标准丨国家标准《信息技术 大数据 数据资产价值评估》 （征求意见稿）

编制背景及意义

数据资产评估是大数据标准框架中的重要规划领域。目前，国内外在这方面的研究仍然比较欠缺，主要研究成果集中数据资产质量评价、数据资产价值评估等方面。在数据资产评估过程中，评价与评估对象种类繁多，组织的评价与评估能力参差不齐，如何规范、系统开展数据资产的评价与评估是当前亟待解决的问题。

数据资产价值评估是组织开展数据评价与价值评估活动的指导性文件。它有助于引导数据评价与价值评估实施工作的标准化、规范化，满足组织对数据评价与价值评估的需求，帮助组织确定与提升数据价值，推进数据评价与价值评估行业的发展；同时能够指导组织评估评价与评估现状及成效，逐步提升数据评价与价值评估水平。

标准编制原则

本标准在编制过程中，遵循“理论性和实践性相结合、通用性与开放性相结合、前瞻性和适用性相结合”的原则，不断推进标准研制工作：

（1）理论性和实践性相结合原则。深入研究已有数据评价与价值评估体系《资产管理 综述、原则和术语》《信息技术 数据质量评价指标》《电子商务数据资产评价指标体系》等标准。在领域调研、调研问卷和企业走访等基础上，结合多家公司的数据评价与价值评估实施实践经验及需求进行总结提炼，从理论上分析了数据评价与价值评估实施的总体框架、实施过程和基本要求，为标准的撰写奠定了坚实的基础。

（2）通用性与开放性相结合原则。充分考虑国内各行业和企业数据评价与价值评估需求及能力不均衡情况，针对不同的组织规模和信息化发展水平、数据评价与价值评估能力，经过抽象提炼，从宏观上总结了数据评价与价值评估实施的框架和过程，企业在贯标和实施过程中，可结合企业数据评价与价值评估能力，依据通用的数据评价与价值评估实施方法论，构建数据评价与价值评估组织和战略，定义数据评价与价值评估目标，明确实施路线和基本活动，最终实现组织数据评价与价值评估的经济、社会等效益。

（3）前瞻性和实用性相结合原则。充分考虑国内外数据评价与价值评估需求快速发展的特点，同步开展国内外数据评价与价值评估标准的研究分析，不断完善数据评价与价值评估实施框架和基本要求，保证在数据评价与价值评估过程中可操作性，实现了前瞻性和实用性的统一。

标准的主要内容

本标准给出了数据评价与价值评估的基本框架及各过程的基本要求，划分了数据资产质量评价与数据资产价值评估，提出了数据评价与价值评估方法。该标准形成了数据评价与价值评估实施总体框架，包括数据评价与价值评估。其中数据评价主要包括质量要素、成本要素与应用要素。价值评估主要包括收益法、成本法与市场法。

解决的主要问题

（1）明确数据评价与价值评估实施的总体框架。在提供评估保障和确保评估安全的前提下，参照评估依据，对评估对象，进行数据评价，获得可供价值评估使用的质量要素、成本要素和应用要素参数，再采用收益法、成本法或市场法完成价值评估。

（2）划分数据评价与价值评估实施过程。数据资产评估过程应包括数据评价与价值评估两部分。数据评价是对数据质量要素和应用要素进行评价，形成数据资产评价报告，为价值评估提供质量要素与应用要素。价值评估是对数据资产的价值进行评估，形成数据资产评估报告。

（3）建立数据评价与价值评估评价体系，指导组织明确数据评价与价值评估成效，全方位提升数据评价与价值评估成效或者在选定的要素和环节上改进提高。

以下是征求意见稿内容

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