在数字化时代，数据在企业运营中的重要性日益凸显。数据不仅仅是企业决策的支撑，更被视为具有经济价值的资产。在财政部的推动下，更多的企业开始将数据纳入会计报表，以更准确地反映其实际状况。然而，这并非简单的进程，它涉及一系列关键步骤，并需要企业充分理解并应对相关挑战。
　　一、数据资源入表的宏观与微观流程
　　（一）宏观角度
　　从宏观角度来看，数据资源入表的首要任务是确保数据得到有效的资源化和数据治理，通过对分散的数据进行更加精细的整理，使其转化为具有价值的资源。第二步便是将数据形成资产。这一步骤的核心在于通过更为优化的开发过程，将数据用于生成产品，并在此基础上对数据质量和价值进行评估。第三步则基于上述基础，启动正式的数据入表过程，随后才得以展开与数据价值实现相关的进一步工作。
　　（二）微观角度
　　从微观角度来看，企业数据资源会计入表涵盖了几个关键步骤。首先是“合规与确权”阶段，强调了数据权属的重要性，需要建立完善的授权链条，以确保数据来源的合规性。接着是“有效治理与管理”阶段，企业需建立数据资产管理体系，明确相关职责和标准。同时，还要建立数据资源目录和进行血缘分析，以确保数据治理的有效性。在“预期经济利益的可行性分析”阶段，需要结合数据分类和商业应用场景进行经济利益的评估，并建立内部数据资产价值评估体系。随后是“相关成本的合理归集与分摊”阶段，要准确确定数据资源的各项成本，并确保成本计量的可靠性。最后，在“列报与披露”阶段，企业应根据规定增设报表子项目，进一步细化披露，以提升数据资源的透明度和价值。这一系列步骤共同构成了数据资源会计入表的详细流程，涵盖合规、治理、经济分析、成本核算以及披露等关键环节，以确保数据资源的合法准确计量和价值充分体现。
　　二、数据资源入表的难点
　　（一）数据治理与统一管理目前，将数据资源导入表格可能会面临几个难点。首要难题在于企业的数据治理水平存在差异。许多企业的数据治理水平较低，从而导致数据质量不佳。各类数据结构以及不同的技术路径分散存储于各个系统、平台和网站之中，使得统一管理成为一项艰巨任务，进而影响了数据资源的整合，同时也带来了较高的成本负担。
　　（二） 专业知识与核算能力其次，财务人员和会计人员所面临的问题在于，他们对于数据要素和数据资源的业务了解不足。他们仅熟悉于所在企业的记账方法，特别是传统的记账和录入方式。因此，在涉及存货、成本、应收账款以及无形资产的核算过程中，这些人员缺乏必要的专业能力，未能有效地将企业的数据资产从传统的资产负债表中剥离或进行适当核算。这种不足延伸至他们有限的经验和知识架构，再加上处理企业数据资产复杂性，使他们缺少有效应对的能力和精力。此外，业务部门对于会计的记账准则了解不深，对于这一新兴事物以及其所涉及的技术本身仍存在认知欠缺。
　　（三）数据估值的准确性由于前述两个因素，数据的具体估值可能不够精准和准确。这可能导致最终录入的数据中出现一些遗漏或不够精准、详尽的情况。此外，一旦数据被录入表格，缺乏客观公正的评估体系和指标体系也会引发问题。因此，即便数据已纳入表格，其质量和能否真实反映企业发展状况，都是需要深入探讨的知识难点。
　　三、解决难点的方向与方法
　　针对上述难题，解决方法可从标准化、智能化和专业化三个方向入手。
　　（一）标准化
　　首先，在标准化方面，需要制定更为详尽的准则。这些准则不应仅限于基础会计科目，还应涵盖具体的记录方法和计算步骤等细节。尤其是对于企业内的会计人员，务必提供明确的指引和相应的行业标准。
　　其次，从会计人才培养的角度考虑，对于已经在企业从事会计工作的人员，可以通过培训和专业发展来提升其技能水平。这种培训可以采用多种方式，例如颁发官方的培训证书，以确保他们具备必备技能。
　　此外，针对新加入的会计人才，例如会计专业的高校毕业生，以及CFA、CPA等相关专业的学习者，课程内容需要进行更新，纳入更多有关数据资源的内容，包括数据录入表格的使用方法以及相关知识结构等，以确保他们掌握所需的实际技能。
　　（二）专业化
　　在数据治理的过程中，无论是资产评估、质量评估还是价值评估，都需要涉及到专业化的服务机构的参与，以提供各类专业咨询。而在企业能力有限或对相关流程了解不深的情况下，需要通过专业机构的介入，为企业提供专业化服务。这将有助于指导企业有效地进行数据导入工作，充分发挥专业机构在指导企业正确处理业务方面的作用和专业素养。
　　（三）智能化
　　就智能化而言,可以考虑借鉴类似企业ERP系统的机制，以实现企业的入表流程自动化。从投入到产出，整个过程都能被系统自动记录。这类系统能够智能地确定是将数据计入资产还是成本，以及具体归入哪个科目，从而实现自动生成相应记录。这种智能化的自动入表机制有助于提升数据记录的准确性，降低错误率，并减轻财务人员的负担。从宏观和微观的角度来看，明确的思路和解决方法能够助力企业克服这些难题。标准化、智能化和专业化的方向为解决数据资源入录表过程中的问题提供了有益的路径，将有助于确保数据资源的合法准确计量和价值充分体现，为企业在数字化时代取得更大成功提供有力支持。
　　（王鹏为北京市社会科学院研究员，数据资产化研究院执行院长）
（文章来源：第一财经）