企業在推進數據資產入表過程中面臨的主要困難點如下：
一、數據資產的會計確認問題
數據資產的權責確認不定
企業必須通過數據確權來證明數據資產是否屬于企業擁有或控制的資源。在內部使用的數據中，可以明確定義數據的所有者（使用部門、生產部門等）。然而，對于涉及數據倫理方面的外部數據，例如存儲在系統內的業主會員信息或需要定期披露的企業經營信息等，其歸屬性較難明確，究竟是企業所有還是屬于個人隱私，或者是政府規定的公共數據需要無償提供等。

數據資產的再確認界定不明
將數據資產視為無形資產的特殊類別時，會遇到后續確認中的資本化和費用化問題，類似于無形資產的情況。資本化支出和費用化支出的區別在于，在企業的生產經營活動中，如果消耗部分作為代價獲得新資產，則為資本化支出；如果消耗用于企業經營而導致經濟利益流出，則為費用化支出。由于數據資產中的數據具有特殊屬性，難以定義和量化哪些數據產生了價值以及產生了多少價值，因此更難明確定義資本化還是費用化的支出。

數據資產的確認條件不統一
現有的資產負債表對于固定資產和無形資產的確認條件有明確的定義，但對于數據資產的確認原則和相關理論尚未完善。數據的質量決定了是否納入資產，同時數據的使用過程中的變更、衍生、銷毀封存等動作也會影響數據資產的確認。因此，數據采集、存儲、加工、清理等各個階段都需要測算相應的入賬價值，并明確各個階段的確認原則。

二、數據資產的會計計量問題
數據資產的初始計量
傳統計量單位已不能滿足需求，各種會計計量標準存在多個計量單位。選擇計量單位時需結合企業實際經營管理，根據社會經濟大環境的變化選擇更有價值的計量單位，以提供更有助于管理決策的相關會計信息。對于數據資產，考慮其特殊性，傳統的貨幣計量并不利于準確的會計處理。
選用數據資產計量屬性不明確，需要在會計科目中進行登記，并在企業財務報表中報告，以確定實際數量金額。數據資產的計量不適合依靠重置成本和現值屬性，因此需要選擇適用于數據資產的計量屬性。

數據資產的后續計量
難以確定數據資產的使用壽命，需要參考無形資產的相關處理方法。攤銷方法的選擇應結合企業經濟需要，從最大預期效益出發確定消耗方式，并在不同會計期間統一適用。數據資產的經濟價值易受應用場景和大環境的影響，對其進行后續計量時需要制定相應的規范原則。
具體問題包括數據資產成本歸集難、數據資產收入成本匹配難、數據資產資本化與費用化的區分標準難、取得公共部門數據授權期限的穩定性確認難、金融行業成本確認難、數據資產攤銷方法選擇難、數據資產攤銷年限確認難、數據資產稅會差異應對難、數據資產時變性導致報表規模確認難、數據資產在集團層面的會計核算難。

三、數據資產入表離不開前期扎實的數據治理準備
《企業會計準則》的基本準則將資產定義為“企業過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源”。在確認一項資源為資產時，除了符合基本準則有關資產的定義外，還必須同時滿足以下兩個條件：一是與該資源有關的經濟利益很可能流入企業；二是該資源的成本或價值能夠可靠地計量。

在此背景下，《暫行規定》的適用范圍明確排除了不符合資產定義的數據資源。在確保符合資產定義的前提下，適用范圍既包括了滿足資產確認條件（即入表條件），可以根據相關規定確認為數據資產的數據資源，也包括尚不滿足入表條件的數據資源。簡言之，《暫行規定》的核算對象全面覆蓋了符合基本準則有關資產定義的數據資源。

具體而言，需要同時符合以下兩個條件：
條件1：與該資源有關的經濟利益很可能流入企業
資產確認的一個關鍵特征和條件是考慮與其相關的經濟利益流入企業的可能性。通常情況下，當經濟利益流入的概率大于50%時，方可確認符合資產的經濟利益門檻。目前的會計準則對不同取得方式獲得的資源的資本化門檻有所不同。對于通過合法途徑外購取得的數據資源，雙方的定價反映了對未來經濟利益的合理預期，因此相對容易論證為買方帶來潛在的未來經濟利益流入。相較之下，內部產生的數據資源難以論證其很可能為企業帶來未來經濟利益流入。

條件2：該資源的成本或者價值能夠可靠地計量
數據資產的成本不僅包括直接外部獲取的增量成本，還可能包括間接分攤成本等。當前實務中，如何進行合理的成本分攤以確保數據資產成本的完整性是一個難點。有效的數據資產管理需要涵蓋數據資源化、數據產品化和數據資產化三個階段。這包括從無序的原始數據到經過有序治理的數據資源，再根據數據資源的應用價值圖譜進行數據產品化。后續的數據資產化階段需要在明確資產化戰略的基礎上建立確權管理機制，推動數據產品的內部共享和外部流通等價值實現過程，以有效論證是否具備數據資產的會計入表條件。

數據資產化過程中不僅涉及到對數據產品開發形成過程的成本分攤歸集機制，還需要通過對數據產品的估值分析進行量化分析，以評估數據產品的內部經濟性、投入產出效益等。企業若希望實現數據資產的會計入表，必須提前規劃并進行相應的入表前準備工作，例如完善數據血緣管理、建立成本分攤歸集機制、對已產品化的數據資源進行分級分類，并通過經濟性評價和價值評估等手段。

四、解決數據資產入表難題的方案
億信華辰作為國內專業的BI產品及數據治理解決方案廠商，一直處于數據資產化的前沿。為了解決前文提到的難題，我們提供一站式數據入表解決方案，以確保數據資源的合法準確計量和充分體現價值，為國有企業在數字化時代取得更大成功提供有力支持。

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數據是國有企業的核心驅動力，而企業數據入表和提升數據治理能力是企業開啟轉型進程的關鍵一步。億信華辰將發揮行業領先優勢，積極探索“數據要素X”行動，助力國有企業讓數據供得出、流得動、用得好，推動數據在不同場景中發揮出千姿百態的乘數效應。