交通企业数据资源资产化操作指引-55正式版-WN8

业务联系：明树数据史静通企业数据资源资产化操作指引北京明树数据科技有限公司2024年8月1业务联系：明树数据史静录1.基本概念....................................................................................................................-1-

1.1数据.....................................................................................................................................-1-

1.2数据资源.............................................................................................................................-1-

1.3数据资产.............................................................................................................................-1-

1.4数据产品.............................................................................................................................-1-2.数据资产入表的政策依据........................................................................................-2-

2.1企业数据资源相关会计处理暂行规定.............................................................................-2-

2.2数据资产评估指导意见.....................................................................................................-2-

2.3数据资产入表的其他政策依据与标准文件.....................................................................-2-3.数据资产入表对交建类企业的价值和意义............................................................-3-4.数据应用场景开发....................................................................................................-4-

4.1高速公路数据价值场景案例.............................................................................................-6-

4.2轨道交通数据价值场景案例.............................................................................................-7-

4.3公交数据价值场景案例.....................................................................................................-8-

4.4停车数据价值场景案例.....................................................................................................-9-5.数据资产入表的基本原则、参与主体及实施路径..............................................-10-

5.1基本原则..........................................................................................................................--

5.2参与主体..........................................................................................................................--

5.3一般实施路径..................................................................................................................--6.数据治理..................................................................................................................-12-

6.1数据质量分析..................................................................................................................--

6.2治理方案..........................................................................................................................--

6.3数据安全管理..................................................................................................................--7.合规与确权..............................................................................................................-16-

7.1数据合规审查..................................................................................................................--

7.2数据登记..........................................................................................................................--8.成本的归集与分摊..................................................................................................-17-

8.1成本构成..........................................................................................................................--

8.2会计确认和计量..............................................................................................................--9.数据资产评估..........................................................................................................-20-

9.1概念..................................................................................................................................--

9.2评估需求..........................................................................................................................--

9.3评估方法..........................................................................................................................--10.列示与披露............................................................................................................-23-

10.1列示................................................................................................................................--

10.2披露................................................................................................................................--11.数据交易................................................................................................................-25-

11.1交易市场........................................................................................................................--

11.2交易流程........................................................................................................................--12.数据资产融资........................................................................................................-27-

12.1交通企业数据资产登记、入表、资本化案例............................................................--

12.2银行贷款融资对其他领域数据资产资本化支持案例................................................--

12.3其他类型资本支持数据资产增信与融资案例............................................................--13.数据资产管理........................................................................................................-33-14.数据资产入表案例................................................................................................-35-I业务联系：明树数据史静丽1381085933514.1数据调研........................................................................................................................--

14.2数据资源的价值应用场景确认....................................................................................--

14.3合规分析........................................................................................................................--

14.4登记确权........................................................................................................................--

14.5.数据质量评价................................................................................................................--

14.6数据价值评估................................................................................................................--

14.7入表财务处理确认........................................................................................................--15.对交通企业开展数据资产入表工作的建议........................................................-39-16.明树简介................................................................................................................-42-

附录企业数据资源相关会计处理暂行规定...........................................................-46-II业务联系：明树数据史静丽138108593351.基本概念1.1数据根据《数据安全法》的定义，数据是指任何以电子方式或者其1.2数据资源“数据资源”是指能为企业带来价值的数据的集合，包括企业内部的数据，以及外部的市场调研数据、用户生成数据等。数据资源不仅指原始的数据，还包括对这些数据进行处理、分析后能够得到的有价值的信息和洞察力。“数据资源”强调加工后具有经济价值。1.3数据资产数据资产是指由企业过去交易或者事项形成的，由企业合法拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，且相关的成本或者价值能够可靠地计量。即数据资产三要素为“可控、有价值，可计量”。1.4数据产品狭义的数据产品，指以数据为主要内容和服务的产品，包括数据可视化和大数据应用平台相关的产品。广义的数据产品，指以数据为主要内容和服务的产品，包括从-1-业务联系：明树数据史静据采集、预处理、存储和管理、挖掘和分析到展现的全域价值链上所有与数据相关的技术平台和工具服务。2.数据资产入表的政策依据2.1企业数据资源相关会计处理暂行规定2023年8月21日，针对企业数据资源相关会计处理和会计信息披露等问题，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），并规定自2024年1月1日起施行。这意味着数据资源在符合条件的情况下有可能被确认为企业的“资产”，在财务会计报表中显性化。2.2数据资产评估指导意见《数据资产评估指导意见》于2023年9月8日在财政部的指导下由中国资产评估协会发布，自2023年10月1日起施行。2.3数据资产入表的其他政策依据与标准文件政策名称发行部门时间关于加强行政事业单位数据资产管理的通知财政部2024年2月8日关于加强数据资产管理的指导意见财政部2023年12月31日数据要素三年行动计划（2024—2026年）国家数据局等17个部门2023年12月31日数字中国建设整体布局规划中共中央国务院2023年2月27日关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见中共中央国务院2022年12月2日关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知国务院国资委2020年8月-2-业务联系：明树数据史静丽138108593353.数据资产入表对交建类企业的价值和意义•企业资产保值与增值。企业通过将数据资产计入企业的资产负债表，可以使数据资产的价值得到充分的体现，避免企业资产的隐性流失。•优化资本结构。数据资产入表有助于降低企业的资产负债率，较低的资产负债率可以提高企业的信用等级，降低融资成本。•拓宽融资渠道。数据资产可以拓宽企业资金来源，提升企业的市场信誉和估值，为企业的长远发展提供坚实的金融支持。•优化资源配置。数据资产入表有助于企业更准确地评估数据资源的价值，从而根据业务需求合理分配数据资源，实现资源的优化配置。•保护数据安全。数据资产入表是保护企业数据安全的重要措施之一。它指的是将组织的核心数据资产进行登记、分类和管理的流程，以确保数据得到妥善保护。数据资产入表可以有效地提高数据资产的安全性，降低数据泄露、损坏或被盗用的风险，确保数据资产在组织内部的安全流通和使用。•推动数字化转型。数据资产入表是数字化转型的重要一步。通过数据资产入表，企业可以更好地利用数据资源，推动数字化转型，实现数据的实时监测、管理和应用。•有助于企业的合规管理。数据资产入表可以帮助企业建立健全的数据管理制度和流程，有助于提高企业的管理水平、风险防范能力和透明度，确保企业的数据处理符合法律法规的要求。同时，数据资产入表还可以为企业提供数据审计的依据，方便企业进行内-3-业务联系：明树数据史静和外部的数据审计工作。•提高企业竞争力。数据资产入表能够提高企业的竞争力。通过规范化管理数据资产，对数据进行全面的场景开发和价值挖掘，可以提升企业的创新和转型能力，帮助企业提高决策能力、优化产品从而提高企业的核心竞争力。•强化企业考核能力。数据资产入账对企业考核的帮助主要体现在提高资产评估准确性、强化绩效评价、促进创新驱动发展、优化资源配置、提升风险管理水平、增强可持续发展能力。4.数据应用场景开发财政部印发的《关于加强数据资产管理的指导意见》，提到总体目标，是构建“市场主导、政府引导、多方共建”的数据资产治理模式，逐步建立完善数据资产管理制度，不断拓展应用场景，不断提升和丰富数据资产经济价值和社会价值，推进数据资产全过程管理以及合规化、标准化、增值化。通过加强和规范公共数据资产基础管理工作，探索公共数据资产应用机制，促进公共数据资产高质量供给，有效释放公共数据价值，为赋能实体经济数字化转型升级，推进数字经济高质量发展，加快推进共同富裕提供有力支撑。国家数据局联合17部门发布的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，包含5个部分23条措施，可简要概括为：其中推进十二项行动中提出要聚焦工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理12个行业和领域。明确发挥数据-4-业务联系：明树数据史静素价值的典型场景，推动激活数据要素潜能。不断拓展数据资产应用场景对于释放数据要素价值具有极其重要的意义。通过深入分析不同的应用场景，可以更充分地挖掘和利用数据的潜在价值，实现数据的有效配置和利用。这不仅能够推动数据的流通和共享，促进创新和效率的提升，还能够为企业和社会带来更大的经济效益和社会价值。目前在轨道交通、高速公路、公交、停车等地方政府及交建类业主要参与运营的公共服务领域，我方搜集了国内五个主要数据交深圳数据交易所和贵阳大数据交易所）数据价值应用场景案例，具体如下：-5-业务联系：明树数据史静丽138108593354.1高速公路数据价值场景案例序号数据产品登记公司数据产品描述应用场景/目标客户1两客一危数据产品广东联合电子服务股份有限公司以交通运输部两客一危”数据为基础，融合广东高速公路联网运营数据，利用车辆北斗卫星定位车载终端具有定位、警示、信息采集和行驶记录等功能，实时接收卫星导航信号计算车辆在道路上的行驶轨迹状态信息。基于国有交通大数据及运政大数据，查询货运企业名下车辆的运力2企业运力评估核验指数，基于高速收费站口布设地磅所采集到的货车的载重数据，结合相关维度数据进行分类分组而得到的和行业排名及整体经营情货运企业行业排名及整体经营情况报告。贵州数据宝网络况。科技有限公司基于国有交通大数据，可以通过调用【货车高速通行信息订阅】接3货车高速通行信息订阅口以查询车辆通行里程、重量、轴数、支付类型、时长、单次预估金额、进出省市、货物周转量、运输饱和度、空载标识、货源地等有价值的信息。对货车单车运输情况的画像报告构建4高速货车保险评分基于用户授权，通过模型自动评估高速通行货车近期驾驶行为风险高低，覆盖全国高速路网理赔风险识别,投保查验5高速车辆超载行为评估华东江苏大数据交易中心股份有限公司（盐城市基于用户授权，实时快速评估高速通行货车超载行为特征，覆盖全国高速路网交通管理,投保查验,企业车辆管理,车辆风险评估6高速车辆行驶时间段评估大数据集团有限公司独资企业，盐城市人民政府基于用户授权，实时快速评估高速车辆行驶时间段分布特征，覆盖全国高速路网交通管理,企业车辆管理,车辆风险评估7高速车辆超速行为评估全资孙公司）基于用户授权，实时快速评估高速车辆超速行为特征，覆盖全国高速路网交通管理,投保查验,企业车辆管理,车辆风险评估-6-业务联系：明树数据史静丽138108593354.2轨道交通数据价值场景案例序号数据产品登记公司数据产品描述应用场景/目标客户备注运用广州地铁全线网闸机设备数据，以数据1广州地铁线网客运量广州地铁集团有限公司中台为数据加工平台，加工形成广州地铁线网客运量数据集，客户通过广州地铁提供的全线网日均客运量数据，掌握广州公共交通拥挤情况，数据更权威、更及时。地铁周边商铺、其他接驳交通服务企业、其他企业。基于地铁实际运行数据提供脱敏的统计分析2深圳地铁客流分析数据深圳市地铁集团有限公司类数据报告，数据准确、覆盖面广，可支持对地铁客流的多维场景数据分析与应用。主要包含数据内容：1、地铁基础数据（包括线路基础数据、站点基础数据）；2、地铁运营数据（包括线路运营时刻表、地铁到站数据）；3、地铁客流统计数据（包括进出站客流统计数据、换乘数据）精准营销,智慧城市,商业选址,生活圈定向营销,营业网点分布分析,门店销售预测,聚集人群监测。主要应用于批发和零售业,金融业,房地产业,租赁和商务服务业3客流订单信息上海随申行智慧交通科技有限公司基于随申行APP订单数据统计地铁、公交和轮渡等出行场景下站点、线路的分时段热力信息公共交通画像：随申行智数星系列产品是基于随申行APP端数据进行加工打造，包含用户行程和画像类的产品数据存储大小：700MB城市轨中国移动通4道交通信集团北京产品有限公司1、监控分析（站内实时客流监测、换乘客流监测、进出口客流监测、站外排队监测）；2、乘客分析（客户画像分析、乘客换乘分析、特殊人群分析、车站应急管理）1、监控分析（用于站内实时客流监测、换乘客流监测、进出口客流监测、站外排队监测）；2、乘客分析（用于客户画像分析、乘客换乘分析、特殊人群分析、车站应急管理）-7-业务联系：明树数据史静丽138108593354.3公交数据价值场景案例序号数据产品登记公司数据产品描述应用场景/目标客户基于新能源汽车车联网数据采集、加工处理和分1公共领域车辆能耗查询上海市新能源汽车公共数据采集与监测研究中心析建模，初步形成一系列以覆盖金融保险、交通规划、充电领域等多行业多场景的新能源汽车相关数据服务产品，全面赋能新能源汽车保前保中保后、交通安全运营监管和充电场站规划等应用场景下的高效有序发展计算公交/物流/货车每次出行的实际能耗值，用于优化车辆调度与路径规划，服务到交通规划及行业规范随申行智行星系列产品主要包含上海市区内的公通过输入公交线路名称，实时查询每条2公交线路热力共交通出行信息及交通基础设施信息的查询产品。该系列产品数据源自上海交通委下各官方渠公交线路每小时客流量信息，为城市交通管理决策提供支撑、商家选址提供数道，经由合法合规授权后进行数据运营加工据依据。3公交智慧查上海随申行智慧交通科技有限公司随申行智行星系列产品主要包含上海市区内的公共交通出行信息及交通基础设施信息的查询产品。该系列产品数据源自上海交通委下各官方渠道，经由合法合规授权后进行数据运营加工通过输入坐标定位及查询范围，实时查询附近公交线路信息、站点信息和预计到站时间。4数智出行热力随申行智数星系列产品是基于随申行APP端数据进行加工打造，包含用户行程和画像类的产品基于随申行APP订单数据统计地铁、公交和轮渡等出行场景下站点、线路的分时段热力信息-8-业务联系：明树数据史静丽138108593354.4停车数据价值场景案例序号数据产品登记公司数据产品描述应用场景/目标客户武汉停车路内临时武汉城投停车场投通过调用路内临时停车点状态监测接口，用户能够获取到所需停交通运输

1停车点状态检测数据资建设管理有限公车点的实时状态信息，包括但不限于停车点编号、停车点所在位公共服务

产品司置、停车点类型、空闲停车点位等。智慧城市2泉港停车统计分析数据产品泉州市泉港智慧停车有限公司为相关单位或企业等提供数据统计报告，利用区域停车数据统计了解城市不同区域的目标停车密度、流量，从而分析经济发展状况和潜力，为企业的咨询服务、项目/店面投建选址等提供决策依据，提高投资效率和降低风险。智慧城市交通运输公共服务珠海市高新区停车场监测数据产品珠海高华城市资源有限公司整合高新区内包含金鼎文化中心、共乐园、唐家卫生院等22个停车场的出入数据，旨在分析停车场管理中的可用停车位、使用率、流转率的问题，实现对停车场信息的全面监测和统计。3全场景4停车实时空位数据产品泉州市泉港智慧停车有限公司为地图导航企业、城市服务平台公司、车机系统企业在城市停车导航场景，为用户提供停车场实时空位数据查询服务，方便用户查询停车场空位数据、导航停车场公共服务交通运输智慧城市汽车面向广告提供商、汽修服务商、充电桩运营商等潜在客户，提供交通运输5惠泊车停车信息查询包数据产品惠州交投智慧停车投资有限公司我司运营的停车场产生的停车流量情况，通过停车流量数据判断附近的广告投放、汽车保养维修服务点开设、充电桩车位投资建公共服务智慧城市设等项目的可行性。新零售-9-5.数据资产入表的基本原则、参与主体及实施路径5.1基本原则•合法合规原则。数据资产入表应遵循合法合规原则，企业在将数据资产入表时，需要遵守相关法律法规和企业会计准则，确保数据的合法性、真实性、完整性和安全性。•谨慎性原则。企业在将数据资源纳入财务报表时，需要根据企业会计准则的规定进行判断，并确保其真实性、完整性和可靠性。同时，需要事先规划，结合有效的数据资源治理和管理，配套建立统一合理的数据资源成本归集和分摊机制，通过数据血缘分析能力，明确数据资产化过程中所占用的企业资源，形成准确的数据血缘图“粉饰”“泡沫”。•商业秘密保护原则。《暂行规定》综合考虑信息需求、成本效益和商业秘密保护等内容，提出自愿披露的方式。在自愿披露时，企业应主动按照企业会计准则和《暂行规定》的数据资源披露要求，持续加强企业信息主动披露工作，以达到全面反映数据资源对企业财务状况和经营成果的影响。同时，企业还应考虑到，在自愿公开数据资源的情况下，有效保护商业机密，防止因信息公开导致的商业损失。此外，必须在法律允许范围内进行，加强国家涉密经济数据保密管理，确保机密信息的保密性与安全性。5.2参与主体对于企业来说，数据资产入表是企业一项重要战略工作，具体实施需要内部数据部门、IT部门、财务部门、法务部门和业务部门的共同参与；同时，也需要外部单位的协同参与。（1）企业内部参与部门企业进行数据资产入表工作时内部需要参与的部门主要有：⚫决策机构：主要为董事会；⚫数据部门：专门开展数据资产管理；⚫法务部门：开展数据合规性管理；⚫财务部门：完成入表、数据资产金融化；⚫IT部门：推动数据产品开发；⚫业务部门：数据作为无形资产或存货对外销售。（2）企业外部参与机构企业进行数据资产入表工作时外部需要参与的机构主要有：⚫数据交易机构：数据资产入表时，数据交易机构（数据交易所、数据交易中心等）为数据提供方、数据接受方提供交易渠道，是专门负责组织、协调和管理数据资产交易的机构。负责完成数据“三权（数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权）确权及交易撮合。⚫数据治理机构：完成数据治理及质量评估，数据业务及产品开发，快速输出数据产品。⚫律师事务所：从数据权属和法律属性完成合规评估与审查，确保业务不触碰法律红线。⚫会计师事务所：协助企业从财务角度完成入表的全流程，确保入表方式正确，符合审计要求。⚫数据资产评估机构：在数据资产价值评估时，负责制定数据资产评估标准和方法，进行数据资产评估定价。⚫银行等金融机构：在数据资源变现时，提供融资渠道，激活数据要素价值，实现数据资产金融化。如为企业提供数据资产质押业务。⚫咨询机构：提供数据要素规划与设计，推进数据资产入表研究，参与全流程的数据资产入表政策咨询和个性化案例服务工作。5.3一般实施路径6.数据治理6.1数据质量分析DataManagementCapabilityMaturityAssessmentModelDCMM）将数据质量定义为数据管理的八大能力域之一。数据质量（DQ）是“既指与数据有关的特征，也指用于衡量或改进数据质量的过程。数据质量分析是从数据本身、数据约束关系和数据过程等方面评估数据质量，以及从业务需求、数据质量维度和数据质量规则等方面提高数据质量的过程。数据质量分析的目的是为了找出数据中存在的问题，然后采取相应的措施进行修复，以提高数据的质量。6.2治理方案数据治理旨在提高数据质量、促进数据一致性和集成、加强数据安全和隐私保护、支持合规性和风险管理、提升决策效能，以及提升数据资产的价值。通过有效的数据治理方案实施，组织实现更好地管理和保护数据资产，实现数据驱动决策和业务创新的目标。数据治理是在组织内针对数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起和推动，旨在制定和执行一系列关于企业内部数据的商业应用和技术管理的政策与流程。数据治理主要包含五个步骤，即业务数据资源整理、数据收集与清洗、数据库设计及存储、数据管理和数据运用。这五个步骤可以概括为“理”、“采”、“存”、“管”、“用”。业务数据资源整理：是从业务的视角理清组织的数据资源环境和数据资源清单，包括组织机构、业务流程、信息管理系统，以及以数据库、网页、文件和API接口形式存在的数据项资源。数据收集与清洗：利用可视化的ETL工具将数据从来源端经过抽取(Extract)(Transform)(Load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。数据库设计及存储：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布等数据。数据分级：主要是对数据在遭到破坏时可能出现的后果预估，分析数据对公众造成的危害程度，然后对公众数据进行定级，制定相关安全保护措施，让不同级别的数据都能够得到安全保护，数据在进行分级的时候可以根据数据的重要性进行划分，将数据按照对公众的危害程度由高到低进行划分。数据运用：方便数据管理，降低成本，通过风险管理和优化来帮助确保公司的持续生存。6.3数据安全管理根据《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《个人信息保护法》等法律要求，企业应建立相应的数据安全管理措施保护数据安全。1.数据分类与标识（1）对数据进行详细分类，识别敏感数据，并为每类数据设定相应的安全级别。（2）对敏感数据进行明确标识，确保员工在处理时能够识别其敏感程度。2.数据访问控制（1）设立严格的权限管理制度，确保员工只能访问其职责范围内的数据。（2）采用多因素认证、角色基础访问控制等手段，增强数据访问的安全性。3.数据加密与脱敏（1）对敏感数据进行加密存储，使用符合国家标准的加密算法。（2）在数据传输过程中，采用安全的传输协议和加密技术，确保数据在传输中的保密性。（3）对非敏感数据进行脱敏处理，如姓名、地址等，以在测试或展示时降低风险。4.数据备份与恢复（1）设定数据备份的频率和方式，如定期全量备份和增量备份。（2）建立灾难恢复计划，包括数据丢失、硬件故障等场景的应急恢复流程。（3）定期进行数据恢复演练，确保在紧急情况下能够快速恢复数据。5.数据安全审计与监控（1）部署数据安全审计系统，记录数据的访问、修改和删除等操作。（2）利用日志分析和安全事件管理工具，实时监控数据安全事件，及时发现并响应异常行为。6.数据安全培训与意识提升（1）定期开展数据安全培训，包括数据分类、加密、访问控制等内容。（2）设立数据安全宣传周或月，通过海报、视频等多种形式提高员工的数据安全意识。7.合规与确权7.1数据合规审查根据2022年底国务院发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据二十条”）中“三权分置”的概“数据资源持有权”“数据加工使用权”和“数据产品运营权”，明确了数据流通过程中各参与主体的权属关系。企业原始数据来源一共可分为三个渠道：公共数据开放或授权、系统生成、交易市场采购，这三个渠道通过简单的清洗、加工生成的成果，可称为数据资源。而数据资源在企业投入实质性加工或创新性劳动后形成的成果，可称为数据产品，数据产品可对内使用、共享或开放，也可对外交易。针对数据资源的确权主要需要解决数据来源的合法性，而针对数据产品的确权主要需要解决数据可交易性合规审查。7.2数据登记数据资源登记是数据资源持有权确权的关键途径，数据资源持有权体现了对各类数据资源持有者的权益保护，既是对数据自主管控实时状态的确权承认，也反映了促进国家数据资源登记汇总和强化数据分级分类保护的公共利益。资源性数据资产更明确地体现为数据资源持有权资产，确权凭证是重要的数据资产凭证。8.成本的归集与分摊8.1成本构成数据资产入表的首要前提，是要满足相关成本能够可靠计量的条件。鉴于数据资源的特殊性，应合理的归集和分摊成本，以保证数据资源成本的准确性和完整性。数据资源成本包括数据资源获取成本、数据资源加工成本、数据资源储存成本和管理成本四部分。1.获取成本数据资源获取成本按获取方式又分为外购获取方式成本和内部采集方式成本。其中，外购获取的数据资源成本包括采购价格及税费、采购人员成本和其他人员成本；内部采集的数据资源成本包括采集人员成本、采集终端设备成本、采集系统成本、其他获取成本。2.数据资源加工成本数据资源加工成本包括加工人员成本、加工系统成本和其他加工成本。3.数据资源储存成本数据资源储存成本包括存储设备成本和其他存储成本。4.数据资源管理成本数据资源管理成本按管理方向不同，又分为数据资源维护成本、安全成本和更新成本。其中，数据资源维护成本包括数据维护人员成本和数据维护系统成本；数据安全成本包括数据管理成本和安全维护成本；数据资源更新成本包括更新升级人员成本和更新升级系统成本。8.2会计确认和计量1.数据资产确认数据资产的会计确认，即明确哪些数据资源可以推进入表以及“入表”的数据资源至少应满足以下41）由企业过去的购2（3）成本或价值可靠地计量；（4）预期会给企业带来经济利益的流入。对于确认入表的数据资源，按照企业会计准则分别确认为无形资产和存货两个会计科目。2.数据资产计量数据资产的计量包括数据资产的初始计量和后续计量。初始计量是针对已经确认会计科目的数据资产，其价值数量首次进行的衡量和确认，主要包括成本归集、收入与成本匹配、按成本进行初始计量列示三步。在数据资产的初始计量中，其成本计量原则有历史成本、重置成本、可变现净值、公允价值和现值等，遵循哪种原则是数据资产定价问题的核心。参照其他类型资产，数据资产在计量中应首先遵循历史成本，在此后的会计评估中遵循公允价值计量原则。后续计量则是针对数据资产在初始计量后出现增加或减少的变动进行再计量。对于作用于当期即将终结的数据资产，经评估后应以账面净值计入当期费用，从数据资产账户转入有关费用账户。根据《暂行规定》的相关要求，对于计入“无形资产”科目的数据资源依数据获取方式的不同，在会计确认时可将数据资产分为“外部获取”和“内部产生”两类。外部获取的数据资源确认为无形资产的，其成本包括购买价款、相关税费，直接归属于使该项无形资产达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用。内部产生的数据资源由于不存在活跃的交易市场，不符合公允价值计量模式，因此可按为达到预定用途发生的实际合理、必要支出进行确认。并且，内部产生的数据资源研究开发项目的支出应当区分研究阶段支出与开发阶段支出。研究阶段的支出，由于数据获取和处理的难度，研究价值具有不确定性和高风险特点，或较难形成数据资产，应对其进行费用化处理，于发生时计入当期损益。开发阶段的支出，由于数据可以带来经济效益并具有高度确认性，有较大可能会形成数据资产，因此对满足资本化的部分确认为数据资源无形资产，不满足的部分费用化计入当期损益。此外，企业在对确认为无形资产的数据资源的使用寿命进行估计时，应当考虑无形资产准则应用指南规定的因素，并重点关注数据资源相关业务模式、权利限制、更新频率和时效性、有关产品或技术迭代、同类竞品等因素。对于计入“存货”科目的数据资源，企业通过外购方式取得确认以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等所发生的其他可归属于存货采购成本的费用。企业通过数据加工取得确认为存货的数据资源，其成本包括采购成本，数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工成本和使存货达到目前场所和状态所发生的其他支出。9.数据资产评估9.1概念数据资产评估，是指资产评估机构及其资产评估专业人员遵守法律、行政法规和资产评估准则，根据委托对评估基准日特定目的下的数据资产价值进行评定和估算，并出具资产评估报告的专业服务行为。9.2评估需求需要对数据资产进行评估的经济行为有：（1“数据二十条”，数据资产的产权包括数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权这三类，相应地数据资产的转让包括数据资源持有权、数据加工使用权或数据产品经营权这三种权利类型的让渡。（2）使用许可。使用他人数据资产的，应当与数据资源持有权人订立使用许可合同，向数据资源持有权人支付许可使用费。许可使用方式可以是普通许可、排他许可、独占许可等，一般可以通过资产评估来确定许可使用费或许可使用费率。（3）以数据资产出资。按新公司法“第四十七条有限责任公司的注册资本为在公司登记机关登记的全体股东认缴的出资额。全体股东认缴的出资额由股东按照公司章程的规定自公司成立之日起五年内缴足。法律、行政法规以及国务院决定对有限责任公司注册资本实缴、注册资本最低限额、股东出资期限另有规定的，从其规定。”“第四十八条股东可以用货币出资，也可以用实物、知识产权、土地使用权、股权、债权等可以用货币估价并可以依法转让的非货币财产作价出资；但是，法律、行政法规规定不得作为出资的财产除外。对作为出资的非货币财产应当评估作价，核实财产，不得高估或者低估作价。法律、行政法规对评估作价有规定的，从其规定。”若股东以数据资产作为非货币财产出资，对数据资产也应当评估作价。且应在公司成立之日起五年内实缴到位。（4）企业兼并重组。并购业务涉及企业的表内或表外数据资产或数据产品或存货等将被一并纳入评估范围。（5）质押融资。数据资产作为企业的一项资产，可以用于质押融资。（6）企业清算或司法重整。企业按章程规定解散或因破产宣债务进行全面清查，并进行收取债权，清偿债务和分配剩余财产的经济活动。数据资产作为企业整体资产的一部分，一并被评估后参照确定变卖价格。（7）司法诉讼及司法执行阶段的财产处置。侵权损害赔偿的司法诉讼中涉及数据资产价值的，当事人可通过委托评估确定数据资产侵权损失金额。根据《最高人民法院关于人民法院确定财产处置参考价若干问题的规定》、《人民法院委托评估工作规范》，法院执行财产处置时为确定数据资产的处置参考价值，需要对标的数据资产进行评估。（8）财务报告。企业在编制财务报告时需要对会计期末已入表的无形资产类数据资产进行减值测试，应聘请评估机构对该项无形资产的可收回金额进行评估，如果需要对已入表的存货类数据资产进行减值测试，可以聘请评估机构对该项存货的可变现净值进行评估。企业在购买日进行合并对价分摊时，应对表内数据资产或识别出来的表外数据资产进行评估，确定其公允价值。（9）资产证券化。以数据资产未来产生的现金流为偿付支持，通过结构化设计，发行数据资产支持证券专项计划的过程，需要预测数据资产未来现金流量，为资产证券化行为提供参考价值。9.3评估方法根据《指导意见》，数据资产评估主要采用收益法、成本法和市场法三种方法。每种方法适用于不同的场景，具体如下：1.收益法直接收益预测：适用于数据资产的应用场景及商业模式相对独立的情况，通过预测直接收益来评估数据资产价值。分成收益预测：适用于无法单独计量收益的场景，通过分成率计算数据资产预期收益。超额收益预测：适用于数据资产与其他资产共同产生收益的情况，通过扣除其他资产的贡献，确定数据资产的超额收益。增量收益预测：基于对比有无数据资产情况下的利润差异来评估数据资产价值。2.成本法通过计算数据资产的重置成本，并根据实际状况进行价值调整，得出数据资产的价值。3.市场法通过与参照数据集对比调整，确定被评估数据资产的价值。这种方法考虑了数据质量、供求、期日、容量等多种因素的影响。10.列示与披露10.1列示遵循企业会计准则以及《暂行规定》的相关要求，企业需根据重要性原则和企业实际情况，对数据资源持有目的、形成方式、业务模式以及预期经济利益消耗方式等信息进行分析，并对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告，并在资产负债表中以报表子项目的形式单独列报。企业应结合本企业的实际情况并根据重要性原则进行列示，具体要求如图所示。列示类型科目要求入账价值

列至存货的数据存货项目下增设其资产负债表日确认为存货的数

资源中：数据资源项目据资源的期末账面价值

列至无形资产无形资产项目下增设资产负债表日确认为无形资产的数据资源其中：数据资源项目的数据资源的期末账面价值列至开发支出的数据资源开发支出项目下增设其中：数据资源项目资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额10.2披露数据资产的披露是企业在财务报告和信息披露中向外界展示其数据资产的重要方式，数据资源的披露可以采取强制披露和自愿披露两种方式。其中，自愿披露是主动选择行为，旨在展示其在数据资产领域的投入和成效，增加对外界的透明度。自愿披露的相关信息包括：针对企业的实际情况自愿披露与数据资源相关的其他重要信息，如数据资源的市场前景、未来利用计划、数据资源的专有性或竞争优势等。企业应根据《企业会计准则》及相关规定，对确认为无形资产的数据资源进行披露。具体披露内容应当包括以下方面。序号披露内容要求按外购、自行开发、其他方式取得的无形资产类1披露主体使用的数据资源使用寿命有限的别分别披露期初、期末余额及变动情况。披露期初、期末的账面价值、分类、初次计量方法、后续计量方法、摊销或使用年限、累计摊销或摊耗、减值准备等2数据资源无形资披露使用寿命估计情况和摊销方法产使用寿命不确定3的数据资源无形披露账面价值和使用寿命不确定的判断依据资产依照《企业会计准则第28号——会计政策、会计摊销期、摊销方估计变更和差错更正》（财会〔2006〕3号）的4法，或残值的变更内容、原因及相关规定，对数据资源无形资产的摊销期、摊销方法或残值的变更内容、原因以及该资产当期和影响数未来期间的影响数进行披露，并对其内容进行必要的说明具有重要影响的遵循重要性原则披露对企业财务报表具有重要影5单项数据资源无响的单项数据资源无形资产的内容、账面价值和形资产剩余摊销期限6其他数据资源无形资产披露所有权或使用权受到限制的数据资源无形资产以及用于担保的数据资源无形资产的账面价值、当期摊销额等情况根据数据资源无形资产的形成过程披露数据资源7研发支出分配研究开发支出计入当期损益和确认为无形资产的金额8减值相关信息根据《企业会计准则第8号——资产减值》等规定，披露与数据资产无形资产减值有关的信息9持有待售数据资源无形资产根据《企业会计准则第42号——持有待售的非流动资产、处置组和终止经营》等规定，披露划分为持有待售类别的数据资源无形资产有关信息企业应按照财务会计准则和相关规定，对确认为存货的数据资源进行披露。具体披露内容可以包括以下方面。序号披露内容具体要求1披露主体使用的数据资源按外购、自行加工、其他方式取得的数据资源存货类别分别披露期初、期末余额及变动情况披露期初、期末的账面价值、分类、初次计量方法、后续计量方法、摊销或使用年限、累计摊销或摊耗、减值准备等2类别、成本及发出方法披露主要的存货类别及其相应金额、数据资源存货成本的发出方法3确认依据、计提方法、计提转回情况披露数据资源存货可变现净值的确认依据、存货跌价准备的计提方法、当期计提和转回存货跌价准备的金额以及计提和转回的有关情况4具有重要影响的单项数据资源存货遵循重要性原则披露对企业财务报表具有重要影响的单项数据资源存货的内容、账面价值和可变现净值5其他数据资源存货披露所有权或使用权受到限制的数据资源存货以及用于担保的数据资源存货，以及用于担保的数据资源存货的账面价值等情况11.数据交易交易市场数据交易是数据要素市场体系的核心环节，也是数字经济发展的重要构成。随着我国数据要素资源规模持续扩大，数据交易市场也日趋繁荣，自2015年成立全国首个大数据交易所以来，在数据要素市场建设相关政策的推动下，各地数据交易平台、数据交易中心、数据交易所不断涌现出来。交易流程全国数据交易平台模式可能有所差异，但总体流程如下。1.注册认证申请成为交易平台数据商前，交易平台需对数据商身份进行核查。申请人办理完毕相关手续后，即成为交易平台注册数据商。2.登记挂牌目前各大交易平台数据产品类型不尽相同，主要包括数据集、数据报告、API、算法模型及数据应用等。数据商可以敏捷发布自己的数据商品，提升线上运营服务能力。3.产品订购已注册的数据商可直接在交易平台中选择已挂牌上架的标准数据产品进行订购，经数据提供方审核同意后即可进入合约评估阶段。4.合约评估合约评估即数据交易合规审查。审查内容涵盖数据交易主体资质、数据产品来源合法性、数据产品应用情况、数据的可交易性、数据交易安全性、数据交易合同条款以及数据产品的流通风险等内容。对于特殊主体、特殊场景的，例如涉及关键信息基础设施运营者、重要数据、数据跨境的，还需要评估对特殊监管规定的符合程度。5.产品交付结算目前各大交易平台交付模式均分为线上线下两种交付模式。交易结算可通过交易平台直接结算也可交易双方线下直接结算。12.数据资产融资2024年1月1日数据资产入表后，多地陆续公布数据资产质押融资落地情况。长沙、武汉、深圳、义乌、杭州等地公布本地企业完成数据资产质押融资，且多为“首单”。企业利用数据资产顺利融资，不仅充分证明了数据自身价值，也为企业融资打开新渠道。国家数据局等17“数据要素×”2024—2026年）》提出，“鼓励金融机构按照市场化原则加大信贷支持力度，优化金融服务”，“依法合规探索多元化投融资模式，发挥相关引导基金、产业基金作用，引导和鼓励各类社会资本投向数据产业”，也赋予了数据资产对应的金融属性。目前实施数据资产入表的企业获得了多类金融资本的青睐，且形成了数据资产资本化方式以银行贷款融资为主，数据资产保险、数据信托、数据证券化产品、数据资产作价入股等多元资本化方式并存的格局，具体案例如下：12.1交通企业数据资产登记、入表、资本化案例融资主体资产内容融资金额描述“高速公路重点车辆监控2023年12月28日，广东交通集团下属广东联合电子服务股份有限公广东联合电子服务股份有限公司产品”、“高速公路车流量产品”和“高速公路道路安全产品”3个系列数——司，，自主研发的高速公路重点车辆监控产品、高速公路车流量产品和高速公路道路安全产品个系列共计11个数据产品，在上海数据交易所成功挂牌，并完成场内3笔交易。数据来源为省联网收据费平台的的海量实时通行和收费数据和广东智慧高速大数据平台。湖北交投集团“高速车流分析数据产品-路段拥堵（风险）分布”“试验检测类工地试验室数据集”10000万元2024年6月27日，湖北交投集团实现首例数据资产入表，两项数据产品成功入驻湖北省数据流通交易平台并获得《数据资产登记证书》《数据产权登记证书》，取得兴业银行武汉分行授信1亿元。山东高速集团财务共享中心财务智能分析平台、高速股份路网车流量和通汇资本对公数字支付科技平台数据监测产品——2024年3月，山东高速集团成功完成首批数据资产入账入表工作。数据资产入账入表，涉及财务共享中心财务智能分析平台、高速股份路网车流量和通汇资本对公数字支付科技平台数据监测产品，数据资产入账价值达351万元，评估价值逾7200万元，我国高速公路运营企业中首批数据资产入账入表的实践案例之一，也是山东省属企业迄今为止规模最大的一批数据资产入表。2023年9月在上海数据交易所成功挂牌云通数聚系列数据产品。为路域经济、物流、交旅融合、保险反诈、金融信贷等中小型企业提供决策支持，通过连接现有数据源，盘活数据要素、激发数据价值，促云南高速公路联网收费管理有限公司云通数聚系列数据产品——进交通领域数据资源的流通和价值实现。2024年，按照财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》相关要求，通过实际成本法以无形资产的方式进行财务核算和模拟报表编制，成为云南省首批数据资产入表企业之一。融资主体资产内容融资金额描述河北交通投资集团智能科技公司河北省高速公路屏蔽卡签或U/J型行驶车辆分析查询、河北省高速公路大车小标行驶车辆分析查询、河北省高速公路一车多CPC行驶车辆分析查询——2024年4月，河北交通投资集团所属智能科技公司作为河北省联网收费软件的建设者，围绕高速公路逃漏费稽核需求，对系统内数据进行加工处理，开发了河北省高速公路屏蔽卡签或U/J型行驶车辆分析查询、河北省高速公路大车小标行驶车辆分析查询、河北省高速公路一车多CPC行驶车辆分析查询等三个数据产品，成功完成数据资产入表工作，成为省国资委首批完成数据资产入表的企业。2024年4月30日，烟台公交集团两类数据资产入表金额178万多烟台公交集团实时公交数据、公交支付数据1500万元元，涉及评估数据约189.3亿条，数据质量得分98.48分，资产评估价值3300万元，获得齐鲁银行烟台分行授信1500万元，成为省内数据资产评估价值最高和获得银行授信额度最高的公交企业。海口市交通运输投资发展集团有限公司海口公交智慧出行和移动支付服务2000万元2024年5月21日，海口交投集团涉及入表数据约263亿条，包括对海口公交智慧出行和移动支付服务的数据。该数据资产获中信银行高达2000万元融资授信，成为海南省首家完成数据要素全流程企业，也是海南省首单实现数据资产入表，并获得专项融资授信的企业。2024年6月27日，青岛地铁集团金控公司完成商业保理数据资源集青岛地铁集团金控公司商业保理数据资源6000万元登记，标志着青岛地铁集团首笔产业链数据资产业务落地，初步预估评估价值约2000万，并在当月完成入表工作，同时依托数据资产增信，获取民生银行批复授信额度6000万元泰安市泰山发展投资有限公司泰山易停停车数据1000万元泰山发展投资有限公司以公司自有的泰山易停停车数据资产成功获得银行融资，成为全市首个将自身运营形成的数据资产实现融资的成功案例。12.2银行贷款融资对其他领域数据资产资本化支持案例融资主体资产内容融资金额描述深圳微言科技有限责任公司——1000万元2023年3月，深圳微言科技有限责任公司通过光大银行深圳分行授信审批，成功获得全国首笔无质押数据资产增信贷款额度1000万元，并于2023年3月30日顺利放款。2024年3月，朝阳区数据要素综合服务平台与光大银行等数据要素朝阳区数据要素综合服务平台A类数据资产登记凭证和数据资产评估报告1000万元生态合作伙伴深入合作，围绕数据金融产品赋能企业发展，挖掘对接企业数据要素信贷融资诉求。光大银行北京分行结合公司A类数据资产登记凭证和数据资产评估报告，以数据资产增信方式为公司批复授信额度1000万元。湖南盛鼎科技产权交易数据管理系统500万元已交易项目的空间位置数据和交易信息数据获得光大银行融资授信额度500万元。智慧港城烟台数地下管线数据来源于市区地下管线数据普查，应用场景在于为地下

字科技发展有限公地下管线数据300万元管线工程设计方案编制、需开挖的建设项目方案拟定等提供真实有

司效的管线数据。山西鹏景科技有限公司——900万元2024年3月，数据服务商山西鹏景科技有限公司获得深圳数据交易所数商认证授牌，与中国银行山西省分行签约获得数据资产无质押900万元人民币增信贷款。河南数据集团有限公司企业士地使用权数据800万元河南数据集团企业士地使用权数据在郑州数据交易中心挂牌上市，金融机构向河南数据集团批准授信额，完成了河南省首笔数据资产无抵押融资案例。山东政信大数据科技有限责任公司济宁市企业信用金融服务数据300万元该公司凭借济宁市企业信用金融服务数据获得北京银行融资授信额度，系济宁市首笔无质押数据资产授信贷款。融资主体资产内容融资金额描述天津临港投资控股有限公司两种知识产权证书1500万元通过质押天津港保税区临港区域通信管线运营数据知识产权证书和临港港务集团智脑数字人知识产权证书，在天津市首次实现了用数据资产为企业带来现金流。泰安市泰山新基建投资运营有限公司公共数据授权形成国有企业数据资产600万元山东省泰安市的国有企业——泰山新基建投资运营有限公司通过公共数据授权形成国有企业数据资产，获得泰安泰山农村商业银行发放的首单数据资产贷款600万元。德清县车网智联产业发展有限公司德清自动驾驶仿真场景库数据1000万元德清县车网智联产业发展有限公司通过质押数据知识产权德洁自动驾驶仿真场景库数据，成功获批宁波银行贷款，标志着湖州市首笔数据知识产权质押贷款落地。青岛农商银行以数据资产质押作为担保方式，向青岛北岸控股集青岛北岸控股集团青岛北岸智慧城市科技发展有限公司的数据200万元团发放首笔200万元贷款。开创了青岛市银行业基于可信数据资产评估报告进行数据资产质押融资的先例，为普惠金融、数字经济高质量发展注入新活力。12.3其他类型资本支持数据资产增信与融资案例融资类型公司名称资产内容融资金额案例详情深圳数据交易所等————2023年4月，中诚信托数据资产1号财产权信托成功提交监管备案，系全国首个落地的数据信托制度创新项目。2023年7月，广西电网有限责任公司与中航信托股份有限公广西电网有限责任公司、广西电网能源科技有限责任公司签署数据信托协议，并在北司部湾大数据交易中心完成首笔电力数据产品登记及交易，标志着全国首单数据信托产品场内交易完成。数据信托电力数据产品——融资类型公司名称资产内容融资金额案例详情杭州工商信托股份有限公司————2024年2月，杭州工商信托股份有限公司成立数据信托产品杭工信数金晟1号数据信托。作价入股青岛华通智能科技研究院有限公司基于医疗数据开发的数据保险箱医疗产品100万元2023年8月，青岛华通智能科技研究院有限公司把基于医疗数据开发的数据保险箱医疗产品，以作价入股的方式与青岛北岸控股集团有限责任公司、方健数山东信息科技有限公司签订组建成立新公司的协议，成为全国首例数据资产入股的案例。中航创世机器人西2023年4月，中国人民财产保险股份有限公司西安市分公司承

安有限公司等10家——1000万元保，为中航创世机器人西安有限公司等10家企业的数字资产企业提供保险，系国内首单数字资产保险。

数据资产保险贵阳大数据交易所、中国大地财产保险股份有限公司等————2024年1月，贵阳大数据交易所联合中国大地财产保险股份有限公司等发布数据交易险、数据网络安全责任险。数据知识产权证券化杭州高新金投控股集团有限公司12家企业的145件知识产权1.02亿元2023年7月，杭州高新金投控股集团有限公司2023年度第一期杭州高新区滨江数据知识产权定向资产支持票据(ABN)在中国银行间市场交易商协会成功记。13.数据资产管理当数据资产被正式列入企业资产负债表后，它成为了企业重要的经济资源，对于企业的决策、运营和创新具有重要意义。此时，如何对这些数据资产进行持续有效的管理，成为企业面临的重要课题。首先，企业应遵循在数据资产入表时建立的各项管理制度和规范，如数据安全、数据质量、数据共享等，确保数据资产的安全、可靠和高效使用。这包括定期对数据资产进行审计，以确保数据资产的合规性和完整性；对数据资产进行分类和标识，以便于管理和使用；以及制定数据资产的生命周期管理计划，从数据的创建、存储、使用到销毁全过程进行管理。其次，企业应注重数据产品的开发，将数据资产转化为具有商业价值的产品或服务。这需要企业具备数据分析和挖掘的能力，能够从海量的数据中提炼出有价值的信息，形成具有竞争力的数据产品。同时，企业也应关注数据产品的用户体验，提供便捷、易用的数据服务，以满足用户的需求。目前，明树数据已经开发了数据资产管理系统，用于协助客户对数据资源、数据产品进行管理，示例如下。14.数据资产入表案例青岛真情巴士是青岛西海岸新区直属国有公益类企业，公司拥有大中型客运车辆1475辆，运营常规公交线路121条，年客运量峰值为1.65亿人次。积累了大量车辆运行相关数据，且公司数字化程度较高，数据的采集维度、颗粒度、规范程度等，均处在行业前列。公司积极响应国家及政府号召，利用自身积累的丰富公共交通数据资源率先进行数据资源入表工作，成为青岛先行先试单位。目前，青岛真情巴士集团有限公司持有的“车智网机务管理及公交服务”数据资产，包括“机务管理、“车智网系统”“公共交通服务”3“车辆状态监控”“线路时段客流关系分析”“公共交通信息出行规划”“公交车辆运维”“票务系统服务”5个应用场景的数据。青岛真情巴士数据资产目前已经在青岛大数据交易中心完成数据资产登记，并完成在大数据交易中心平台的交易，获得了数据资产金融授信（数信贷）700万元贷款。本案例在操作过程中的具体流程如下：14.1数据调研1.调研目的了解数据基本构成情况。2.调研结果根据项目组调研，共整理37张数据表单，数据字段1900个，涉及数据条数约为200亿条，数据元素个数为430亿个。➢“公交运营车辆状态”数据资产涉及3张数据表单，数据字段100个，数据条数5.00亿条，元素个数130亿个；➢“真情巴士集团各线路时间段客流”数据资产涉及21张数据表单，数据字段500个，数据条数3亿条，元素个数96亿个;➢“公交交通信息服务”数据资产涉及3张数据数据条数2亿条，元素表单，数据字段38个，个数200亿个；➢“公交运营车辆维护”数据资产涉及8张数据表单，数据字段920个，数据条数140万条，元素个数1亿个；➢“票务及服务”数据资产涉及163个，数据条数135万条，元素个数8500万个。14.2数据资源的价值应用场景确认经充分研究，决定选用上述数据形成公司五种数据产品：（1）车辆状态检测数据：用于车辆整车零部件的远程可视化监控与设备参数的远程调控；（2）线路时段客流关系分析数据：实时交易数据，用于分析调优线网规划；（3）公共交通信息出行规划数据：用于提供合理出行规划，优化城市交通结构；（4）公交车辆运维数据：用于优化车辆维修和保养流程；（5）票务系统数据：用于了解市场需求和运营状况。14.3合规分析案例对上述各项数据来源的合规性进行了分析，主要包括以下五个方面：（1）来源合规：对数据获取、产生过程中的合同、协议等相关资料进行审核分析。（2）内容合规：按照相关法律法规，对数据字段的内容进行核查。（3）处理合规：了解数据处理业务流程，对数据处理所采用的技术、工具、方式方法等进行合规分析。（4）管理合规：对数据管理流程、管理体系、管理机制等进行分类分级管理、数据跨境、个人信息保护等领域。（5）经营合规：对企业实现数据资源经济利益的经营流程相关法律法规、行政规章等管理规定进行梳理，分析判断各个环节的合规性。14.4登记确权整理数据形成对应数据集和数据产品，向数据交易所申请数据上述数据产品对应的五张资产登记证书。14.5.数据质量评价评价依据：➢GB/T36344-2018《信息技术数据质量评价指标》国家标准；➢GB/T40685-2021《信息技术数据资产管理要求》国家标准；➢中评协《数据资产评估指导意见》。评价流程及方法：评价结论：五项数据资产数据质量均为【】水平，平均得分为【】分。数据资源管理建议：➢加强数据有效性和一致性：通过加强数据规则和标准化处理并及时对关联数据表单定期筛查和复验提高数据有效性和一致性；➢加强数据的规范性和准确性：通过提高数据处理模型的覆盖度或采用多