T/COSOCC 028-2024 数据要素 数据资源分类指南 ,该文件为pdf格式 ,请用户放心下载!
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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
- 科学系统性:基于多维特征形成逻辑完整的分类体系。
- 需求导向性:结合业务场景和管理需求细化分类。
- 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)
- 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。
- 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。
- 方法选择:采用混合分类法(GB/T 38667)。
- 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)。
- 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:
- 一级类:技术选型中的数据产生方式(原始类、过程类、应用类)。
- 二级类:技术选型中的数据交换方式(如数据集、API接口等)。
- 三级类:价值实现方式(权属是否转移)。
- 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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