在数据资产入表的时代背景下，企业管理者面对的不仅仅是技术挑战，更是对企业管理哲学、运营模式和战略视野的全面考验。本文将围绕五个关键问题，探讨企业如何在数字化转型的浪潮中把握机遇，响应国家政策要求，识别并筛选入表数据资源，匹配企业自身的“数字化人设”，归集和分摊数据资源对应成本，以及依托数据资源入表工作驱动数字变革。
一、响应和落实国家政策要求
随着国家对数字经济的重视，政府已出台多项政策支持企业数字化转型。企业应密切关注相关政策动态，评估这些政策对自身转型的影响和机遇，制定符合国家战略的数字化发展规划。同时，企业还需要加强与政府部门的沟通，主动对接政策支持，争取政策红利。
二、识别并筛选入表数据资源
数据资源的识别与筛选是数据资产管理的核心。企业需要建立一套科学的数据识别体系，通过技术手段和管理流程，有效区分数据的价值和用途，确保数据的质量和安全。这不仅关系到数据资产的准确评估，也是提升数据运营效率和安全性的关键。
三、匹配企业自身“数字化人设”
企业的“数字化人设”实质是企业在数字化转型中的定位和战略选择。企业需要根据自身业务特点、市场定位和发展目标，设计与之匹配的数字化战略。这包括选择合适的技术路径、构建适宜的组织结构、培养数字化人才等，形成独特的企业数字化文化和品牌形象。
四、归集和分摊入表数据资源的对应成本
数据资源的归集和成本分摊是数据资产管理的另一大挑战。企业需要建立合理的成本归集和分摊机制，确保数据资产的成本能够准确反映其价值。这不仅涉及到会计和财务管理的改进，也需要依托先进的IT系统和数据管理工具，实现成本的精确计量和高效管理。
五、依托数据资源入表工作驱动数字变革
数据资源入表不是目的，而是推动企业数字化转型和创新发展的手段。企业应该利用数据资源，深化业务理解，优化运营流程，提升产品和服务质量，实现业务模式的创新。这要求企业不仅要加强数据分析和利用能力，更要在组织文化、管理机制等方面进行深刻变革，真正实现以数据驱动的决策和管理。
在数字化转型的过程中，AIGC（生成式人工智能）等技术的应用为企业提供了新的机遇。普华永道中国的报告指出，AIGC技术能够赋能企业，通过自动完成业务内容的理解和生成，助力企业认知作业从纯人脑作业转型为“AI+人”的作业模式。这不仅可以提高企业的运营效率，还可以促进企业的创新能力和市场竞争力。
此外，企业在数字化转型过程中，还应重视数字化转型的三个阶段：从实现线上服务的数字化，到业务流程的拆解和重组，再到利用数字技术实现业务模式的创新。每一步都需要企业在技术、管理和文化等多方面进行深入的思考和调整，确保数字化转型能够真正为企业带来长远的发展和竞争优势。
企业管理者在面对数据资产入表时代的挑战时，需要全面考虑如何响应国家政策，如何有效识别和管理数据资源，如何构建与企业战略相匹配的数字化人设，如何合理分摊数据资源成本，以及如何利用数据资源驱动企业的数字化变革。这不仅是技术层面的挑战，更是对企业管理哲学和战略视野的全面考验。通过深入理解和应对这些问题，企业可以在数字化转型的浪潮中把握住机遇，实现可持续发展。
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