数据资产评估能帮助企业更好地认识和了解自己的数据资源，管理者们可以通过对数据的分类、整理、分析，清晰地了解企业拥有的数据种类、量级，从而为制定合理的数据管理策略提供依据。然而暂行规定、指导意见的颁布，虽然使数据资产价值评估有了基本参照，却并不意味着数据资产评估就可以完全真实的决定企业数据资产价值。

一方面，企业或部分第三方服务商对数据资源价值化存在认知局限。不科学规范的计量方式，导致产生异常数据和缺失数据，丢失数据完整性；从单一环节评估往往由于忽视数据资产质量、缺乏数据治理能力，不能将数据资产整合到业务流程决策中；同时也不能建立有效的数据资产隐私安全和保障措施，造成数据资产的泄露和滥用。

另一方面，数据资产价值评估定价机制不完善。由于数据资产的趋同性和数据处理者的技术水平不同，使得数据价值的挖掘能力存在差异，如果使用尚不成熟的综合性价值评估模型或者不确定性较大的传统评估模型，可能导致数据价值释放不尽如人意。

可矛盾的是，数据资产评估常常就是企业数据资产入表中唯一的“一场考试”。描述人类的外貌，都需要身高体重腰围臀围等多个数字，凭什么一组数字就能够决定企业的数据资产价值？

数据宝数据资产入表服务九步法中，将数据资源应用场景梳理和数据价值预估定位于数据质量和资产评估之前，正是为了更全面、更完整的认知企业数据资产价值。

数据宝全国首发的国央企数据资产软硬件一体化管理系统平台，专注于国有数据资产的有效管理和开发利用，为企业实现数据资产的保值增值。利用数字技术或手段对数据资产价值进行预测和分析，构建数据资产价值评估标准库、规则库、指标库、模型库和案例库等，支撑标准化、规范化和便利化业务开展。

针对数据资产价值评估尚不成熟且不确定性较大的问题，数据宝通过让数据资产在调用记录清晰可见、数据真实可信的基础上建立“数据价值估值模型”。数据价值功能模块中包含数据流通时所产生的成本和利润，在平台中可以对数据资产的调用次数和调用价格进行实时记录和更新，使得数据资产在进行价值预估时能拥有明晰的数据调用信息，为数据资产价值预估提供了精准的数据基础。

根据数据的用途不同，预估的估值模型也不尽相同。如国央企由于需要将公共数据进行授权运营，数据资产在流通交易之前，就必须在内部流通中先产生价值。针对内部数据，数据积木和数据产品在使用时，通常就会进行内部数据价值计算。而在外部用户使用时，数据资产管理系统还会记录数据资产外部使用的收益。最终这些计算出的数据都将同步到“收益法”模块中，方便数据拥有者和财务人员查看。

数据资产管理系统通过内外结合的方式，让数据拥有者和财务人员充分了解数据资产价值，在运营中做出精准决策。

全面梳理 应用先找“试金石”

既然数据资产的价值要通过场景应用进行验证，那在数据资产价值预估中，数据宝的应用场景梳理就显得尤为关键。

一方面，数据宝直连50+国家部委、国央企数据资源，数据产品深度应用到 AI、金融、保险、物流、汽车、互联网、政务等领域，实现了300+数据要素场景应用的落地。基于数据宝团队20年数据要素挖掘应用经验，能更好的结合供需两端真实需求，为企业融合数据并形成新的数据产品，实现数据资产保值增值。

另一方面，数据宝统筹专业的生态联盟伙伴，在数据资产价值预估中有着领先行业的优势。联合华东数交构建由知名律所、会计事务所、安全评估、资产评估、金融机构等十余家知名单位组成的生态服务联盟，为企业提供数据资产入表全流程整体服务方案，联合相关政府、地方数据集团、科研机构、高校为方案提供理论体系支撑。

数据宝覆盖数据全生命周期的资产运营管理体系，成为了企业资源入表的基础底座。在数据资产管理系统中，数据场景功能模块有效地为数据资产的多渠道和多场景应用提供知识分享，如互联网、医疗、汽车、金融等行业的应用，最终实现数据资产价值最大化。

多元判定 交叉融合“老中医”

如果在发现数据价值时，只以单一数据的应用来评估，必然会导致很多本来有价值的数据丢失。数据宝在数据管理工作流程中，创造性的提出了数据要素“老中医理论”，并通过实践不断验证其可行性。

一般来讲，单一数据集中数据所蕴含的价值非常有限，数据资源价值的释放也不可能是平滑曲线。如果单看单一数据的应用，很多具备价值潜力的数据就会“漏选”。数据宝则强调单个数据集所带来的价值可能会受到严重限制，只有多源数据的交叉融合才能更充分地实现数据的增值。

数据宝对企业数据资产价值预估，不唯单一价值论。不仅结合企业自身数据资产入表需求，看数据资源是否与企业需求价值契合，同时也考虑到未来不同数据集信息的融合价值和构建多维数据产品的可能性，实现数据要素的多维度增值。

数据资源应用场景梳理和数据价值预估是数据宝数据资产入表服务中的独家步骤，但想要实现却并不简单。总的来说，这是数据产品开发技术、数据场景应用挖掘、数据产业生态互通等共同形成的数据资产服务能力。不让一组数据决定企业数据资产的价值，而是为企业数据资产价值最大化创造无限可能。