在数字经济时代，数据已成为企业核心资产之一。数据资产入表、数据资产管理、数据资产治理和数据信托作为数据价值挖掘的关键环节，彼此之间既存在紧密关联，又有着显著区别。深入理解这些概念，有助于企业更好地管理数据资产，释放数据价值。

关 联

数据资产治理是数据资产管理和数据资产入表的基础

数据资产治理通过制定和实施一系列政策和流程，涵盖数据质量管理、数据安全管理、数据标准管理等多个领域，确保数据的质量、可用性、安全性等。在数据资产管理方面，它为数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理和数据共享管理等提供了方法和框架，使企业能够围绕数据展开一系列有效管理活动，将数据转化为可信赖、可高效利用的战略资产。在数据资产入表过程中，数据资产治理确保数据资源满足资产确认条件，如可准确计量、有预期可带来的收益等，为数据资源的会计核算和信息披露提供支持和保障。

数据资产管理和数据资产治理相互促进，共同推动数据资产入表

数据资产管理围绕数据全生命周期展开，涵盖组织架构、管理流程、技术工具以及人员能力等方面，旨在将数据转化为企业可信赖、可高效利用的战略资产，为企业的战略决策、业务运营和创新发展提供坚实的数据支撑。数据资产治理则更侧重于数据管控，如数据的整体管理和价值挖掘，关注数据的质量、安全性和合规性等方面。两者相互依存、相互促进，数据治理为数据资产管理提供基础保障和支持，而数据资产管理通过将数据转化为战略资产，进一步体现了数据治理的成效和价值。同时，通过数据资产入表可以促进企业数据治理和数据资产管理深化进行，不断提升企业的数据治理水平和数据资产管理能力，推动企业的数字化转型不断深化。

数据信托为数据资产入表、数据资产管理和数据资产治理提供新的模式和保障

数据信托是以信托架构实现数据要素市场化配置的创新模式，委托人将其合法持有的数据或者数据权益作为信托财产设立信托，受托人按照委托人的意愿，自行或者委托第三方机构对数据或者数据权益进行管理和运营，并将信托财产产生的收益分配给受益人。通过数据信托，原始的数据要素成为数据产品并进入市场流通，完成了数据资产确权、估值和交易。在数据资产入表方面，信托结构可以通过委托人、管理人、受益人等角色有效界定数据持有人、数据加工人、数据产品经营人等在数据生产、流通、使用过程中的权利义务，为数据产权结构性分置提供有效的实施路径，有助于数据资产入表工作的顺利进行。在数据资产管理和数据资产治理方面，数据信托作为独立第三方，基于受益人的利益，对数据的管理和使用进行独立判断和监督，确保数据使用者坚守自身义务，监督数据活动合法合规，保障数据主体权益，增强各主体之间的信任，为数据资产管理和数据资产治理提供新的模式和保障。

区 别

概念与侧重点

数据资产入表：是指将数据资产确认为企业资产负债表中的“资产”一项，并在财务报表中体现其真实价值与业务贡献。这一过程的核心是对数据资产的价值进行合理的确认、计量、披露和评估，使之符合会计准则和财务报告的要求，为企业和投资者提供可靠的信息依据。它更侧重于数据的财务价值和业务贡献的反映。

数据资产管理：是企业围绕数据展开的一系列管理活动，其范畴覆盖数据从产生到最终消亡的全生命周期。依据相关理念，这是一个集组织架构、管理流程、技术工具以及人员能力为一体的综合性体系，旨在将数据转化为企业可信赖、可高效利用的战略资产。通过有效的数据资产管理，企业能够确保数据在各个业务环节的准确性、一致性和完整性，为企业的战略决策、业务运营和创新发展提供坚实的数据支撑。

数据资产治理：是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，旨在通过制定和实施一系列政策和流程，确保数据的质量、可用性、安全性等。它涉及数据质量管理、数据安全管理、数据标准管理等多个领域，旨在建立健全的数据管理体系，更侧重于数据管控，如数据的整体管理和价值挖掘。

数据信托：是以信托架构实现数据要素市场化配置的创新模式，是信托公司服务数字经济发展，助力数字金融建设，做好数字金融大文章的重要工具。它通过委托人、管理人、受益人等角色有效界定数据持有人、数据加工人、数据产品经营人等在数据生产、流通、使用过程中的权利义务，为数据产权结构性分置提供有效的实施路径，具有独特的架构和功能。

实施主体与目标

数据资产入表：实施主体主要是企业财务部门，在相关会计准则和财务报告要求的指导下，目标是将数据资产纳入财务报表，准确反映企业财务状况和经营成果，为企业和投资者提供可靠信息依据，同时提升企业市场价值、推动数据要素市场体系建设。

数据资产管理：实施主体涉及企业多个部门，包括数据管理部门、业务部门等，通过综合性体系将数据转化为战略资产，目标是为企业战略决策、业务运营和创新发展提供数据支撑，提升企业数据利用效率和竞争力。

数据资产治理：实施主体通常是企业的数据治理团队或相关管理部门，通过制定和实施政策和流程，建立健全数据管理体系，目标是确保数据质量、可用性、安全性等，保障数据在企业中的有效利用和合规管理。

数据信托：实施主体包括委托人、受托人（通常是信托公司）和受益人，通过信托架构实现数据要素市场化配置，目标是保障各参与方权益，促进数据流通和交易，赋能数据要素价值创造，推动数据资产化。

实施方式与流程

数据资产入表：实施方式主要是依据相关会计规则和标准，对符合条件的数据资源进行确认、计量、列报、披露等会计处理。流程包括明确数据资产的定义与范围、建立数据资产的价值评估与计量体系、完善数据资产的披露与报告机制等，以在财务报表中体现数据资产的价值。

数据资产管理：实施方式围绕数据全生命周期展开，包括数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理和数据共享管理等。流程涉及从数据产生到最终消亡的各个环节，通过组织架构、管理流程、技术工具和人员能力的协同，实现数据的有效管理。

数据资产治理：实施方式是通过制定和实施一系列政策和流程，对数据使用进行管理。流程涵盖数据质量评估与改进、数据安全策略制定与执行、数据标准制定与推广等，旨在建立健全的数据管理体系，确保数据的质量、可用性、安全性等。

数据信托：实施方式是委托人将其合法持有的数据或者数据权益作为信托财产设立信托，受托人按照委托人意愿进行管理和运营，并将收益分配给受益人。流程包括信托设立、数据资源聚合与加工、数据产品流通交易与收益分配等，通过信托架构实现数据要素的市场化配置。