怎样更好地揭示数据资产的价值？
1 数据估值是什么？
在当今数据驱动的世界里，组织意识到数据不再仅仅是运营的副产品，而是一个价值巨大的副产品。战略资产。在评估企业数据经济价值的过程中，数据估值已经成为释放这一宝贵资产全部潜力的关键实践。
2 为什么要注意数据估值？
数据评估可以给组织带来许多好处：
做出明智的数据投资决策：为了优先选择数据驱动计划，如数据和人工智能转换计划，数据估值提供了可操作的观点。另外，有助于资源的有效分配和数据基础设施的优化。这样可以提高数据投资的投资回报率 (ROI) 并且提高业务成果。
对公司价值进行评估：数据估值有利于充分了解公司的整体价值，认识到数据等无形资产是业务成功的关键驱动力。这是并购 (M&A) 特别重要的是，可以保证公平的估值和战略决策。
优先选择与数据相关的活动：数据估值可以帮助组织专注于具有最高潜在价值的数据资产和计划。这包括优先选择数据治理为确保数据质量和安全，提高数据使用率，最大限度地提高洞察力，优先选择符合战略目标的数据驱动项目。
提高数据意识：数据估值有利于在组织中培养数据驱动文化，激励管理者和员工认识到数据作为战略资产的重要性，并承担高效管理数据的责任。这种意识有利于促进整个组织数据文化，并且减少与数据泄露和乱用有关的风险。
识别数据货币化的机会：数据估值可以识别具有直接货币化潜力的数据资产，如销售数据或访问第三方授权的数据。它还可以揭示间接货币化的机会，比如利用数据开发新产品和服务。这样可以产生额外的收入来源，作为资产类别的总体目标群体，增强数据。
总之，数据估值不仅仅是为了将货币价值分配给数据，更是为了了解其真实价值，释放其潜力，从而促进业务增长，改进决策，增强战略定位。通过评估数据，组织可以做出明智的决策，确定战略计划的优先顺序，最大限度地提高数据投资的收益。
3 探索数据估值领域：方法和参考标准
数据评估是一个复杂的过程，需要仔细考虑。没有适合所有情况的数据评估方法。根据实际用例，可能需要不同的方法。以下是评估数据时需要考虑的一些关键方面:
货币与评分：你可以用钱来评估数据资产，也可以给出评分。货币估值直接用于数据分配的财务价值，而评分则用相对规模对不同数据资产的价值进行排序。
当前价值和增量价值：这些都涉及到评估当今数据如何为组织价值创造做出贡献，以及利用分析和人工智能用例可以实现的进一步潜力。
实际价值和情景价值：它涉及到评估数据本身的固有价值(准确性、完整性等)。)以及它在特定场景或用例中所能带来的价值。
风险与收益：这涉及到评估与数据相关的潜在风险(如隐私问题或潜在滥用)，以及从数据中获得潜在利益或利益。这一维度强调，在追求数据价值和管理相关风险之间取得平衡是必要的。
通过考虑这些方面，组织可以制定出符合其战略目标的强有力的数据评估方法，最大限度地提高其数据投资的收益。
4 如何进行数据估值
数据评估不是一门准确的科学，而是一种结构化、可重复的方法。它涉及到根据明确的基本假设和假设制定一致的数据评估。有几种方法可以评估数据。方法的选择取决于组织的实际用例和需求。其中一些方法包括:
数据驱动方式
数据驱动方法是一种数据评估方法。这种方法意识到，一个人的数据价值不高，但结合成千上万人产生的数据是完全不同的。一般来说，将数据结合起来，可以为不同的参与者和利益相关者创造新的观点，进而创造新的价值。
主动驱动方式
在创造财富方面，主动驱动方法更注重数据的作用(例如，使用，商务智能或人工智能数据用例)。通过评估数据在创造财富中的作用，我们可以清楚地知道有限的资源集中在哪里，从数据中获得最佳的投资回报。
利益相关者驱动的方法
利益相关者驱动的方法是数据评估的另一种方法。这种方法意识到，不同的利益相关者可能对同一数据的价值有不同的看法。因此，它试图从不同利益相关者的角度来评估数据。
有无方法
在没有数据的情况下，有没有办法比较企业的财务结果来估计数据资产的价值[6]。
成本法
通过对数据资产的价值进行估算，成本法对数据资产的价值进行评估。
总而言之，数据评估是一个需要结构化和可重复的过程。选择方法取决于用例，并且可以根据情况使用不同的方法。
5 企业数据估值是企业数据驱动业务转型的必要工作。
数据估值是企业数据驱动业务转型的必要工作。当组织踏上这段旅程时，他们会确定并优先选择能够带来有形价值的数据用例，如节约成本、增加收入、降低风险或创建新的数据驱动产品和服务。为有效衡量和跟踪这些措施的影响，数据领导者（比如首席数据官）每一个用例的财务影响都必须评估。
这个过程揭示了支持每个用例所需的特定数据库。组织可以通过在用例和数据库之间建立清晰的联系，为每个数据库分配一个价值，从而为涉及的数据资产提供固有的货币估值。
本文来自微信微信官方账号“数据驱动智能”（ID：Data作者：晓晓，36氪经授权发布，_0101)。
本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。
免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com