1 什么是数据估值

在当今数据驱动的世界中，组织已认识到数据不再仅仅是运营的副产品，而是一项具有巨大价值的战略资产。数据估值是评估公司数据经济价值的过程，已成为释放这一宝贵资产全部潜力的关键实践。

2 为什么要关心数据估值

数据估值能为组织带来诸多好处：

(1)做出明智的数据投资决策：数据估值提供可操作的见解，以优先考虑数据驱动的计划，例如数据和人工智能转型计划。此外，它可以帮助有效分配资源并优化数据基础设施。这可以提高数据投资的投资回报率 (ROI) 并改善业务成果。

(2)评估公司价值：数据估值有助于全面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。这在并购 (M&A) 场景中尤其重要，可确保公平估值和战略决策。

(3)优先考虑与数据相关的活动：数据估值可帮助组织将精力集中在具有最高潜在价值的数据资产和计划上。这包括优先考虑数据治理计划以确保数据质量和安全性、优化数据使用以最大限度地提高洞察力，以及优先考虑符合战略目标的数据驱动项目。

(4)提高数据意识： 数据估值有助于在组织内培育数据驱动文化，鼓励管理人员和员工认识到数据作为战略资产的重要性，并承担起有效管理数据的责任。这种意识有助于在整个组织内促进数据文化，并降低与数据泄露和滥用相关的风险。

(5)识别数据货币化机会：数据估值可以识别具有直接货币化潜力的数据资产，例如出售数据集或向第三方授权数据访问权。它还可以揭示间接货币化的机会，例如利用数据开发新产品或服务。这可以产生额外的收入来源并增强数据作为资产类别的整体价值主张。

总之，数据估值不仅仅是为数据分配货币价值，而是要了解其真正价值并释放其潜力，以推动业务增长、改善决策并增强战略定位。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，并最大限度地提高数据投资的回报。

3 探索数据估值领域：方法和考虑因素

数据评估是一个复杂的过程，需要深思熟虑。没有一种适合所有情况的数据评估方法。根据具体用例，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维度：

货币与评分：组织可以用货币来评估数据资产，也可以给出评分值。货币估值为数据分配直接的财务价值，而评分则使用相对尺度对不同数据资产的价值进行排序。

当前价值与增量价值：这涉及评估当今数据如何为组织的价值创造做出贡献，以及通过利用分析和人工智能用例可以实现的进一步潜力。

内在价值与情境价值：这涉及评估数据本身的固有价值(准确性、完整性等)与其在特定情境或用例中可以带来的价值。

风险与回报：这涉及评估与数据相关的潜在风险(例如隐私问题或潜在滥用)与可以从数据中获得的潜在回报或利益。这个维度强调需要在追求数据价值与管理相关风险之间取得平衡。

通过考虑这些维度，组织可以制定出一种符合其战略目标的强有力的数据评估方法，并最大限度地提高其数据投资的回报。

4 如何进行数据估值

数据评估不是一门精确的科学，而是一种结构化且可重复的方法。它涉及根据明确的基本假设制定一致的数据评估。数据评估有几种方法，方法的选择取决于组织的具体用例和需求。其中一些方法包括：

(1)数据集驱动方法

数据集驱动方法是一种数据评估方法。这种方法认识到，一个人的数据价值不高，但将成千上万人生成的数据结合起来则完全是另一回事。一般来说，将数据集结合起来可以为不同的参与者和利益相关者创造新的见解，从而创造新的价值。

(2)主动驱动方法

主动驱动方法侧重于数据在创造价值中的作用(例如，使用商业智能或人工智能的数据用例)。通过根据数据在创造价值中的作用对其进行评估，可以清楚地知道将有限的资源集中在哪里才能从数据中获得最 佳投资回报率。

(3)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。这种方法认识到不同的利益相关者对同一数据的价值可能有不同的看法。因此，它试图从不同利益相关者的角度来评估数据。

(4)有无方法

有无方法通过比较有和没有数据时企业的财务结果来估算数据资产的价值。

(5)成本法

成本法通过估算重新创建数据的成本来评估数据资产的价值。

总之，数据评估是一个需要结构化和可重复方法的过程。方法的选择取决于用例，并且可以根据情况使用不同的方法。

5 数据估值是企业数据驱动业务转型的引擎

数据估值是公司数据驱动业务转型的引擎。当组织踏上这一旅程时，他们会确定并优先考虑能够带来有形价值的数据用例，例如成本节约、收入增长、风险缓解或创建新的数据驱动产品和服务。为了有效衡量和跟踪这些举措的影响，数据领导者(例如首席数据官)必须评估每个用例的财务影响。

此过程揭示了支持每个用例所需的特定数据源。通过在用例和数据源之间建立清晰的联系，组织可以为每个数据源分配一个价值，从而为所涉及的数据资产提供固有的货币估值。