星环科技数据治理与数据价值评估实践分享

数据价值评估背景

自2015年8月国务院《促进大数据发展行动纲要》提出“数据已成为国家基础性战略资源”以来，我国出台了诸多政策和法案，推进数据的发展和数据要素的资产化。

2019年10月，第十九届四中全会关于《推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》中，首次在政策文件中提出数据可作为生产要素按贡献参与分配。这标志着我国正式进入“数字经济”红利大规模释放的时代。2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确数据成为与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并驾齐驱的生产要素。

目前，在国家战略的指引下，全社会各行各业都在积极进行数字化转型，数据估值、确权和数据交易以及安全配套机制，已经成为数据要素化发展的驱动力。建立数据的估值体系，可以为数据贡献的衡量和市场的建立提供依据。

对企业来说，开展数据价值评估工作，有助于推动企业的数字化转型。

通过开展数据价值评估，可量化数据在企业发展过程中产生的成本，和带来的经济效益，提高企业数据意识。
通过开展数据价值评估，可优化企业的数据管理工作，在数据估值工作过程中形成的数据目录、数据价值、数据共享梳理方法，可融合到数据治理工作，优化治理工作的开展。
通过开展数据价值评估，可为数据共享流通提供参考依据，为随之而来的数据市场交易做好准备，为企业在国家数字化转型取得战略性的优势地位。
通过开展数据价值评估，可以推动数据在企业内外部的交易，发展数据资产评估、登记结算等数据要素市场运营体系，探索数据交易模式，加快数据汇聚、处理、流动、治理和价值转化。

总的来说，数据估值研究可为我国数据资产交易统一定价模式提供指导性框架体系及参考，引导蓄势待发的数据交易市场正向发展。对企业而言，推进数据估值能够帮助企业发掘高价值密度的数据，有效提升企业各业务线的运营效率和数据管理能力。

星环数据价值评估方法体系

中国资产评估协会在2019年制定的资产评估专家指引第9号中，提出了数据价值评估的成本法、收益法和市场法，这也是当前开展数据估值最常见的3种货币估值方法。为了更好地落地9号指引中的估值方法，星环以9号指引为基础，结合数据特性，并综合考虑了影响数据价值的因素，搭建了星环的数据价值评估方法体系。

数据的特性主要是指它和实物资产以及其他无形资产不一样的点，数据具有非实体、无消耗的特征，可以同时被多人使用；数据可以被反复加工，加工的方式和次数不会影响数据原来的形态；数据在被多次加工、使用后，产生了更多的数据；数据还具有价值易变性、形态多样性等等特征。数据的价值，是多个因素综合作用的结果。产生数据所需的成本、数据本身的质量情况、适用的业务场景、在市场上的稀缺性、数据规模，以及法律因素，都是影响数据价值的重要因素。综合这三个方面，我们搭建了星环的数据价值评估方法体系。数据的价值，包括成本价值、收益价值和市场价值三类。

星环数据价值评估方法体系

数据的成本价值指数据获取、加工、维护和管理所需的财务开销，可以通过成本法计算得出。成本法中，数据的直接成本可客观获取到，但间接成本的分摊较复杂。数据的收益价值指的是对数据资产的运用所产生的直接或间接的经济收益，可以通过收益法来预估。改进收益法以数据带来的收益为基础来预估价值，可以真实反映数据的收益能力，这个方法的重点在于，预测结果的主观性控制，即如何相对客观地，从业务收益中获得数据收益的分成。数据的市场价值是指在公开市场上售卖数据产品所产生的收益，通过市场法，以可比资产的历史交易价格来推算评估对象的价值。市场法以市场交易价格为基础，计算结果相对客观、易被相关方接受，且能够反映市场敏锐性，但如何去发现与企业数据同类型的可比数据资产，以及在当前数据交易市场存在复杂性和不透明性的前提下，如何获取可比资产历史交易价格，都需要专业的洞察力。

星环数据价值评估方法：成本法使用成本法计算数据的成本价值，我们从数据的全生命周期出发，分为规划、获取、应用、运维和存储这5个阶段，并将成本细分为8小类。计算公式为：数据成本价值 =数据规划成本+数据采集成本+数据购买成本+数据加工成本+数据核验成本+数据报表成本+数据运维成本+数据存储成本。

星环数据价值评估方法：收益法收益法计算数据收益价值，是由业务总效益 * 数据分成率计算得出。业务总效益指企业各项业务的开展为企业带来的收益之和，如基于数据开展的营销活动带来的业务收益、使用数据进行日常运营带来的业务收益、以及运用数据构造算法，来开展风险监测和风险规避所减少的业务损失。这一指标的计算，可以通过对数据参与的业务活动，以及这些业务活动的收益情况进行调研和分析获取，也可以用财报中的部分指标作为参考。数据分成率，是数据作出的贡献在产生总收益过程中作出贡献的所有资产中的占比，即业务活动带来的收益，有多少比例可以归功于数据。一般可综合考虑数据成本、IT成本，并结合专家打分法来确定。

星环数据价值评估方法：市场法数据市场价值是以可比案例数据的历史交易价格，来推算评估将数据在市场上公开交易可带来的收益。使用可比案例数据交易价格*市场价值修正系数*期日修正系数来计算。识别可比案例，一般可选取数据业务含义相近、使用场景类似、数据消费对象相同的数据，市场价格修正系数是为了修正企业数据实体与市场可比案例数据之间的差异，可使用层次分析法和专家打分法来估算。期日修正系数反映的是可比案例数据的交易日期与估值日期的市场价格指数差异，可使用一些公开的指数如企业所在行业的股票指数来模拟计算。

需要说明的是，对于不同的估值对象，可选择不同的估值方法，如：对于在市场上已有成熟交易案例的数据，可采用市场法；对用于各类营销、反洗钱、反欺诈等活动的数据，可采用收益法进行估值；对主要用于企业内部业务的数据，可优先使用成本法进行估值。

星环数据价值评估实施方案

星环数据价值评估的实施，可分为评估估值范围、梳理估值实体和估算数据价值三大步骤。

星环数据价值评估实施方案评估估值范围首先，明确企业开展数据价值评估的目标。对于不同的评估目标，评估范围、对象和评估方法的选择都不同。可以通过在项目实施前期，开展面向管理层、业务部门、关键IT部门等不同受众的调研访谈，了解企业数据管理现状；然后，选定价值评估工作的实施范围：范围的选定，需要将企业业务和数据发展现状与价值评估专项工作的目标相结合，是选择部分数据进行试点，还是对企业全部数据实施全面价值评估，如果是对部分数据试点，具体的业务域或数据系统的范围也需要在前期明确；第三点，是价值评估实施对象的确定：如：针对客户数据，可选取数据标签作为估值对象；而对于高铁车次计划，则应将包括计划出发时间、出发到达站、计划到达时间等信息打包为一个数据实体后进行估值。梳理估值对象这个步骤里，一是数据资产的盘点，前面把要对哪个范围内的数据做估值确定了，也确定了估值的最小粒度，那现在要做的，就是按照这个粒度，把实施范围里的数据做盘点，形成对应的数据目录。二是要收集估值对象的各类信息。对于不同的估值方式，需要收集的信息也是不同的。如成本法需要收集估值对象的5大类、8小类成本，数据质量情况，数据规模等信息；收益法需要梳理产生、使用、管理该估值对象的业务节点以及每个业务节点的收益信息，这个步骤，需要设计相关表格，用于收集信息并计算每个业务节点的数据分成比例；市场法需要收集估值对象的市场可比案例数据，以及可比案例的市场售价等信息。

估算数据价值基于星环的数据价值评估方法，运用收集到的基础信息，来估算各估值对象的价值。估算出结果后，再进行价值的对比分析，与相关方进行沟通汇报，按需设计图表，撰写分析报告，总结企业现状，给出行动建议。

某大型国企数据价值评估案例介绍

客户及评估背景介绍某大型国企是国有独资公司，集团总资产近4000亿元，员工十万余人，年度总营收超千亿，为行业龙头企业。此前，星环团队为客户进行了基于国标DCMM的数据管理成熟度评估。从DCMM评估的结果来看，企业的数据管理成熟度正向稳健级迈进，已具备较为完整的数据管理体系，形成了企业的数据地图，同时数据累计、数据开发和应用能力也达到了较高阶段，在这一阶段开展数据估值，可完善企业数据资产管理体系，有效提升业务的开展水平与管理能力。

在这一背景下，以星环数据价值评估方法体系和实施方案为基础，星环团队为该客户开展了多期数据价值评估项目。在该客户的数据价值评估实践中，成本法、收益法和市场法这3种估值方式均有应用。在价值评估工作后，客户基于数据价值评估结果进行了数据资产定价，该客户的某数据产品，在上海数交所成立仪式上首批挂牌。

数据价值评估实施过程

客户基于企业在数据治理工作中形成的企业级主题域模型，结合企业数据资产管理现状，依次开展了运行、客户、销售等领域的数据价值评估工作，并结合企业前期数据治理过程中的实施经验，确定了价值评估的最小估值粒度为数据实体。选定数据域后，对每个域数据涉及的系统进行了梳理，盘点系统的数据实体，形成每个数据域的数据实体清单，并收集了数据在市场上的交易情况、收益可计算情况、成本可获取情况，确定每个数据实体的估值方法。完成梳理后，估算了数据实体的三类价值，进行多维数据分析，撰写了数据价值评估报告。同时，将数据实体盘点过程中形成的实体清单，以及实体的估值结果，形成企业数据资产目录，落入了数据资产管理平台，对企业管理层、以及相关的业务和技术人员开放权限，在业务开展过程中作为数据使用的参考。

数据价值评估实施过程产物

盘点阶段，通过对各系统的项目可研报告、系统用户手册、系统架构文档，甚至是系统的元数据进行梳理，并基于这些材料进行实体盘点，最后产出数据域的实体清单；信息收集阶段，设计了面向不同角色、适用于不同方法的调研问卷、表格模板，收集必要的信息；从系统、实体价值评估角度去分析评估的成果时，产出了企业高价值实体的清单，并基于现状分析，对接下来的工作提出了行动建议，绘制了企业数据管理实施路线图等等。

数据价值评估结果

数据价值评估的结果，可以以报表、分析报告、看板、数据资产目录等等形式向用户呈现，具体根据不同的估值方法、汇报和沟通对象，可以选择不同的方式。

对于成本价值的分析，客户主要关注高成本价值的系统和高成本价值的实体，以及这些系统和实体的数据与外部系统的交互情况。应重点管理成本价值很高但不对外共享或共享次数极少的实体，探索优化数据获取和管理的方式，降低数据成本。对于共享次数较多且成本价值较高的实体，则应在数据管理过程中重点关注，提高数据质量，保障数据的使用效率。

在开展市场法评估时，我们通过广泛的调研和资料查阅，收集了数据实体的市场可比案例及其售价，将企业数据实体与市场可比案例进行对标，最终估算出实体的市场价值为500余万，远高于成本价值，给探索企业数据交易模式注入了信心。

星环科技数据治理整体解决方案

星环科技是一家致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与咨询服务的企业。

星环科技数据治理整体解决方案框架星环的数据治理整体解决方案框架，包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，我们可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时我们在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，我们为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。以下是星环科技十大类数据治理重点咨询服务：