得注意哦，数据可不是随便用的，得合法合规呀！不能乱来，不然可就麻烦啦！就像走路得走正道，不能走歪路一样。

总之呢，数据资产变现的路有很多条，只要咱开动脑筋，用心去发掘，肯定能找到适合自己的那一条。

别再让那些宝贵的数据躺在那里睡大觉啦，赶紧让它们活跃起来，为咱赚钱吧！怎么样，是不是感觉打开了一扇新的大门呀？赶紧行动起来吧！。

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析•作者：Cashcow•星期四, 四月11, 2013•大数据, 航空, 零售•暂无评论大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。

可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。

例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。

但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。

最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。

我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。

有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。

这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？这些质疑并非没有道理。

中国确实没有大数据的土壤。

“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。

很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。

财务报表分析报告案例分析

财务报表分析报告案例分析The document was prepared on January 2, 2021财务报表分析一、资产负债表分析（一）资产规模和资产结构分析从上表可以看出,公司本年的非流动资产的比重%远远低于流动资产比重%,说明该企业变现能力极强,企业的应变能力强,企业近期的经营风险不大.与上年相比,流动资产的比重,由%上升到%,非流动资产的比重由%下降到%,主要是由于公司分立,将公司原有的安盛购物广场、联营商场、旧物市场等非超市业态独立出去,报表结果显示企业的变现能力提高了.2、资产结构分析从上表可以看出,流动资产占总资产比重为%,非流动资产占总资产的比重为,%,说明企业灵活性较强,但底子比较薄弱,企业近期经营不存在风险,但长期经营风险较大.流动负债占总负债的比重为%,说明企业对短期资金的依赖性很强,企业近期偿债的压力较大.非流动资产的负债为%,说明企业在经营过程中对长期资金的依赖性也较强.企业的长期的偿债压力较大.流动比率=流动资产/流动负债速动比率=速动资产/流动负债现金比率=货币资金+交易性金融资产/流动负债1、营运资本分析营运资本越多,说明偿债越有保障企业的短期偿债能力越强.债权人收回债权的机率就越高.因此,营运资金的多少可以反映偿还短期债务的能力.对该企业而言,年初的营运资本为20014万元,年末营运资本为33272万元,表明企业短期偿债能力较强,短期不能偿债的风险较低,与年初数相比营运资本增加了13258万元,表明企业营运资本状况继续上升,进一步降低了不能偿债的风险.2、流动比率分析流动比率是评价企业偿债能力较为常用的比率.它可以衡量企业短期偿债能力的大小.对债权人来讲,此项比率越高越好,比率高说明偿还短期债务的能力就强,债权就有保障.对所有者来讲,此项比率不宜过高,比率过高说明企业的资金大量积压在持有的流动资产形态上,影响到企业生产经营过程中的高速运转,影响资金使用效率.若比率过低,说明偿还短期债务的能力低,影响企业筹资能力,势必影响生产经营活动顺利开展.当流动比率大于2时,说明企业的偿债能力比较强,当流动比率小于2时,说明企业的偿债能力比较弱,当流动比率等于1时,说明企业的偿债能力比较危险,当流动比率小于1时,说明企业的偿债能力非常困难.我公司,期初流动比率为,期末流动比率为,按一般公认标准来说,说明企业的偿债能力较强,且短期偿债能力较上年进一步增强.3、速动比率分析流动比率虽然可以用来评价流动资产总体的变现能力,但人们还希望,特别是短期债权人,希望获得比流动比率更进一步的有关变现能力的比率指标.这就是速动比率.通常认为正常的速动比率为1,低于1的速动比率被认为企业面临着很大的偿债风险.影响速度比率可信性的重要因素是应收帐款的变现能力.帐面上的应收帐款不一定都能变成现金,实际坏帐可能比计提的准备要多；因此评价速动比率应与应收账款周转率相结合.速动比率同流动比率一样,反映的是期末状况,不代表企业长期的债务状况.企业期初速动比率为,期末速动比率为,就公认标准来说,该企业的短期偿债能力是较强的.进一步分析我公司偿债能力较强的原因,可以看出：①公司货币资金占总资产的比例较高达%,公司货币资金占用过多会大大增加企业的机会成本.②企业应收款项占比过大,其中其他应收款占总资产的%,该请况可能会导致虽然速动比率合理,但企业仍然面临偿债困难的情况.4、现金率分析现金比率是速动资产扣除应收帐款后的余额.速动资产扣除应收帐款后计算出来的金额,最能反映企业直接偿付流动负债的能力.现金比率一般认为20%以上为好.但这一比率过高,就意味着企业流动负债未能得到合理运用,而现金类资产获利能力低,这类资产金额太高会导致企业机会成本增加.从上表中可以看出,期初现金比率为,期末现金比率为,比率远高于一般标准20%,说明企业直接偿付流动负债的能力较好,但流动资金没有得到了充分利用.三长期偿债能力指标分析产权比率=总负债/股东权益1、资产负债率资产负债率反映企业偿还债务的综合能力,如果这个比率越高,说明企业偿还债务的能力越差；反之,偿还债务的能力较强.一般认为,资产负债率的适宜水平是.对于经营风险比较高的企业,为减少财务风险,选择比较低的资产负债率；对于经营风险低的企业,为增加股东收益应选择比较高的资产负债率.我公司期末资产负债率为,期初资产负债率为,远超出适宜水平之间.数据显示企业处于资不抵债状态,说明该企业的偿债能力极弱,长期偿债压力大.2、产权比率产权比率不仅反映了由债务人提供的资本与所有者提供的资本的相对关系,而且反映了企业自有资金偿还全部债务的能力,因此它又是衡量企业负债经营是否安全的有利的重要指标.一般来说,这一比率越低,表明企业长期偿债能力越强,债权人权益保障程度越高,承担风险越小,一般认为这一比率在1,即在1以下,应该是有偿债能力的,但还应该结合企业具体情况加以分析.当企业的资产收益率大于负债成本率时,负债经营有利于提高资金收益率,获得额外的利润,这时的产权比率可以适当高些,产权比率高,是高风险、高报酬的财务结构；产权比率低,是低风险、低报酬的财务结构.我公司期末产权比率为,期初产权比率为,表明我公司负债大于总资产,债权人的权益得不到保障,属于高风险的财务结构.期末的产权比率由期初的上升到了,说明企业的长期偿债能力有所上升,但长期偿债能力任然极差.二、利润表分析,但是利润总额和净利润都是亏损的,由此这可以看出我公司是具备盈利能力的,但由于费用较大,导致公司亏损.占主营业务收入的比重为% ,比上年同期的% 增长了个百分点,主营业务税金及附加占主营业务收入的比重为% ,比上年同期的%降低了个百分点,销售费用占主营业务收入的比重增加了个百分点,但管理费用、财务费用占主营业务收入的比重都有所降低,两方面相抵的结果是营业利润占主营业务收入的比重降低了个百分点,由于本年实现投资收益1468万元,导致净利润占主营业务的比重比上年同期增加了个百分点.从以上的分析可以看出,本年净利润比上年同期亏损额度小,并不是由于企业经营状况好转导致的,相反本年的经营状况较上年有所恶化.虽然公司通过努力降低管理费用和财务费用的方式提高公司盈利水平,但对利润总额的影响不是很大.营业利润率=营业利润/营业收入销售利润率=利润总额/营业收入销售净利率=净利润/营业收入通过上表可知,我公司本年销售毛利率、营业利润率指标比上年同期降低了,这表明公司的获利能力降低了.公司获利能力降低主要是由于经营规模和利润空间缩减导致的.成本费用=主营业务成本+其他业务成本+营业费用+管理费用+财务费用利润=营业利润+投资收益+补贴收入+营业外收入-营业外支出成本费用利润率反映了公司成本费用和净利润之间的关系,我公司本年成本费用利润率比上年同期有所增长,表明公司耗费一定的成本费所得的收益增加不少,它直接反映出了我公司增收节支、增产节约效益,降低成本费用水平,以此提高了盈利水平.净资产收益率=税后利润/所有者权益公司资产净利率本年累计的比上年同期的增长了%,这表明公司的资产利用的效益变有所好转,利用资产创造的利润增加.在分析公司的盈利能力时,应重点分析公司的的净资产收益率,因为该指标是最具综合力的评价指标,其是被投资者最为关注的指标.但从公司的资产负债表可以看出,公司的股东权益已经为负数,分析净资产收益率已经没有任何意义.综合以上分析,可判断出公司现在的盈利能力极弱,随着行业内部竞争压力增大,利润空间呈下滑的趋势,公司先要生存下去只有做到①扩大经营规模,实现薄利多销,才能扭转亏损的趋势.②努力拓展其他业务,寻找新的经济增长点,否则企业会存在经营费用过高,发展后劲不足的风险.三、现金流量表分析1、流入结构分析在全部现金流入量中,经营活动所得现金占％,比上年同期下降%,投资活动所得现金占％,比上年同期上升%,筹资活动所得现金占％,比上年同期上升%.由此可以看出公司其现金流入产生的主要来源为经营活动、筹资活动,其投资活动对于企业的的现金流入贡献很小.2、流出结构分析在全部现金流出量中,经营活动流出现金占％,比上年同期下降%,投资活动流出现金占％,比上年同期下降%,筹资活动流出现金占％,比上年同期上升%.公司现金流出主要在经营活动、筹资活动方面,其投资活动占用流出现金很少.3、流入流出比例分析从公司的现金流量表可以看出：经营活动中：现金流入量12254万元,现金流出量12593万元公司经营活动现金流入流出比为,表明1元的现金流出可换回元现金流入.投资活动中：现金流入量2244万元,现金流出量70万元公司投资活动的现金流入流出比为,,表明公司正处于投资回收期.筹资活动中：现金流入量28765万元,现金流出量33836万元筹资活动流入流出比为,表明还款明显大于借款.将现金流出与现金流入量和流入流出比例分析相结合,可以发现该公司的现金流入与流出主要来自于经营活动和筹资活动.其部分投资活动现金流量净额用于补偿经营活动支出和筹资支出；公司本年经营现金净流量为：-339万元,营业利润为：-464万元,现金比率为：%,因公司处于亏损状态,所以分析该指标无意义.2、再投资比率=经营现金净流量/资本性支出=经营现金净流量/固定资产+长期投资+其他资产+营运资本=经营现金净流量/固定资产+长期投资+其他资产+流动资产-流动负债公司本年经营现金净流量为：-339万元, 2009年资本性支出34254万,再投资比率：%,说明在未来企业扩大规模、创造未来现金流量或利润的能力很弱.综合以上两项指标可以看出公司在未来的盈利能力很弱,且目前企业经营活动处在亏损状态,经营活动现金流量不足,必须找到新的利润增长点,才能摆脱困境.三筹资与支付能力分析1、强制性现金支付比率=现金流入总额/经营现金流出量 + 偿还债务本息付现公司本年现金流入总额为：43263万元,经营现金流出量为：12593万元,偿还债务本息付现为：33836万元,其计算的此指标值为：,说明公司本年创造的现金流入量不足以支付必要的经营和债务本息支出.表明公司在筹资能力、企业支付能力方面较弱.综合以上量化分析本年公司在现金流量方面得出如下结论：1、获现能力很弱,且主要以偶然性的投资活动获得,其经营活动、筹资获现能力为负值,这样造成企业以偶然性的投资活动所产生的现金来补偿其日常经营活动、筹资所产生现金不能补偿其本身支出的部分支出,可以看出公司维持日常经营活动及偿还筹资所需的资金压力较大,如运营不当,极易造成资金链断裂.2、偿债能力很弱,没有充足的经营现金来源偿还借款.通过以上财务报表的分析,可以看出,由于取得长期借款,公司短期内流动资金比较充裕,能够满足日常经营和偿还短期借款的需要,但是由于企业现有的经营活动不能给企业带来利润,企业未来面临极大的偿债压力.如果不能找到新的利润增长点,企业会面临经营危机.。

MAG华为业务资产变现类违规案例

MAG华为业务资产变现类违规案例蝴蝶效应，说的是一只亚马逊热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，微弱的气流变化，可能会引起周围空气或其他系统连锁变化，甚至可能在几周后引起美国得克萨斯州的一场龙卷风。

华为发展到今天，经历过多次重大事件，其中有两次资产变现，不仅深刻影响着华为，对相关员工及资产购入方也产生了深远影响。

下面具体看看华为这两次资产变现，如何在后续若干年间产生蝴蝶效应的。

一、出售华为电气2000年，全球范围遭遇互联网泡沫破灭，华为也陷入困境，就是在那年任正非写下了著名的《华为的冬天》这本书。

2001年10月，华为以超过净资产400%的价格，约7.5亿美金，将电源部门（又叫华为电气）出售给美国艾默生电气公司。

7.5亿美金当时折合人民币60亿元，是截止当时中国有史以来最大的对美出售高科技资产的案例。

华为依靠这笔钱不仅渡过了难关，同时，在市场普遍萧条的时候，大举拓展海外市场，初步奠定了如今的全球市场格局。

华为出售华为电气主要原因有如下几方面。

1、华为电气主要研发和生产网络电源，不是华为的主航道，在困难的时候将这笔资产剥离，换来现金流，反哺主航道的核心业务，不失明智之举。

2、全球性的互联网泡沫破灭，华为陷入困境。

3、CDMA和小灵通的技术失误。

CDMA制式，华为起先没有重视，中国联通上马CDMA，中兴获得绝大部分市场份额。

小灵通，华为不屑去做，结果中国电信上小灵通，UT斯达康赚得盆满钵满，华为几乎颗粒无收。

4、华为电气股权结构很复杂，随着华为进一步做大做强，这部分必须清理。

下面看看这笔买卖对利益相关方——华为、华电员工、艾默生，后续若干年产生的巨大蝴蝶效应。

首先，华为，获得这笔7.5亿美金大资金，不仅渡过了世纪初的那场危机，还依靠这笔资金拓展了海外市场，奠定了全球发展格局。

更有意思的是，根据相关协议，华为在十年内不生产、销售与艾默生有竞争的网络能源产品，然而，十年后，华为又再造了一个更为强大的网络能源产品线。

企业数据资产化：会计确认与价值评估

企业数据资产化：会计确认与价值评估•数据资产化概述•数据资产的会计确认•数据资产的价值评估•数据资产的风险管理与保障•企业数据资产化的实践案例目•结论与展望录CHAPTER数据资产化概述数据资产的定义与特征数据资产化的意义与价值意义反映数据价值：通过数据资产化，可以更好地反映数据在企业的经济活动中所起的作用和价值。

提高决策效率：数据资产化有助于企业更快速、更准确地做出决策。

数据资产化的意义与价值数据资产化的意义与价值经济效益：通过数据资产化，企业可以将数据转化为经数据资产化的现状与趋势现状政策支持：各国政府都在积极推动数据资产化进程，出台相关政策法规支持企业将数据转化为资产。

企业参与：越来越多的企业开始重视数据资源的管理和利用，积极参与数据资产化进程。

数据资产化的现状与趋势趋势数据治理：随着数据资产化进程的推进，企业将更加注重数据治理，保障数据的安全、合规和可靠。

数据交易市场：未来将有更多的数据交易市场出现，为数据资产的买卖提供更多的平台和机会。

数据资产化的现状与趋势CHAPTER数据资产的会计确认依据标准数据资产确认的依据与标准数据资产确认的流程与步骤流程数据资产确认的流程应包括以下几个环节：1）对数据进行全面梳理和分类；2）对数据进行必要的技术处理，如清洗、整合等；3）对处理后的数据进行价值评估；4）依据评估结果确定数据资产的入账价值；5）制作相应的会计凭证。

步骤具体来说，每个环节又包括若干步骤。

例如，在数据分类环节，应明确数据的来源、性质、用途等属性，以便对其进行准确分类；在数据价值评估环节，应采用适当的方法，如成本法、市场法等，对数据进行全面评估。

数据资产确认的特殊问题主要包括数据的安全与隐私保护、数据的权属问题以及数据的动态评估问题等。

这些问题可能会对数据资产的确认产生影响。

特殊问题对于这些问题，企业应采取相应的措施进行处理。

例如，对于数据的安全与隐私保护问题，企业应建立完善的管理制度和技术保障体系，确保数据的安全性和隐私性；对于数据的权属问题，企业应明确数据的所有权和使用权，避免因权属不清而产生的纠纷；对于数据的动态评估问题，企业应定期对数据进行重新评估，以确保其价值的准确性。

数据资产纳入财务报表典型案例

数据资产纳入财务报表典型案例数据资产纳入财务报表的典型案例包括以下几个方面：
1. 无形资产，数据资产通常被视为一种无形资产，可以在财务
报表中以资产的形式进行披露。

这包括数据集、数据库、数据分析
模型、专有软件等。

这些资产可以通过购买、开发或收购获得，其
价值可以通过技术评估或市场评估进行确认，并在财务报表中列示。

2. 费用资本化，在某些情况下，公司可能会将数据资产相关的
费用资本化，而不是在当期列为费用。

例如，在开发数据分析模型
或者进行大规模数据清洗和整合时产生的费用，可以根据相关会计
准则资本化，并在未来的一段时间内摊销。

3. 商誉，如果公司通过收购获得了大量的数据资产，这些资产
可能会被纳入商誉中。

商誉是指公司在收购其他公司时支付的超过
被收购公司净资产公允价值的金额，其中包括了无形资产的价值。

4. 投资评估，对于科技公司或者数据驱动型企业，投资者和分
析师可能会关注其数据资产在财务报表中的披露情况，以评估公司
的潜在价值和未来盈利能力。

5. 风险披露，在财务报表附注中，公司可能需要披露与数据资
产相关的风险，例如数据安全性、数据质量、法律合规等方面的风险。

总的来说，数据资产纳入财务报表是一个复杂的过程，需要公
司遵循相关的会计准则和规定，同时也需要进行合理的估值和披露，以便投资者和利益相关者能够全面了解公司的财务状况和潜在风险。

基于大数据时代下试制数据资产的管理与应用

基于大数据时代下试制数据资产的管理与应用作者：王捷来源：《时代汽车》2020年第13期摘要：随着信息技术的深入发展，信息系统的业务部门越来越依赖于信息系统中的数据，其中的数据已经成为公司的重要资产。

面对日益增长的数据，如何进行高效、安全的管理，帮助企业管理无形资产，从而帮助企业实现发展目标已成为一个重要课题。

本文主要研究试制业务数据资产的定义、分类和管理。

数据管理贯穿于现代企业生产经营的各个环节，数据管理的研究将对政府管理带来深远的影响，企业、政府机构和企业都有大数据应用的典型案例，这就是大数据理论。

大数据时代的到来，大数据的分析、管理、应用带来了商业模式和部门管理的创新。

明确了试用数据资产的相关概念和特点，从试用项目、运行管理和系统流程三个方面对各类数据资产进行管理、分析和应用，并将是大数据时代业务部门乃至整个企业带来的创新管理。

关键词：大数据试制数据资产大数据已经被应用于世界各地的各个行业，比如金融、服务、公共事业、媒体、零售、司法、执法等等。

麦肯锡全球研究院在一篇报告中最早提出了大数据的概念。

随着信息化的深入，企业业务部门对信息系统的依赖越来越大，信息系统中的数据就成为公司的一份重要资产。

面对不断增长的数据，如何对其进行高效、安全的管理，以帮助企业管理好这份无形资产，从而助力企业实现发展目标成为一个重要课题。

1 试制数据资产的定义数据管理贯穿于现代企业生产经营的方方面面。

数据管理的研究将对政府管理和企业运营产生深远的影响。

政府机构和企业单位都有大数据应用的典型案例，形成了“大数据理论”，但关于数据如何成为“资产”，在相关研究和典型案例中，对“数据资产”的特征没有统一清晰的界定。

1.1 数据的定义数据是观察或事实的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的、未经加工的原始素材。

数据也是信息的载体和表现形式，可以是语音、图像、视频，也可以是符号、文字、数字等。

数据和信息不可分离，信息是数据的内涵，数据是信息的表达。