首发：瑞联资信平台公众号
引言
随着数字经济的快速发展，数据已成为企业的重要资产。财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》明确了数据资产入表的标准和要求，标志着数据资源正式被纳入企业会计核算体系。各企业也积极响应国家政策的号召，开展数据资产入表工作，提升自身竞争力，而数据质量评估则是确保数据资源价值得以充分发挥的关键环节。
数据资产质量评估的价值和意义
中国资产评估协会发布的《数据资产评估指导意见》中指出，数据资产评估的准确性，从根本上依赖于对数据质量评价的严格把控。同时，在国家标准《GB/T36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》中，数据质量被定义为在指定条件下使用时，数据的特性满足明确的和隐含的要求的程度。这也体现了数据质量在数据管理、评估和应用中的基础性地位。这是因为数据质量直接决定了数据的价值和应用效果。如果数据质量得不到保证，那么数据资产的价值将大打折扣，甚至影响数据资产入表工作的开展，并给企业带来负面影响。
同时，通过全面的数据质量评估，企业能够实现数据质量情况的全方位把握和持续监控，能够从完整性、准确性和一致性等维度去改善企业内部数据的整体质量。以高质量的数据为基础支撑，能够提升分析结果的准确性，保障企业决策基于准确和完整的信息，提高企业决策效能，有力支撑企业运营。
数据资产质量评估说明
数据资产质量评估是指对数据资产的质量进行系统性检查和评价、并针对数据问题提出改进方案，对数据质量进行持续管理的过程。通过评估，企业可以了解数据资产的质量状况，发现存在的问题，并采取相应措施进行改进，从而提升数据资产的整体价值。数据资产质量评估为数据资产价值评估、数据资产入表提供数据质量方面的支撑。质量评估工作主要围绕着数据资产的规范性、完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性六个维度开展。
■ 完整性：检查数据是否包含所有必要的元素和记录，确保数据的全面性和完整性。
■ 准确性：评估数据的正确性、数据格式的合规性、数据重复率、数据唯一性和脏数据出现率等，确保数据的准确性。
■ 一致性：检查数据在不同系统、不同时间点的表现是否一致，确保数据的一致性和可靠性。
■ 时效性：评估数据的更新频率和及时性，确保数据能够及时反映实际情况。
■ 可访问性：检查数据的可获取性和易用性，确保用户能够方便地访问和使用数据。
如何开展数据资产质量评估
数据资产质量评估是一个系统而严谨的过程，旨在确保企业数据的准确性和可靠性。以下是评估的流程步骤：
瑞联数科作为专业的数据资产评估机构，凭借在数据治理与测评领域的深厚积累与卓越实力，长期为企业提供包括数据治理咨询、标准制定、资产质量及价值评估、资产入表在内的全方位专业服务，并已成功助力多家单位强化数据质量、数据资产入表。通过构建高效管理体系、确立标准规范、实施精准评价等措施，为客户的数据资产化进程奠定坚实基础。
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