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2026年9月1日正式开始实施,千呼万唤的数据资产终于有了"国家编码——“身份编码体系” "!(附下载)

2026年9月1日正式开始实施,千呼万唤的数据资产终于有了"国家编码——“身份编码体系”  "!(附下载) 数据项目咨询
2026-07-27
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导读:【数据资产管理运营师】与【首席数据官】证书考试还有名额


2026 年 7 月 2 日,国家市场监督管理总局(国家标准化管理委员会)发布 2026 年第 30 号国家标准公告,《资产管理 数据资产分类与代码》(GB/T 47949-2026)正式获批发布,将于 2026 年 9月 1 日起实施。这是我国首个面向资产管理场景的数据资产分类与编码国家标准。它解决了数据资产“怎么分类、怎么编码”的问题,为数据资产提供了全国统一的“身份编码体系”。


同一天获批发布的还有姊妹标准 GB/T 47950-2026《资产管理 数据资产登记指南》,两项标准均于2026年9月1日同步实施。起草单位也一样——财政部资产管理司和中国标准化研究院。两份标准一个管"怎么分类编号",一个管"怎么登记入账",配套衔接的意图十分明显。9月1日实施,2026数据资产登记新国标来了(附下载)



为什么此时出台?——政策脉络梳理

近年来,我国持续加强数据资产管理工作,政策脉络清晰:

1、基础性政策文件
财政部先后印发《关于加强数据资产管理的指导意见》(财资〔2023〕141号)、《关于加强行政事业单位数据资产管理的通知》(财资〔2024〕1号)等,推动数据资源向数据资产合规转化。
2、会计处理规范
2023年,《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(财会〔2023〕11号)发布,明确“数据资源入表”的会计路径。

3、国际标准衔接
ISO 55013:2024《资产管理 数据资产管理指南》已发布,我国标准与之形成呼应,体现了国际视野。
4、本次标准发布
两项标准由财政部组织起草,为数据资产全过程管理提供了基础性技术支撑,标志着数据资产管理制度体系从宏观政策引领走向微观标准构建。
核心内容逐章解读

1. 术语定义

数据资产:指组织过去的交易或事项形成的,由组织合法拥有或控制的,预期能够产生服务潜力或带来经济利益流入的数据资源。

三个要点缺一不可:

来源合规——过去的交易或事项形成,组织合法拥有或控制;

权属清晰——"合法拥有或控制",呼应了数据确权的大背景;

价值可期——"服务潜力或经济利益流入",兼顾了行政事业单位(服务潜力)和企业(经济利益)两类主体。

2. 分类原则

标准依据 GB/T 14885《固定资产等资产基础分类与代码》 的分类原则,按对象基本属性进行分类,客观反映数据的物理形态与技术特征。

3. 编码方法与代码结构

这份标准要解决的核心问题其实就一个:数据资产到底算哪类资产,怎么给它编个号。

代码构成
由1位大写英文字母(前置标识符使用Asset的首字母“A”)和10位阿拉伯数字组成,共11位。

层级结构
采用线分类法和分层次编码方法,共划分为5级:
第1层(门类):08,表示“无形资产”
第2层(大类):06,表示“信息数据类无形资产”
第3层(中类):02,表示“数据”
第4层(小类):表示数据资产的大致物理形态(如结构化、半结构化、非结构化)
第5层(细类):表示具体的数据资产形态

所以数据资产的"户籍地址"是:无形资产 → 信息数据类无形资产 → 数据。这个定位很重要,在资产管理的大框架里,数据资产被正式归入无形资产序列,跟专利商标这些传统无形资产平起平坐了。

标准里有个注释说得很明白:分类聚焦的是数据资产基本属性,满足资产信息化管理需求,不改变现有会计准则对数据资产会计科目的定义和分类。翻译一下就是——我这儿管分类编号,会计那边怎么入账还是会计说了算,两套体系并行,不打架。

代码示例:A0806020101 表示“数据库表”

预留拓展空间:第5层细类中的代码“99”为收容项,用于表示尚未列出的数据资产,适应数据资产类型的快速演进和创新迭代。

4. 分类代码表

标准将数据资产在中类(数据)之下,具体细分为三大类及15个具体细类:

代码
名称
说明
A0806020100 结构化数据
由数据元素汇集且每个记录的结构一致,可使用关系模型予以有效描述
A0806020101
数据库表
关系型数据库的基本存储单元
A0806020102
电子表格
具有单标题行、同构列、连续数据区且无嵌入式对象的表格数据
A0806020103
标记分隔数据
包含CSV、TSV、固定宽度文本等
A0806020199
其他结构化数据
收容项
A0806020200 半结构化数据
不符合关系型数据库形式,但包含相关标记用以分隔语义元素和分层
A0806020201
标记语言数据
包含XML、HTML、JSON、YAML、Markdown等
A0806020202
日志文件数据
每行有固定字段,但扩展字段长度和内容不固定
A0806020299
其他半结构化数据
收容项
A0806020300 非结构化数据
不具有预定义模型或未以预定义方式组织的数据
A0806020301
文本数据
包含普通文本(TXT等)、富文本(RTF等)
A0806020302
图像数据
包含光栅图像、矢量图形等
A0806020303
音频数据
包含语音、音乐、环境音效等
A0806020304
视频数据
包含文件视频、流式视频等
A0806020305
复合文档数据
包含办公文档、电子书等
A0806020306
空间关系数据
包含空间矢量/栅格数据、三维地形、BIM模型等
A0806020307
人工智能训练多模态数据
用于训练AI模型的多模态预训练和微调数据
A0806020399
其他非结构化数据
收容项

"99"这个收容项

每个小类下面都有一个以"99"结尾的细类,名称统一叫"其他XX数据"——其他结构化数据、其他半结构化数据、其他非结构化数据。

标准里说,这是收容项,主要用于表示尚未列出的数据资产。

这个设计很务实。数据形态变化太快了,今天没有的类型,明天可能就冒出来了。留个"99"的口子,既保证当前分类能用,又不至于以后遇到新东西就没着没落的。真出了新类型,先扔进"99"兜着,等积累多了再正式立项加进去.

几个亮点

1、将人工智能训练多模态数据纳入标准体系、AI训练数据,单独列了一项
标准专门设置了“人工智能训练多模态数据”(代码A0806020307),体现了对AI时代新型数据资产形态的前瞻性考虑。标准的说明是:用于训练人工智能模型的多模态预训练和微调数据,包含图像-文本对、视频-文本对、音频-文本对等多模态对齐样本,以及合成标注数据、多源异构数据等。
这一项的出现说明,在国家标准层面,AI 训练数据已经被当作一类独立的数据资产来对待了。以前大家说数据资产,更多想到的是数据库里的业务数据、报表数据。现在 AI 训练数据有了自己的"身份证号",一家企业如果积累了大量高质量的训练数据,这些东西是可以作为数据资产来登记、管理的。
2、预留分类代码拓展空间
细类中的“99”收容项,使标准能够适应未来新型数据资产的涌现,具有开放性和兼容性。
3、支持多维编码拓展
标准明确,使用单位可根据实际需要增加辅助代码,构建多维数据资产分类编码体系,满足行业特色管理需求。
4、“管理分类”与“财务科目”双轨并行
标准明确指出,其分类聚焦于数据资产的基本属性,旨在满足信息化管理需要,不改变现有会计准则制度中对数据资产会计科目的定义和分类。
四个维度看懂这项标准的分量

1. 它不是数据分类分级标准,别搞混了

本标准聚焦的是资产管理场景下的资产分类,而非数据安全领域的数据分类分级。前者解决“数据资产属于什么类型、如何编码”,后者解决“数据按敏感程度分为几级、如何保护”。两者定位不同,用途不同。

2. 它让数据资产接入了国有资产管理的“主干道”

标准依据 GB/T 14885-2022《固定资产等资产基础分类与代码》 的分类与编码原则,将数据资产归入“无形资产”门类下的“信息数据类无形资产”大类。这意味着数据资产正式纳入了国家统一的资产管理体系,与房屋、设备、图书档案等一样,有了全国统一的“身份编码”。

3. 它与 ISO 55013:2024 形成呼应

ISO 55013:2024《资产管理 数据资产管理指南》是国际标准,本标准在术语、分类原则等方面与之衔接,体现了我国标准与国际规则的协调一致,有利于数据资产管理的国际交流与互认。

4. 它是“基础设施”而非“终点”

本标准为数据资产的确权、评估、入表、流通、运营等提供了基础性支撑,是数据资产管理的“基础设施”。后续还有《数据资产登记指南》等配套标准,以及一系列政策文件,共同构成完整的数据资产管理制度体系。


对不同主体的影响与落地建议

1. 对行政事业单位

数据资产采购、登记、处置有了统一的操作准则,有助于规范数据资产全过程管理,防止国有资产流失。

建议:在数据资产登记、配置、清查、盘点、报告和运营全过程中贯彻标准实施应用,实现数据资产标准化管理。

2. 对企业

统一分类编码为数据资产确权、评估、入表提供了合规依据,有助于优化资产负债表结构,推动数据价值从“隐性”走向“显性”。
建议:企业应充分论证数据资源的使用价值和交换价值,在完成“实质性加工或者创新”形成成熟数据产品后再推进入表,切勿急功近利。

3. 对数据资产评估师

评估的“起点”变了——从“从零开始摸底”变为“在已有框架下做专业判断”;评估报告的“公信力”提升了——有了统一的“底座”。

建议:评估师应熟悉分类代码和登记指南,在标准化框架下开展专业估值工作。

4. 对政府监管部门

统一的分类和登记标准,为跨部门、跨行业、跨区域的数据资产管理协同提供了共同基础,也为未来数据资产统计监测、价值评估、运营流通和资产监管奠定了基础。

建议:推动标准在政府采购、审计、评估等环节的落地应用,强化合规监管。


深层剖析:这份标准落地意味着什么?

1. 从“各说各话”到“统一语言”

过去,数据资产分类没有统一标准,不同机构、不同行业“各说各话”,导致数据资产统计、评估、交易缺乏可比性。标准落地后,数据资产有了全国统一的“户口本”和“身份证号”,从根本上解决了“语言不通”问题。

2. 从“管理盲区”到“全生命周期管控”

标准将数据资产纳入国有资产管理的主干道,与固定资产等资产同步管理。配套的《数据资产登记指南》进一步规范了数据资产从“出生”到“变更”到“注销”的全生命周期管理,形成了权责清晰、流程闭环的管理体系。

3. 从“野生评估”到“标准化作业”

过去数据资产评估行业一直在“摸着石头过河”,标准发布后,评估师有了统一的分类框架和登记规范,可以在标准化的轨道上做专业判断,提升了评估报告的公信力和可操作性。

4. 从“政策引领”到“标准构建”

两项标准的发布,标志着数据资产管理制度体系从宏观政策引领走向微观标准构建,是数据要素市场化配置改革的关键制度供给。

5. 从“国内规范”到“国际接轨”

标准与ISO 55013:2024形成呼应,体现了我国数据资产管理的国际视野,有利于数据资产在国际间的流通与互认,为数据资产“出海”奠定了基础。


总结:GB/T 47949-2026《资产管理 数据资产分类与代码》的发布,是我国数据资产管理领域的一项里程碑事件。它统一了数据资产的分类与编码,为数据资产的确权、评估、入表、流通、运营提供了基础性技术支撑,标志着数据资产正式进入标准化、规范化管理的新阶段。

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《数据资产运营管理师》《IITC工信人才岗位能力评价证书》8月考试,还有名额!

注:需单独报名参加由工信部人才交流中心授权的评价机构线上测评,评测通过后取得《IITC工信才岗位能力评价证书》

工业和信息化部人才交流中心网址

https://www.miitec.cn




1、证书样本

工业和信息化部人才交流中心主办的“首席数据官高级研修班”:通过数据要素领域的专业学习,可申请工业和信息化部人才交流中心颁发的对应岗位高级《IITC工信人才岗位能力评价证书》,并纳入IITC工信人才数据库。



《IITC工信人才岗位能力评价证书》


注:需单独报名参加由工信部人才交流中心授权的评价机构线上测评,评测通过后取得《IITC工信人才岗位能力评价证书》


《IITC工信人才专业能力提升证书》


注:参与课程培训后颁发《IITC工信人才专业能力提升证书》


2、政策背景

工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官(CDO)高级研修班,其政策背景主要围绕国家在数字经济、数据要素市场化以及数字人才队伍建设等方面的宏观战略部署。具体包括以下几个核心政策文件与导向:

1. 顶层设计与宏观规划

  • 《“十四五”大数据产业发展规划》:早在2021年11月,工业和信息化部发布该规划时,就明确强调了要“推广首席数据官制度”,为后续各地及企业探索实施该制度奠定了基础。

  • 《“数据要素×”三年行动计划(2024-2026年)》:研修班的举办旨在深入贯彻该计划精神,促进数据要素化、数字经济与实体经济的深度融合,并推动AI与治理同步推进。

2. 专项数字人才培育行动

  • 《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案(2024-2026年)》:由人力资源社会保障部等九部门联合印发。该方案明确提出要用3年左右时间扎实开展数字人才育、引、留、用等专项行动,培养一批既懂产业技术又懂数字技术的复合型人才。设立首席数据官高级研修班正是落实这一行动方案的具体举措。

3. 鼓励设立首席数据官的专项实施方案

  • 《关于完善数据流通安全治理更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》:2025年1月,国家发展改革委、国家数据局等六部门联合发布该方案,明确提出“鼓励企事业单位设立首席数据官,加强数据治理和数据开发利用”。这从国家层面确立了首席数据官在保障数据安全流通和释放数据价值中的关键地位。

4. 推动人工智能与数据双向赋能

  • 《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》:研修班的培训内容也紧扣该文件精神,聚焦AI人工智能与数据资产要素的双向赋能,以适应当前数字经济发展的最新需求。

3、主办单位

工业和信息化部人才交流中心(简称“中心”,英文简写IITC)创立于1985年1月,是中央机构编制委员会办公室批准成立、国家事业单位登记管理局登记、工业和信息化部直属的公益二类事业单位。作为正局级单位,它是工信部从事人才研究、人才培训、人才评价、人才服务、国际合作等方面工作的专业支撑机构。

发展定位与使命

  • 发展定位:打造工业和信息化领域国际化、专业化的权威人才服务机构。

  • 核心使命:为制造强国和网络强国建设提供人才服务支撑。

主要职能与业务方向

中心围绕“服务人才”的宗旨,构建了覆盖全链条的人才服务体系,承担着多重重要职能:

  • 平台与基地建设:承担工业和信息化人才公共服务平台、国家专业技术人才继续教育基地、国家中小企业公共服务示范平台等建设。

  • 专项工程协调:作为专业技术人才知识更新工程协调小组办公室、企业经营管理人才素质提升工程协调小组办公室、产业人才需求预测工作办公室以及引进国外智力工作办公室的日常实施与管理单位。

  • 人事代理服务:作为工信部系统唯一具有人事代理服务职责的单位,有权保管代理单位及个人人事档案,并提供干部人事档案管理、流动人员人事档案管理、人力社保事务代办、国有单位劳务派遣用工等全链条人力资源服务。

  • 前沿人才培养:主导信创领域的人才能力标准制定与认证体系建设;落实国务院“人工智能+”行动意见,推出数字化人才在线服务,对“AI+”复合型人才展开岗位能力评价。

  • 国际交流合作:与美国、英国、德国、日本等全球二十多个主要发达国家的著名大学和科研机构建立了友好合作关系,组织开展跨国考察培训团组和国际人才引进等工作。

发展历程与荣誉

中心前身为1985年创立的电子工业部人才交流咨询服务中心,历经多次更名与发展阶段,于2008年12月正式更名为现名。经过四十余年的发展,中心先后获评为中央国家机关和首都精神文明“双文明”单位、北京市人力资源诚信服务示范单位。

组织架构与服务指引

  • 内部架构:设有综合处(人事处)、党委办公室、财务处、人才研究处、人才发展处、教育培训处、人才服务处、国际合作处,并在南京、武汉、广州、杭州、济南等地设有办事处。

4、职业前景

参加工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官(CDO)高级研修班,其职业前景十分广阔。在数字经济改革进入深水区的当下,该岗位已成为企业数字化转型的战略核心,具备极高的市场稀缺性和发展潜力。具体体现在以下几个方面:

1. 政策驱动下的巨大市场需求与人才缺口
随着《数据二十条》的落地以及国家数据局的成立,设立首席数据官制度已从“可选”变为政企刚需。目前全国已有超过160个城市建立了政府首席数据官制度,工信部等八部门也明确推动企业建立该制度。然而,当前国内持证CDO不足万人,市场对懂战略、通治理、精合规的高端复合型人才需求达数十万,人才缺口高达50万以上,呈现出供不应求的爆发态势。

2. 显著的薪资溢价与高管身份跃升
CDO是比肩CEO、CFO的顶级高管配置。通过研修获得权威认证后,从业者能够突破纯技术或传统业务的瓶颈,实现向企业核心决策层的跨越。据行业数据显示,持证CDO的年薪普遍比同行高出45%至60%,平均年薪超60万元,头部企业百万年薪已成常态。

3. 国家级权威认证带来的职场“硬通货”效应
由工信部人才交流中心颁发的证书属于国家级官方认证,纳入IITC工信人才数据库,全国通用且终身有效。这一高含金量资质在国企央企招聘、高管晋升竞聘、职称评审以及重大项目招投标中,具有极强的信用支撑和显著优势,是职场跃迁的“黄金通行证”。

4. AI赋能拓宽多元化职业发展边界
AI与数据管理的深度融合正在重塑行业格局。掌握AI大模型评估、自动化治理及智能建模能力的CDO,不仅能大幅提升工作效率,还能横向拓展职业路径。持证者不仅可以胜任企业内部的数据掌舵人,还可转型为数据战略顾问、数据资产化运营专家、数据要素交易顾问等多元角色,深度参与数据咨询与数字化转型服务领域。

5. 精准匹配四大核心人群的进阶需求
该研修班的职业红利广泛覆盖各类高端人才:

  • 企业高管/数字化负责人:助力搭建数据战略,驱动业务增长;

  • 金融/科技/央企骨干:满足合规审查与数据资产化的核心诉求;

  • 财务/风控/合规精英:打通财务与数据壁垒,顺应企业合规刚需;

  • 数据技术骨干:帮助技术人员摆脱“纯代码”局限,顺利跃迁至管理层。

总体而言,考取该认证并掌握相关能力,能够帮助从业者在数据要素市场中抢占先机,享受国家政策与市场爆发的双重红利。


5、职业定义

首席数据官(Chief Data Officer,简称CDO)是数字化时代涌现的新职务,属于企业最高决策层管理人员,一般直接向CEO汇报。该职位最早源于2002年的美国第一资本公司,近年来随着我国加快推进数字化转型和培育数据要素市场,已成为数字经济时代的新职业代表。

在工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官高级研修班体系中,首席数据官被明确定义为数字资产的“掌舵人”数据资源的统筹者以及数据价值的转化者。他们是熟悉国内外数据安全合规政策,具备体系搭建能力,并能将数据管起来、用起来、让数据活起来的“第一责任人”。

具体而言,该职业的核心定义体现在以下三个维度:

1. 核心职能定位(“四数能力”)
首席数据官肩负着管理和运用企业数据资产、驱动业务创新的关键使命,其核心职能可总结为四项基本能力:

  • 建数:负责数据基础设施的建设与规划;

  • 治数:主导数据治理与质量管理,解决“数据孤岛”和数据质量参差不齐的问题;

  • 用数:推动数据的开发利用与价值挖掘,促进数据由资源向资产和资本转化;

  • 管数:确保数据安全与合规管理,应对日益严格的法律法规要求。

2. 复合型职业素养要求
首席数据官兼具技术、业务、管理等多方面的综合职业素养。他们不仅需要熟练掌握数据挖掘与分析工具,还要能够将数据分析结果转化为业务语言,制定符合企业业务战略的数据发展规划,从而有效赋能业务增长。

3. 宏观战略使命
从国家战略层面来看,首席数据官不仅是企业和政务部门的内部治理者,更是落实“数字中国”战略、提升国家数字竞争力的先锋力量。他们致力于盘活“沉睡”的数字富矿,引领数据资源从“分散闲置”向“集约高效”转变,助力数据驱动的国家治理与企业创新转型。


6、适考人群

工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官(CDO)高级研修班,旨在培养“懂政策、通技术、善管理、重合规”的复合型领军人才。其适考人群覆盖面广,主要聚焦于以下四大核心群体:

1. 政企高管与数字化转型负责人

  • 企业决策层:包括董事长、总经理、首席数据官(CDO)、首席信息官(CIO)、首席技术官(CTO)等。他们需要制定整体战略和技术发展方向,通过研修提升数据资产规划、治理与价值挖掘能力,引领企业的数字化转型。

  • 政府及事业单位干部:各地方数字政务体系(如发改委、工信厅、财政局、大数据局、网信办等部门)的中高级干部,以及国有企事业单位的核心管理人员。他们需掌握公共数据授权运营、新基建投融资等前沿热点,以推动区域数字经济高质量发展。

2. 数据管理与技术骨干

  • 技术与架构专家:数据治理负责人、数据架构师、数据工程师、数据分析师、AI从业者及数据安全专家等。他们作为直接执行者,可通过系统学习解决企业数据孤岛、质量低下等痛点,实现从纯技术人员向管理层的跃迁。

  • 业务与信息化接口人:企业数字化转型负责人、业务部门数据接口人、IT主管等。他们作为业务与技术的桥梁,需掌握数据驱动业务发展的方法论,提升跨部门协同能力。

3. 跨界精英与专业服务机构人员

  • 财务/风控/合规中高层:财务总监、风控及合规管理者等。研修可帮助他们打通财务与数据的壁垒,掌握数据资源成本核算、资产评估及入表融资流程,满足企业合规刚需。

  • 第三方服务机构代表:会计师事务所、律师事务所、资产评估机构的高级合伙人及相关专业人员。他们需要了解企业的数据管理和应用情况,以便提供更精准的数据确权、审计和评估咨询服务。

4. 转型储备人才与潜力从业者

  • 传统行业高管与高校教师:有意提前布局高薪赛道、进行职业转型的传统行业高管或相关专业学者。

  • 有志投身数据产业的青年人才:希望进入数据要素领域、寻求职业突破的专业人士。

【报考门槛提示】
该认证的报考条件相对灵活,适配各类高端人才。一般要求具备大专学历且有10年相关工作经验、本科学历且有8年相关经验,或硕士学历且有5年相关经验;部分统考批次也接受本科及以上学历加3年数据/管理经验,或专科学历加5年经验的申报条件。





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别让企业的‘金矿’因为操作不规范而变成‘废土’!

数据资产入表不是财务部门的独角戏,而是一场涉及法务、技术、业务、财务的‘集团军作战’


  • 财务不懂数据:不知道如何从复杂的IT项目中剥离出‘可资本化’的成本。

  • 技术不懂法务:辛辛苦苦做出来的产品,因为一个用户授权条款的缺失,直接被判定为‘权属不清’,无法入表。

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第一节:数据要素基础政策与法律解读
第二节:公共数据运营政策及法律合规、数据资产入表
第三节:数据资产的法律合规专题解读
第四节:数据资产化的意义和影响
第五节:数据资产入表与数据资产评估
第六节:数据管理体系规划建设及合规
第七节:数据资产化分析治理案例解析专题
第八节:数据产品场景开发与数据资产价值管理
第九节:企业数据资产评估与实践
第十节:数智基建投融资模式解析与案例分享
第十一节:数据资产化的实现路径
第十二节:数据合规在数据资产化中的必要性
第十三节:数据资产评估实践与难点
第十四节:企业数据资产化与实施路径
第十五节:数据政策及相关法律体系介绍
第十六节:公共数据授权运营的合规实践与探索
第十七节:数据生存周期是什么?
第十八节:如何对数据全生存周期进行合规审查?
第十九节:数据资产化的关键步骤与常见误区
第二十节:公共数据授权运营的场景开发思路与合规方案
第二十一节:《企业数据资源相关会计处理暂行规定》解读
第二十二节:可信数据空间建设运营与安全合规
第二十三节:数据资产化与入表实务
第二十四节:数据资产全过程管理与合规实务
第二十五节:高质量数据集与可信数据空间
第二十六节:公共数据资源开发利用的数据资产运营
第二十七:公共数据授权运营合规
第二十八:数据资产全过程管理
第二十九:RWA与RDA及稳定市
第三十节:公共数据授权运营与高质量数据集建设

第三十一节:数据资产合规入表与运用管理

第三十二节:数据资本化与数据资产RWA

第三十三节:从数字法制视角解析高质量数据集等关键举措

第三十四节:数据资产化与资本化实践

第三十五节:AI时代的数据要素一算力·数据和AI

第三十六节:公共数据授权运营与高质量数据集建设

第三十七节:数据资产合规管理与资本化路径

第三十八节:数据资源资产化与入表实务

第三十九节:数据新基建投融资顶层设计及风险防范专题案例

第四十节:数据资产安全的法律合规专题及实操案例

第四十一节:企业数据资产化推进的困境与突破

第四十二节:数据价值的转换思考

第四十三节:数据资产化从 0到1:国内首例畜牧业资产化案例解析

第四十四节:数据资源资产化与入表实务

第四十五节:数据资本化:从战略思维到创新实践

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内容随着国家政策和市场环境需要每期更新,后续课程会员期内免培训费参加复训学习。









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