数据资产价值评估模型研究与应用

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1、数据资产价值评估模型研究与应用张志刚1，杨栋枢2，吴红侠2（1.国家电网公司运营监测（控）中心，北京100031；2.安徽南瑞继远软件有限公司，安徽合肥230088）摘要：数据资产是企业重要的战略资源，为了促进公司运营数据资产应用价值提升，在对数据资产价值构成及其主要影响因素分析的基础上，引入层次分析模型构建指标评价体系，并利用层次分析法软件计算数据资产各项评估指标权重，建立了基于成本和应用考虑的数据资产价值评估模型，对模型应用给出具体评估步骤，并将该模型应用于具体的数据资产价值评估。区别于传统的数据评估方法，这里将评估的关注点从数据质量方面转向以往很少关注的数据资产价值

2、方面。.jyqkentmodelZHANGZhigang1，YANGDongshu2，onitoringCenter，StateGridCorporationofChina，Beijing100031，China；2.AnhuiNariJiyuanSoftportantstrategicresourceforenterprises.Inordertopromotetheapplicationvalueofdataas?sets，theanalytichierarchymodelisbroughtintobuildanindexevaluationsystemontheba

3、sisofanalyzingthevalueposi?tionofdataassetanditsmaininfluencefactors，theAHPsoftentmodelinvieodelapplicationandentofconcretedataassets.Differentfromthetraditionalmethodofdataevaluation，itpaidcloseattentiontothevalueofdataassetsratherthandataquality.Keyent；assessmentmodel；analytichierarchyp

4、rocess0引言作为一项公司资产，数据的重要性正日益突显，这促进了新的数据资产价值评估方法的发展。互联网和移动及智能技术的传播已经从根本上改变了商业数据的面貌和曝光度，数据量和数据种类不断增加。数据被越来越多地用于提升运营效率，将数据转化为价值的机会也将随之增多——至少在短期内可以这么说。因此，未来十年内，数据将成为一个重要的财富创造，并且将越来越多地被视为一项值得重视的企业资产，数据资产价值评估问题，也将成为公司估值的核心问题之一。数据资产作为新生事物，本身还需要不断研究、实践和完善，数据资产价值评估更是一个持续的、不断完善的逐步过程。目前，国内在这方面的研究仍然比较

5、欠缺，主要的研究成果集中在无形资产价值评估之中。孙荣玲等对无形资产的价值及价值实现的量化方面进行研究，把分散在企业各部门的无形资产贯穿起来，作为一种真正的资产加以管理与经营[1]。潘渭河强调无形资产不能脱离有形资产单独使用，无形资产的价值实际上是垄断价值，无形资产使用上的特殊性，对无形资产的价值评估方法，形成了重要的约束条件[2]。陈昌云提出传统的无形资产的评估方法已远远不能满足无形资产发展的需要，提出了无形资产评估的两种新的思路：Black?Scholes期权定价模型和EVA方法，并把它引入到对企业整体价值的评估中[3]。贺业明分析指出传统无形资产价值的评估方法并不适合

6、于小企业无形资产价值的评估，并根据小企业自身的特点，提出为小企业的无形资产“量身打造”的价值评估方法[4]。本文基于前人对无形资产价值评估研究成果的基础上，结合数据资产本身的特点，引入层次分析模型构建指标评价体系；从数据资产的成本和应用两方面研究，构建数据资产价值评估模型，提出一套全新的数据资产价值评估方法。1相关理论（1）数据资产及其价值评估。数据资产是企业在运营活动中形成的，由企业拥有，在数据的产生、获取、处理、存储、传输和应用全过程可控，并能够给企业带来价值的数据。数据资产价值评估是使数据的内在价值和使用价值有一个可操作的量化指标，对数据进行多角度价值评估，利用评估

7、结果对工作提出整改建议，提升数据运营管理水平。（2）层次分析法。层次分析法（AnalyticalHierar?chyProcess，AHP）[5?8]是美国著名的运筹学家A.L.Satty等人在20世纪70年代提出的将一种定性和定量分析相结合的多准则决策方法。层次分析模型是把复杂的问题分成若干个组成因素，并按支配关系分组形成层次结构。然后通过两两比较的方式，综合决策者的判断，确定决策方案重要性的总排序。具体步骤如下：①分析各因素的关系，建立递阶层次结构；②对同一层次的多个元素，关于上一层中某一准则的重要性进行两两比较，构建比较