一文详解！企业的数据资产如何实现增值

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指令者导读在数字经济时代，数据资产已成为企业竞争力的关键因素。企业如何实现数据资产的增值，不仅关乎其在市场中的立足点，也是推动经济增长的重要动力。

数据价值的评估可以从狭义和广义两个角度来理解。狭义上，它指的是数据带来的直接经济效益；而广义上，则包括了数据在业务中的作用、成本考量等多个维度。

众所周知，数据资产常见的评估方法有三种：成本法、收益法、市场法。而评估方法能够为数据资产的价值认定提供依据，从而指导如何管理和利用这些资产以实现增值。

下面，先看看常见的评估方法如何评估数据资产价值：

1、成本法

成本法是通过估算数据资产的获取、处理、存储等成本来评估其价值的方法。该方法适用于数据资产的初步评估，尤其是在数据资产的市场价值不明显时。

• 数据资产总成本（TC）：包括数据采集、存储、处理、分析等所有成本。
• 成本投资回报率（R）：预期的数据资产使用效益与成本的比率。
• 数据效用（U）：反映数据资产在特定应用场景下的价值。

评估公式：

𝑃=𝑇𝐶×(1+𝑅)×𝑈

例子：

假设一个企业的数据资产总成本为100万元，预期的回报率为10%，数据效用为1.2（表示数据资产在特定应用场景下的价值增加20%），则数据资产的评估价值为：

𝑃=100×(1+0.10)×1.2=132万元

2、 收益法

收益法是通过预测数据资产未来能够带来的收益，并将其折现到当前价值来进行评估的方法。这种方法更适用于数据资产能够直接或间接产生经济收益的情况。

• 预期收益（Ft）：数据资产在未来第t年的预期收益。
• 折现率（i）：反映未来收益的不确定性和时间价值。
• 收益期限（n）：数据资产预期能够产生收益的时间长度。

评估公式：𝑃=∑𝑡=1𝑛𝐹𝑡(1+𝑖)𝑡

例子：如果一个数据资产在未来5年内的预期收益分别为10万、12万、15万、18万、20万，折现率为10%，则其评估价值为：

3、市场法

市场法是通过比较市场上类似数据资产的交易价格来评估目标数据资产价值的方法。这种方法适用于数据资产的市场交易活跃且有可比性的情况。

• 可比数据资产价值（Qi）：市场上类似数据资产的交易价格。
• 技术修正系数（Xi1）：考虑数据资产的技术差异。
• 价值密度修正系数（Xi2）：考虑数据资产的价值密度差异。
• 期日修正系数（Xi3）：考虑交易时间差异。

评估公式：

𝑃=∑𝑖=1𝑛𝑄𝑖×𝑋𝑖1×𝑋𝑖2×𝑋𝑖3

例子： 

假设市场上有3个类似数据资产的交易案例，其交易价格分别为50万、60万、70万，技术修正系数分别为1.1、1.0、0.9，价值密度修正系数均为1.2，期日修正系数均为1.0，则目标数据资产的评估价值为：

𝑃=50×1.1×1.2×1.0+60×1.0×1.2×1.0+70×0.9×1.2×1.0
𝑃=66+72+75.6=213.6万元

1、影响数据资产增值的因素

数据资产增值的影响因素包括但不限于数据的质量和完整性、数据的稀缺性、数据的时效性、数据的多维性和场景经济性。此外，数据资产的风险管理、法律限制和道德约束、优秀的技术也是重要因素。

1.1 数据资产的质量

数据资产的质量是其价值的基础，包括数据的真实性、完整性、准确性、成本和安全性。高质量的数据资产能够提供更可靠的分析结果，支持更好的决策制定，从而增加企业的数据资产价值。

1.2 数据资产的应用价值

数据资产的应用价值取决于其在特定场景下的使用效果。数据能够解决的问题越多，其价值越高。例如，通过数据分析优化供应链管理，可以降低成本、提高效率。

1.3 数据资产的稀缺性

稀缺性是指数据资产在市场上的独有程度。独特的数据集往往具有更高的价值，因为它们能够提供竞争对手无法获得的洞察力。

1.4 数据资产的时效性

数据资产的时效性指的是数据的新鲜度和及时性。在快速变化的市场中，最新数据的价值远高于过时数据。

1.5 数据资产的多维性

多维性指的是数据资产能够从多个角度和层面提供信息的能力。多维数据能够支持更复杂的分析，为企业决策提供更全面的视角。

由此可以看出：数据资产的识别与分类是实现数据资产增值的首要步骤。企业需要建立一套完善的数据资产管理框架，以确保数据资产的有效识别和分类。

• 识别机制：企业应建立数据资产识别机制，通过自动化工具和专家审核相结合的方式，对企业内部的数据进行全面的梳理和识别。这一过程中，企业需要明确数据资产的来源、类型、用途和价值。

• 分类体系：建立科学的分类体系，将数据资产按照业务相关性、数据类型、数据敏感性等维度进行分类。例如，可以根据数据的商业价值、法律合规要求和隐私等级将数据资产分为高价值、中等价值和低价值等类别。

此外，数据资产的评估与定价也是实现数据资产增值的关键环节。企业需要采用合适的方法对数据资产的价值进行评估，并据此制定合理的定价策略。

• 评估模型：企业可以采用成本法、市场法、收益法等多种评估模型，结合数据资产的实际情况，如数据质量、稀缺性、市场需求等，对数据资产进行估值。

• 定价策略：根据数据资产的评估结果，企业应制定合理的定价策略。这可能包括基于数据资产的商业应用场景、预期收益、市场竞争状况等因素的综合定价。

在进行数据价值评估时，通常会考虑以下几个关键方面：首先，是对数据资产的估值，这可以直接量化数据的经济价值；其次，是将数据资产纳入会计核算体系，使其成为企业资产负债表的一部分；最后，是促进多角色参与到数据要素的生态系统中，推动数据要素在更广泛的市场中流通。

目前，大多数企业在数据价值评估上主要关注数据资产的估值。而政府机构和行业协会则更多地关注数据资产的会计核算和数据要素市场生态的构建。

1.6 场景经济性

场景经济性是指数据资产在特定应用场景下的经济价值。数据资产在某些场景下可能具有更高的价值，因为它们能够更直接地转化为经济利益。

1.7 法律限制和道德约束

法律限制和道德约束对数据资产的价值有重大影响。合规的数据资产能够避免法律风险，而道德约束则影响数据资产的社会接受度和品牌声誉。

数据资产的保护与合规是确保数据资产长期增值的基础。企业需要遵守相关法律法规，建立健全的数据安全和隐私保护机制。

• 合规框架：企业应建立符合《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规要求的合规框架，确保数据资产的合法合规使用。

• 安全措施：采取有效的数据安全措施，如数据加密、访问控制、数据备份等，以防止数据泄露、篡改或丢失，保障数据资产的安全。

• 风险管理：建立数据资产风险管理体系，对数据资产在收集、存储、处理、传输等各个环节可能面临的风险进行识别、评估和控制。

• 监管合作：与监管机构保持良好的沟通与合作，及时响应监管要求，确保数据资产的管理和运用符合监管政策的变化。

1.8 技术发展对增值的推动

技术发展对数据资产增值具有显著的推动作用。随着新技术的出现和成熟，企业能够更有效地管理和利用数据资产，开发新的应用，提高数据资产的价值。

• 云计算：通过云计算技术，企业能够灵活地扩展数据处理能力，降低IT成本，提高数据处理的效率和可靠性。

• 物联网（IoT）：IoT技术的应用使得企业能够收集更多的实时数据，如通过传感器收集生产数据，优化生产流程，提高数据资产的实用性。

• 区块链：区块链技术为数据资产的确权、交易和追溯提供了新的解决方案，增强了数据资产的安全性和可信度，为数据资产的流通和交易提供了新的可能性。

2、数据资产增值途径

2.1 数据资产应用

数据资产的应用是实现其增值的关键途径。企业通过将数据资产应用于产品和服务的创新、市场营销、客户服务、供应链管理等方面，可以显著提升运营效率和市场竞争力。

• 产品和服务创新：通过分析用户数据，企业能够更准确地理解市场需求，从而设计和开发满足用户需求的新产品或服务。例如，通过用户行为数据分析，某电商平台推出了个性化推荐系统，提高了用户满意度和购买率。

• 市场营销：利用数据资产进行市场细分和目标客户定位，企业能够实施更精准的营销策略，提高营销效率和ROI。例如，通过分析社交媒体数据，某品牌成功识别了潜在客户群体，并针对性地推出了营销活动，实现了销售增长。

• 客户服务：通过整合客户数据，企业能够提供更加个性化和高效的客户服务，增强客户忠诚度。例如，某航空公司通过分析客户飞行数据，为其常客提供了定制化的服务和优惠，增强了客户粘性。

• 供应链管理：数据资产的应用可以帮助企业优化库存管理、物流配送和供应商选择，降低成本并提高响应速度。例如，某制造企业通过实时分析供应链数据，实现了库存的动态调整，减少了库存积压和物流成本

2.2 数据资产流通与交易

数据资产的流通与交易是数据资产增值的重要途径。数据资产的流通包括数据的开放、共享和交易等形式，通过流通可以扩大数据资产的应用范围和价值。

• 数据开放：政府和企业通过开放数据，可以促进数据的社会化利用，创造新的商业机会和公共服务价值。例如，某市政府开放了交通数据，第三方开发者基于这些数据开发了多款交通信息服务应用，提高了市民的出行效率。

• 数据共享：企业之间通过数据共享，可以实现资源互补和协同创新。例如，多家医疗机构通过共享患者数据，共同研究疾病治疗方法，提高了医疗服务质量。

• 数据交易平台：建立或参与数据交易平台，是实现数据资产流通的关键。企业可以通过这些平台发布自己的数据资产，吸引潜在的买家，实现数据的交易和流通。

• 数据交易模式：数据交易可以采取多种模式，如数据授权使用、数据交换、数据租赁等。企业需要、根据自身的数据资产特性和市场需求，选择合适的交易模式。

（直接交易模式：数据提供方与需求方直接进行交易，适用于数据需求明确的场景。虽然灵活性强，但缺乏监管，容易出现数据滥用和隐私泄露。

“一对多”单边交易模式：数据交易机构对原始数据进行整理后进行出售。此模式便于监管，但存在数据垄断的风险，可能导致市场价格不透明。

第三方交易模式：数据供需双方通过数据交易所进行撮合交易。此模式能有效降低信息不对称的风险，同时保障交易的安全性）

2.3 金融衍生服务

数据资产的金融衍生服务包括数据资产的证券化、抵押融资、数据信托等，这些服务可以进一步激发数据资产的金融价值。

• 数据资产证券化：将数据资产的未来收益转化为证券产品，通过金融市场进行融资。例如，某公司将其数据资产的未来收益权打包成资产支持证券（ABS），在金融市场上发行，筹集了大量资金。

• 数据抵押融资：企业以其拥有的数据资产作为抵押，向金融机构申请贷款。例如，某初创公司以其用户数据资产作为抵押，成功获得了银行贷款，支持了其业务扩张。

• 数据信托：通过信托机制，将数据资产委托给专业机构进行管理和运营，以实现数据资产的保值增值。例如，某企业将其数据资产委托给信托公司，由信托公司负责数据资产的维护和商业化运营，企业从中获得稳定的收益。

2.4 使用数据分析与挖掘以及人工智能与机器学习

数据分析与挖掘以及人工智能与机器学习是实现数据资产增值的两个关键领域。

•  数据分析与挖掘

数据分析与挖掘是企业发现新商业机会和优化策略的重要手段。通过投资于先进的数据分析工具和技术，企业能够：

1. 深入分析数据资产：利用统计分析、数据可视化等方法，企业可以更深入地理解数据资产，发现隐藏在数据中的信息和知识。

2. 发现新的商业机会：通过分析客户行为、市场趋势等数据，企业可以识别新的市场需求，开发新的产品或服务。

3. 优化策略：数据分析可以帮助企业优化运营策略，比如通过分析供应链数据来减少库存成本，或者通过分析客户反馈来改进产品。

4. 个性化营销：通过分析客户购买行为，企业可以制定个性化的营销策略，提高销售转化率和客户满意度。

• 投资于人工智能与机器学习

人工智能（AI）和机器学习（ML）技术是数据处理和分析的强大工具，它们可以帮助企业：

1. 高效处理大量数据：AI和ML可以自动化处理和分析大规模数据集，提高数据处理的效率和准确性。

2. 发现数据中的模式和趋势：机器学习算法能够从复杂的数据中识别出模式和趋势，为企业提供洞察力，帮助做出更明智的决策。

3. 提高数据资产的价值：通过AI和ML技术，企业可以更好地理解和利用数据资产，从而提高其价值。

4. 自动化决策过程：AI可以帮助企业自动化某些决策过程，减少人为错误，提高决策的速度和质量。

5. 预测分析：利用机器学习模型，企业可以进行预测分析，比如预测市场趋势、客户需求等，从而提前做好准备。

总之，数据分析与挖掘以及人工智能与机器学习是实现数据资产增值的重要途径。

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