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亿邦智库:国有数据资产入表加速 利好数据服务等行业

亿邦动力 2025/10/30 13:53
亿邦动力 2025/10/30 13:53

邦小白快读

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国务院报告加速推进国有数据资产入表,带来政策红利和服务机遇。

1.核心信息:国务院在2025年报告中强调加强数据资产管理,包括数据资产入表试点和纳入报告体系,标志着从地方试验向国家层面扩展。

2.企业实践案例:金融和互联网领域企业,如某商业银行的风控数据模型和电商平台的用户标签体系,成功入表,验证了政策可行性并示范了市场机会。

3.实操干货:入表要求将推动数据质量治理、统一数据中台平台建设,以及价值评估服务需求爆发,如数据清洗和审计工具的需求大增。

4.影响受益:系统性利好数据产业链,特别是基础设施建设(如云存储)、技术行业(如隐私计算)和服务行业(如第三方评估),带来长期增长空间。

数据资产管理趋势为品牌提供潜在支撑点,重点聚焦用户行为和消费洞察。

1.品牌营销关联:企业案例如电商平台的用户标签体系资产化,可能直接用于品牌用户行为分析和精准营销优化。

2.消费趋势:数据入表推动高质量数据治理,能帮助品牌捕捉消费行为变化,例如通过数据挖掘发现用户偏好趋势。

3.产品研发启示:数据资产价值显化(如收益法评估)可赋能新服务模式开发,例如结合交通或医疗数据研发智能产品。

4.风险与机会:品牌需关注数据安全和隐私计算需求提升,避免合规风险,同时利用第三方服务(如数据治理工具)优化策略。

政策解读揭示增长市场,数据资产入表带来明确机会和风险。

1.政策解读:2025年国务院报告推动国有数据资产入表,扩展2024年企业规则,强制性要求数据盘点确权。

2.增长市场:数据产业链全环节受益,包括基础设施建设、技术服务和评估咨询的规模化需求激增,如数据治理项目暴增。

3.消费需求变化:企业和政府数据需求转向资产化经营,创造合作机会,如为平台提供数据集成服务或接受委托运营增值服务。

4.风险与机会提示:需应对数据质量挑战和安全风险,如加密技术需求上升;机会包括参与公共数据授权运营分成的商业模式创新。

数据资产入表驱动产品需求增长,聚焦硬件生产机会。

1.产品生产和设计:利好数据基础设施建设单位,需要高效安全的硬件产品如分布式数据库和大数据计算平台。

2.商业机会:国产化信创基础软硬件优先采购机会增多,尤其是提供数据目录或元数据管理功能的一体化平台需求大增。

3.推进数字化启示:工厂可转向支持数据中台系统开发,生产相关设备应对政府和企业的规模化管理需求。

4.产业协同机会:借助数据资产价值评估推动技术创新,例如开发低成本的自动化工具用于数据治理过程。

行业趋势强劲,新技术需求和解决方案显著扩大。

1.行业发展趋势:国有数据资产入表加速,带来数据治理、安全技术和评估服务的长期增长红利。

2.新技术领域:分布式数据库、隐私计算工具、数据血缘追踪系统等需求飙升,推动技术进步。

3.客户痛点:政府和国企面临数据质量低下、专业人才短缺问题,急需外包解决方案如安全审计和集成服务。

4.解决方案:提供一体化服务包,包括咨询服务(战略规划)、运营服务(委托价值挖掘)和评估服务,缓解资产审计难题。

平台需求和运营方式变革明显,数据中台成为关键。

1.商业需求:高效管理全域数据资产的需求增长,强制要求建设统一的数据中台或资产管理平台。

2.平台最新做法:采用标准化系统实现数据统一编目、建模和服务,成为标配技术基础,如提供云平台支持数据运营。

3.招商和运营管理:吸引第三方服务商合作,如评估机构合作模式;需强化风险规避,如数据安全和质量标准。

4.风向规避:监管加强下需确保平台符合入表审计要求,例如自动化审计工具集成防误功能。

产业新动向和政策启示丰富,推动商业研究深入。

1.产业新动向:国务院报告标志着国有数据资产入表从试点向国家推动的阶段扩展,涉及全过程管理体系升级。

2.新问题:数据价值评估方法(如成本法vs收益法)的争议增加,需要标准化解决方案和多场景研究。

3.政策法规启示:2024年规则提供了基础框架,推动数据资产资本化路径建议,如公共数据授权运营机制需求。

4.商业模式启示:入表赋能各行业,如交通或医疗数据的商业化应用可能催生创新案例,值得深入分析未来影响。

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Quick Summary
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A State Council report accelerates the inclusion of state-owned data assets in financial statements, creating policy dividends and service opportunities.

1. Core Information: The 2025 State Council report emphasizes strengthening data asset management, including pilot programs for data asset inclusion and integration into reporting systems, signaling a shift from local trials to national implementation.

2. Corporate Case Studies: Companies in finance and internet sectors, such as a commercial bank's risk-control data model and an e-commerce platform's user tag system, have successfully included data assets, validating policy feasibility and demonstrating market opportunities.

3. Practical Insights: Inclusion requirements will drive data quality governance, unified data platform construction, and a surge in valuation services, such as data cleaning and audit tools.

4. Impact and Benefits: Systemic benefits for the data industry chain, particularly infrastructure (e.g., cloud storage), technology (e.g., privacy computing), and services (e.g., third-party evaluation), creating long-term growth potential.

Data asset management trends offer brands potential support points, focusing on user behavior and consumer insights.

1. Marketing Relevance: Cases like the assetization of e-commerce user tag systems can directly aid brand analysis of user behavior and precision marketing optimization.

2. Consumer Trends: Data inclusion drives high-quality governance, helping brands capture behavioral shifts, such as identifying preference trends through data mining.

3. Product Development: Value realization of data assets (e.g., income-based valuation) enables new service models, such as developing smart products using transportation or healthcare data.

4. Risks and Opportunities: Brands must address rising data security and privacy computing needs to avoid compliance risks while leveraging third-party services (e.g., governance tools) for strategy optimization.

Policy interpretation reveals growth markets, with data asset inclusion bringing clear opportunities and risks.

1. Policy Insight: The 2025 State Council report promotes state-owned data asset inclusion, expanding 2024 corporate rules and mandating data inventory and rights confirmation.

2. Growth Markets: The entire data industry chain benefits, including surging demand for infrastructure, technical services, and evaluation consulting, such as data governance projects.

3. Demand Shifts: Enterprise and government data needs shift toward assetization, creating collaboration opportunities like integration services or commissioned value-added operations.

4. Risk and Opportunity: Challenges include data quality and security risks (e.g., rising encryption needs); opportunities involve innovative models like revenue-sharing from public data authorization.

Data asset inclusion drives product demand growth, focusing on hardware production opportunities.

1. Production and Design: Benefits data infrastructure builders, requiring efficient hardware like distributed databases and big data computing platforms.

2. Business Opportunities: Increased procurement priority for domestic foundational software/hardware, especially integrated platforms with data catalog or metadata management features.

3. Digital Transformation: Factories can pivot to supporting data platform system development, producing equipment for scaled management needs in government and enterprises.

4. Collaboration: Leveraging data valuation to spur innovation, such as low-cost automated tools for governance processes.

Strong industry trends drive significant expansion in new technology needs and solutions.

1. Industry Trends: Accelerated state-owned data asset inclusion brings long-term growth in governance, security tech, and evaluation services.

2. New Tech Areas: Soaring demand for distributed databases, privacy computing tools, and data lineage tracking systems, fueling technical advancement.

3. Client Pain Points: Governments and state-owned enterprises face poor data quality and talent shortages, needing outsourced solutions like security audits and integration services.

4. Solutions: Offer integrated service packages, including consulting (strategy planning), operations (commissioned value mining), and evaluation services to ease audit challenges.

Platform demands and operational methods evolve significantly, with data platforms becoming critical.

1. Business Needs: Growing demand for efficient management of全域 data assets mandates unified data platforms or asset management systems.

2. Latest Practices: Standardized systems for unified data cataloging, modeling, and services become essential, e.g., cloud platforms supporting data operations.

3. Partnership Management: Attract third-party service collaborations, such as evaluation agencies; strengthen risk avoidance in security and quality standards.

4. Risk Mitigation: Ensure platform compliance with inclusion audit requirements under tightened regulation, e.g., integrating automated audit tools with error prevention.

Industry developments and policy implications enrich commercial research, driving deeper analysis.

1. Industry Trends: The State Council report marks a shift from pilot to national promotion of state-owned data asset inclusion, involving full-process management upgrades.

2. New Issues: Debates over data valuation methods (e.g., cost vs. income approach) intensify, requiring standardized solutions and multi-scenario studies.

3. Policy Insights: 2024 rules provide a foundational framework, advancing data asset capitalization paths, such as public data authorization mechanisms.

4. Business Model Implications: Inclusion empowers sectors like transportation or healthcare, potentially spurring innovative commercialization cases worthy of in-depth impact analysis.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

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【亿邦原创】2025年10月26日,国务院发布了《关于2024年度国有资产管理情况的综合报告》。这份看似常规的年度盘点,却在“下一步工作安排”中释放了一个对于数据产业至关重要的强劲信号。那就是在报告中明确指出,要“丰富数据指标,充分反映国有资产存量和增量情况。加强数据资产等新兴资产管理,积极推进数据资产全过程管理试点,探索将相关数据资产纳入国有资产报告体系。”

与往年报告中原则性、方向性的提及不同,此次表述更为具体和迫切。“加强”“积极推进”“探索纳入报告体系”等一系列动词,勾勒出一条清晰且加速的行动路线。这标志着,在数据被正式确立为第五大生产要素数年后,国有数据资产的规范化管理与价值显化,即将从地方试点和理论探讨,全面迈入国家层面强力推动的新阶段。

从企业入表到国有入表的必然延伸

此次国务院报告的重点部署,其背后是长达数年的政策铺垫与实践积累。最直接的催化剂,是自2024年1月1日起正式实施的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》。该规定为企业数据资产“入表”提供了关键性的会计处理指引,解决了数据资源能否作为资产确认、如何计量和报告的难题。它本质上是在财务会计层面,正式承认了数据的经济价值属性,允许符合条件的数据资源被计入企业的资产负债表。

近两年来,众多金融、互联网、工业制造等领域的先行企业,已开始积极探索数据资产入表的路径。一些典型案例,如某商业银行将其信贷风控数据模型作为数据资产入表,某电商平台将其用户标签体系进行资产化评估,均已产生了广泛的市场示范效应。这些实践不仅验证了政策框架的可行性,更在市场中催生了对数据治理、数据资产评估、数据审计等专业服务的旺盛需求。

企业的实践为国家层面推动更庞大、更复杂的国有数据资产入表,扫清了诸多认知和技术障碍。如果说企业数据资产入表是“开荒破土”,那么国有数据资产入表就是“万顷良田的规模化耕作”。国务院报告中的最新指示,正是在近两年企业端实践基础上,顺势将改革推向深水区的必然之举。它回答了这样一个问题:在企业的数据资产开始逐渐“摸清家底”之后,国有的数据资产,其家底又当如何?

从“表内数字”到“管理体系”的深刻变革

将国有数据资产纳入报告体系,其意义远不止在资产负债表中增加一个会计科目。它是一场始于会计,却远高于会计的深刻变革,其核心影响将贯穿数据资产的全生命周期。国有数据资产入表,影响最深远的领域在于地方政府。过去二十余年,在“数字政府”“智慧城市”的总投资规模数以万亿计,建设了海量的政务信息系统和数据库。这些投入形成了体量巨大的数据资产,且多是价值密度较高的数据富矿。加强数据资产入表及管理的要求,将强制性地推动地方政府和国企对这些数据进行盘点、确权、定价。而在资产入表的要求下,还必须思考:这些数据的成本如何归集?其未来经济收益体现在何处?这个过程,本身就是一次数据价值的再发现。而一旦数据被确认为资产,其管理逻辑将从“IT运维”转向“资产经营”。地方政府不能再仅仅满足于数据不丢失、系统不宕机,而是需要像经营一个产业园、一条高速公路一样,去思考如何让数据资产保值增值。这直接催生了对“公共数据授权运营”机制的迫切需求。

事实上,对于国有数据资产管理而言,“入表”只是一个起点,其背后是整个数据要素资产化管理体系的现代化升级。报告提出的“数据资产全过程管理”,正是对此的精准把握:

首先,这意味着需要前置驱动高质量数据治理。数据要能“入表”,前提是满足会计准则确认的“可靠性”要求。杂乱无章、标准不一、质量低下的数据资源无法通过审计,也就不可能成为资产。因此,入表的要求将倒逼各级政府和企业,在前端投入资源进行彻底的数据治理,包括建立数据标准、提升数据质量、厘清数据血缘、保障数据安全。这为数据治理工具和解决方案提供商带来了巨大的市场机遇。

其次,中台化与平台化管理系统将成为标配。为了高效管理全域数据资产,建设统一的数据中台或数据资产管理平台,将从“可选项”变为“必选项”。这类平台能够实现对数据资产的统一编目、统一建模、统一服务和统一运营,为后续的计量、评估和审计提供技术基础。

最后,价值评估与增值服务的需求将爆发。数据资产的价值如何衡量?成本法、收益法还是市场法?哪种方式更适合特定的数据场景?这将成为摆在所有资产管理单位面前的现实问题。专业的第三方数据资产评估机构、律师事务所、会计师事务所的角色将变得至关重要。实现“数据资产价值保值增值”,将成为下一阶段关注的重点。

数据全产业链特别是数据服务迎来系统性利好

国有数据资产入表和加强管理的加速推进,犹如向平静的湖面投下一块巨石,其涟漪将波及数据产业的每一个细分环节。一个系统性的、长期的市场红利正在显现。

首先,有利于数据基础设施建设单位,因为数据资产的管理首先依赖于稳定、高效、安全的基础设施。海量数据的归集、处理和分析,将持续拉动对云存储、云计算,特别是分布式数据库、大数据计算平台的需求。国产化、信创化的基础软硬件产品将获得优先采购机会。特别是,一些能够提供数据目录体系、元数据管理、数据血缘、数据质量监控等核心功能的一体化平台,将成为各级政府和国企的标配软件,市场空间巨大。

其次,是数据技术行业。这是技术红利最集中的领域。譬如数据治理与集成,专注于数据清洗、数据标准化、主数据管理、数据接口服务的厂商将直接受益于项目需求的激增。而隐私计算与数据安全,则会出现 市场需求将从试点走向规模化。同时,数据加密、脱敏、访问控制、数据安全审计等全链条安全产品和服务,将成为数据资产管理的必备品。

最后,也是值得关注的,则是数据服务行业。面对复杂的数据资产管理课题,政府和国企难以在短期内引入足够的专业人才,这将催生一个很大的第三方服务市场。譬如,咨询服务,包括数据资产战略规划、管理制度设计、业务流程优化等顶层设计咨询;运营服务,受政府委托,作为第三方对公共数据资产进行日常运营、维护和价值挖掘,按效果分成;评估与审计服务,数据资产评估、数据资产审计将成为像房产评估、财务审计一样成熟的专业服务领域,诞生一批龙头机构。等等。

当然,数据资产的最终价值,体现在其对各行各业转型升级的赋能上。譬如,交通数据可用于优化物流路径,能源数据可用于实现智能电网,医疗数据可用于加速新药研发。国有数据资产管理要求的提升,将为数字经济创造巨大的想象空间。

国务院报告中的短短数言,实质上宣告了数据要素化、要素资产化、资产资本化的时代洪流,已不可逆转地涌向了国有资产这片最广阔的领域。加强国有数据资产管理,将推动一场资产管理的变革。这场变革,将自上而下地打通数据从资源到资产再到资本的转化路径,为整个数据产业带来一场持续十年以上的系统性机遇。亿邦智库将持续关注数据产业创新发展与数据要素综合试验区建设,报道企业数据治理、创新案例和试验区发展的新成果。

联系邮箱为:huangbin@ebrun.com


文章来源:亿邦动力

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