数据资产价值分析模型研究.docx

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数据资产价值分析模型研究

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摘要：随着数据经济活动增多，越来越多的企业认识到数据是关键生产要素，数据成为了具备“价值”的产品，数据资产价值体现形式具有多样性，现有的资产价值方法难以全面、客观衡量数据资产价值，具有局限性。因此，如何将数据转化数据资产、如何界定数据资产价值、如何对数据资产价值进行量化分析，都是数据资产研究的热点。数据资产的价值在一定程度上具有数据规模、数据鲜活程度、数据采集、数据分析和数据处理能力决定，本文经过对数据资产价值的影响因素进行分析，提取了衡量数据资产价值的特征维度及相应细分维度权重，给出了数据资产价值的计算公司，提出了一种衡量数据资产价值的通用方法。

关键词：数据资产；数据资产价值量化；数据资产价值度量模型

引言

在大数据、云计算、人工智能、5G等新一代信息通信技术的推动下，数字经济快速兴起，成为拉动经济增长的新动力。数字化转型成为很大一部分企业齐声生产和运营效率、应对不确定性的重要途径。市场主体在数据生产、获取、搜集、存储、分析、应用等方面的需求与投入大跨步提升。数据成为了覆盖企业组织生产、运营与交易全流程的基础性战略资源。

在数据经济快速发展的同事，很存在诸多问题亟待解决。全球企业级数据管理领域的领导者之一VeritasTechnologies公司在《TheDatabergReport》指出，当前企业存储的数据中仅有15%数据是企业关键业务数据，52%数据为价值尚不明确的暗数据，33%数据属于对业务没有价值的陈旧数据。企业迫切需要识别高价值数据资产，挖掘数据价值。对于低价值或者无价值数据减少管理成本。因此，数据价值识别及量化分析的研究非常有必要。

数据资产的定义

数据作为资产，目前没有权威的定义。现行会计确认与计量方法难以有效满足数据资产化的实际需求，会计计量方面数据资产概念不清晰，导致一部分数据资产未能有效确认与计量。国内、王佳妮、魏晓菁等专家都对数据资产概念、特性给出过定义。国外美国管理学大师汤姆彼特斯提出过数据应作为资产进行管理。通过对数据资产相关研究总结可知，数据资产是企业在生产经营管理活动中形成的、可拥有或可控制其产生及应用全过程的、可量化的、预期能给企业带来经济效益的数据。数据资产的特性有别于信息资产，具有非实体性、经济性、不确定性、可共享性、冗余性、多样性、时效性、无消耗性等特点。

数据资产的来源与分类

数据资产的来源

数据资产来源分为企业内部数据资产和企业外部数据资产。其中企业内部资产又分为为原始数据和加工处理后的数据。原始数据指应用系统数据、日常办公数据、传感器采集到的一手数据，处理数据指统计分析过的数据。企业外部数据分为开放数据和行为数据。开放数据主要指政府、非盈利组织及互联网数据，行为数据指移动通信数据、社交媒体数据等。

数据资产的分类

按照数据来源划分，可分为互联网数据、可信眼熟、感知数据、企业数据。按照数据产生主题分类，可分为个人数据、企业数据及关系型数据。关系型数据指体现个人与个人、个人与企业、企业与企业之间的数据。按照数据应用所属的行业划分，可分为农业数据、工业数据、服务业数据。按照数据获取方式分类，可分为企业自身生产经营数据、中介服务获取的数据、通过爬虫等方式间接获取的数据。

数据资产价值分析的难点

数据资产价值分析的难点体现在四个方面：一是数据资产的价值随着不断加工而改变。因为数据作为资源具有可再生性，随着数据加工，数据资产价值也随着发生变化。二是数据资产的价值随着使用次数和人数而改变。因为数据使用次数可以是无限的，数据不可消耗，同样的数据资产被多个用户用于不同用途，数据价值难以衡量。三是数据资产的价值对于不同用户存在不同价值。例如用户行为数据对于政府和零售商有不同价值。四是数据质量相同可能产生不同的价值。用户对数据质量的需求不同，相同质量的一份数据，有的使用者视其为高价值，有的使用者视其为低价值。

因为数据资产价值不与适用次数、用户量、使用群体目前常用的价值分析方法例如通过成本分析、市场价值分析、收入、资产负债率、用户量等价值分析方法等均不适用数据资产的价值分析。

数据资产价值分析模型

影响数据资产价值的因素有很多，包括数据质量、数据规模、可访问性、鲜活性、关联性、使用效果、数据类型、可再生性。综合考虑数据资产的特征与价值影响因素，本文利用质量、维度、规模、关联、活性五个维度来衡量数据资产的价值。

其中，

V表示数据资产价值，Z表示质量指数，W表示维度指数，G表示规模指数，R表示关联指数，A表示活性指数；

Z质量指数

W维度指数

G规模指数

R关联指数

A活性指数

Z1数量

D1来源种类

G1数据条数

R1流入数据数量

A1更新频率

Z2类型

D2来源数量

G2增长速