1数据资源
2019年10月，根据《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家现代化若干重大问题的决定》，中共十九届四中全会将数据列入第七大生产要素治理体系和治理能力。数据资源是在收集到一定范围内有意义的数据后建立起来的与数据相关的资料。它们最明显的基本特征是无休止的传播。关键来自公司内部数据收集和开放数据交易。数据作为一种新的生产要素，与土地资源和人力资本等其他生产要素一样重要，并有其独特的类型。大数据是一种特殊的战略信息资源，具有多样性、高速增长、重复挖掘、稀缺价值和有效决策等特点。它通常具有多种潜在价值。数据本身没有价值。数据的价值取决于应用程序。数据可以在使用过程中实现增值。应用越多，价值越大；集成越多，价值越大。随着网络技术的更新，数据资源的价值可能会减少或增加，其周期和价值减少或增加的时间段也不准确；数据资源是待摊销的主要无形资产之一。对于一般企业来说，总金额不是越多越好。数据资源的价值取决于企业管理者根据数据资源的分析和整合做出的决策，这有利于公司的发展。数据资源过多会导致公司数据资源冗余，不利于管理者做出客观决策。
2数据资产的计量
2.1数据资产的初始计量
数据资产的获取方式可分为独立研发和交易。原始成本可以根据获取方法进行明确分类。（1）根据自主开发设计获得的数据资产。数据资产的挖掘必须使用大量的人力进行集中采集，必须应用先进的技术方便采集和选择，必须应用复杂的测量方法进行分析和整理。许多企业数据资产也来自于自身生产经营的长期积累，如客户、物流明细等。因此，从数据资产的收集到应用过程中产生的人工、技术、机械设备成本（折旧）可以作为数据资产的基本入账价值。（2）通过购买和出售获得的数据资产。企业按照购买方式取得的数据资产的成本主要包括购买合同价格、相关税费、传输、分析、整理、收集等，以及可立即用于预定或主要用途的各种费用。然而，应该指出的是，数据资产作为一种新型的网络资源，高度依赖于信息技术和程序设计，其购置成本相对复杂。企业应根据实际情况逐一准确识别，防止重复或忽视。特别是，无法立即确定的细微成本可以及时收集，或者根据其自身的具体情况忽略必要性标准。此外，对于根据公司股东的资本投资、资产重组、非货币性资产交换等获得的数据资产，企业可以使用其投资性房地产的价格或协议作为基本确定。此外，根据销售市场的变化和要求，企业会及时或频繁地填写或更新数据信息。虽然填写的数据信息可能与之前确认的数据资产数据库相同，但由于数据信息受到多样性、及时性、交互性和个人应用范围等多种因素的威胁，文章认为有必要整合细节，重新设置详细的计算主题，防止混淆。
2.2数据资产以“资产组”进行计量的价值划分问题
单独数据信息的价值一般很低，乃至并没有价值。为了更好地充分运用数据信息的价值，务必对大量数据开展融合和开发设计。数据信息汇聚能够造成规模效应，使之造就的价值远远地高过一条数据信息所开创的价值。因而，应将汇总数据做为会计的总体目标。此外，除开一些核心业务是数据交易的互联网数据公司，绝大多数数据资产在用以形成“资产组”时，都要与别的资产紧密结合。那样以“资产组”的方式开展价值评定更有效，但企业要了解怎样对资产组的总价值开展二次切分。数据资产的配对一般有这两种方法：一种是不一样数据资产的组成，即“纯数据资产组”；第二，数据资产、别的无形中资产和有形化资产的组成。最先，针对“纯数据资产组”，可以以公允价值价值为规则，依照各种各样数据资产的相对占比开展价值区划。可是，数据资产有别于传统式资产。现阶段市场销售交易机制不完善，其公允价值价值没法合理明确。所说“公允价值价值”并不是公允价值价值。因此，现阶段不可以以公允价值价值做为价值区划的根据。提出了用超额收益现值法计量检定认证智能化资产的方式，以数据资产的现值为规范测算资产的价值。资产的现值很有可能涉及到三个主要因素：将来现金流量、资产使用时间和贴现率。因为市场环境的不可预见性，难以对这三个要素开展合理有效的剖析，也就是数据资产的现值不能预测分析，价值区划的难题就更不方便了。次之，针对第二类数据资产的组成，明确指出选用“销售市场价值反方向翻转法”对智能化资产开展计量检定认证，即依照销售市场价值与账目价值的差值对智能化资产开展评定，可以考虑选用差值的规范折旧法对数据资产的价值开展计量检定认证。
2.3数据资产的后续计量
可以使数据资产充分发挥更大经济收益或是完成更大生产量的开支，理应视作能够递延所得税并记入“数据资产”价值的改进性支出；为了确保数据资产的正常使用，储存和维系的相关费用能够以后再付款。界定数据资产的使用寿命并不是非常容易。最先，属性值与数据表格总产量的对应关系并不是固定不动；次之，数据是即时通信，及时性规定很高。短时间内，数据很有可能会被更新、变动所替代，丧失原来的实际效果；并且有一些数据资产应用范围强，市场的需求不稳定。一样的数据资产对其他企业也没有价值。因此它的使用寿命是不确定的，不方便处理它的摊销费难题。但是，数据市场销售是不可以预测分析和不健全的。许多对数据价值有重大影响的关键因素都是是非非区域规划，难以操纵。因而，应定时对数据资产开展减值测试，以预防其价值与实际水平相差太多。本公司以将来现金流贴现率为规范，与账目价值开展比较分析。假如后面一种的价值比较高，则务必计提减值准备，其差值应进账：借记“资产减值准备”，贷记“数据资产资产减值准备”。必须马上关心的重点是政策变化、银行利率调整、现金流量等影响因素，以确保预测分析数据的稳定性和准确度。为避免人为失误导致的盈利控制，已预提的资产减值准备在未来不可以迁移，只有在处理情况下迁移。
3结论
如何确认、计量、验证和列出数据资产仍在会计分析中，但数据资产已成为国家实施互联网大数据发展战略的关键网络资源，并无疑将记录在公司的会计报表中。数据资产的确认能够更具体、更详细地反映公司的经营情况，满足会计信息对关键及相关准则的要求。恰当的数据资产相关会计解决方案标准对于企业技术创新的转型发展、财务报告质量和信息有效性的提高以及传统会计的创新发展具有重要意义。
参考文献：
[1]张俊瑞,危雁麟,宋晓悦．企业数据资产的会计处理及信息列报研究[J]．会计与经济研究,2020,34(03):3-15．
[2]上官鸣,白莎．大数据资产会计处理探析[J]．财务与会计,2019,(22):46-48．
[3]余应敏．确认大数据资产助推新经济发展[J]．财会月刊,2020,(23):52-55．
[4]陆旭冉．大数据资产计量问题探讨[J]．财会通讯,2019,(10):59-63.
