CN116797097A - 一种数据资产价值评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种数据资产价值评估方法，涉及数据价值评估技术领域，包括：S1、建立数据资产价值评估框架；S2、获取待评估的数据资产范围；S3、构建评估指标；S4、确定计算方法；S5、计算数据资产价值评估结果。该一种数据资产价值评估方法及终端设备，通过构建统一的数据资产价值评估框架来规范评估，并可结合待评估数据资产的基本信息获取待评估的数据资产范围，计算获得评估结果，汇总结果输出最终的数据资产价值评估结果，改进后的数据资产价值评估方法及终端设备基于数据资产的质量、成本、应用三个基本维度进行价值评估，评估方法最大化考虑数据资产全生命周期的内外部影响因素，价值评估结果更准确全面。
Description
技术领域
本发明涉及数据价值评估技术领域，具体为一种数据资产价值评估方法。
背景技术
数字经济的发展带来数据量爆发增长，数据在社会经济发展中的推动作用越来越大。各行各业涉及的数据体量巨大，其中蕴藏的数据价值不容小觑。市场主体将数据作为资产来建设、管理并有效实现其价值，是数据价值释放的重要基础，也是数据资产健康有序交易流通的重要前提。
目前大多数数据资产价值评估方法还是基于传统资产价值评估的三种方法：成本法、收益法、市场法；就比如申请号为202210795163.8的专利文件公开了一种数据资产价值评估系统及方法及装置及介质，然而以上方法在数据资产价值评估中存在一定的局限性，比如成本法中，数据资产对应的成本不易区分，数据资产为生产经营中的衍生产物，对于部分数据资产来说，没有对应的直接成本，且间接成本的分摊不易估计；收益法中，数据资产的使用期限不易确定，数据资产直接产生的收益难以区分和预测，易受主观判断影响，而且数据资产在不同场景下的收益不同；而对市场法而言，现阶段数据资产公开交易活动尚无法有效观测，数据资产真实交易披露的相关信息可能很有限，且其与被评估数据资产间的差异较难被量化。
因此，急需对此缺点进行改进，本发明则是针对现有技术不足予以研究改良，提供有一种数据资产价值评估方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种数据资产价值评估方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种数据资产价值评估方法，包括以下具体步骤：
S1、建立数据资产价值评估框架：
设计评估流程，据此构建统一的数据资产价值评估框架，所述评估流程包括评估准备、确定评估维度及指标和评估实施；所述评估准备包括确定评估目标、明确评估原则、选定评估对象和建立评估小组；所述评估维度包括质量维度、成本维度和应用维度；所述评估实施包括配置最小级指标、配置指标权重、计算汇总评估结果和编制报告；
S2、获取待评估的数据资产范围：
根据数据资产价值评估框架进行评估准备工作，通过输入模块输入待评估数据资产的基本信息，确定评估目标并选定评估对象，结合评估原则，获取待评估的数据资产范围；
S3、构建评估指标：
基于特定数据资产价值评估场景和评估目标，从质量维度、成本维度、应用维度三个基本维度构建评估指标；
S4、确定计算方法：
基于特定数据资产价值评估场景和评估目标，从质量维度、成本维度、应用维度三个基本维度配置各项指标权重，提供各项指标计算方式，并提供评估总价值加权计算方法。
S5、计算数据资产价值评估结果：
基于各项指标权重及其计算方式对各项指标进行计算，并通过评估总价值加权计算方法计算获得评估结果，对结果进行汇总后，通过输出模块输出最终的数据资产价值评估结果。
进一步的，所述步骤S1中质量维度包括准确性、一致性、完整性、规范性、时效性和可访问性。
进一步的，所述步骤S1中成本维度包括建设成本、加工成本、运维成本、资源类成本、咨询类成本和人力成本。
进一步的，所述步骤S1中应用维度包括使用范围、应用场景、应用频度、应用效果、数据关联性和应用风险。
进一步的，所述步骤S1中评估指标由质量维度、成本维度和应用维度构建而成，且质量维度、成本维度和应用维度相互独立、互不干扰。
进一步的，所述步骤S2中输入模块具体形式为服务器，且输入模块和数据资产价值评估框架配置在同一个服务器上。
进一步的，所述步骤S5中输出模块具体形式为服务器，且输出模块和数据资产价值评估框架配置在同一个服务器上。
进一步的，所述步骤S4中质量维度指标A的权重为q1，成本维度指标B的权重为q2，应用维度指标C的权重为q3，则评估总价值V=A*q1+B*q2+C*q3。
进一步的，所述步骤S5中在基于评估结果进行结果汇总时，包括但不限于下述两种方式：
第一种、排序汇总方式：
按照计算结果的数值大小对评估结果进行排序，遵循由高到低或由低到高的排序规则，将评估结果排序后汇总；
第二种、分类汇总方式：
按照评估数据资产对评估结果进行分类，以评估数据资产的数据类型为分类规则，将评估结果分类后汇总。
一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上文所述数据资产价值评估方法的步骤。
本发明提供了一种数据资产价值评估方法，具备以下有益效果：该数据资产价值评估方法及终端设备通过构建统一的数据资产价值评估框架来规范评估，并可结合待评估数据资产的基本信息获取待评估的数据资产范围，从而基于特定数据资产价值评估场景和评估目标，从质量维度、成本维度、应用维度三个基本维度构建评估指标，进而配置各项指标权重，提供各项指标计算方式，并提供评估总价值加权计算方法，计算获得评估结果，汇总结果输出最终的数据资产价值评估结果，改进后的数据资产价值评估方法及终端设备基于数据资产的质量、成本、应用三个基本维度进行价值评估，评估方法最大化考虑数据资产全生命周期的内外部影响因素，相比传统的资产评估方法，更考虑数据资产的基本特性，价值评估结果更准确全面。
附图说明
图1为本发明一种数据资产价值评估方法的评估框架示意图；
图2为本发明一种数据资产价值评估方法的整体运行流程示意图；
图3为本发明一种数据资产价值评估方法的步骤S2运行流程示意图；
图4为本发明一种数据资产价值评估方法的步骤S4运行流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不能用来限制本发明的范围。
如图1-图4所示，一种数据资产价值评估方法，包括以下具体步骤：
S1、建立数据资产价值评估框架：
设计评估流程，据此构建统一的数据资产价值评估框架，评估流程包括评估准备、确定评估维度及指标和评估实施；评估准备包括确定评估目标、明确评估原则、选定评估对象和建立评估小组；评估维度包括质量维度、成本维度和应用维度；评估实施包括配置最小级指标、配置指标权重、计算汇总评估结果和编制报告；
S2、获取待评估的数据资产范围：
根据数据资产价值评估框架进行评估准备工作，通过输入模块输入待评估数据资产的基本信息，确定评估目标并选定评估对象，结合评估原则，获取待评估的数据资产范围；
S3、构建评估指标：
基于特定数据资产价值评估场景和评估目标，从质量维度、成本维度、应用维度三个基本维度构建评估指标；
S4、确定计算方法：
基于特定数据资产价值评估场景和评估目标，从质量维度、成本维度、应用维度三个基本维度配置各项指标权重，提供各项指标计算方式，并提供评估总价值加权计算方法。
S5、计算数据资产价值评估结果：
基于各项指标权重及其计算方式对各项指标进行计算，并通过评估总价值加权计算方法计算获得评估结果，对结果进行汇总后，通过输出模块输出最终的数据资产价值评估结果。
步骤S1中质量维度包括准确性、一致性、完整性、规范性、时效性和可访问性，通过对质量维度进行细化，以便为了进行数据资产价值评估计算获取相关有用数据。
步骤S1中成本维度包括建设成本、加工成本、运维成本、资源类成本、咨询类成本和人力成本，通过对成本维度进行细化，以便为了进行数据资产价值评估计算获取相关数据。
步骤S1中应用维度包括使用范围、应用场景、应用频度、应用效果、数据关联性和应用风险，通过对应用维度进行细化，以便为了进行数据资产价值评估计算获取相关数据。
步骤S1中评估指标由质量维度、成本维度和应用维度构建而成，且质量维度、成本维度和应用维度相互独立、互不干扰，通过三个不同维度构建评估指标，不仅提高了评估指标的全面性，更避免了单一维度的反应评估指标过于片面，从而提升评估指标的准确性，进而提升数据资产价值评估结果的准确性。
步骤S2中输入模块具体形式为服务器，且输入模块和数据资产价值评估框架配置在同一个服务器上，通过设置的输入模块，用于输入待评估数据资产的基本信息，将其与数据资产价值评估框架配置在同一个服务器上方便了数据传递，有利于数据资产价值评估进行。
步骤S5中输出模块具体形式为服务器，且输出模块和数据资产价值评估框架配置在同一个服务器上，通过设置的输出模块，用于输出数据资产价值评估结果，将其与数据资产价值评估框架配置在同一个服务器上方便了数据传递，有利于评估结果快速输出。
步骤S4中质量维度指标A的权重为q1，成本维度指标B的权重为q2，应用维度指标C的权重为q3，则评估总价值V=A*q1+B*q2+C*q3。
步骤S5中在基于评估结果进行结果汇总时，包括但不限于下述两种方式：
第一种、排序汇总方式：
按照计算结果的数值大小对评估结果进行排序，遵循由高到低或由低到高的排序规则，将评估结果排序后汇总；
第二种、分类汇总方式：
按照评估数据资产对评估结果进行分类，以评估数据资产的数据类型为分类规则，将评估结果分类后汇总；
通过不同的汇总方式，以便用户根据自身需要进行选择，从而使得结果输出更加贴合用户需求，以便后续对数据资产价值评估结果进行调用或分析。
一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上文所述数据资产价值评估方法的步骤。
综上，结合图1-图4所示，一种数据资产价值评估方法及终端设备，使用时数据资产价值评估方法及终端设备包括以下具体步骤：
S1、建立数据资产价值评估框架：
设计评估流程，据此构建统一的数据资产价值评估框架，评估流程包括评估准备、确定评估维度及指标和评估实施；评估准备包括确定评估目标、明确评估原则、选定评估对象和建立评估小组；评估维度包括质量维度、成本维度和应用维度；评估实施包括配置最小级指标、配置指标权重、计算汇总评估结果和编制报告；
其中，质量维度包括准确性、一致性、完整性、规范性、时效性和可访问性；成本维度包括建设成本、加工成本、运维成本、资源类成本、咨询类成本和人力成本；应用维度包括使用范围、应用场景、应用频度、应用效果、数据关联性和应用风险；评估指标由质量维度、成本维度和应用维度构建而成，且质量维度、成本维度和应用维度相互独立、互不干扰；
S2、获取待评估的数据资产范围：
根据数据资产价值评估框架进行评估准备工作，通过输入模块输入待评估数据资产的基本信息，确定评估目标并选定评估对象，结合评估原则，获取待评估的数据资产范围；其中，输入模块具体形式为服务器，且输入模块和数据资产价值评估框架配置在同一个服务器上；
S3、构建评估指标：
基于特定数据资产价值评估场景和评估目标，从质量维度、成本维度、应用维度三个基本维度构建评估指标；
S4、确定计算方法：
基于特定数据资产价值评估场景和评估目标，从质量维度、成本维度、应用维度三个基本维度配置各项指标权重，提供各项指标计算方式，并提供评估总价值加权计算方法，其中，质量维度指标A的权重为q1，成本维度指标B的权重为q2，应用维度指标C的权重为q3，则评估总价值V=A*q1+B*q2+C*q3。
S5、计算数据资产价值评估结果：
基于各项指标权重及其计算方式对各项指标进行计算，并通过评估总价值加权计算方法计算获得评估结果，对结果进行汇总后，通过输出模块输出最终的数据资产价值评估结果；其中，输出模块具体形式为服务器，且输出模块和数据资产价值评估框架配置在同一个服务器上；
在基于评估结果进行结果汇总时，包括但不限于下述两种方式：
第一种、排序汇总方式：按照计算结果的数值大小对评估结果进行排序，遵循由高到低或由低到高的排序规则，将评估结果排序后汇总；
第二种、分类汇总方式：按照评估数据资产对评估结果进行分类，以评估数据资产的数据类型为分类规则，将评估结果分类后汇总。
该数据资产价值评估方法及终端设备通过构建统一的数据资产价值评估框架来规范评估，并可结合待评估数据资产的基本信息获取待评估的数据资产范围，从而基于特定数据资产价值评估场景和评估目标，从质量维度、成本维度、应用维度三个基本维度构建评估指标，进而配置各项指标权重，提供各项指标计算方式，并提供评估总价值加权计算方法，计算获得评估结果，汇总结果输出最终的数据资产价值评估结果，改进后的数据资产价值评估方法及终端设备基于数据资产的质量、成本、应用三个基本维度进行价值评估，评估方法最大化考虑数据资产全生命周期的内外部影响因素，相比传统的资产评估方法，更考虑数据资产的基本特性，价值评估结果更准确全面。
本发明的实施例是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显而易见的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。
Claims (10)
1.一种数据资产价值评估方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
S1、建立数据资产价值评估框架：
设计评估流程，据此构建统一的数据资产价值评估框架，所述评估流程包括评估准备、确定评估维度及指标和评估实施；所述评估准备包括确定评估目标、明确评估原则、选定评估对象和建立评估小组；所述评估维度包括质量维度、成本维度和应用维度；所述评估实施包括配置最小级指标、配置指标权重、计算汇总评估结果和编制报告；
S2、获取待评估的数据资产范围：
根据数据资产价值评估框架进行评估准备工作，通过输入模块输入待评估数据资产的基本信息，确定评估目标并选定评估对象，结合评估原则，获取待评估的数据资产范围；
S3、构建评估指标：
基于特定数据资产价值评估场景和评估目标，从质量维度、成本维度、应用维度三个基本维度构建评估指标；
S4、确定计算方法：
基于特定数据资产价值评估场景和评估目标，从质量维度、成本维度、应用维度三个基本维度配置各项指标权重，提供各项指标计算方式，并提供评估总价值加权计算方法；
S5、计算数据资产价值评估结果：
基于各项指标权重及其计算方式对各项指标进行计算，并通过评估总价值加权计算方法计算获得评估结果，对结果进行汇总后，通过输出模块输出最终的数据资产价值评估结果。
2.根据权利要求1所述的一种数据资产价值评估方法，其特征在于，所述步骤S1中质量维度包括准确性、一致性、完整性、规范性、时效性和可访问性。
3.根据权利要求1所述的一种数据资产价值评估方法，其特征在于，所述步骤S1中成本维度包括建设成本、加工成本、运维成本、资源类成本、咨询类成本和人力成本。
4.根据权利要求1所述的一种数据资产价值评估方法，其特征在于，所述步骤S1中应用维度包括使用范围、应用场景、应用频度、应用效果、数据关联性和应用风险。
5.根据权利要求1所述的一种数据资产价值评估方法，其特征在于，所述步骤S1中评估指标由质量维度、成本维度和应用维度构建而成，且质量维度、成本维度和应用维度相互独立、互不干扰。
6.根据权利要求1所述的一种数据资产价值评估方法，其特征在于，所述步骤S2中输入模块具体形式为服务器，且输入模块和数据资产价值评估框架配置在同一个服务器上。
7.根据权利要求1所述的一种数据资产价值评估方法，其特征在于，所述步骤S5中输出模块具体形式为服务器，且输出模块和数据资产价值评估框架配置在同一个服务器上。
8.根据权利要求1所述的一种数据资产价值评估方法，其特征在于，所述步骤S4中质量维度指标A的权重为q1，成本维度指标B的权重为q2，应用维度指标C的权重为q3，则评估总价值V=A*q1+B*q2+C*q3。
9.根据权利要求1所述的一种数据资产价值评估方法，其特征在于，所述步骤S5中在基于评估结果进行结果汇总时，包括但不限于下述两种方式：
第一种、排序汇总方式：
按照计算结果的数值大小对评估结果进行排序，遵循由高到低或由低到高的排序规则，将评估结果排序后汇总；
第二种、分类汇总方式：
按照评估数据资产对评估结果进行分类，以评估数据资产的数据类型为分类规则，将评估结果分类后汇总。
10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9任一项所述的数据资产价值评估方法的步骤。
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