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聚焦于人工智能、低空經濟、數字經濟、銀發(fā)經濟、文旅、通信、儲能等未來產業(yè)研究，為政府和企業(yè)提供政策匯編與解讀、行業(yè)研究報告、產業(yè)招商、上市輔導與投融資服務。

以下是內容詳情

白皮書詳細探討了建筑與市政基礎設施領域的數據資產化，涵蓋了從概念、意義、方法到實踐的各個方面。以下是白皮書的核心知識點：

1. 數據資產化概念：

數據作為新興生產要素，其資產化是推動數字經濟和產業(yè)升級的關鍵。

數據資產化過程包括：數據資源化、數據產品化、數據資產化。

數據資產入表是數據資產化的核心環(huán)節(jié)，需要滿足資產定義和確認條件。

數據資產化可帶來開辟盈利新方向、創(chuàng)新產品和服務、優(yōu)化資本結構、拓寬融資渠道、促進數字化轉型等收益。

2. 建筑與市政基礎設施數據資源：

建筑與市政基礎設施全生命周期數據包括：CAD數據（BIM）、GIS數據、感知數據、建筑產業(yè)互聯(lián)網平臺數據、市政專題數據等。

數據特點：伴生性、時空性、動態(tài)性、系統(tǒng)性、保密性等。

數據資產化基礎條件：政策支持、標準完善、數據技術發(fā)展、企業(yè)數據基礎設施、復合型人才等。

3. 數據資產化方法與實踐：

數據資產化過程框架：數據資源化、數據產品化、數據資產化。

數據資產入表流程：準備工作、資產確認、會計核算、列示與披露、后續(xù)工作。

數據資產化創(chuàng)新應用：數據資產抵押貸款、數據資產入股、數據資產證券化、數據資產流通貨幣化等。

數據資產化相關工作：數據資產化戰(zhàn)略與規(guī)劃、數據資源盤點與治理、數據價值的發(fā)現與挖掘、數據資產評估、數據資產運營與管理。

4. 數據資產化難點與應對：

數據合規(guī)管理與確權：數據合規(guī)、數據資源確權、數據資產合規(guī)審查。

數據的價值體現與確認：數據資產確認一般條件、操作難點、不予確認情況。

數據的成本分攤與計量：可靠計量、歸集分攤、注意事項。

數據資產的評估與定價：估值難點、處理建議。

數據資產的運營與管理：數據孤島效應、數據標準化不足、數據及時性不夠、價值不確定性因素較多、應對措施。

5. 典型案例：

北京某地標橋梁數據資產入表案例：分析了BIM數據資源的入表流程、成本核算、會計處理等。

交通分析及仿真平臺數據資產入表案例：分析了交通數據資源的入表流程、成本核算、會計處理等。

標準圖數據資產入表案例：分析了設計圖數據資源的入表流程、成本核算、會計處理等。

6. 未來展望：

數據法律權屬問題突出，需要制度創(chuàng)新和政策完善。

數據資產價值評估難，需要新技術提供新方向。

數據交易機制尚未成熟，需要標準體系與典型示范。

技術路線暫未清晰，需要數據資產化工具一體化、智能化發(fā)展。

新一代信息技術與數據資產化融合交互。

數據安全和個人隱私保護問題日益突出，需要加強監(jiān)管。

7. 發(fā)展建議：

國家層面：創(chuàng)新數據資產化制度、出臺數據資產價值評估定價指導機制、加快公共數據授權運營體系建設、加強數據安全與個人隱私保護監(jiān)管。

行業(yè)層面：縷清數據資源分布及潛在價值、加強行業(yè)數據資產宣傳推廣、加快數據標準化體系建設、推進數據資產化人才培養(yǎng)、示范引領。

企業(yè)層面：構建數據資產管理體系、深化數據應用場景識別、制定數據資產收益分配方式、構建數據資產權限和安全管理體系、建立數據資產運維體系與保障機制。

總結：

建筑與市政基礎設施領域的數據資產化是一個復雜且不斷發(fā)展的過程，需要政府、行業(yè)和企業(yè)共同努力，才能釋放數據價值，推動數字經濟和產業(yè)升級。

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