一

目的

由于数据本身的特性（非实体性、依托性、多样性、增值性、可加工性等），导致企业对数据资产的评估难度很大，同时由于数据资产所产生的经济效益具有不确定性，即使相同的数据面对不同的业务场景、不同的使用人群，所产生的价值也完全不同。因此，数据资产的使用效果通常是非直观的，并难以单独分析数据资产的价值而不考虑其他影响数据使用的因素。当前市场通用的评估方法、评估模型和评估指标，具有一定的理论价值，但其实本质是评估数据成本、数据为业务所带来的收益、以及数据的活性，笔者从实际项目经验的角度，对数据资产评估的方法进行浅要的总结与分享。

二

方法

（1）建立数据资产评价体系、设计可量化、可落地的价值评价指标；

（2）数据挖掘模型价值评估试点验证。

因此，笔者从以下四个维度对数据资产进行评估：

• 数据资产价值评估

• 数据资产分布评估

• 数据资产活性分析

• 数据资产使用评估

2.1

数据资产价值评估

（1）内在价值评估

内在价值指的是数据的可用价值，即使数据本身不产生现金流等业务价值，评价数据是否可用，是数据内在价值的体现。数据的内在价值体现为：数据的规模、准确性、一致性等方面。根据这些特性的综合评分来评估数据的内在价值。

（2）业务价值评估

数据的业务价值取决于数据的及时性及数据与业务的相关程度。如果数据不是“及时”获取，那么数据的价值将会大打折扣。

公式：业务价值=Σ业务相关性p*有效性*准确性*时效性

其中，业务相关性=字段在业务场景中的应用比例*业务重要性权重；

业务重要性权重取值范围为[0,1]；

p代表参与数据价值评估的业务流程总数量；

建议：通过客观统计与主观赋权两种方式共同确定数据项的业务相关性。

（3）绩效价值评估

数据的绩效价值可以很好的被实证，因为该指标评估在一段时间内数据的使用与否对绩效指标的影响程度。

企业可以通过设置小部分的对照组与实验组来比较。

公式：绩效价值=[（KPI_i/KPI_c）-1]*T/t

KPI_i：使用数据资产进行业务活动的实验组KPI表现；

KPI_c：指没有使用数据资产进行业务活动的对照组KPI表现；

T：数据资产评价有效时长；

t：评估周期。

（4）成本价值评估

数据的获取、维护等工作是需要成本的，包括客观的固定成本与可变成本。可选取部分样本数据来估算整体数据的成本价值。

公式：成本价值=（固定成本+可变成本）*评估数据占比

固定成本：获取及加工数据投入的，固定不变的成本，如：购买数据成本、数据平台建设成本；

可变成本：获取为加工数据投入的，会根据数据获取量、加工工作量等情况浮动的成本，如：报表服务投入人工等。

（5）市场价值评估

该指标用来体现企业数据在出售、出租或交换时，企业所产生的收入。

公式：市场价值=数据资产/数据服务定价*市场需求规模

（6）经济价值评估

该模型衡量信息资产如何为组织的收入做出贡献。这也是KPI模型，但我们不考虑任何给定的KPI，而是考虑收入。

公式：经济价值=[使用数据资产进行业务活动实现的财务收入-不使用数据资产进行业务活动实现的财务收入-（数据资产管理成本+数据资产获得成本+数据资产应用成本)]*T/t。

2.2

数据资产分布评估

评估数据资产在企业各领域、各系统的分布情况。

评估的指标分为：

• 数据资产进行分类，不同类型数据资产的数量分析

• 领域分布情况（多少项数据标准、多少项外部数据…）

• 系统分布情况（核心系统、信贷系统…）

• 归属分布情况（计财部、零售银行部、信息科技部…）

2.3

数据资产活性评估

评估数据资产的新增、变更频度、以及数据资产的历史变更信息。

评估的指标分为：

• 数据活性情况（最近更新时间、平均更新频率…）

• 使用的活性：低活跃、不活跃数据资产名单

• 维护和变更的活性：记录历史变更情况

2.4

数据资产使用评估

评估数据资产的使用情况、用户满意度反馈以及存在问题。

评估的指标分为：

• 数据资产用户评分

• 数据资产用户评论信息

• 数据资产使用问题反馈

• 推荐数据集