Search
Generic filters
Exact matches only
Filter by content type
Users
Attachments

Data Assets – Bilanzierung von Daten

Angelica M. Schwarz Dr. iur.



Zusammenfassung (d/f)

Wichtigster Rohstoff datengetriebener Unternehmen sind ihre Daten. Mittels der richtigen Datenstrategie können Wertzuwächse generiert und Potenziale ausgeschöpft werden. Obschon bisweilen eine regelrechte «Dateneuphorie» herrscht, erscheint das digitale Datenkapital kaum in den Bilanzen solcher Unternehmen. Dies erstaunt, zumal die vom digitalen Informationszeitalter geprägten Marktverhältnisse belegen, dass Daten nicht einfach nur Luft sind – sofern sie richtig verarbeitet und eingesetzt werden. Der nachfolgende Beitrag zeigt auf, wie Daten im Bilanzierungskonzept des OR-Rechnungslegungsrechts zu würdigen sind und wo potenzielle «Aktivierungshürden» bestehen. Dabei wird klar: Um beurteilen zu können, ob und unter welchen Voraussetzungen Daten einen bilanzierbaren Vermögenswert darstellen, braucht es ein minimales Verständnis davon, wie eine Datenstrategie aufgebaut ist und wie aus Rohdaten entscheidungsnützliche Informationen entstehen.

La matière première la plus importante des entreprises axées sur les données sont leurs propres données. Une bonne stratégie en matière de données permet de générer des plus-values et d’exploiter les potentiels. Bien qu’il règne parfois une véritable «euphorie des données », le capital de données numériques n’apparaît guère au bilan de ces entreprises. Cela est d’autant plus surprenant que les conditions du marché, marquées par l’ère de l’information numérique, prouvent que les données ne sont pas que du vent – à condition qu’elles soient traitées et utilisées correctement. L’article suivant montre comment les données doivent être valorisées dans le concept d’établissement du bilan comptable au sens du CO et où se situent les «obstacles potentiels à l’activation». Il est clair que pour pouvoir juger si et dans quelles conditions des données constituent un actif pouvant être valorisé au bilan, il faut avoir une compréhension minimale de la structure d’une stratégie de données et de la manière dont des informations utiles à la prise de décision sont créées à partir de données brutes.