2025企业BI平台价值跃升：数据要素×AI驱动，加速资产入表实践

数据资产入表并非简单的财务技术调整，而是企业数字化转型的里程碑事件——它意味着数据要素的经济价值将首次以标准化方式显现在企业资产负债表中，进而重构企业估值逻辑、融资能力与竞争优势。本文将从政策内涵、实施路径、实践案例三大维度展开：

随着数字中国战略的深化，数据要素已成为驱动经济增长的新引擎。 2023年，财政部、中评协等部委密集出台《 企业数据资源相关会计处理暂行规定 》《 数据资产评估指导意见 》等政策文件，首次从国家层面明确数据资产的会计处理规范，标志着数据从“资源”向“资产”的跨越正式进入制度化阶段。

• 政策端：解析数据三权分置、资产确认条件等制度设计；
• 企业端：拆解合规确权、成本计量、列示披露等落地步骤；
• 实践端：结合帆软BI×AI解决方案，展示数据价值释放的典型场景。

在数据要素乘数效应加速释放的2025年，掌握数据资产化能力的企业，将率先赢得“资源变资产、资产变资本”的新赛点。

一、2025数据资产入表新解：概念重塑与政策导向

数据资产的前身：数据到数据资源

数据资源是可被识别、采集、加工、存储、管理和应用的原始数据及其衍生物，是可供社会化再利用且具有潜在价值的数据集合。

理解数据资产：数据三权和资产内涵

数据资产的基础——“数据三权”

任何领域里的资产，都会追溯到产权的概念。数据资产入表的相关规范源于2023年8月财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）。而关于数据资产产权的概念，则可以追溯到2022年12月中共中央、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》（以下简称“数据二十条”）这份前置性的文件。“数据二十条”从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四个方面初步搭建了我国数据相关的基础制度体系。“数据二十条”非常创新地提出了要淡化数据所有权，强调数据使用权，以促进数据使用权流通为核心目标，建立数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架。数据三权的确立为后续的数据资产化铺平了理论道路。

数据资产的内涵——从“资产”类推“数据资产”

要想了解数据资产，必须先明确资产的概念。资产就是能给企业带来经济收益的资源，换言之，资产的实质就是任何形式的拥有价值的东西。从会计的视角出发，一项资源要被定义成资产，需要满足《企业会计准则》的三个条件：1）该资源是由企业过去的交易或事项形成的；2）该资源由企业所拥有或控制；3）该资源预期会给企业带来经济利益。此外，要将一项资源在会计上确认为资产，除了需要满足《企业会计准则》对资产定义的三个条件外，还应同时满足两个资产确认的条件：1）与该资源有关的经济利益很可能流入企业；2）该资源的成本或者价值能够可靠地计量。

数据资产，本质上就是能给企业带来直接或者间接经济利益的数据资源。从经济视角出发，能对生产加工、产品研发、经营决策起到价值的数据资源，就应当被视为数据资产。例如，用户的APP使用行为数据、积累多年的客户数据、重要的情报数据等。从会计视角出发，符合财政部《暂行规定》中相关要求的数据资源，可以被认定为数据资产。相似地，数据资产在会计上的确认也需要满足上文中《企业会计准则》对于资产定义和资产确认的诸条件。

理解数据资产入表：计入报表相关科目

数据资产入表即是对企业内满足资产确认条件的数据资源进行登记、评估、成本计量等，并根据财政部《暂行规定》相关要求，计入到企业资产负债表相关科目下并进行信息披露的过程。

二、2025数据资产入表攻坚：企业落地方法论

数据资产入表，企业该入什么？

企业进行数据资产入表，需要将企业的数据资源以无形资产或者存货的形式，计量初始成本后列示在资产负债表相关科目下并披露信息。依据《暂行规定》，企业应当按照《企业会计准则》相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。企业使用的数据资源，符合《企业会计准则第6号——无形资产》（财会〔2006〕3 号）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产。企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合《企业会计准则第1号——存货》（财会〔2006〕3 号）规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。

简单来说，以内部使用为主要目的，与其他资源相结合并服务生产经济管理活动的数据资源，可以被确认为无形资产进入资产负债表；而以对外出售为主要目的，进行原始数据直接交易或加工后交易的数据资源，可以被确认为存货进入资产负债表。

关于数据资源入表的列示和披露要求，企业除了需要在资产负债表“存货”下增设“其中：数据资源”项目、在“无形资产”下增设“其中：数据资源”项目、或在“开发支出”下增设“其中：数据资源”项目进行相关列示外，还应当按照《企业会计准则》及《暂行规定》的相关要求，在会计报表附注中对数据资源相关会计信息进行披露，具体如下：

数据资产入表，企业该准备什么？

经验分享：浙高运公司的数据资产入表准备工作

浙高运公司作为浙江交通集团的高速公路运营管理平台，现有员工6800余人，主要从事高速公路运营收费、监控指挥、清障施救、机电养护等运营管理工作，目前运营19条高速公路，运营总里程达1939公里。

随着公司数字化改革工作的不断推进，公司内部每天会产生TB级别的数据量。这些数据形成了巨大的数据资源，其蕴含的价值和应用场景值得深度的挖掘。在数字化时代，数据已成为企业的重要资产。数据资产入表对于精准评估数据资产价值，提升公司对数据资产价值的认知有重要意义，将驱动公司建立和完善数据管理体系，进而提升数据治理能力。为积极响应集团关于数据资产管理的新要求，浙高运公司对数据资产入表工作进行了探索，并取得了重要突破。

在数据资产入表工作的准备阶段，公司明确了几条应对措施来保障后续工作的顺利开展：

（1）明确数据资产化战略：以数字化为战略导向，利用统建系统结合基于帆软简道云搭建的高麗云平台，对各业务条线进行数字化转型，积累浙高运公司数据资源；

（2）建立数据资产化组织：以公司数字化建设办公室为基础，建立数据资产化管理专职部门，承担数据管理、数据运营（数据价值评估、数据权属明确、数据流通促成）、技术支撑等工作；

（3）坚持数据治理工作：按照数据管理能力成熟度评估模型，建立数据安全、数据质量、数据标准等8个核心能力域，提升自身数据治理能力，完善企业数据治理体系；

（4）准备数据资产财务处理：对数据资源进行分开认定，通过建立工时系统、项目台账等工具，对研发支出进行有效归集和准确记录。设立单独会计科目，通过精细化管理，确保财务处理的依据充分、金额准确；

（5）构建数据资产内外协同：公司除了将数字化重点集中在内部协同机制的升级之外，也构建起了广阔的数字生态圈，协同外部单位，如高信公司、商业集团、数据资产交易所、物流企业等充分发挥数据资产价值；

（6）完善风险管理体系：数据资产入表会导致企业资产的增加，可能会造成资产虚增的负面影响。公司在进行数据资产价值分析时，建立了严谨的风险管理体系，通过准备充足的证明材料以及与审计单位的沟通协商，最大程度地规避入表过程中的法律和审计风险。

基于以上体系化的准备措施，浙高运公司成功在今年二季度完成了首笔数据资产入表工作，成为集团内首批实现入表的子分公司。公司重点针对运营过程中产生的监控、营运、养护、机电数据进行了入表试点，此次入表的数据资产主要为浙高运公司所管辖路段的图像数据。通过人工结合机器的方式标注出高速公路事件信息，实现图片信息结构化解析，标注后的数据对于视频识别算法模型的训练与优化具有重要作用，将有效提升高速公路交通事件识别的准确率。结合市场调研，初步测算本次入表数据可转化经济价值约30万元，为公司降本增效工作提供了一条新的实施途径，是公司运营转经营的又一落地举措。

未来，浙高运公司将进一步扎实做好公司数据资产管理，完成更多业务领域的数据资产入表工作，推动公司迈向数据驱动、智能化决策的新高阶，助力公司数字化管理高质量发展。浙高运秉持着开放合作的精神，欢迎业界同仁一起深入学习交流企业数字化转型及数据资产入表的前沿观点与实践经验，共创数据资产管理美好未来，真正发挥数据要素的乘数效应。

数据资产入表，企业会经历什么？

数据资产入表是数据资产化的一个重要步骤和表现。企业的数据资产正式进入资产负债表，首先需要进行数据的资产化，提炼出数据资源的价值并加以利用。企业的数据资产化流程大致会经历以下几个阶段：

1）数据资源化

企业数据资产化的前提是数据资源化。企业需要进行数字化建设，通过软硬件的投入形成数字化基建，从而将业务信息数据化，并通过数据治理、数据加工处理、数据采购等一系列方法，逐步获取并积累形成具备潜在价值的数据资源。

2）数据产品化

数据资源成为数据资产的关键是它们预期会给企业带来经济利益，数据产品化即是充分挖掘和提炼数据资源经济价值的阶段。数据产品化始于对数据应用场景和业务问题需求的定义，在明确了这两点后，通过对数据资源的加工处理、深度挖掘、应用分析、可视化展现等方式，形成可以对内使用或对外售卖的有价值的数据产品，在特定应用场景下解决业务问题，为企业带来对内降本增效或是对外贡献营收的作用，真正发挥数据资源的经济价值。

3）数据资产化

在明确数据资源能够带给企业的经济价值后，企业将数据资源资产化并计入财务报表（即数据资产入表）通常需要经过一些关键步骤。目前不同地区的数据资产入表实操流程还存在差异，但本质上企业数据资产入表的过程就是让企业的数据资源满足会计上资产定义和确认条件的过程，因此企业需要通过一些方式来解决诸如数据确权、数据价值判断等问题，具体如下：

• 合规确认：数据合规是判定数据资源能否执行入表操作的前提。解决合规问题需要企业建立一套适配会计准则的管理制度来规范企业及其成员在数据生命全周期中的行为，使其符合国家法律法规、监管规定等规章制度的要求。企业可以通过聘请合规律师的方式，进行数据来源、内容等多方面的审查，并通过数据合规报告来证明企业内数据资源的合规性。
• 质量评价：数据资产入表对数据质量和数据应用场景的价值有一定要求。企业需要从多个维度评估自身拟入表数据的质量和数据应用场景的价值，来证明拟入表的数据资源预期会给企业带来经济利益流入。企业也可以通过第三方服务机构来进行评估。
• 登记确权：数据确权是关系到数据资产形成的重要因素之一，只有厘清数据的权属，数据资产才具备实现价值的法律基础。目前的数据相关法律法规淡化了数据的所有权概念，这也造成了“确权难”的问题。目前全国多个省市地区都在探索解决数据确权问题的方式，其中一种方式是在数据产权登记机构正式登记，通过产权登记和颁发数据资产登记证书来明确数据资源为企业所拥有或控制。
• 成本计量：数据资源的成本计量可分为成本归集和成本分摊两大类。要实现精细化的成本归集与分摊，企业应该根据自身组织架构，建立相应的成本归集口径，以及公共费用分配制度来合理分摊公共成本。
• 列示披露：企业满足资产化条件的数据资源可以被确认为无形资产或存货列示在资产负债表中，并进行相关信息披露。

4）数据资本化

数据资本化是在数据资产化的基础上，赋予数据资产更多的金融属性。企业通过资产评估机构对拥有的数据资产进行全面的评估，随后以数据资产为质押申请贷款，或者为企业增信，将数据资产作价入股等等。总之，与传统资产类似，数据资产也能为企业带来多种资本化渠道。

数据资产入表，企业会得到什么？

1）改善报表，提升净资产收益率

数据资产入表可以改善企业的报表情况，提升企业净资产收益率。自《暂行规定》正式实施后，企业数字化投入中符合要求的，可以被计入数据资产进入资产项，扩大企业整体的资产规模；企业软硬件投入形成的无形资产和固定资产，每年摊销、折旧掉的费用成本可以被重新计入数据资产再次回到资产项，减缓折旧周期。

在企业负债规模不变的情况下，资产规模的扩大将降低企业整体的资产负债率。而重新回到资产项的折旧摊销费用会降低企业成本，提升利润水平，进而提高企业的净资产收益率。

2）拓展融资，开启数据资本化之路

企业数据资产的形成并不是终点，相反这是数据资本化之路的起点。企业可以对自身拥有的数据资产进行全面的价值评估，利用它们进行多种方式的数据资本化探索：

• 披露增信：企业披露所拥有的数据资产，在一定程度上反映了企业的业务实力，能够提高银行对企业的信心，增加银行授信。
• 质押贷款：数据资产质押贷款是一种新型的融资方式，企业基于拥有的数据资产作为质押物来获取银行贷款。
• 数据资产作价入股：数据资产作价入股是指企业将其数据资产转化为股权或股份，作为出资方式参与公司的设立或增资，使其成为公司的股东，从而分享公司利润。

3）打造循环，推动数字化转型进程

数据资产化是加速企业汇聚数据、丰富数据价值，引导企业深化数字化转型的重要抓手。企业报表的数据资产披露要求，将倒逼企业重视数据资产的价值挖掘和使用，深化企业数字化转型。而企业数字化转型的深入将产生更多的数据，促使企业深度探索数据价值化路径，打造具备可复用性的数据产品并对外流通交易，推动数据进一步的资产化变现增值，形成正循环。

4）以用促治，引导企业治理数据

企业数据资产化的愿景引导并推动企业对数据治理的重视。数据的资产化离不开充分的数据应用，数据的充分应用离不开高质量的数据准备，数据的高质量准备离不开精细的数据治理。企业的数据资产化，能够以用促治，倒逼企业建立数据治理体系以及相配套的数据战略，做好数据资源化工作，提升企业数据的整体质量。

三、2025数据资产入表创新：帆软BI×AI实践全景

数据资产化的关键：预期带来经济利益

根据《企业会计准则》对资产的定义，企业的数据资源若想被定义为数据资产，至关重要的一个条件是它们必须预期会给企业带来经济利益。换言之，这些数据资源必须能给企业创造经济价值：或是通过对内降本增效的方式；或是通过对外制造营收的方式。

帆软产品助力数据应用和数据要素价值发挥

企业通过信息化手段收集到了数据、通过标准化流程治理了数据，但是这些数据仍然只是企业的资源而非资产，因为它们并没有真正给企业带来经济价值。如何让数据要素发挥其价值？答案是必须充分应用数据，以数据来进行决策。数据资产化，关键在于数据的价值最大化，让数据从存储中心流动到具体的应用场景中，赋能企业决策。商业智能工具，作为数据消费的终端，能够有效帮助企业充分应用数据，发挥数据要素乘数效应，走完数据价值实现的“最后一英里”路，是数据资源转化成数据资产的关键助推。

在2024年第一和第二季度，全国范围内已有不少企业进行了数据资产入表的尝试。我们发现一些进行了数据资产入表的企业使用了帆软产品进行数据的应用，并最终实现了数据的资产化。

实践案例：基于帆软产品实现数据资产化

案例一：某公共交通管理有限公司持有的乘车客流与路线分析数据资源集

某公共交通管理有限公司的业务涉及某地城市公交客运管理。该公司从公共系统中收集并整理了超5,000,000条客流与公交路线相关的数据，并保持着每日更新的频率，形成了乘车客流与路线分析数据资源集。该数据资源集涵盖了一些关键要素以反映该地的城市公交客运情况，例如公交站点、线路、车次执行情况、不同站点的客流热度指标等。

FineBI可视化热力图助力客流密度分析

原始的乘车客流与公交路线数据量庞大且结构复杂，数据使用者难以直接从中获取到显性价值，因此势必要对数据进行再处理以展现关键信息。基于此，公交公司选择了帆软FineBI产品对该数据集进行可视化处理，并搭建了客流监控平台以展示不同公交站点间的客流信息。FineBI搭载的热力图功能可以直观地呈现出不同站点间客流分布及客流密集度情况，帮助公共交通系统管理者快速识别拥堵地段，合理分配公交服务资源。

搭建于FineBI之上的客流监控平台和不同站点客流情况热力图帮助该公共交通管理有限公司深度应用了数据资源。在数据通过图表等形式具象化呈现的过程中，原本隐藏在复杂且抽象的数据背后的经济价值也逐渐显性化。公交系统管理者可以凭借直观的图表掌握该地区公共交通整体的运营情况，及时做出线路调整部署，减少因拥堵带来的服务成本。

该乘车客流与路线分析数据资源集有诸多的应用场景。例如，基于FineBI呈现出的客流热力情况服务了该地公交管理部门进行公共交通路线和班次的优化，节省了出行高峰期市民们在人流密集的站点约10%的等候时间。此外，该数据资源集还能够服务于商业广告机构。通过对高人流热力站点的标注和识别，商业广告机构可以做出更精准的商业分析和广告投放策略，在人流更密集的线路和站点周围投放更具商业价值的宣传广告，从而获得更高的潜在回报。

数据应用场景的明确自然而然地导致了数据对企业经济价值的明确。公交管理公司可以通过此数据集优化线路安排，实现降本增效；也可以将此数据集提供给有需要的外部广告机构，实现营收增长。至此，该数据资源集带给其持有者的经济利益非常明确，满足了数据资产化的关键前提。

案例二：某散货码头有限公司持有的船货数据资源集

某散货码头有限公司（以下简称散货公司）主要从事散货、杂货的装卸作业以及仓储和港口物流延伸相关服务。散货公司自行收集了来港船舶及货物相关的数据，并对所获数据进行了清洗、整合与加工，保证了数据的质量。至此，散货公司已完成了数据的资源化过程。

FineBI可视化大屏实时展现船舶航行动态

然而，原始的船货相关数据抽象且不易阅读，企业难以直接应用这些数据。因此，散货公司基于FineBI产品搭建了船舶航行动态大屏。借助FineBI的可视化技术，散货公司得以将抽象的航运数据具象化从而以图表和地图等形式实时、直观地展示船舶航行动态、船只货运量等信息。此外，利用FineBI提供的多种交互式数据分析工具，用户可以根据自身需求，通过排序、筛选、联动等功能，对复杂数据进行深度分析，洞察到更多潜在机会。

基于FineBI搭建的船舶航行动态大屏支撑了散货公司对数据的应用及后续决策的需求。原本抽象的数据具象化后，企业决策者可以快速理解数据背后的含义，掌握船舶运营的整体情况并做出及时反馈。在多个业务场景下，基于FineBI搭建的动态大屏都能帮助企业充分应用数据，优化经营相关决策，实现降本增效的结果。

例如，依托于FineBI对船货数据集的可视化展示，港口码头的管理人员对来港船舶做了更优化的调度安排，平均减少了15%的船只进出港等待时间，提高了港口的吞吐量；此外，码头管理人员还通过FineBI大屏实时监控来港船舶的动态位置，及时侦测到潜在的船只碰撞、搁浅风险等，避免了风险事故的发生，保障船舶航行安全；基于船货数据集中的历史数据，还能够预测港口未来的流量变化情况，从而提前规划港口资源分配。

通过FineBI，散货公司的船货数据资源实现了数据应用、消费的最终目标，能够在多个具体的应用场景下赋能企业经营管理，实现降本增效。至此，这些数据资源真正地具备了价值，能够给企业带来经济利益，满足了数据资产化的前提。

案例三：某集装箱有限公司持有的堆存管理数据资源集

某集装箱有限公司（以下简称集装箱公司）的业务涉及港口库场货物仓储相关服务。集装箱公司通过自动化结合人工的作业方式采集到了超1,500,000条某港口库场中不同地点存放的货物种类、余量等信息，并成立了数据治理团队对采集到的数据进行了标准化和规范化的处理，以服务后续对数据的应用需求。

FineReport和FineBI的趋势预测、警戒预警、深度分析和可视化展示功能全方面促进数据应用

充分应用数据才能最大化数据的价值。集装箱公司组建了数据应用团队，负责对所获数据的计算分析与展示应用，并参与后续数据相关的决策行动。基于帆软的FineReport和FineBI产品，数据应用团队搭建了公司内部的数据服务管理平台，进行三方面的数据应用工作。

其一是基于FineReport的计算分析功能，选取适当的公式和函数，对各种货物的历史存货量进行汇总计算和变化趋势分析，以便预测未来不同货物的存量变化情况，提前规划库场存储空间、优化仓储分配，实现效益的最大化。

其二是对货主在库场内存放货物种类、存量及存放时长的分类统计，以及对于超期存放、长期无人取货等情况的预警。基于这些应用，集装箱公司可以识别出不同货主的存货习惯，个性化地为其定制仓储服务，同时及时催缴超期存放货主的租金，降低公司的服务成本。

其三是基于FineBI的可视化展示功能，以图表、数表等方式将复杂的存货余量数据直观地展现出来，帮助管理者便捷地获取到库场内不同存放位置的货物总量及剩余空间信息，让管理者及时洞察到空间不足的情况，优化存储空间利用率。此外，集装箱公司还通过FineBI集成员工工效数据，以收货数据结合工效数据深度分析库场入库效率低下的问题根源：是库容不足还是人员偷懒。

凭借FineReport和FineBI的多种功能，集装箱公司得以对库场堆存数据资源进行趋势预测、警戒预警、深度分析和可视化展示等多方面的数据应用，从而挖掘出数据背后的经济价值，实现为企业降本增效和扩大营收的目标。具体到应用场景，该堆存管理数据资源集在FineReport和FineBI的辅助应用下，提升了库场16%的仓储空间利用率，平均缩短了约20分钟的入库时间，实现降本增效。此外，该数据资源集还可以服务于供应链金融。银行等金融机构可以通过该数据资源集了解不同货主在库场的存货种类及数量变化情况，由此掌握相关供应链中该环节的运作状况，以便对供应链上下游企业进行信用风险评估和放款。

案例四：某港口有限公司持有的货转水数据资源集

该货转水数据资源集主要由某港口有限公司整合生产系统内记录的货物流向信息、货权信息、货物货种信息等源数据而成，涵盖货转水运输业务相关的多个数据字段。

FineBI整合多数据源打通“数据孤岛”

该港口有限公司对不同数据源的数据进行了清洗和加工，随后基于业务逻辑，依托FineBI的多表串联功能构建了跨表间的关联关系，从而有效整合了货转水业务链上下游的全部数据。这使得原本分散的来港船舶信息、转水信息、货物信息等数据能够相互链接，从原本彼此独立、不具备分析价值的多个零散的“数据孤岛”，变成能够精细描述出货转水业务链上下游全环节的完整数据资源，有力地支撑了后续多维度的数据分析与应用，为企业决策提供价值。

整合后的数据资源集可以提供转水业务的关键信息，在物流分析、货运优化等场景下有广泛的应用空间，具备经济与社会价值。例如，通过对各码头转水日期、货物吨数、运货船次数等数据的分析，管理者可以衡量各码头的转运效率，分析转运效率瓶颈环节并通过诸如减少货物重复搬运、优化堆场布局的方式提升码头作业效率。

数据资产入表实操流程

上述企业在明确了所持有的数据资源集的应用场景和价值属性后，按照一定流程进行了数据资产入表的探索。

• 合规确认：数据资源集的持有者首先通过律所，进行了法律上的合规确认，确保数据资源集内数据的来源、内容、流通符合法律法规要求，并获得了律所开具的《数据资产合规报告》；
• 质量评价：数据资源持有主体请第三方机构对数据资源集内数据质量和应用场景的价值进行了评价，并获得了机构出具的《数据资产价值评价报告》以证明数据集预期会给持有主体带来经济利益流入；
• 登记确权：随后数据资源集被提交至某数据资产登记平台进行资产登记。在通过平台对数据合规性、质量以及应用场景价值的审查后，这些数据资源集被正式登记公示。同时数据资产登记平台颁发了《数据资产登记证书》作为数据集被持有主体拥有或控制的证明，解决了确权问题。至此，这些数据资源集正式满足了在会计上被定义为数据资产的多项要求；
• 成本计量：数据资源集持有主体针对使数据集达到预定用途而进行的数据收集、数据整合、数据处理以及包括可视化、深度分析在内的数据应用等过程中发生的相关支出进行计量，并依据会计准则确认为无形资产或者存货的初始成本，这其中就包括上述主体对FineReport和FineBI的部分投入；
• 列示披露：根据数据资源集的使用目的（内部使用或对外出售），以及给数据持有主体带来的经济利益的性质差异（降本增效或贡献营收），持有主体相应地在其报表的无形资产或存货科目下进行列示，并按《暂行规定》的要求进行相关信息的披露。

四、结语：数据资产化时代，FineBI助力企业释放数据要素价值

数据资产入表不仅是一次财务变革，更是企业数字化转型的重要里程碑。 随着数据正式成为第五大生产要素，企业如何高效管理数据资源、挖掘数据价值、实现数据资产化，已成为决定未来竞争力的关键因素。本文从政策解读、实施路径到实践案例，系统性地展现了数据资产入表的完整框架，为企业提供了从理论到落地的全方位指南。

在这一进程中，商业智能（BI）工具发挥着不可替代的作用。 作为数据价值实现的"最后一公里"，BI工具帮助企业将沉睡的数据资源转化为可行动的洞察，真正释放数据要素的乘数效应。帆软FineBI凭借其强大的数据处理能力、智能化的分析功能和完善的可视化展现，已成为众多企业实现数据资产化的首选工具。通过文中的实践案例可以看到，FineBI不仅帮助企业在客流分析、港口运营、仓储管理等多个场景中实现了数据价值变现，更为其数据资产入表提供了坚实的技术支撑。

作为中国领先的BI解决方案提供商，帆软已服务超过36000家企业客户，在金融、制造、零售、物流等多个行业积累了丰富的数字化转型经验。FineBI产品持续迭代创新，结合AI技术推出了智能问答、自动建模等前沿功能，进一步降低了企业数据分析的门槛。无论是数据资产入表的初期准备，还是后续的数据价值持续挖掘，FineBI都能提供从数据接入、处理分析到决策支持的一站式解决方案。

未来已来，数据资产化的大幕正在拉开。 企业需要把握政策机遇，借助FineBI这样的专业工具，加速数据要素价值释放，在数字经济时代赢得先发优势。想要了解更多关于数据资产管理和商业智能应用的前沿实践，欢迎下载帆软最新行业白皮书，获取完整解决方案：

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