未经清洗加工的原始数据存在冗余、无序等问题，导致其应用价值有限，而经过脱敏、分类、清洗、建模分析等数据加工处理后形成的可采、可见、标准、互通、可信的高质量数据，具备较高的应用价值。依照发展阶段，数据资产可以氛围原始数据、粗加工数据、精加工后数据、初探应用场景的数据、实现商业化的数据等。

数据的价值在于与应用场景的结合，不同的应用场景下，数据所贡献的经济价值有所不同。数据资产按照应用领域不同，可划分为交通数据、医疗数据、金融数据、科研数据、社交数据、产业数据等。

数据资产的应用场景广泛，不仅可以帮助企业进行精准营销、风险管控、商业决策，也可以不仅可帮助企业进行精准营销、风险管控、商业决策等，也可应用于民生建设，促进社会发展和提高人民生活水平。例如，交通数据资产大类下的“出行数据”可应用于移动出行的乘客风险监控。医疗数据资产类下的“疾病数据”可应用于提高疾病治疗水平。同时，可基于医疗数据建立新冠肺炎流行病学模拟数据模型，预判疫情发展的速度和方向，协助各级政府科学决策，让抗疫过程中少走弯路。

【资料图】

数据资产价值评估方法介绍

由上文可知，数据资产具有应用价值，而不同应用场景下数据所贡献的价值不同，那么数据资产价值该如何评估呢？比照无形资产价值评估方法，目前传统的数据资产价值评估方法主要为成本法、收益法、和市场法三种。

成本法原理是从产生数据资产所需花费的成本进行评估，在此基础上扣除各种贬值因素，并考虑数据资产的预期使用溢价，加入数据质量、数据基数、数据流通以及数据价值实现风险等数据资产价值影响因素进行修正，从而估算出标的数据资产的价值。

收益法

数据资产的预期收益是因数据资产的使用而额外带来的收益，数据资产收益现金流是全部收益扣除其他资产的贡献后归属于数据资产的现金流。数据资产的获利形式通常包括：对企业顾客群体细分、模拟实境、提高投入回报率、数据存储空间出租、管理客户关系、个性化精准推荐、数据搜索等。目前确定数据资产现金流的方法有增量收益、节省许可费、收益分成或者超额收益等方式。确定预期收益时，应当区分并剔除与委托评估的数据资产无关的业务产生的收益，并关注数据资产产品或者服务所属行业的市场规模、市场地位及相关企业的经营情况。

市场法

执行数据资产评估业务，选用市场法的前提条件是具有活跃的市场。当前大数据交易市场建设如火如荼。相较于发达国家，中国大数据产业尚处于起步阶段，虽然大数据交易还未建立完善的交易规范体系，但潜在的、丰富的数据资源已经涵盖了电信、金融、房地产、医疗、社保、交通、物流、电力、教育以及制造业、电商平台、社交网站等众多领域，加速了中国大数据产业以及数字经济新业态新模式的蓬勃发展。海量数据要素在开放、流通、交易中互通互联，创新数字经济发展，助力数字中国建设。

数据资产价值评估应用

对社会而言，数据资产的价值评估研究为数据资产交易统一定价模式提供了指导性框架体系及参考，促进构建流通的数据要素市场，提升社会各界对数据资产的认知，引导蓄势待发的数据交易市场正向发展。

对企业而言，推进数据资产的价值评估工作能够有效提升企业各业务线的运营效率和管理能力，定期的价值评估工作可以有效地协助管理层分析数据资产价值与企业价值的高度相关性，从而发觉高价值密度的数据，制定或修正业务发展目标及战略。此外具有准确量化价值的数据资产可有效解决企业各部门在绩效理解、数字化运营等方面的沟通障碍，减少企业沟通成本，提高运营效率，推动企业整体朝着良性发展。

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