数据资产评估方法分析

数据资产评估方法分析综述

目录

数据资产评估方法分析综述..........................................................1

1.1数据资产相关概念与特征........................................................1

1.1.1数据资产的相关概念.......................................................1

1.1.2数据资产的特征..........................................................2

12数据资产的价值影响因素.........................................................2

(1)高效性...................................................................3

(2)风险性...................................................................3

(3)共益性...................................................................3

1.3传统评估方法的适用性分析.......................................................4

L3.1成本法的适用性............................................................4

13.2市场法的适用性............................................................4

133收益法的适用性............................................................4

1.1数据资产相关概念与特征

1.1.1数据资产的相关概念

数据资产是企业在生产经营管理活动中形成的、由企业拥有或控制，在数据

从产生到应用的过程中可量化的、预期能给企业带来经济效益的数据。数据资产

并不完全符合“资产”或者无形资产的定义，数据资产目前也尚未在财务报表上

列示。但是随着经济的发展、科技的进步，数据越来越能为企业决策进行指导，

为生产经营提供借鉴，不断提高提供精准化服务的水平，甚至越来越能为企业创

造新的商业机会。因此,数据作为资产的特征越来越明显,数据为企业提供价值、

创造贡献的比重也逐日增大。

数据主要通过两种方式产生价值,成为资产。一种是数据资产本身产生价值，

即从产品到数据，在合法合规的情况下,数据资产本身就能进行交易,产生收益。

例如，上下游企业的生产和交易数据，金融机构的交易数据对于贷款机构进行利

率的确定，信用的评估、风险的把控等方面的利用，这些数据是直接可以进行交

易，从而产生收益的。第二种是数据助力于产品，增长现金流，即从数据到产品。

例如淘宝等电商平台通过对用户的搜索和浏览等进行投据分析，进行个性化推荐,

从而达到精准营销的目的，增长企业的收入。例如美团等外卖平台，通过对用户

的行为迸行分析，合理分配区域的配送员和配送范围，从而降低成本。例如Wind

可以通过提高数据资产的质量，从而获得更多的市场，企业可以通过大数据判断

项目的可行性，客观合理的进行分析，从而做出合理的决策。对数据的挖掘和利

用，可以提高企业的综合竞争力。

1.1.2数据资产的特征

(1)非实体性

由于数据资产是无形资产的一种特殊存在，因此它和无形资产类似均是无实

物状态的。因为数据并没有实体，所以不会造成实体性的消耗。

(2)依托性

数据资产必须得在介质中进行存储，介质主要是硬盘等电子产品。同一种数

据可以以不同形式在多种介质中存在。

(3)多样性

数据的表现形式是多样的，可以是数字、表格和图像等，数据资产的多样性

主要体现在不同数据间的融合，同一数据经过不同的处理方法，形成的数据资产

自然也不同。比如东方财菖’将数据与互联网相结合产生东方财富网，与人才相结

合，通过分析判断会产生研究报告等内容。多样性的表现满足了数据消费者的不

同需求。

(4)可加工性

数据的内容处在变化之中，可以是原始数据，也可以是经加工后的数据，数

据资产的价值通常是通过对数据的不断更新产生的,通过不断分析、提炼、挖掘，

加工得到更深层次的数据资源。

(5)价值易变性

数据资产的价值很容易受到多重因素的影响，往往数据资产价值和市场的发

展及充分认识和利用数据资产息息相关。此外，随着技术的更新进步，可能会导

致其无形损耗，进而引起价值的降低。

以上关于数据资产的研究对于选择评估方法有较大帮助，在评估模型建立上

也有很大的作用。只有了解的数据资产的特性才可以全方位评估数据资产。但是

数据资产的特性远不止以上的五点，还包括许多方面，这五点在对数据资产进行

价值评估时需要考虑的特性。针对数据资产的特点来选择评估方法，才能更精确

的计量出资产价值。

1.2数据资产的价值影响因素

数据资产的价值的影峋因素包括技术、数据容量、数据价值密度以及其应用

的模式。影响数据资产价值的技术相关因素通常包括以下几点：获取、存储、处

理、挖掘、保护及共享对数据资产价值产生较大影响，其次是数据的容量会影响

整体数据的价值，然后是数据的价值空度，价值密度是指数据的有效利用率，对

于数据的应用目标来说，数据的相关性、联系性的强弱,最后是数据应用的商业

模式。相同的数据运用到不同的商业模式中具有不同的价值体现。

具体来说，影响数据资产价值的影响主要包括数据的颗粒度、及时性、准确

性、完整性四个方面。一是数据的颗粒度,数据的颗粒度有的是数据的可拆分性，

数据的描述项目越多越是可拆的，数据的颗粒度越小那么利用数据进行分析的维

度越是多层次的，那么数据的价值也是越高的。二是数据的及时性。数据资产的

利用多是通过对历史的行为进行分析得到对未来的预测，那么数据的是否及时更

新将会对决策产生重大影响。三是数据的准确性。如果说准确的数据是一项资产,

会增加的企业价值，那么不准确的错误的数据将只会增加企业的负债，

(I)高效性

对于金融行业来讲，市场运行的成果主要靠数据来体现，及时有效的获取数

据，有利于提高金融业的运行效率，降低系统的维护成本和运营成本。数据库的

终端的核心是科技，科技的发展可以降低其维护成本。

(2)风险性

风险性主要体现在研发和收益两方面。研发风险是在研发中，研究开发即使

倾尽全力，但是受限于目前的认知水平、技术水平、科学知识，可能会发生技术

困难，最终导致研发失败的风险；数据库终端是在经历过失败后所得出的经验成

果，价值与成本具有相关性。收益风险是指数据库终端的经济寿命受技术进步和

市场风险因素的影响较大C

(3)共益性

金融数据资产的共益性指的是同一数据终端可以同时满足不同主体在不同

地点使用的需求。能够承载多个个人账号同时使用，对于机构用户而言，不同人

员可以同时使用同一账号C

数据资产作为一种经营资产可以直接或者间接的产生收益，实现方式通常有

数据分析、数据挖掘和应用开发等。东方财富数据资产应用的商业模式主要包括:

数据服务、信息服务、数字媒体模式、经过滤过的时效性强的数据。提供信息服

务模式是指深耕某个行业，通过收集和加工数据进而得到有用的信息，并通过数

据运营中心上传到数据终端，形成集数据采集、信息萃取和信息传递为一体的链

条，通过为用户提供信息服务的形式获利。

1.3传统评估方法的适用性分析

1.3.1成本法的适用性

成本法是根据形成数据资产的成本进行评估。数据资产的成本和价值先天具

有弱对应性且其成本具有不完整性。一方面，互联网企业的数据资产瞬息万变,

数据资产的获得受各种因素的综合影响，很难获得重置成本，也极容易造成数据

资产的重置成本的不完整性。另一方面数据资产的收益与成本差异较大，弱对应

性较强。

当采用成本法评估数据资产时，具有较多难点。首先就是成本与数据资产的

收益的弱对应性。对于东万财富的数据资产来说，采用成本法进行评估具有较大

的不合理性。其次采用成本法评估时，成本法的参数包括总成本、投资回报率和

效用。总成本主要包括建设成本、运维成本和管理成本三类，且不同的数据资产

所包含的建设费用和运维费用的比例不同，每一个比例都会对数据资产价值产生

影响，因此要确定合理的比重。最后，采用成本法涉及面较广，评估过程较为繁

琐复杂。

1.3.2市场法的适用性

市场法是根据相同或者相似的数据资产的近期或者往期成交价格，通过对比

分析，评估数据资产价值的方法。根据数据资产价值的影响因素，可以利用市场

法对不同属性的数据资产的价值进行对比和分析调整，反映出被评估数据资产的

价值。当采用市场进行评估时,需要考虑此类数据资产是否具有活跃的公开市场。

在采用市场进行评估数据资产是要考虑的修正系数包括技术修正系数、价值密度

修F系数、日期修正系数、容量修正系数等。

对于目前数据资产交易来说，一方面可比交易案例较少，另一方面可比案例

的信息透明度也较低。对亍东方财富的数据资产类型来说，一方面各个企业的数

据资产的参数差异较大，参照物相似程度较小。另一方面来说，国内的数据资产

交易市场发展尚未成熟，可比交易案例较为少见。因此，不适合采用市场法进行

评估。

1.3.3收益法的适用性

收益法是通过预计数据资产带来的收益估计其价值。这种方法在实际中比较

容易操作。该方法是目前对数据资产评估比较容易接受的一种方法。但是对于东

方财富的数据资产来说，当采用适用收益法评估时，评估参数难以确定。

首先是未来收益。数据资产往往不会单独产生收益，目数据资产往往会对整

个企业的经营产生贡献，对众多企业经营项目产生影响，这些收益难以从企业现

金流中区分出来