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978-7-111-73511-3 数据要素安全流通 978-7-111-75895-2 一本书讲透数据资产入表 978-7-111-76562-2一本书讲透数据资产会计 978-7-111-75411-4 数据质量管理 978-7-111-69448-9 一本书讲透数据治理 978-7-111-76466-3 数据质量实践手册 978-7-111-70436-2 华为数字化转型之道 978-7-111-66704-9 华为数据之道 978-7-111-77503-4 数据产品开发与经营 978-7-111-77414-3 一本书讲透首席数据官
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| 內容簡介： |
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这是一本融合了100多家知名高校、研究机构、企业的研究成果或实践经验，可帮助读者深入理解数据资产化并指导企业落地数据资产化的工具书。本书得到了工业和信息化部电子第五研究所、中国通信学会数据安全委员会、中国经济信息社数据资产运营研究中心的亲自指导，有超300位专家亲自参与撰写。来自中央财经大学、陕西省大数据集团、上海国家会计学院、盐城市大数据集团、联通在线信息科技有限公司的领导或专家鼎力推荐。 本书对数据资产化的概念、意义、落地路径、技术、运营及未来展望等核心内容进行了深入解读，致力于为各行业提供数据资产化落地思路和方法，推动数据要素市场的发展，助力企业实现数字化转型，提升企业的经济效率和创新能力。 第1~2章介绍数据资产化的概念、意义，剖析数据要素与数据资产化的联系，构建数据资产化过程及机制框架，并从经济和法律两个视角解读数据资产化。 第3章展现数据资产化产业生态的全貌，解读数据资产化生态中各种角色的核心业务、服务内容及对产业发展的贡献。 第4~8章分别对数据资产化的实现路径、技术、入表方法、交易流程、运营等进行深入分析。这部分是本书的核心，不仅涉及理论层面的解读，还重点分享了实践层面的经验，如数据资产化实现路径的评估指标、数据价值评估技术、数据资产入表实施难点、数据资产交易流程、数据资产运营平台构建等。 第9章分享了25个典型的数据资产化实践案例，包括文旅、医疗、汽车等多个行业。 第10章从政府和企业两个角度提出针对性建议，并给出作者对未来研究方向的展望。
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| 關於作者： |
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华东江苏大数据交易中心（简称“华东数交”）成立于2015年11月，是华东地区首家、中国首批成立的数据交易服务场所之一。华东数交主要致力于数据要素市场化流通交易、生态集聚平台搭建、公共数据和企业数据资源的融合开发等方向的服务工作。基于“合规、交易、撮合、生态”四大核心定位，履行“交易登记中心、交易服务平台、信息枢纽中心、标准建设基地”四项服务职能，立足江苏，辐射华东，服务全国，打造国内首个“特色行业+区域性”的标杆数据交易服务场所。
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| 目錄：
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目 录创作委员会前言第1章 数据资产化的意义0011.1 数据资产化概述0011.2 数据资产化的必要性0071.3 数据资产化实践分析0091.3.1 数据资产化的国际实践0091.3.2 数据资产化的国内实践0111.3.3 典型地区的数据资产化实践案例012第2章 数据资产化的理论基础0172.1 数据要素与数据资产化的联系0172.2 数据资产化过程与机制框架0182.3 经济学视角下的数据资产化0212.4 法律理论视角下的数据资产化023第3章 数据资产化生态图谱0253.1 数据资产运营商0263.2 数据资源供给商0283.3 数据资源技术服务商0303.4 数据产品开发商0313.5 数据资产化服务商033第4章 数据资产化实现路径0354.1 数据资产化实现路径概述0354.2 数据资产化实现路径的评价标准0374.2.1 数据评价与价值评估0374.2.2 合规与管理0414.2.3 数据资产质量评估指标0434.3 数据资产化战略指导0444.3.1 政策支持与制度建设0444.3.2 市场机制与流通交易045第5章 数据资产化技术解读0495.1 可资产化的数据分类0495.2 数据处理技术0505.3 数据治理与建模技术0525.3.1 数据治理目标、过程及技术0525.3.2 建模技术0575.4 数据价值评估技术0595.4.1 数据资产价值评估服务0595.4.2 数据资产价值评估方法061第6章 数据资产入表0646.1 数据资产入表的意义0646.2 数据资产入表的实施路径0666.2.1 数据规划、盘点与确认0676.2.2 数据质量评价0696.2.3 数据合规0706.2.4 数据资产安全评估0726.2.5 数据资产价值评估0726.2.6 数据资产确权登记0756.2.7 经济利益测算与成本测算0766.2.8 成本计量、摊销和减值0776.2.9 列示及披露0806.3 数据资产入表的实施难点0836.4 数据资产入表审计0926.4.1 数据资产入表审计的价值0926.4.2 数据资产入表审计的路径0936.4.3 数据资产入表审计的要点096第7章 数据资产交易与应用0997.1 数据资产交易现状0997.1.1 政策导向0997.1.2 数据资产交易分类1007.1.3 国内数据资产交易所发展历程1027.1.4 数据资产交易前景分析1057.2 数据资产交易流程1077.3 数据资产应用场景1097.3.1 数据资产入表对应用场景的意义1097.3.2 数据资产的具体应用场景1107.3.3 数据资产的金融化应用场景114第8章 数据资产运营平台构建1168.1 数据资产运营的意义1168.1.1 数据资产运营的发展历程1178.1.2 数据资产运营的挑战1188.2 数据资产运营实施路线1208.2.1 组织登记1208.2.2 宣传推广1228.2.3 服务保障1238.2.4 治理优化1248.2.5 价值评估1258.3 数据资产运营的4个目标1268.4 数据资产运营平台构建链路1288.5 数据资产运营平台构建1298.6 数据资产运营平台构建的保障措施1318.6.1 数据资产质量评估1328.6.2 数据资产安全管理1348.7 数据资产持续运营战略指导137第9章 25个数据资产化实践案例1409.1 陕西省文旅行业首单数据资产入表1409.2 四川省首单数据资产质押贷款1429.3 智慧医院数据资产运营模式探索1449.4 智能网联汽车事故分析与智驾保险1489.5 汽车大数据区块链交易平台1539.6 西安市雁塔城运集团数据资产入表1569.7 工业企业数智管理服务1589.8 婚信宝1629.9 蚝保宝1639.10 盛融宝1649.11 基于数据中台的数据资产建设实现数据要素价值1649.12 基于大数据平台的运营审计风控建设助力企业风险管理1689.13 钟吾大数据集团数据资产质押融资与数据交易1719.14 微言科技无质押数据资产增信贷款1749.15 南财“资讯通”数据资产入表融资1779.16 神州数码大中型数据资产入表质押融资1809.17 姜堰区企业用水行为分析数据集数据资产入表1839.18 百望数据资产化实践探索1859.19 数据资产（产品）融资授信案例1879.20 数据交易险案例1899.21 数据网络安全责任险案例1909.22 贵州勘设科技公司数据资产入表1919.23 个人数据信托案例1919.24 海新域城市更新集团数据资产入表1939.25 某科技制造企业数据合规专项服务194第10章 对数据资产化的建议和展望19510.1 政府侧针对性建议19610.2 企业侧针对性建议19710.3 对未来研究的展望198
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| 內容試閱：
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前 言在21世纪的数字化洪流中，数据作为一种新兴的生产要素，正逐渐展现出无可估量的价值与深远的影响力。得益于大数据、云计算、人工智能等前沿技术的迅猛进步，数据的收集、存储、处理及分析效能实现了质的飞跃，数据资产化也因此成为驱动经济增长与社会发展的新动力源泉。数据资产化不仅能够提升企业的经营效率，还能优化社会资源的配置，推动经济结构的转型升级。以大数据和人工智能为例，企业通过有效的数据管理能够在资源配置上做出更为合理的决策，避免资源的浪费。有效的数据资产化还能提高决策的科学性，使企业在瞬息万变的市场环境中更快地响应变化，从而获取竞争优势。此外，数据资产化还能促进创新。企业在挖掘数据价值的过程中，常常能发现新的商业模式和市场机会，为持续发展奠定基础。尽管技术发展迅猛，但数据的共享与流通依然面临诸多挑战。其中，数据孤岛现象仍然普遍存在，许多企业在数据管理上缺乏有效的协作与交流，导致数据价值无法被充分挖掘。与此同时，隐私保护和数据安全问题日益突出，公众对个人数据的敏感性增加，使得企业在数据资产化过程中需要面临更多法律和伦理挑战。缺乏统一的数据标准和管理规范，也阻碍了数据的流通与共享。因此，推动数据市场化，构建高效的数据资产管理体系，成为当务之急。推动数据市场化，有必要提升各界对数据资产化的认知水平，帮助其更好地理解数据的内涵及其在经济活动中扮演的角色，推动达成对数据资产化重要性的共识。本书开篇立足时代背景，全面剖析数据资产化的兴起背景与深远意义，同时对比国际视野下的实践案例与我国的独特路径。随后，书中深入分析了数据资产化的理论基础，为读者揭示数据资产化的关键环节，并在经济学、法律理论两个视角下对数据资产化进行解读。数据资产化生态图谱部分详细介绍了数据资产运营商、数据资源供给商、数据资源技术服务商、数据产品开发商和数据资产化服务商等关键角色，以及它们在数据资产化过程中的作用和贡献。书中还探讨了数据资产化的实现路径和相关技术，以及数据资产入表的意义、实施路径、难点和审计问题，以期为数据资产的财务管理提供指导。在上述内容的基础上，本书对数据资产交易与应用以及运营平台构建进行深入解读。之后通过25个数据资产化实践案例，对数据资产化在不同行业和领域中的实践，以及带来的连锁效应进行分析。最后，本书对数据资产化的远景进行了展望，并针对政策与法规环境的完善、技术创新与产业升级、市场机制与运营模式的探索提出了建议。在本书编写过程中，我们力求做到内容准确、全面且具有前瞻性，希望能够为读者提供一个解读数据资产化的权威视角。由于编写时间仓促，加之数据资产化涉及多个学科的知识且其技术体系复杂，书中难免会出现一些错误或者不恰当的地方，恳请读者批评指正。
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