挖掘数据资产价值，构建立体化会计信息体系

数据资产即被企业收集、整理、存储、处理和分析的数据资源，主要包括客户信息、财务数据、销售数据、生产数据、市场数据等，能够帮助企业洞察市场趋势、了解客户需求、优化生产流程。对于会计工作而言，数据资产的管理和利用，有助于会计人员掌握更多信息和数据资源，从而更好地进行财务分析和决策，提高企业经营效率。同时，可为会计人员提供更多工作机会与广阔发展空间，如数据挖掘与数据分析等岗位。

充分挖掘数据资产价值，可以拓宽会计分析的深度与范围，帮助财务管理者掌握全面的数据信息、深入诊断企业经营问题、准确判断市场需求，促使企业会计职能更具前瞻性和综合性。

充分挖掘数据资产价值，形成立体化会计信息体系，是适应信息时代要求，提升企业竞争力和创新能力的重要手段。因此，企业需要高度重视数据资产的价值，逐步实现数据与会计信息处理的融会贯通。以数据带动企业信息化转型，以信息化帮助企业探索盈利模式，为企业长远发展奠定坚实基础。

数字经济背景下，数据资产是企业决策的重要依据，在提升组织运营效率、支持业务决策、优化客户体验、创造商业优势等方面具有重要价值。虽然当前会计准则尚未明确界定数据资产价值，但市场数据、客户数据等已充分体现出数据资产在经济活动中的重要性。对此，企业应拓展会计数据信息收集的广度和深度，包括但不限于经济业务数据与社会活动数据；借助现代先进技术手段，及时了解税务部门、银行等关联部门发布的公告，科学维护和管理相关信息；加强对数据资产的管理和保护，强化数据治理体系建设，保障数据获取、存储、使用与处置的合规性和有效性，增强客户对企业或平台的黏性。

数据资产的使用和价值挖掘离不开系统的规划和管理。对此，企业应制定周期性的数据规划，定期整理分析数据，实现对企业数据资产的准确识别与科学利用，在实施过程中，企业可采用以下五种方法。

一是结合业务需求和预算，选择合适的数据收集工具。例如市场上的数据分析软件、企业自有的数据采集和管理工具；二是建立合适的数据仓库，确保数据仓库中数据的安全性与合规性，帮助企业更好地分析和使用数据；三是选用合适的数据分析和挖掘工具，帮助企业发现隐藏在数据中的信息和趋势，为企业决策提供数据支持；四是制定详细的数据管理策略，定义数据的访问权限、数据备份和恢复计划，以及数据的安全性和隐私保护措施；五是定期更新和维护数据，进行数据清洗和数据质量检查，确保数据的准确性和时效性。例如，采用全息数字化影像技术与光学字符识别技术（OCR）收集相关数据，可以同时保存原始凭证全部信息与记账凭证；在数据仓库中存储大量非结构化数据，拓宽会计信息系统中数据的覆盖范围，便于企业准确全面地分析市场发展趋势和客户需求，为企业战略决策提供参考。

数字经济背景下，加强立体化会计信息体系建设，有助于企业理顺各项业务流程，实现高质量发展。只有以科学、健康的业务流程为基础，才能充分发挥数据资产在会计工作中的重要作用。若各部门和各系统之间缺乏配合，势必产生信息孤岛现象，影响数据利用效率与价值。为此，企业应强化资源一体化的观念，加强信息共享和协同。搭建统一的数据资产管理平台，对企业数据资源进行一体化设计；集中采集、存储和处理各部门数据，在企业资金流、物流、审计、业务流、信息流等统一的基础上，整合企业内控理念、业务流程和审计点设置，实现数据的规范化和标准化。上述举措可有效减轻立体化会计信息体系发展中的盲目性，提高数据资产的利用效率和价值。

数字经济时代下，财会工作人员需要注重价值创造与管理，借助海量数据资产为企业战略决策提供参考。充分挖掘数据资产价值，实现立体化会计信息体系，逐步成为推动企业数字化转型的关键。

（作者系广西职业师范学院副教授；本文系广西教育科学“十四五”规划2023年度财经素养教育研究专项课题一般课题：财经素养教育融入高级财务会计课程思政的体系构建和教学实践研究〈编号：2023ZJY942〉的研究成果；广西职业教育教学改革研究项目重点项目“财经商贸类专业职教高考考核方案改革研究”〈编号：GXGZJG2023A038〉的研究成果）