北京中鼎经纬实业发展有限公司数据资产模型管理：法律视角下的资产入表与应用场景分析

随着数字化转型的深入推进，数据作为企业的重要生产要素，在经济活动中的地位日益凸显。尤其是在国家政策层面，《数据安全法》和《个人信息保护法》等法律法规的出台，不仅强化了数据治理的重要性，也为企业的数据资产管理提供了法律依据。在此背景下，如何科学地进行数据资产模型管理，成为企业提升竞争力的核心命题之一。

数据资产模型管理的基本概念与法律框架

数据资产模型作为一种以“数据 模型”为载体的数据管理工具，在企业数字化转型过程中扮演着关键角色。通过构建数据资产模型，企业能够更直观地评估数据资源的价值，并将其纳入资产管理体系。根据南钢股份（以下简称“公司”）在财务报告中的表述，“数据 模型”是其数据资产入表的重要路径，这表明数据资产模型不仅是一种技术手段，更是企业战略决策的有力支撑。

从法律角度来看，数据资产模型的管理需要遵循《中华人民共和国民法典》及《数据安全法》的相关规定。南钢股份通过将数据资源应用场景化与资产价值评估相结合的方式，明确了以“数据 模型”为载体的数据资产入表路径。这种做法不仅符合国家法律法规的要求，也为企业的财务管理提供了新的视角。

数据资产模型管理：法律视角下的资产入表与应用场景分析 图1

在数据资产模型的法律合规性方面，企业需要特别关注以下几点：确保数据采集、存储和使用的合法性；在构建数据模型时，要避免侵犯他人的商业秘密或其他知识产权；企业在利用数据资产模型进行决策时，必须遵循反不正当竞争法的相关规定，防止滥用数据分析能力。

数据资源应用场景分析与资产价值评估

在南钢股份看来，优化采购节奏和协同赋能改善经营是其数字化转型的重要方向。公司通过“智改数转网联”项目的实施，将数据资产管理纳入项目管理的全过程，充分体现了数据资源的应用场景分析与资产价值评估的重要性。

从实践操作层面，企业应明确数据资源的分类标准。根据相关法律文件要求，南钢股份强调以“数据 模型”为载体的数据入表路径，这意味着企业在进行数据资产确认时，不能仅仅关注数据本身，还需要重点关注基于数据构建的模型的价值。通过这种方式，企业能够更全面地评估数据资产的价值，从而为其后续的管理和利用提供科学依据。

在具体实施过程中，南钢股份借助“智改数转网联”项目的推进，将数据资产管理与企业的日常经营紧密结合。这种做法不仅提升了企业的运营效率，也为其他企业在数据资源管理方面提供了可借鉴的经验。

钢铁价格波动与企业风险管理

在当前全球经济环境下，钢铁价格的波动对企业经营产生了深远影响。为了应对这一挑战，南钢股份通过构建数据资产模型，对市场趋势进行预测和分析，从而为其决策提供依据。

从法律角度看，企业在利用数据资产模型进行市场分析时，需要特别注意以下问题：在进行数据分析时应遵循《反垄断法》的相关规定，避免因滥用数据而导致的不正当竞争行为；在使用数据模型对钢铁价格波动进行预测时，要确保数据来源的合法性和准确性，防止因数据错误而导致企业决策失误。

企业在应用数据资产模型进行风险预警和管理时，应建立健全内部监督机制。可以设立专门的风险管理委员会，负责审阅相关数据分析报告，并评估其法律合规性。这种做法既能确保数据模型的应用符合法律规定，又能有效降低企业的经营风险。

企业数据资产管理的

从长远来看，随着数字经济时代的深入发展，企业对数据资产的依赖将越来越强。如何在复杂多变的市场环境中，充分利用数据资源，为企业创造价值，成为企业管理者需要面对的重大挑战。

基于南钢股份的成功经验，笔者认为，未来的数据资产管理应该朝着以下几个方向发展：加强与外部专业机构的合作，提升企业在数据模型构建方面的技术水平；在内部管理机制方面，要建立健全相关制度，明确各部门在数据资产管理工作中的职责；企业应加大人才培养力度，建立一支既具备数据分析能力又熟悉法律事务的专业团队。

数据资产模型管理：法律视角下的资产入表与应用场景分析 图2

数据资产模型管理作为企业数字化转型的重要组成部分，既需要技术创新的支撑，也需要完善的法律体系保障。南钢股份的做法为我们提供了一个有益的参考：通过将数据资源应用场景化与资产价值评估相结合的方式，在确保合规性的前提下，充分挖掘数据资源的价值。这种做法不仅有助于提升企业的核心竞争力，也为其他企业在数据资产管理方面提供了可借鉴的经验。

在数字经济时代，企业只有紧跟政策导向，不断提升自身的数据治理能力，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

（本文所有信息均为虚构，不涉及真实个人或机构。）