數據資產價值評估的動態模型建構路徑

傳統的數據資產評估方法往往側重于靜態分析，忽視了數據資產價值隨市場環境、技術進步和應用場景變化而動態變化的特性。同時，這些方法還存在孤立性和主觀性等問題，難以全面反映數據資產的真實價值。因此，構建一種能夠動態反映數據資產價值變化的評估模型顯得尤為重要。

數據資產價值評估的重要性

在數字經濟時代，數據資產的經濟價值日益凸顯，成為企業盈利的新增長點。首先，數據資產能夠直接轉化為經濟利益。企業通過收集、整理和分析大量數據，可以挖掘出有價值的信息，進而開發出數據產品或服務，如數據分析報告、數據可視化工具、定制化數據解決方案等，這些產品或服務可以直接面向市場銷售，為企業帶來可觀的收入。其次，數據資產還能間接提升企業的經濟效益。在企業的運營過程中，數據資產可以作為決策支持的重要工具，幫助企業優化生產流程、提高運營效率、降低運營成本。

除了經濟價值外，數據資產還具有重要的戰略價值，是企業制定戰略的重要依據，能夠提升企業的決策效率和準確性，還能夠促進企業的數字化轉型和創新發展。

傳統數據資產評估方法的局限性

靜態性難以適應動態變化 傳統數據資產評估方法往往基于某一特定時間點的數據狀態進行評估，忽略了數據資產價值的動態變化特性。在快速變化的數字經濟時代，市場環境、技術進步、消費者行為以及企業策略等因素都在不斷變化，這些因素都會對數據資產的價值產生影響。因此，靜態的評估方法無法及時捕捉這些變化，導致評估結果滯后于實際價值，無法為企業決策提供準確的參考。

孤立性忽略了協同效應 傳統評估方法通常將數據資產視為孤立的存在進行評估，忽視了數據資產與其他資產（如固定資產、無形資產等）之間的協同效應。在實際運營中，數據資產往往與企業的其他資產緊密相連，共同作用于企業的業務活動和價值創造過程。例如，高質量的數據資產可以優化生產流程、提高運營效率，從而間接提升固定資產的利用率和產出效益；同時，數據資產還可以與企業的品牌、專利等無形資產相結合，形成獨特的競爭優勢。

主觀性影響評估準確性 傳統評估方法往往依賴于評估人員的經驗和主觀判斷，導致評估結果具有較大的主觀性和不確定性。評估人員的專業知識、經驗水平、個人偏好等因素都可能對評估結果產生影響。特別是在缺乏統一標準和規范指導的情況下，不同評估人員可能對數據資產的價值產生不同的理解和判斷，從而導致評估結果的不一致性和不可比性。這種主觀性不僅影響了評估結果的準確性，還可能對企業決策產生誤導。

難以全面反映數據資產的價值維度傳統評估方法往往側重于某一方面的價值評估（如經濟價值），而忽視數據資產的其他價值維度（如戰略價值、社會價值等）。在現代企業中，數據資產的價值已經超越了單一的經濟范疇，它還具有戰略意義、社會價值等多個維度。例如，數據資產可以幫助企業洞察市場趨勢、預測競爭態勢、制定精準的市場策略等，從而提升企業的戰略競爭力。

數據資產價值評估動態模型的建構路徑

數據特征分析 構建數據資產估值動態分析模型的過程中，數據屬性扮演了極其關鍵的角色。在這一系列因素中，數據的品質無疑是決定數據資產估值的關鍵因素之一。首先，數據品質涉及包括數據的精確性、完備性、一致性以及更新的及時性等多個維度。優質的數據資源可以提供更全面和更精確的信息，進而增強數據資產的價值。采用數據整理、數據審查和數據驗證等一系列技術手段，可以有效地提升數據的品質。其次，信息財產囊括了諸多不同界別、異類形態與來路的數據。當數據的多元化程度上升，其價值亦隨之增長，這是由于數據量的增加帶來信息量的提升，使得我們能夠從多角度審視問題，進而更有效地輔助決策過程。利用數據的集成與協調等技術方法能夠增強數據的多樣性。最后，信息財產包含了所有與話題相關且必不可少的資訊。數據的完備性愈高，其財產價值亦相對提升，因為一個完善的數據集能提供更為周詳且精確的資訊，為更加穩固的決策提供支持。

企業戰略分析 當企業開展數據資產的價值評價工作時，必須把數據資產納入公司戰略規劃中去思考。在構建數據資產價值評估動態模型過程中，涉及的公司策略的詳細要點具體如下：首先，企業須把數據資產融入公司戰略大局里，認清數據資產在公司經營和成長上的重要性，并將其融合到整體戰略布局當中，使得數據資產可以被更有效地管理與運用。其次，企業必須對數據資產在其整個存續期間實施全方位管理，這包含數據的搜集、儲存、加工、分析、運用及淘汰等諸多階段，以保障數據資產的安全、完整與精準。再次，企業須突破數據隔閡，促進數據資源融合及其流通，增進數據資源使用效率，充實發掘數據資源的潛能。最后，企業要選取恰當的評價方式，對數據資源進行客觀、公允、獨立的價值評估，為資金運作提供參考。

動態模型建構與更新 在構建評估數據資產價值的動態模式流程中，重要的環節是不斷更新和構建動態模式本身。首先，需規劃一套綜合、有序、理論基礎扎實的評價指數，以精確判定數據資產的價值。在構建指數時，必須全面考慮數據資產本身的特征與價值，激發要素，比如數據的品質、使用環境、市場動態等。并且，依據不同的數據類型和利用場合，定制適宜的評價指數，使指數體系的適應性和實效性更優。其次，在打造動態數據模型的階段中，如何設定各項權數扮演著至關重要的角色。這些權數顯示出在評估數據資產價值時不同因素的重要程度差別。設立權數的策略是多樣的，涵蓋諸如專家評分、層級分析法（AHP）、熵值方法等等。各企業可依據自身實際狀況選擇適宜的策略以確保參數設定的公正性與適當性。

總之，動態模式的構建途徑在于對現行數據資產評定手段進行創新性的提升和拓展，賦予商家一個更為精確、中立和即時的數據資產價值的計算結果。未來，可以將此動態評估模式的適用領域進一步開拓，以應對實際操作過程中可能遭遇的困難及考驗，促進數據資產價值評價的進步和趨勢性發展。

作者單位：安永華明會計師事務所（特殊普通合伙）鄭州分所