在数字化时代，数据已经成为了企业的重要资产。根据财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，2024年1月1日起，企业可以把数据资产在资产负债表相关科目进行列报和披露，也就是所谓的“数据资产入表”。

对此，有专业人士分析称，“备受关注的数据要素市场有望被真正激活”。数据资产入表这一事件不仅标志着数据在商业中的地位得到了认可，且有助于提高企业的数据价值意识，促进数据的有效利用和管理，为企业创造更多商业机会和竞争优势。

在这一过程中，数据治理作为组织中涉及数据使用的一整套管理行为，在确保数据质量、安全和合规方面发挥着至关重要的作用，对企业的长期发展产生着深远的影响。在数据治理领域，中翰已深入钻研近20年，数据治理具体能从哪些方面帮助企业做好数据资产入表工作的准备呢？本文将为大家进行简要阐述。

一、数据治理：打造合规有序的数据环境，探知企业真实数据情况

数据治理能够有力提升企业数据的准确性、可靠性、一致性和安全性。在数据资产入表这一背景下，数据治理通过明确企业数据所有权、责任和流程，建立起一个有序、合规的数据环境，从而确保数据的真实性和完整性。

1.数据所有权和责任明确：数据治理首先定义了谁负责哪些数据，确保每一条数据都能找到相应的负责人。这避免了数据混乱和责任推诿，使数据的处理更为高效和可靠。另外，企业还需要通过数据治理整合数据资产，并确保数据的可审计性，以确定其价值。数据所有权和治理的强化可以提升企业的数据利用效率和决策质量。

2.建立数据流程和标准：通过设定统一的数据标准、格式和流程，数据治理能够确保不同部门、不同系统之间的数据能够相互兼容、有效互通。

3.合规性和安全性：数据治理有助于确保数据资产入表的合规性和法律遵从性。随着数据安全和隐私保护法规的不断加强，企业需要确保其数据资产的处理和使用符合相关法律法规的要求。数据治理通过建立适当的数据访问控制和隐私保护措施，确保数据的安全性和隐私性，从而避免了潜在的法律风险和合规问题。

4.探知企业真实数据情况：高质量的数据资产能够为企业带来更多的商业机会和竞争优势。通过数据治理，企业能够更好地了解其数据资产的状况、特点和价值，从而制定更有针对性的策略来最大化数据的价值。

二、数据治理：提升数据质量，提高数据资产价值

数据治理涵盖了对数据全生命周期的管理和控制，为数据资产入表提供了必要的支撑和保障，确保了数据的准确性、一致性、可靠性和安全性。通过定义清晰的数据标准、流程和政策，数据治理有助于消除数据冗余、不一致和混乱，从而提高数据的质量和价值。

高质量的数据是实现数据资产价值的关键。在数据资产入表的过程中，重视数据质量能够大大提升数据的可用性和价值，为企业的决策提供更为准确、可靠的信息，从而提高数据驱动决策的效率和效果，增强组织内部的信任和透明度。

1.准确性和完整性：高质量的数据首先要求准确和完整。准确的数据能够真实反映企业的经营状况和市场趋势，而完整的数据则避免了信息遗漏，提供了更为全面的视角。

2.及时性和有效性：随着市场变化快速，数据的及时性成为关键。高质量的数据不仅要准确，还要能及时更新，为决策者提供最新、最有价值的信息。

3.可解释性和可追溯性：高质量的数据不仅要有好的数值表现，还要具备可解释性。这意味着数据的来源要清晰、处理过程要透明。这有助于增强数据的可信度和可接受度。

4.合规性和一致性：在数据入表的过程中，合规性和一致性是高质量数据的必要条件。这涉及数据的合法获取、处理和使用，以及在不同系统、不同部门之间保持数据的一致性。

中翰在提升数据质量方面有很多独到的心得。为了提升数据质量，企业在数据治理中需要注意采取一系列措施。首先，建立明确的数据质量标准和流程，包括数据的完整性、准确性、一致性和及时性等方面。其次，强化数据输入和处理的管控，通过校验、清洗和转换等手段确保数据的清洁度。此外，定期进行数据质量评估和审查，以便及时发现和纠正问题。最后，提供数据质量意识和培训，让员工充分认识到数据质量的重要性，并培养良好的数据处理习惯。

结语

数据治理为数据资产入表提供了必要的保障和支持，确保了数据的合规性、安全性和价值最大化。随着企业对于数据资产的依赖程度不断提高，数据治理将变得更加重要。通过加强数据治理实践，企业可以更好地管理和利用其数据资产，从而在数字化时代中获得更大的竞争优势。（山东中翰软件有限公司）