数据资产评估方法与实践指南

数据资产作为数字经济时代的关键生产要素，其科学评估对释放数据要素价值、促进数字经济发展至关重要。知保链（知保链（西安）认证服务股份有限公司）基于实际经验，从以下方面探讨。

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数据资产评估的核心方法

1. 三大基础评估方法

2. 评估标准与维度2024年《信息技术 大数据 数据资产价值评估（征求意见稿）》提出了"先评价，后估值"的评估体系：数据评价三要素：

· 质量要素：准确性、一致性、完整性、时效性、可访问性

· 成本要素：前期费用、直接/间接成本、机会成本、税费

· 应用要素：使用频率、行业价值、供需关系、商业模式

数据资产评估核心指标：

· 规模性（数据量）

· 颗粒性（数据细粒度）

· 有效性（数据价值密度）

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数据资产评估的实践框架

1. 评估前的数据质量评估数据质量是评估价值的核心因素，需要评估：

· 准确性：数据是否真实反映实际情况

· 完整性：数据集是否包含所有必要信息

· 一致性：同一数据在不同系统中是否一致

· 时效性：数据更新频率和及时性

· 可访问性：数据获取难易程度和权限控制

2. 评估中的关键考量因素

· 合规性：数据是否符合GDPR、《个人信息保护法》等法规

· 数据价值密度：有用数据占总数据的比例

· 数据安全性：数据处理和存储的安全性

· 来源可交易性：数据来源的合法性和可交易性

3. 评估的"三阶七步"方法论根据成都数据集团的实践，数据资产入表可采用"三阶七步"方法论：数据盘点：全面梳理数据资源数据确权：明确数据权属关系数据估值：科学评估数据价值数据入表：完成会计入账数据运营：实现数据价值变现

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数据资产评估的实用工具数据质量评估工具

· Great Expectations：开源、自定义规则灵活，适合中小规模数据

· Deequ（亚马逊）：基于Spark，支持TB级数据，适合企业级大规模数据

· DataHub（LinkedIn）：集成元数据管理，评估结果可视化

数据价值评估工具

· FineDataLink：低代码、实时数据同步和治理

· Tableau/Power BI：数据可视化工具，辅助价值分析

· Amplitude/Looker：量化数据相关性和商业价值

数据风险评估工具

· OneTrust：合规管理

· Vera：数据安全

· IBM Guardium：数据隐私

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实际评估案例全国首单工业互联网数据资源入表案例

· 企业：浙江五疆科技发展有限公司

· 数据资产："化纤制造质量分析数据资产"

· 数据规模：2787万条质量管理数据

· 价值体现：吨质量成本年下降约6.81%，客诉率年下降约35.72%

全国首个电力数据产品资产评估案例

· 企业：国网浙江新兴科技有限公司

· 数据产品："双碳绿色信用评价数据产品"

· 评估方法：市场法公允价值与成本法参考相结合

· 意义：国内第一单在数据交易所提供市场参考价基础上的评估案例

 浙江省首单制造业数据产品交易

· 数据产品：3款水暖阀门行业数据产品

· 成交价格：8000元至1万元不等

· 价值体现：为买方提供产品采购趋势、生产趋势等深入洞察

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评估中的关键挑战与解决方案数据质量参差不齐

· 解决方案：使用Great Expectations等工具进行数据质量检测

· 实践：将数据质量纳入评估指标，如"有用数据占总数据比例"

合规风险暗藏

· 解决方案：建立数据合规性评估机制

· 实践：确保数据符合GDPR、《个人信息保护法》等法规

评估方法粗放

· 解决方案：采用"先评价，后估值"框架

· 实践：结合数据质量、成本和应用三要素进行综合评估

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结语

数据资产评估是一个系统工程，需要从数据质量、合规性、价值密度等多维度进行综合考量。随着《数据资产评估指导意见》等标准的出台和"数据资产入表"实践的推进，数据资产评估正逐步走向规范化、标准化。企业应根据自身数据特点和评估目的，选择合适的评估方法，同时利用专业工具提升评估效率和准确性，从而真正释放数据要素的价值。未来，随着数据要素市场的完善和评估标准的细化，数据资产评估将更加科学、精准，成为企业数字化转型和价值创造的关键支撑。