数据合规对数据资产入表全流程的核心重要性
数据资产入表是国家在数据要素市场建设中的重要举措。根据2024年初披露的已实现数据资产入表的企业统计，并结合笔者团队接洽的客户咨询，我们发现，目前国有企业为已经进行数据资产入表和关注数据资产化的“主力军”，这可能与国家和各地方的鼓励政策有关。同时，国有企业所持有和控制的数据多数为具有公共属性的数据资源，其相较于多数私营企业持有的数据类型来说，更容易实施数据资产入表。当然，以“高新技术企业”“专精特新企业”为主的私营企业，也已关注或投入到数据资产入表相关的工作中来。所以在数据资产入表的整个流程都离不开数据合规，就之前参与的数据合规项目总结一下几点：1、数据资产入表合规的基础性数据资产入表与传统资产入表之间的本质区别就在于入表的标的——数据资产具有特殊性。如果能够确认数据资产的应用场景和未来的持续性价值，保障数据交易的真实可信和可追溯，确保成本计量可靠性等维度与传统资产入表统一标准，则会大大降低数据资产入表的难度和风险。为了实现这一目标，就要从制度、技术、法律三方面协同努力，数据资源的合规性是企业数据资产入表的底座和依据，而这一“地基”是否足够坚实，就建立在企业数据合规体系建设本身是否具备一定基础。2、数据治理合规审查具有必要性第一，企业必须遵循相关法律和合规监管要求，确保数据的收集、存储和使用符合法律要求，同时进行风险评估，识别可能存在的合规风险，如数据泄露、隐私侵犯等，为后续整体的入表制度设计提供合规制度保障的基础。
第二，企业必须根据数据的敏感性和重要性，对数据进行分类和标签化，并依据所在行业不同的合规要求对数据资产目录进行梳理和分类分级，为能够入表的数据资产识别做基础的前提工作。
第三，企业需要根据法律法规要求和风险评估结果，制定详细的数据合规策略。这包括数据收集、存储、处理、传输和使用的各个环节，确保企业在数据资产入表之前就建立起完整的合规体系。
3、数据合规评估具有必要性
第一，确保数据的质量为必要环节。合规能对数据质量进行有效控制，确保入表数据准确、完整、可靠，避免因为数据质量问题导致的合规风险。
第二，对原始数据进行清洗和脱敏处理，去除冗余、错误和敏感信息，是降低数据泄露和隐私侵犯的风险，提高数据的安全性的必要措施。
第三，需要建立合规审计和监控机制，以实现对数据的处理过程的实时监控，确保数据的合规性得到保障。
4、数据合规持续监管的必要性
第一，企业需要建立持续合规监测机制，定期对数据资产进行合规性评估，确保数据的处理和使用始终符合法律法规要求。
第二，在数据产品交易等数据资产持续产生价值的环节，企业必须具备应对数据风险的应急方案和处置能力，明确应对措施和责任人，确保风险得到及时控制和处理。
