在探讨企业数据资产入表的过程中，不同行业的企业对于入表存在一些普遍的误解。同时，如何充分挖掘入表后数据资产的价值也是一个关键议题。

首先，我们来探讨企业进行数据资产入表的必要性。尽管该议题已在网络上广受讨论，然而，根据实践经验，企业推动数据资产入表的主要动力在于增强国有资产的价值和降低资产负债率。尽管目前入表的金额相对较小——以我们所服务的两家上市公司为例，它们的入表总额尚不足100万元——这一事实并未削弱我们对数据资产入表重要性的认识，数据资产入表是数字化转型成果的具体体现。传统上，数字化投资被视作纯粹的成本支出，但当这些投资转化为数据资产时，便能够为企业带来实质性的经济效益。

其次，数字化成果的体现应当超越理论层面，更多地体现在实际应用中。因此，各方应勇于迈出尝试的第一步，哪怕这一步骤起始于一个较小的切入点。在实践的过程中，企业可能会识别出数字化转型中真正关键的要素。以下是十个关键点：价值创造、资产增值、利润增加（减亏）、融资入股、政策补贴、金融创新、降低资产负债率、减少税金、数字化财务成果体现以及数据相关收益，相信每家企业都能从这些关键点中找到适合自己的切入点。

大多数民营企业将融资作为其主要目标。目前，青岛华通智研院已经完成了五项融资评估，涉及金额约八千多万，实际融资额达到了1.2亿。其中，约四千多万是通过数据资产增信实现的额外融资。这一事实凸显了数据资产在融资过程中的关键作用，它们增强了企业的信用，从而有助于融资的成功。

在探讨数据资产入表的议题时，存在一种普遍的误解，即认为仅有生产数据或外部采集的数据方符合入表资格。然而，这一观点并未涵盖全部情况。通过对上市公司及已实施数据资产入表的外包企业进行分析，可以发现企业内部数据主要可划分为四大类别：生产数据、业务数据、客户数据以及设备数据。

对于外购数据而言，其入表是合理且必要的，因为购置这些数据的根本目的在于通过它们创造经济价值。相较之下，内部数据入表的主要驱动力在于降低成本和提升运营效率。在实际操作过程中，企业积累了大量能够降低成本和提高效率的数据，这些数据完全符合入表的标准。此外，数据还能推动业务增长，例如企业可以将数据转化为产品，或基于数据创新商业模式。这些实例均表明，内部数据同样适宜入表，并且在企业资产中占据着举足轻重的地位。

在实际运营过程中，某一家企业通过构建数据模型成功地转型了其商业模式。起初，该企业在尝试将商业模式直接引入市场时遭遇了挑战，随后决定开发一个数据模型，并将其作为产品推广至市场。这一战略转变促使企业从传统的经营模式转变为一家积极推广数据产品和创新商业模式的现代化企业。目前，该企业所销售的已经不仅仅是一个数据模型，而是其商业模式创新的一个显著标志。

在企业数据资产入表的议题上，存在多种观点和做法。青岛华通智研院采取的流程规范性得到了认可，因此被广泛推广。目前，已有众多数据集团前来参观学习，统计数据显示，全国超过五十个城市已开始采用这一模式，反映出其广泛的接受度和实用性。

该模式的核心在于明确数据资产的定义。尽管讨论的是数据资源入表，但只有当数据具备资产属性时，方可进行入表。因此，数据资产的定义必须首先符合法律法规，并通过律师事务所提供的合规报告进行验证。企业必须拥有或控制数据的使用权、运营权或持有权，并通过发放数据资产登记证书来证明企业对数据的所有权或控制权。

此外，数据资产预计能够为企业带来直接或间接的经济利益。例如，前面提到的降本增效便是间接经济利益的体现。通过数据资产价值报告来评价这些利益。该报告将从完整性、唯一性、有效性、实时性等六个维度对数据质量进行详细评估，并提出改进建议。如果数据存在不完整性等问题，人工查找可能会非常困难，但通过模型分析，可以明确指出数据的缺陷和一致性不足之处，并提供具体的改进方案。这种价值评估报告不仅为数据资产的优化提供了依据，也可作为改进报告，帮助企业提升数据资产的价值。

其中，最关键的要素是数据资产的可计量性，即必须能够精确计算数据资产的成本。如果数据资产的成本无法计量，则无法进行入表。在会计操作中，入表是一个规范化的流程，需要多种辅助材料的支持。就如出差报销需要发票、出差申请和水单等辅助文件一样，企业数据资产入表也需遵循以下四个步骤：数据识别、合规性审核、资产登记和价值评估。在后续的评估中，通常会采用成本法、收益法和市场法三种方法，这些方法综合考虑了数据质量和应用场景。价值评估报告不仅为数据资产入表提供了必要的证据，也为后续评估工作奠定了基础。在成本方面，价值评估报告从多个角度进行考量，既为入表做准备，也支持后续的评估工作。

关于数据资产入表的时间周期，通常而言，从初步梳理至最终完成大约需时35天。遵循前述步骤，可以确保整个流程的顺利实施。在最快记录中，仅用23天便完成了相关流程，这是满足了客户在规定时间内的宣传需求。在此过程中，团队成员加班加点，紧密协作，确保项目能够按时完成。通常情况下，整个流程大约需要一个月的时间。

以下图表展示了一些已完成的数据资产入表案例。这些案例均为早期项目，截至目前，已经完成超过六十个数据资产的入表。特别值得一提的是，青岛华通智研院与其他合作伙伴共同设立了水务专区，众多与水务相关的数据资产均在此专区进行了登记。

关于入表的相关案例信息，可通过分析报告获得详细资料。根据报告内容，入表案例主要集中在江苏省和山东省。在城市层面，青岛市在数据处理资产领域占据领先地位。具体而言，青岛市超过90%的数据资产入表工作均由青岛华通智研院完成，且目前在青岛市已完成近三十多个数据资产的入表工作。

数据资产价值的实现不仅限于其产品化。实际上，存在三种主要方法来实现数据资产的价值。首先是直接提供数据资源，这可以通过以下两种形式实现收益：1. 数据托管：依据国家数据局最新发布的企业数据资源开发利用指南，数据托管被确认为一种有效的模式。我们自两年前便开始探索此模式，并积累了相应的经验。2. 数据空间：这是国家数据局在最近发布的征求意见稿中提出的新模式。这两种模式允许企业通过提供数据资源来获得收益，无需经过繁琐的产品化流程。

第二种方式是开发数据产品。在此过程中，数据安全成为核心问题。企业不应直接出售原始数据，而应通过平台提供的数据服务来确保数据安全。这可能需要对现有平台进行改造，以适应新的数据服务模式。通过这种方式，企业可以在不直接销售数据的情况下，通过提供数据服务来实现数据资产的价值。

第三种方式则是行业数据，其发展潜力是最好的。根据国家最新发布的政策文件，多项措施正在推动行业数据与公共数据的融合，以及行业数据在社会层面的广泛应用。国家也在积极建设数据空间等基础设施，以支持这些融合应用的发展。

行业数据将成为未来的重要发展方向。在应用范围、数据量和应用场景等方面，行业数据远超单一的数据点。特别是对于集团企业而言，在现有平台之外建立一个数据资产账户，将极大便利数据资产的变现、产品开发和对外服务。通过这种方式，企业能够更有效地管理和利用数据资产，从而实现更大的商业价值。

在水务数据领域，可以开发小型产品或模型，并将其整合至包括手游公司在内的合作伙伴平台中。此种方法能够避免构建和维护大型模型的需求，仅需向合作伙伴提供模型的输出结果。这不仅确保了数据隐私和安全的高标准，而且保障了数据的保密性，同时也能为企业创造经济效益。因此，这种模式是非常具有推广价值的。

同时，这种模式是数据空间之外成本效益最高的解决方案之一。企业无需自行投资建设数据空间节点，避免了大规模的行业投资。相反，可以由行业供应商承担这些任务，从而显著降低企业的成本。这种模式不仅确保了数据安全，还为企业提供了一个灵活且经济的数据利用方案。

在探讨经济效益实践的路径时，尽管大家可能缺乏行业专家的深度知识，但以上图片可以给大家提供一个宏观的视角。深刻理解数据在行业中的深层应用是至关重要的。

众所周知，数据录入表格的主要目的在于将资产转化为资本。这表明数据不仅仅是传递信息的媒介，它还是企业资产的重要组成部分，能够转化为资本，进而为企业带来经济效益。因此，数据的入表和资本化是企业数字化转型和资产增值过程中的关键步骤。

在探讨资本化途径时，对于国有企业而言，特别推荐将其数据资产视为入股的一种方式。此种做法的优势体现在，民营企业在寻求与国有企业合作以获得资产收益的过程中，往往需要进行投资。从投资的角度来看，国有企业在新公司的成立过程中面临较多限制，而将数据资产作为入股的资本，提供了一种既灵活又有效的解决策略。

数据资产增信构成了另一个重要的途径。虽然部分观点可能认为数据资产的价值有限，但实际上，数据资产在增信方面拥有巨大的潜力。目前，市场上超过95%的数据资产融资实际上是通过增信方式进行的。尽管相关文件可能将其标注为质押，但由于质押所涉及的众多问题尚未得到解决，增信已成为主流做法。

至于数据资产证券化，这是一个值得深入研究的领域。尽管尚未有实际操作经验，但这一领域具有广阔的发展前景。例如，某个开放省份的数据条例中首次明确提出了数据资产的增信、入股和证券化，这在官方文件中尚属首次。认为，这一模式值得进一步探索和研究。这些资本化途径为国有企业提供了新的合作和融资渠道，有助于发掘和释放数据资产的内在价值。

数据资产的互联互通与互认对于加强城市间合作具有重大意义。虽然国家层面尚未制定相关文件，但已有十个城市开展了资产登记的互联互通互认工作。这意味着，一旦企业在水务专区完成登记，其登记信息将获得这些城市的相互认可。

展望未来，随着更多城市建立自己的登记评价中心，可以通过转递证书的方式来确保互认机制的持续有效性。因此，在青岛华通智研院完成的登记，实际上已经获得了十个城市的互认。

此种互认机制不仅促进了数据资产的流通与利用，还为数据资产的管理和应用提供了便利，有助于构建一个更加统一和高效的数据资产管理体系。这将为数据资产的流通、交易和利用提供一个坚实的基础，进而推动数据资产价值的最大化。

在水务行业的演进中，数据资源的入表为企业提供了一个基于精确数据的决策平台，显著提升了决策的效率和质量，进而增强了整体的管理能力。这种数据驱动的管理策略让企业能够更准确地预测市场动向和客户需求，优化资源配置，并有效降低运营成本。

同时，数据资源的入表也激发了水务企业在服务创新方面的能力。企业现在可以利用数据资源开发创新的服务产品，例如智能水表和水质监测服务，这些服务不仅提升了客户体验，还增强了客户忠诚度。深入的数据分析还助力企业发现新的增长点，比如通过分析工业用水数据，识别节水潜力大的行业，并开发相应的节水解决方案。

数据资源的入表为水务企业开辟了新的商业机遇。企业现在可以将数据资产化，将数据转化为可交易的商品或作为金融服务的基础，例如，基于用水数据进行信用评估，提供更精准的金融服务。这种以数据为核心的商业模式创新，不仅为企业带来了新的收入渠道，也为整个行业的发展注入了新的活力。