基于数据全生命周期的数据资产价值评估方法及应用.pdf

基于数据全生命周期的数据资产价值评估方法及应用 基于数据全生命周期的数据资产价值评估方法及应用 1 引言 2 1.研究现状 3 2.数据资产价值评估理论框架和方法 5 2.1 数据资产价值评估理论框架 6 2.1.1 基本概念界定 6 2.1.2 数据资产价值评估整体框架 7 2.2 数据资产价值评估方法 9 2.2.1 基础成本的计算 10 2.2.2 血缘继承成本的计算 11 2.2.3 阶梯价格的计算 14 3.实证分析 17 3.1 基础成本价 17 3.2 血缘成本价 18 3.3 阶梯价值结果 19 3.4 阶梯价值结果 22 3.5 实际应用 23 4.结语 24 1 引言 数据资产价值评估是现代数据资产管理和运营以及数据流通的基础。基 于数据全生命周期理论，从第一性原则出发，通过评估单张数据资产表的成 本、数据管理以及数据应用价值，实现对单张数据资产表的系统性评估。利 用数据仓库和图算法等技术，以层为单位，每层分摊，血缘路径继承，精确 计算得到单张数据资产表的成本价值；然后利用层次分析法得到数据资产 非经济因素权重，进而得到数据资产阶梯价值；最后通过实例分析验证了新 方法的合理性和可行性。 《“十四五”数字经济发展规划》中指出，数字经济是继农业经济、工 业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为 主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促 进公平与效率更加统一的新经济形态。数据要素是数字经济深化发展的核 心引擎，需要有序开展数据确权、定价和交易活动，并探索建设与数据要素 价值和贡献相适应的收入分配机制。数据资产价值评估是实现数据流通和 应用的重要基础，数字经济的发展迫切需要人们对评估数据资产这一课题 进行深入研究 。 在国家大力推动数字经济发展的同时，企业也在积极响应并开展大规模 的数字化转型。目前，科技的高速发展使数据在工业生产中的体量日益增大， 同时各种技术也 日新月异 。不论是 内部管理方面 ，还 是外部交易方面 ，企业 都 需要一套合理的数据资产价值评估方法。数据资产的合理估值对 内可以 衡量 企业数字化建设进程 和数据运营效果，对外可以提升 数据资产的流动 性，如数据交易，给企业提供新的收益来源。从公司价值层面来说 ，数据资 产价值将在企业的会计 3 张报表中展现或在附录中披露 ，这将直接影 响未 来企业的市场估值。目前，世 界级科技公司基于大量用户数据进行挖掘和分 析以创造商业盈利。然而，数据资产价值的衡量仍缺乏 实际的解决方案 。 广为人知 的 IBM 大数据 4V 特性意味着大数据的价值评估一定是一个难 题。尽 管各种关于大数据的研究、挖掘 、分析、实践和应用等热门技术都已 经取得了显著 的成果，但 是客观且科学 的数据资产价值评估体系和数据交 易研究仍处于初期。只有经过科学 管理，并且能够被运营转化为应用价值的 2 数据才能算作真正 的数据资产。在价值评估方法论方面 ，传 统领域包括无套 利定价、收益最大化定价、公平和真实定价。同时，也有一些涉及机器学习 的动态数据定价、在线定价以及联合和协作学习 中的定价方法。综合 目前的 数据估值发展研究，总结得出，同时考虑数据的经济因素 （如数据成本、市 场 收益等）和非经济因素 （如数据质量 、时效性等）是更可行且可操作 的方 案 。 迄今为止 ，数据资产价值评估问题 尚未有成熟 的解决案例和类似计算器 的数据资产价值评估操作 系统。本文基于国 内互联网行业通用的数据技术， 设计并开发了一套数据资产评估模型， 旨在解决这个问题。 1.研究现状 数据资产价值评估属于交叉学科 ，涉及计算机科学 、经济学 、市场营销 学 以及新兴 的数据科学 等多个领域 。由于数据具有多面性并且 价值评估的 目的不 同，其 原理和侧重点也有一定差异 。近年来 ，随着信息和数字化时代 的发展，该领域 的研究逐渐受 到重视 。 姚建国等人研究了基于熵