原創 | 這可能是比房子更保值的資產？七步法構建數據資產價值評估模型

• 2020 年 4 月 7 日
• 筆記

作者：清華大數據軟件團隊

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「數據是資產」已經成為全球共識。

標籤：數據資產

一、前言

在中國共產黨十九屆四中全會上，中央首次公開提出「健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理和數據等生產要素按貢獻參與分配的機制。」這是中央首次在公開場合提出數據可作為生產要素按貢獻參與分配。

「數據是資產」已經成為全球共識。

各個層面對數據資產的定義基本形成共識。在中國信息通信研究院與中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會聯合發佈的《數據資產管理實踐白皮書（4.0版）》中，對數據資產的定義如下：數據資產（Data Asset）是指由企業擁有或者控制的，能夠為企業帶來未來經濟利益的，以物理或電子的方式記錄的數據資源，如文件資料、電子數據等。在企業中，並非所有的數據都構成數據資產，數據資產是能夠為企業產生價值的數據資源。

雖然行業內已經有許多數據資產交易案例，但對於數據資產價值評估方法、數據資產價值評估模型等，相關工作在全球範圍內都處於起步階段，尚未形成成熟的通用的成果。

在對於數據資產價值評估體系已有研究成果的基礎上，本文總結出數據資產價值評估模型構建及求值的七步法，具有一定的現實意義。

二、數據資產價值評估模型構建的理論方法

在數據資產價值評估模型構建中，常用的理論方法為層次分析法（AHP）和專家打分法（德爾菲法），並在構造比較判斷矩陣和計算權重的時候應用到YAAHP層次分析法軟件。

• （一）層次分析法（AHP）

層次分析法是美國在 20 世紀 70 年代提出的一種將定性和定量分析相結合的多準則決策方法。層次分析模型是把複雜的問題分成若干個組成因素，並按照支配關係分組形成層次結構。然後通過兩兩比較的方式，綜合專家的判斷，確定分析的結果。具體步驟如下：

（1）分析各因素的關係，建立遞階層次結構；

（2）對同一層次的多個元素，關於上一層次中某一準則的重要性進行兩兩判斷，構造比較判斷矩陣；

（3）由判斷矩陣計算比較元素對於該準則的相對權重；

（4）計算合成權重。

在運用層次分析法時，如果所選的要素不合理，其含義混淆不清，或要素間的關係不正確，都會降低AHP法的結果質量，甚至導致AHP法決策失敗。為保證遞階層次結構的合理性，需把握以下原則：

（1）分解簡化問題時把握主要因素，不漏不多；

（2）注意相比較元素之間的強度關係，相差太懸殊的要素不能在同一層次比較。

• （二）專家打分法（德爾菲法）

德爾菲法由蘭德公司首次用這種方法用來進行預測，後來該方法被迅速廣泛採用。這是一種將所需解決的問題單獨發送到各個專家手中，徵詢意見，然後回收匯總全部專家的意見，並整理出綜合意見。隨後將該綜合意見和預測問題再分別反饋給專家，再次徵詢意見，各專家依據綜合意見修改自己原有的意見，然後再匯總。這樣多次反覆，逐步取得比較一致的預測結果的決策方法：

（1）組成專家小組。按照課題所需要的知識範圍，確定專家；

（2）向所有專家提出所要預測的問題及有關要求，由專家做書面答覆；

（3）各個專家根據他們所收到的材料，提出自己的預測意見；

（4）將各位專家第一次判斷意見匯總，列成圖表，進行對比，再分發給各位專家，讓專家比較自己同他人的不同意見，修改自己的意見和判斷；

（5）將所有專家的修改意見收集起來，匯總，再次分發給各位專家，以便做第二次修改。這一過程重複進行，直到每一個專家不再改變自己的意見為止；

（6）對專家的意見進行綜合處理。

三、七步法構建數據資產價值評估模型並求值

第一步：構造數據資產價值評估指標體系

根據組織進行數據資產價值評估的目的，運用層次分析法，將複雜的數據資產價值評估問題分解為若干個影響數據資產價值的組成因素，並根據這些因素之間相互的關聯影響和隸屬關係，劃分出組成因素之間的層次關係，從而構造出數據資產價值評估指標體系。

李然輝在《數據資產價值評估模型的理論研究與技術實現探討》中，從質量和應用兩個維度對數據資產價值進行評估，構造出數據資產價值評估指標體系（後續步驟的示例皆基於該指標體系）。

圖1 數據資產價值評估指標體系

第二步：構造標度表

在構造比較判斷矩陣時，對兩個因素進行相互比較，需要有定量的標度。圖2就是一個標度表的示例：

圖2 標度表

第三步：構造各一級指標的比較判斷矩陣

根據專家的意見，運用德爾菲法，對組成因素根據重要程度進行兩兩比較，構造出各一級指標的比較判斷矩陣。

圖3就是李然輝在《數據資產價值評估模型的理論研究與技術實現探討》中所構造的數據質量的比價判斷矩陣。

圖3 比較判斷矩陣

第四步：進行比較判斷矩陣一致性校驗，計算各二級指標的權重

運用YAAHP層次分析法軟件，進行比較判斷矩陣一致性校驗，計算各二級指標的權重。

圖4就是數據質量所包含的四個二級指標的權重計算結果。可以看出，完整性和正確性對數據資產價值的影響程度相同，而一致性對數據資產價值的影響程度略低於完整性和正確性，在數據質量指標中，重複性對數據資產價值的影響程度最低。

圖4 權重表

第五步：確定各二級指標的得分

在確定各二級指標的得分時，如果有適用的計算公式，就運用公式計算得出。如果沒有適用的計算公式，就採用德爾菲法，由專家打分得出。

圖5 公式計算二級指標得分

圖6 專家打分法確定二級指標得分

在圖5中，質量指標所包含的四個二級指標都可以通過公式計算出其得分。而在圖6中，應用指標所包含的四個二級指標都沒有適用的計算公式，只能採用專家打分的辦法確定其得分。

第六步：計算各一級指標的得分

得出所有二級指標的得分和權重後，運用加權計算法計算各一級指標的得分。

比如在上面的示例中：

質量價值Sa =（W1*S1+W2*S2+W3*S3+W4*S4）

第七步：計算數據資產價值

在計算出所有一級指標的得分後，運用合適的計算公式，計算出數據資產價值。

在上面的示例中，採用的計算公式為：

數據資產價值 =（質量價值 * 應用價值）/100

如果根據實際應用的需要，一級指標需要被賦予計算權重，則需要重複第三步和第四步的步驟。

四、結語

目前，並沒有一個在各個層面得到普遍認可的數據資產價值評價體系。實際上，因為數據資產價值和應用場景緊密相關，形成一個普遍適用的數據資產價值評估體系也並不現實。

但本文所總結的構建數據資產價值評估模型及求值時所應用的的理論方法和所採用的七步驟流程還是具有普遍適用的價值，可以對今後更深入的研究工作起到一定的現實指導意義。

編輯：王菁

校對：林亦霖