T/COSOCC 028-2024 数据要素 数据资源分类指南

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资源简介

​《数据要素数据资源分类指南》(T/COSOCC 028-2024)主要内容总结​

​1. 标准背景与目的​

  • ​数据要素的战略地位​​:数据被列为第五大生产力要素(土地、劳动力、资本、技术之后),是国家基础性战略资源,推动数字经济的关键生产要素。
  • ​核心问题​​:企业数据资源需通过分类实现资产化,解决数据在财务报表中的确认问题(如无形资产、存货等),支撑数据治理、合规确权、价值评估等环节。
  • ​标准目标​​:建立面向数据资产化的分类体系,规范数据资源分类流程、维度和方法,为数据资产入表提供依据。

​2. 适用范围​

  • 适用于企业开展数据资源分类工作,支撑数据资产化全流程(治理、开发、确权、评估、列报等)。
  • 引用标准包括:
    • ​GB/T 4754​​(行业分类)、​​GB/T 38667​​(大数据分类)、​​GB/T 43697​​(数据安全分类分级)
    • 《企业会计准则》第1号(存货)、第62号(无形资产)等。

​3. 核心术语定义​

  • ​数据资源​​:电子化、可机器读取、可再利用的数据集合(含公共/非公共数据)。
  • ​数据产品​​:经实质性处理、满足特定需求的可交易数据及衍生品。
  • ​数据资产​​:合法控制、可计量、能带来经济/社会价值的数据资源。
  • ​分类维度​​:数据的共同特征(如来源、业务归属、时效性等)。

​4. 分类原则​

  1. ​科学系统性​​:基于多维特征形成逻辑完整的分类体系。
  2. ​需求导向性​​:结合业务场景和管理需求细化分类。
  3. ​兼容扩展性​​:与现有标准协调,适应未来新增数据类型。

​5. 分类程序(流程)​

  1. ​组织架构​​:
    • ​决策机构​​:制定目标、标准规范。
    • ​牵头部门​​(数据管理部门):制定制度、协调问题。
    • ​实施部门​​(IT/业务部门):执行分类并提交结果。
  2. ​数据调研​​:通过访谈、文档查阅(如数据目录、系统架构)明确数据分布和特征。
  3. ​方法选择​​:采用​​混合分类法​​(GB/T 38667)。
  4. ​维度确定​​:以​​技术选型​​、​​价值实现方式​​、​​资产确认​​为核心维度(第6章)。
  5. ​体系形成​​:构建四级分类体系(第7章)。

​6. 分类维度​

​6.1 技术选型维度​
  • ​数据产生方式​​:
    • ​原始类​​:外部采购/内生自采的明细数据(标注来源、频率、结构化特征、存储方式)。
    • ​过程类​​:清洗后的轻度汇总数据(过渡阶段,可复用)。
    • ​应用类​​:面向业务的个性化数据产品(标注数据主体、数字产业、行业应用)。
  • ​数据交换方式​​:
    • 数据集、逻辑真实数据(脱敏数据)、API接口、数据分析报告、算法模型、数据服务(采集/存储/治理等)。
​6.2 数据价值实现方式​
  • ​对外整体出售​​:权属转移(如咨询报告仅用于单一合同)。
  • ​内部使用/对外服务​​:权属未转移(如企业自研数据产品)。
​6.3 数据资产确认维度​
  • ​存货​​:日常持有、最终用于出售的数据资源(符合会计准则第1号)。
  • ​无形资产​​:内部使用或服务的数据资源(符合会计准则第62号)。

​7. 分类体系(四级类目)​

采用​​面分类法(一级)​​ + ​​线分类法(二至四级)​​,共四级:

  1. ​一级类​​:技术选型中的​​数据产生方式​​(原始类、过程类、应用类)。
  2. ​二级类​​:技术选型中的​​数据交换方式​​(如数据集、API接口等)。
  3. ​三级类​​:​​价值实现方式​​(权属是否转移)。
  4. ​四级类​​:​​资产确认结果​​(存货、无形资产或表外披露)。

​示例​​:

一级类 二级类 三级类 四级类
原始类 数据集 对外整体出售(权属转移) 满足条件则确认为存货,否则表外披露
应用类 数据分析报告 内部使用(权属未转移) 满足条件则确认为无形资产

​8. 实施意义​

  • ​数据资产化支撑​​:明确数据在财务报表中的资产形式(存货/无形资产)。
  • ​全流程管理​​:覆盖治理、开发、确权、评估、成本归集等环节。
  • ​标准化引导​​:与国标、行标衔接,推动行业统一实践。

​9. 参考文献​

  • 引用多项国家标准(如GB/T 37550、GB/T 42450)及行业指南(如上海数据交易所《数据资产入表指南》)。

​总结​

该标准构建了一套以​​技术选型​​、​​价值实现​​和​​资产确认​​为核心的多维分类体系,通过四级类目将数据资源与会计准则衔接,为企业数据资产化提供操作框架,同时强调分类的科学性、业务适配性和扩展性。

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  • 本文由 发表于 2025年7月11日 11:35:04
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