【培訓對象】
企業高層管理者：了解數據資產對企業戰略的重要性。 數據分析師和數據科學家：學習如何更好地管理和優化數據資源。 財務和會計專業人士：了解數據資產入表的會計處理和實務操作。 IT和數據治理專業人士：掌握數據治理的實操步驟，提高數據安全性和利用效率。 對數據資產化感興趣的其他專業人士：擴展對數字經濟核心要素的理解和應用能力。

【培訓收益】
深入理解數據要素與數據資產的概念：通過對數據要素政策的回顧和分析，參與者將能夠深入理解數據要素的提出背景、政策脈絡、價值和分類。 掌握數據資產化的核心過程：課程將詳細講解數據資產的特征、價值化過程、資產化過程，幫助參與者了解從原始數據到價值數據的轉化路徑。 學習數據資產會計處理的實務操作：涵蓋數據資產入表的必要條件、會計準則應用、入表誤區分析等，為財務和數據專業人士提供實用的操作指南。 掌握數據治理的實操步驟：通過對數據治理流程的深入解析，讓參與者能夠在實際工作中有效實施數據治理，提高數據的利用效率和安全性。 了解數據資產化的實際案例：結合實際企業案例，展示數據資產化的具體應用，增強理論與實踐的結合。

第一部分 數據要素概述(背景)
一、數據要素政策回顧
1.數據要素的提出
2.數據要素政策脈絡
3.數據二十條
4.數據資產入表
5.數據資產評估指導意見

二、數據要素的特征
1.數據要素的價值
2.數據要素的特征
3.數據要素的乘數效應
4.數據要素的分類分級
5.數據資源與數據要素
三、數據要素的價值鏈
1.數據要素的產生
2.數據要素的價值鏈
3.數據要素流通價值鏈模型
4.數據要素價值實現5過程

第二部分 從數據到數據資產(定義)
一、數據資產的特征
1.數據的5I屬性
2.數據資產的特點
3.數據資產的分類
4.數據資產的價值
二、數據資產化的過程
1.數據的價值化過程與機制框架
2.數據資產化的一般過程
3.數據資產的形成過程
4.數據資源化
5.資源產品化
6.產品資產化

第三部分 數據資產入表會計實務(規則)
一、數據資產入表概述
1.數據資產入表樹屋圖
2.數據資產入表的意義
3.數據資產入表的收益
4.數據資產入表的財稅考慮
5.費用化和資本化
6.數據資產入表的特點
二、數據資產入表適用范圍
1.數據資產入表是經過數據治理的數據資源
2.合法確權是前提
三、數據資產入表確認條件
1.預期收益流入概率超過50%
2.入表的基礎條件
3.研究階段可以入表嗎？
4.開發階段資本化的五個條件
5.哪些情況無法入表
四、數據資產入表適用會計準則
1.無形資產確認
2.存貨確認
3.初始計量
4.后續計量
5.無形資產確認規則將修訂
五、數據資產入表誤區辨析
1.誤區一：《暫行規定》實施后，大規模的數據資源將確認為表內資產
2.誤區二：《暫行規定》實施后，即可以把開發應用場景之前發生的費用一起資本化
六、數據資產入表注意點
1.數據資產入表10難
2.成本歸集難
3.成本收入匹配難
4.資本化和費用化標準統一難
5.準備工作建議
6.面向價值實現的數據資產管理體系

第四部分 數據治理實操步驟(成本)
一、數據治理概述
1.什么是數據治理
2.數據管理與數據治理
3.數據治理框架
4.數據治理是入表最重最難的部分
二、數據治理平臺
1.數據治理架構
2.數據采集
3.數據處理
4.數據分析
5.數據治理平臺
6.數據安全
三、數據治理九步法
1.調研數據問題
2. 問題整理歸類、成熟度評估
3. 確定治理目標、獲取高層支持
4. 制定實施路線圖
5. 數據治理架構成立數據治理委員會，分配職責，制定管理制度和流程
6. 梳理業務系統，摸底數據現狀
7. 建立元數據
8.1 數據質量提升(標準、模型、質量)
8.2 主數據管理
8.3 數據安全管理
8.4 數據生命周期管理
9. 建立數據治理長效機制治理成果展示、成效評估
第五部分 數據資產入表實操步驟(落地)
一、數據資產入表流程概述
1.體系化視角
2.微觀視角
3.純數據視角
4.聯盟生態視角
二、數據資產入表流程八步法
1.建立數據資源管理體系
2.數據合規與確權
3.收益可行性判斷
4.成本分攤與歸集
5.列報與披露
6.數據質量評價
7.數據資產評估
8.數據資產化運作
三、數據資產化案例
1.順豐科技
2.房譜科技
3.德生科技
4.寶武鋼鐵歐冶 

大數據與數字化轉型實戰專家—李家貴老師

【背景介紹】
浙大管理碩士，西安交大醫學電子學士
西安交大數字經濟研究院首席科學家
工信部公益培訓師、央企CIO聯盟特邀專家
深圳市人工智能產業協會特邀專家
廣東省產業大數據和人工智能工程研究中心技術總監
現任：深圳微品致遠信息科技有限公司首席數據官、數據中臺部總經理
曾任：某酒店科技公司創始人CEO、某數據統計公司CTO
前中興通訊運營總監
前央企下屬監理公司數字化顧問

【實戰經驗】
李老師精通大數據，包括數據中臺、數據應用、用戶畫像、BI等；熟悉數字孿生、邊緣計算、云原生、BIM、區塊鏈等先進是數字化生產力工具；曾主導數字化改革、數字化轉型實施，累積實施項目過億元。專業上有較強的數字化企業市場營銷和客戶關系能力，熟悉IPD、LTC、ITR、MCR流程。有千萬級項目簽單及交付經驗。曾年經營任務過億元。
李老師經歷了從技術到銷售、從一線基層到CEO、從管理者到數字化顧問、從員工到創業者的轉變。工作期間，多次獲得獎勵，帶領團隊多次獲得銷售冠軍。
李老師多次從0到1創立或者參與創立原生數字化企業，同時帶領原生數字化企業持續進行變革。
李老師曾統籌負責產業互聯網公司整體數字化經營業績和LTC流程，協同各數字化產品經營部進行產品銷售、訂單獲取、售前解決方案整合，為各數字化經營部增加訂單超億元，個人獨立簽單超過5000萬元；統籌負責數字化MTL市場開拓規劃及銷售管理工作，數字化銷售和售前能力建設、輸出和支撐，負責對接數字化線索和商機超過10億元； 統籌負責各數字化產品解決方案的組合、整合、貫通，負責大數據中臺產品研發、航空行業大數據項目交付、大數據和數據中臺產品交付。 負責智慧城市、智慧園區、智慧鄉村系列產品的產品研發、航空行業項目交付、人工智能大數據和數據中臺產品及其他數字化轉型，數字化改革項目交付。
負責建立并維護各大平臺的ISV生態體系，包括華為、騰訊、阿里、商湯、中國移動、中國電信、中國聯通、物聯網協會、大數據協會、金蝶等。
李老師主講課程包括《大數據中臺》、《數據治理》、《AI和BI》、《數字化的四階段模型實操和案例》等。
李老師的咨詢項目包括：

【風格特點】
沙盤教學：在人工智能領域，李老師獨創沙盤教學，包教包會。
實戰性強：李老師從一線到CEO，至今仍活躍在管理一線，同時作為資深咨詢顧問，具有多年企業高層管理經歷和駐廠咨詢輔導經驗，同時在數據中臺方面持續做交付，有最一手最前沿的實戰經驗。
定制化：每次內訓課均是在對企業現況、核心需求、學員結構深度理解的基礎上定制式課件開發，內容針對性強；
532訓戰結合：每次課程均有50%的時間實戰講解；30%的時間為討論和演練環節，課堂現場做出方案，做實戰模擬，學員體驗感強；20%的時間為理論講解環節。
講“少”講“深”：課程內容不追求講多，追求在講清楚原理的基礎上，圍繞關鍵的幾個點講深講透，請學員結合演練留下身體記憶。
風趣幽默：輕松愉快，深入淺出；生動活潑，通俗易懂；談笑風生，印象深刻。

【主講課程】
AI劇本殺/沙盤教學：AI團隊建設實戰
迎接人工智能的下一個時代：行業實踐和業務創新
前沿：數字化思維與業務轉型
發掘萬億藍海：大數據和數據治理
變數為錢：數據資產入表實戰

【項目經歷】
CEM系統從0到1搭建
數字百色系列化項目（含百色大數據湖項目）
長沙空港實業運行控制中心（IOCC）BI項目
深圳空管站CDM大數據項目
珠海機場數據中心及服務總線使能平臺項目（大數據中臺項目）
寧波國際會議中心數據中臺服務系統項目
長沙城發共性支撐平臺項目（大數據中臺項目）
市場調研數字化轉型項目（體驗大數據項目）
廣東省消防救援總隊智慧隊務系統建設項目（大數據中臺項目）
云創數據中臺服務項目（大數據中臺項目）
白云物流二期平臺信息系統項目（大數據中臺項目）
紅土創新廣場智能化系統集成系統（含BI）
上基智慧園區設計項目（含BI）
廣西移動大廈總部數字化項目（含BI）
中移物聯網OnePark智慧園區項目（含BI）
四方監理數字化轉型項目
深高速數字化轉型階段咨詢項目

【服務客戶】
銀行：中國銀行、農業銀行、平安銀行、招商銀行、北京銀行、上海銀行、興業銀行
通信：中國聯通、中國電信、中國移動、中興通訊、華為、新華三、中通服廣東、中通服海南
互聯網和制造：三星、深業集團、吉利汽車、海爾、中核工業、澳思智能、廣州自來水公司、卓創資訊、同方知網
總裁班和政府：北大EMBA、湖南大學EMBA、國資委培訓中心、工信部培訓中心、中國中小企業國際合作協會、深圳市委組織部、泉州市中小企業局、浙江大學深圳研究院、東方大成
科技：東華軟件、中國太保、富士康科技、華為、志合創偉、深圳引航
深圳力盟、云塔物聯、四方監理、日產汽車、小鵬汽車、開思科技、微品科技、華住酒店集團、鉑濤酒店集團、邁點科技、麥田云PMS、億達集團、是德科技三星中國