數據資產評估方法分析綜述目錄TOC\o"1-2"\h\u13630數據資產評估方法分析綜述 1280031.1數據資產相關概念與特征 153321.1.1數據資產的相關概念 1173601.1.2數據資產的特征 2184661.2數據資產的價值影響因素 217359（1）高效性 316784（2）風險性 35606（3）共益性 341631.3傳統評估方法的適用性分析 3231621.3.1成本法的適用性 3127041.3.2市場法的適用性 496631.3.3收益法的適用性 41.1數據資產相關概念與特征1.1.1數據資產的相關概念數據資產是企業在生產經營管理活動中形成的、由企業擁有或控制，在數據從產生到應用的過程中可量化的、預期能給企業帶來經濟效益的數據。數據資產并不完全符合“資產”或者無形資產的定義，數據資產目前也尚未在財務報表上列示。但是隨著經濟的發展、科技的進步，數據越來越能為企業決策進行指導，為生產經營提供借鑒，不斷提高提供精準化服務的水平，甚至越來越能為企業創造新的商業機會。因此，數據作為資產的特征越來越明顯，數據為企業提供價值、創造貢獻的比重也逐日增大。數據主要通過兩種方式產生價值，成為資產。一種是數據資產本身產生價值，即從產品到數據，在合法合規的情況下，數據資產本身就能進行交易，產生收益。例如，上下游企業的生產和交易數據，金融機構的交易數據對于貸款機構進行利率的確定，信用的評估、風險的把控等方面的利用，這些數據是直接可以進行交易，從而產生收益的。第二種是數據助力于產品，增長現金流，即從數據到產品。例如淘寶等電商平臺通過對用戶的搜索和瀏覽等進行數據分析，進行個性化推薦，從而達到精準營銷的目的，增長企業的收入。例如美團等外賣平臺，通過對用戶的行為進行分析，合理分配區域的配送員和配送范圍，從而降低成本。例如Wind可以通過提高數據資產的質量，從而獲得更多的市場，企業可以通過大數據判斷項目的可行性，客觀合理的進行分析，從而做出合理的決策。對數據的挖掘和利用，可以提高企業的綜合競爭力。1.1.2數據資產的特征（1）非實體性由于數據資產是無形資產的一種特殊存在，因此它和無形資產類似均是無實物狀態的。因為數據并沒有實體，所以不會造成實體性的消耗。（2）依托性數據資產必須得在介質中進行存儲，介質主要是硬盤等電子產品。同一種數據可以以不同形式在多種介質中存在。（3）多樣性數據的表現形式是多樣的，可以是數字、表格和圖像等，數據資產的多樣性主要體現在不同數據間的融合，同一數據經過不同的處理方法，形成的數據資產自然也不同。比如東方財富將數據與互聯網相結合產生東方財富網，與人才相結合，通過分析判斷會產生研究報告等內容。多樣性的表現滿足了數據消費者的不同需求。（4）可加工性數據的內容處在變化之中，可以是原始數據，也可以是經加工后的數據，數據資產的價值通常是通過對數據的不斷更新產生的，通過不斷分析、提煉、挖掘，加工得到更深層次的數據資源。（5）價值易變性數據資產的價值很容易受到多重因素的影響，往往數據資產價值和市場的發展及充分認識和利用數據資產息息相關。此外，隨著技術的更新進步，可能會導致其無形損耗，進而引起價值的降低。以上關于數據資產的研究對于選擇評估方法有較大幫助，在評估模型建立上也有很大的作用。只有了解的數據資產的特性才可以全方位評估數據資產。但是數據資產的特性遠不止以上的五點，還包括許多方面，這五點在對數據資產進行價值評估時需要考慮的特性。針對數據資產的特點來選擇評估方法，才能更精確的計量出資產價值。1.2數據資產的價值影響因素數據資產的價值的影響因素包括技術、數據容量、數據價值密度以及其應用的模式。影響數據資產價值的技術相關因素通常包括以下幾點：獲取、存儲、處理、挖掘、保護及共享對數據資產價值產生較大影響，其次是數據的容量會影響整體數據的價值，然后是數據的價值密度，價值密度是指數據的有效利用率，對于數據的應用目標來說，數據的相關性、聯系性的強弱。最后是數據應用的商業模式。相同的數據運用到不同的商業模式中具有不同的價值體現。具體來說，影響數據資產價值的影響主要包括數據的顆粒度、及時性、準確性、完整性四個方面。一是數據的顆粒度，數據的顆粒度指的是數據的可拆分性，數據的描述項目越多越是可拆的，數據的顆粒度越小那么利用數據進行分析的維度越是多層次的，那么數據的價值也是越高的。二是數據的及時性。數據資產的利用多是通過對歷史的行為進行分析得到對未來的預測，那么數據的是否及時更新將會對決策產生重大影響。三是數據的準確性。如果說準確的數據是一項資產，會增加的企業價值，那么不準確的錯誤的數據將只會增加企業的負債，（1）高效性對于金融行業來講，市場運行的成果主要靠數據來體現，及時有效的獲取數據，有利于提高金融業的運行效率，降低系統的維護成本和運營成本。數據庫的終端的核心是科技，科技的發展可以降低其維護成本。（2）風險性風險性主要體現在研發和收益兩方面。研發風險是在研發中，研究開發即使傾盡全力，但是受限于目前的認知水平、技術水平、科學知識，可能會發生技術困難，最終導致研發失敗的風險；數據庫終端是在經歷過失敗后所得出的經驗成果，價值與成本具有相關性。收益風險是指數據庫終端的經濟壽命受技術進步和市場風險因素的影響較大。（3）共益性金融數據資產的共益性指的是同一數據終端可以同時滿足不同主體在不同地點使用的需求。能夠承載多個個人賬號同時使用，對于機構用戶而言，不同人員可以同時使用同一賬號。數據資產作為一種經營資產可以直接或者間接的產生收益，實現方式通常有數據分析、數據挖掘和應用開發等。東方財富數據資產應用的商業模式主要包括：數據服務、信息服務、數字媒體模式、經過濾過的時效性強的數據。提供信息服務模式是指深耕某個行業，通過收集和加工數據進而得到有用的信息，并通過數據運營中心上傳到數據終端，形成集數據采集、信息萃取和信息傳遞為一體的鏈條，通過為用戶提供信息服務的形式獲利。1.3傳統評估方法的適用性分析1.3.1成本法的適用性成本法是根據形成數據資產的成本進行評估。數據資產的成本和價值先天具有弱對應性且其成本具有不完整性。一方面，互聯網企業的數據資產瞬息萬變，數據資產的獲得受各種因素的綜合影響，很難獲得重置成本，也極容易造成數據資產的重置成本的不完整性。另一方面數據資產的收益與成本差異較大，弱對應性較強。當采用成本法評估數據資產時，具有較多難點。首先就是成本與數據資產的收益的弱對應性。對于東方財富的數據資產來說，采用成本法進行評估具有較大的不合理性。其次采用成本法評估時，成本法的參數包括總成本、投資回報率和效用。總成本主要包括建設成本、運維成本和管理成本三類，且不同的數據資產所包含的建設費用和運維費用的比例不同，每一個比例都會對數據資產價值產生影響，因此要確定合理的比重。最后，采用成本法涉及面較廣，評估過程較為繁瑣復雜。1.3.2市場法的適用性市場法是根據相同或者相似的數據資產的近期或者往期成交價格，通過對比分析，評估數據資產價值的方法。根據數據資產價值的影響因素，可以利用市場法對不同屬性的數據資產的價值進行對比和分析調整，反映出被評估數據資產的價值。當采用市場進行評估時，需要考慮此類數據資產是否具有活躍的公開市場。在采用市場進行評估數據資產是要考慮的修正系數包括技術修正系數、價值密度修正系數、日期修正系數、容量修正系數等。對于目前數據資產交易來說，一方面可比交易案例較少，另一方面可比案例的信息透明度也較低。對于東方財富的數據資產類型來說，一方面各個企業的數據資產的參數差異較大，參照物相似程度較小。另一方面來說，國內的數據資產交易市場發展尚未成熟，可比交易案例較為少見。因此，不適合采用市場法進行評估。1.3.3收益法的適用性收益法是通過預計數據資產帶來的收益估計其價值。這種方法在實際中比較容易操作。該方法是目前對數據資產評估比較容易接受的一種方法。但是對于東方財富的數據資產來說，當采用適用收益法評估時，評估參數難以確定。首先是未來收益。數據資產往往不會單獨產生收益，且數據資產往往會對整個企業的經營產生貢獻，對眾多企業經營項目產生影響，這些收益難以從企業現金流中區分出來。其次是收益年限難以確定。數據資產屬于隨著市場活動的發生不斷更新，同時受科學數據挖掘技術的影響，這些因素的日