1大数据资产的确认
1.1能够被企业拥有或控制
大数据网络资源的来源各不相同，关键可分为两类：一类是企业自身收集、梳理、探索和分析，另一类是企业购买。2类数据的产权相关性明确。此外，还有一些数据是通过爬虫技术或网络黑客获取的，或者一些企业将其放到互联网上，供任何人一键下载。从法律角度来看，有人反对使用此类数据的权利。但是，企业在对这些数据进行生产、加工、移除和清理后，有权对这些抗过敏数据做出决定。因此，由这些数据组成的大数据属性已经成为企业的网络资源，可以在法律允许的范围内随意应用。
1.2预期会给企业带来经济利益
大数据财产给企业经营管理带来价值的形式有：二是通过交易数据即时获取经济发展效益；二是对源数据进行数据处理，增强数据信息的稳定性，为企业的生产、制造和经营决策提供信息内容，进而为企业带来经济发展效益，促进企业业绩增长。大数据给企业带来经济发展效益的主要方式有：①租赁或出售大数据；②自主创新产品和服务，为企业提供新的利润突破点；③细分客户群，提供多样化的产品和服务；④挖掘新市场的需求，拓宽业务流程的边界；⑤根据客户偏好准确推荐；⑥将大数据应用于企业内控系统，提高企业运营关键环节的数字化水平，提高管理决策的准确性，降低风险，节约成本。
2数据资产的会计计量的发展建议
2.1数据资产的初始计量
1计量单位采用货币与非货币相结合。数据资产并不能完全用货币进行计量，例如，通过利用自身的数据资产，为企业的发展方向、项目决策等做出有价值的分析，就无法完全通过货币计量来体现。因此，本文认为，数据资产的计量可以采取货币与非货币相结合的形式，采用合适的形式，从而实现对数据资产的综合价值进行统计。2计量属性主要选用公允价值。数据资产的价值处在不断的波动中，受市场的影响，数据资产的实际价值处在不断变化中，因此历史成本法往往不能及时衡量其实际价值；同样的，考虑到数据资产的处理和获得过程是一个持续性的长期过程，因此可变现净值法也不适用。本文认为，数据资产更加适合运用公允价值进行计量，因为相比于其他的计量属性来说，公允价值更能反映市场价值的变化。企业拥有的数据资产在每次数据交换中以类似数据资产出售的，可以认为该数据资产存在市场公开报价，该价格可以作为该数据资产的公允价值。事实上，数据资产可以公开报价，从而实现公允价值计量。3依据数据获取方式的不同确定初始确认金额。从外部获得的数据资产，通常在公开市场上有一定的活跃度，此时可以采用其公允价值作为初始确认金额；如果不存在活跃市场，则将获得该数据资产所给付的对价作为初始确认金额。内部产生的数据资产，不可避免地会造成一定的人力、财力、物力以及其他重要的资源损耗，因此在对数据资产的初始阶段进行成本确认时，应考虑到各项成本，并对各项成本进行加权平均计算。
2.2企业自己通过搜集、整理、挖掘与分析取得大数据资产
公司自身的大数据资产是通过大量的人力、智力、资金和技术收集、梳理、探索和分析而获得的。所有科研开发过程复杂，技术含量高，产时长，类似无形资产摊销。据此，自制大数据资产的会计处理可参照自制无形资产的摊销进行。对于自制大数据资产，研究阶段的所有支出在产生时计入当期损益；设计阶段的支出符合递延所得税标准的，计入大数据资产成本；不符合递延所得税标准的，计入当期损益；无法区分研究阶段和设计阶段。这些费用在产生时作为期间费用，全部计入当期损益。本公司产生研发支出时，借方记入“大数据资产研发支出-递延所得税支出”和“大数据资产研发支出-支出支出”科目，借方记入“货币资金”、“存款”、“应付工资”、“固定资产折旧”、“累计摊销”科目，期末，公司将已支出的研发支出转入当期损益。借方记入“期间费用”科目，借方和贷方记入“大数据资产研发支出-费用化支出”科目。当大数据资产主要用于预留时，企业应记录“大数据资产”科目为借方，“大数据资产研发支出-递延所得税支出”科目为借方。
2.3采用加速折旧法摊销
对于数据资产的后续摊销，本文认为加速折旧法更为妥当。一方面，数据资产的价值受时效性的影响较大，随着时间的消磨，数据资产的时效性也将逐年递减，数据资产具有极大的利用价值，初期数据资源具有先进性、及时性，往往挖掘出的数据资产具备较高的价值。后期，随着时间的流逝和新数据资源的产生，加之市场经济的不断变化，原始数据资源的潜在经济价值也将日益减少。另一方面，在信息社会不断发展的过程中，数据资产的更新换代将更为迅速，其生命周期将更为短暂。当采用加速摊销的方法时，数据资产的前期摊销较大，而后期较小，这满足了数据资产自身特征的现实需求。
2.4采用成本模式计量
在成本模式计量下，大数据资产的后续计量主要包括大数据资产使用年限的确定、摊销及减值等内容。结合目前大数据市场的发展情况，一部分大数据资产具有时效性，更新速度较快，会因时间的推移而导致价值降低，其使用寿命有限。对于这类大数据资产，相关工作人员应当估计其使用寿命并及时进行摊销。摊销时，借方记“销售费用”“管理费用”“其他业务成本”等科目，贷方记“大数据资产累计摊销”科目。还有一部分大数据属于稀缺资源，如一些文物材料、气象材料等，其价值会随着时间的推移而增加；某些大数据通过不断积累及数据处理技术的更新，其价值也会随着时间的推移而增加。对于这部分大数据资产，因无法预见其给企业带来经济利益的期限，则可以视其为使用寿命不确定的大数据资产，不需要进行摊销。在如今信息技术快速发展的时代，大数据资产的价值更易波动，特别是容易贬值。为增强会计信息的真实性和有效性，企业应当在每年年末进行减值测试，评估大数据资产的价值，经过测试发现大数据资产发生减值的，会计处理如下：借方记“资产减值损失”科目，贷方记“大数据资产减值准备”科目。
3结论
虽然数字经济已经发展得如火如荼，数据的经济价值也日益显现，但是数据资产的会计处理仍然是比较新颖的研究课题，目前学者的研究还未真正涉及数据资产会计核算的系统理论。本文只是在已有研究的基础上，结合现阶段经济发展的特征，依据基本的会计理论知识，对数据资产的核算方法进行简要概述，进一步分析现阶段数据资产的会计确认与计量，并提出自己的见解。
参考文献：
[1]侯彦英.数据资产会计确认与要素市场化配置[J].会计之友，2021(17)：2-8.
[2]李如.对大数据资产确认与计量问题的研究[D].西安：西安理工大学，2017.
[3]秦荣生.数字经济时代数据资产的确认与计量[N].经济观察报，2020-12-21(5).
[4]余应敏.确认大数据资产助推新经济发展[J].财会月刊，2020(23)：52-55.