导语

  

内容提要

  

    本书内容覆盖了数据资源产品化的全生命周期，是一本理论体系全面、业务脉络清晰、技术支持全面的数据资源产品化实践指导书籍。全书包括七部分，分别是绪论、数据产品设计方法论、数据产品市场化应用、数据产品价值化运营、数据产品审计体系、数据产品监管体系、数据安全治理体系建设。本书可为数据领域的业务人员和技术人员进行数据产品设计、数据产品市场化应用及运营、数据产品审计、监管、安全治理等相关工作提供实践指导，也可以为需要进行数据资源产品化的各行业组织、律师事务所、会计师事务所、质量评估机构、数据交易机构、数据技术服务机构等相关机构提供服务指引。

第1章  绪论
  1.1  发展背景与战略价值
    1.1.1  技术驱动数据向产业融合发展
    1.1.2  数据从资源到资产的核心地位
    1.1.3  数据从资源到资产转化的关键
  1.2  实践目标与核心架构
    1.2.1  多维实践目标
    1.2.2  全生命周期架构
  1.3  核心概念与关系辨析
    1.3.1  数据资源体系辨析
    1.3.2  数据安全与数据隐私保护界定
    1.3.3  数据审计与数据合规界定
  1.4  结构框架与内容概览
    1.4.1  结构框架介绍
    1.4.2  核心内容概览
  1.5  编写定位与目标读者
    1.5.1  编写定
    1.5.2  目标读者群体
  1.6  小结
第2章  数据产品设计方法论
  2.1  数据产品设计基础
    2.1.1  数据产品设计准则
    2.1.2  数据产品形态类别
    2.1.3  数据产品设计工具
    2.1.4  数据产品设计过程
  2.2  数据产品框架设计
    2.2.1  数据产品框架设计类型
    2.2.2  框架设计业务建模
    2.2.3  框架设计数据建模
    2.2.4  框架设计算法选择
  2.3  数据产品模型构建
    2.3.1  业务赋能类数据产品建模
    2.3.2  分析洞察类数据产品建模
    2.3.3  算法模型类数据产品建模
    2.3.4  数据服务类数据产品建模
    2.3.5  数据安全类数据产品建模
  2.4  数据产品加工流程
    2.4.1  数据资源识别与评估体系
    2.4.2  数据的加工处理
    2.4.3  数据产品设计构建
    2.4.4  数据产品服务开发
    2.4.5  数据产品迭代调优与发布
  2.5  小结
第3章  数据产品市场化应用
  3.1  应用体系构建原则
    3.1.1  安全审计与法律风险防控机制
    3.1.2  从市场需求决定数据产品功能
    3.1.3  产品价值复合效应创造产业价值
  3.2  数据产品价值体系构建
    3.2.1  兼顾非竞争性与边际成本趋零特征
    3.2.2  “数据—加工—应用”三层增值模型
    3.2.3  企业服务与公共服务需求图谱
    3.2.4  技术融合与应用模式创新双挑战
    3.2.5  未来演进方向
  3.3  数据产品入表应用价值分析
    3.3.1  提升资产规模与结构优化
    3.3.2  增加盈利与改善现金流
    3.3.3  提高战略定位与竞争力塑造
    3.3.4  优化业务拓展与生态布局
  3.4  数据产品流通应用价值分析
    3.4.1  赋能垂直产业升级
    3.4.2  数据流通发展现状
    3.4.3  数据流通发展趋势
    3.4.4  数据产品流通机制与流程
    3.4.5  数据流通风险与挑战
    3.4.6  数据流通的策略与建议
  3.5  数据产品交易体系应用价值分析
    3.5.1  交易模式分类解析
    3.5.2  数据产品交易的基本内涵
    3.5.3  数据产品交易的分类与模式
    3.5.4  数据产品交易流程与机制
    3.5.5  数据产品交易的风险与合规
    3.5.6  数据产品交易的问题与建议
  3.6  数据产品金融服务价值分析
    3.6.1  数据资产作价入股
    3.6.2  数据资产融资
    3.6.3  数据资产证券化
    3.6.4  数据资产信托
  3.7  数据产品市场化应用未来发展趋势
    3.7.1  人工智能与数据产品创新
    3.7.2  行业应用场景深度协同拓展
    3.7.3  数据要素市场主体协同模式
    3.7.4  跨境数据可信流动合规方式
  3.8  小结
第4章  数据产品价值化运营
  4.1  数据产品运营的战略必要性
    4.1.1  数据产品运营的意义
    4.1.2  数据产品运营的关键要素
    4.1.3  数据产品运营流程
    4.1.4  数据产品运营面临的挑战
  4.2  基于三元模型的运营策略设计
    4.2.1  数据产品价值化运营的核心要素
    4.2.2  数据产品市场定位锚定
    4.2.3  数据产品推广体系打造
    4.2.4  数据产品迭代机制建立
  4.3  收益与定价策略
    4.3.1  数据产品收益核算方法
    4.3.2  数据产品运营模式选择
    4.3.3  数据产品定价策略
    4.3.4  数据产品收益定价面临的挑战
  4.4  从架构到风险防控技术保障
    4.4.1  数据产品技术保障挑战
    4.4.2  数据产品技术保障关键问题
    4.4.3  数据产品技术保障解决方案
  4.5  数据产品全生命周期运营管理机制
    4.5.1  数据产品发展期运营管理
    4.5.2  数据产品成熟期运营管理
    4.5.3  数据产品衰退期运营管理
  4.6  数据产品运营管理的典型案例
    4.6.1  案例一：集中式数据产品运营管理模式
    4.6.2  案例二：业务驱动型数据产品运营管理模式
    4.6.3  案例三：C银行的敏捷迭代式数据产品运营管理模式
    4.6.4  案例总结
  4.7  小结
第5章  数据产品审计体系
  5.1  数据审计的发展过程
  5.2  数据审计的核心范畴
    5.2.1  审计涉及的法律
    5.2.2  数据审计的原则
    5.2.3  数据审计的目标
    5.2.4  数据审计的环节
    5.2.5  数据审计的资源
  5.3  数据审计框架
    5.3.1  管理控制审计
    5.3.2  应用控制审计
    5.3.3  安全控制审计
    5.3.4  价值实现审计
  5.4  数据审计内容
    5.4.1  数据存储与管理控制审计
    5.4.2  权限分配与变更审计
    5.4.3  数据生命周期管理审计
    5.4.4  数据安全与保护措施审计
    5.4.5  数据治理与合规性审计
    5.4.6  数据资源的溯源性审计
    5.4.7  数据资产的财务审计
    5.4.8  数据资源价值评估审计
    5.4.9  数据资产的造价审计
  5.5  数据审计的工具与方法
    5.5.1  技术工具选项指南
    5.5.2  流程/模型类工具选型指南
    5.5.3  审计平台选项指南
  5.6  典型案例解析
    5.6.1  案例1：数据开发侵权风险识别与证据链构建
    5.6.2  案例2：跨境数据流动合规性审计实践与整改方案
  5.7  小结
第6章  数据产品监管体系
  6.1  数据监管架构比较
    6.1.1  欧美日韩等国家数据监管框架
    6.1.2  我国数据监管体制机制
    6.1.3  数据监管主体职责
  6.2  数据核心监管内容
    6.2.1  主体监管
    6.2.2  行为监管
    6.2.3  数据资源监管
  6.3  数据资源监管方式与措施
    6.3.1  数据监管方式
    6.3.2  数据监管措施
  6.4  数据监管技术创新
    6.4.1  人工智能和数据驱动的智能监管
    6.4.2  风险隔离和授权访问监管
    6.4.3  数据共享与全链追溯监管
    6.4.4  跨境全流程协同监管
  6.5  数据监管发展的挑战与趋势
    6.5.1  技术快速迭代与制度滞后性解决方案
    6.5.2  构建政府-市场合作构建动态监管生态
    6.5.3  数据跨境流动“监管科技”应用
    6.5.4  未来趋势与展望
  6.6  典型案例解析
    6.6.1  典型案例
    6.6.2  案例启示
  6.7  小结
第7章  数据安全治理体系
  7.1  数据产品安全概述
    7.1.1  数据安全可信治理体系现状
    7.1.2  数据安全可信治理体系构成
    7.1.3  安全可信治理体系建设路径
    7.1.4  安全调研和安全评估
    7.1.5  数据产品安全目标和制度体系
  7.2  安全可信治理体系总体架构
    7.2.1  “六不”治理内涵与目标定位
    7.2.2  治理体系三维模型
  7.3  “六不”数据安全可信治理目标
    7.3.1  “进不去”安全可信治理目标
    7.3.2  “拿不到”安全可信治理目标
    7.3.3  “看不懂”安全可信治理目标
    7.3.4  “改不了”安全可信治理目标
    7.3.5  “瘫不成”安全可信治理目标
    7.3.6  “赖不掉”安全可信治理目标
  7.4  安全可信治理支撑体系
    7.4.1  制度规范体系
    7.4.2  技术支撑体系
    7.4.3  组织保障体系
  7.5  风险管理与应急
    7.5.1  数据安全风险管理
    7.5.2  数据安全应急响应机制建议
  7.6  小结
附录 缩略语清单
参考文献
后记

前言

  

    在数字经济蓬勃发展的今天，数据已成为企业乃至国家的重要战略资源。随着政策推动和市场需求的增长，数据资产的价值日益受到重视，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的发布，更是标志着数据资产正式进入企业财务管理体系。然而，数据资产的确认、计量、核算及披露均不同于传统资产，这为审计工作带来了新的挑战，也赋予了审计更为重要的职责。
    本书立足于数据资产审计的专业视角，系统探讨了数据资产入表的审计要点，包括数据资产的确认与计量方法、数据治理体系的审计要求、信息披露的规范性，以及数据资产审计的技术手段与实践应用。书中不仅分析了数据资产审计的核心逻辑，还结合案例解析，提供了审计工作的操作指引，为审计人员在数字经济时代的新挑战中提供实践指导。
    随着数据资产入表工作的推进，审计行业正经历深刻变革，审计人员需要不断提升专业能力，掌握数据分析、风险控制及合规管理等新技术。本书的出版恰逢其时。一方面，为理论研究者和实务工作者提供了有价值的参考，希望能够推动数据资产确认、计量、核算和披露的数据审计，以及DeepSeek大模型审计的理论发展与实践创新，为数据资产管理的标准化、透明化贡献力量。另一方面，为深化数据资产研究型审计奠定基础，要准确把握党和国家各项部署要求，研究把握每项数据资产资金的政策目标，把数据资产审计立项当作课题研究，选好选准审计项目；把数据资产审计问题当作课题研究，确保事实清楚、定性准确，经得起历史检验；把数据资产审计建议当作课题研究，研究清楚提什么、怎么提、由谁办，确保可批示、能落实。
    值此新书出版之际，谨向编者及所有参与者表示祝贺，并期待本书能够为数据资产审计领域提供新的思路，为数据赋能促进经济社会转型发展注入更多智慧。