数据资产评估.pdf

数据资产评估专家指引 本资源摘要信息是基于《数据资产评估.pdf》的内容，旨在提供专业的数据资产评估知识点。 什么是数据资产评估 数据资产评估是资产评估机构及其资产评估专业人员遵守法律、行政法规和资产评估准则，接受委托对评估基准日特定目的下的数据资产价值进行评定和估算，并出具资产评估报告的专业服务行为。 数据资产的基本状况 数据资产的基本状况通常包括：数据名称、数据来源、数据规模、产生时间、更新时间、数据类型、呈现形式、时效性、应用范围等。资产评估专业人员可以通过委托人提供、相关当事人提供、自主收集等方式获取数据资产的基本状况。 数据资产的基本特征 数据资产的基本特征包括： 1. 非实体性：数据资产无实物形态，虽然需要依托实物载体，但决定数据资产价值的是数据本身。 2. 依托性：数据必须存储在一定的介质里。 3. 多样性：数据的表现形式多种多样，可以是数字、表格、图像、声音、视频、文字、光电信号、化学反应、甚至是生物信息等。 4. 可加工性：数据可以被维护、更新、补充，增加数据量；也可以被删除、合并、归集，消除冗余；还可以被分析、提炼、挖掘，加工得到更深层次的数据资源。 5. 价值易变性：数据资产的价值受多种不同因素影响，这些因素随时间的推移不断变化，某些数据当前看来可能没有价值，但随着时代进步可能会产生更大的价值。 数据资产的价值影响因素 数据资产的价值影响因素包括技术因素、数据容量、数据价值密度、数据应用的商业模式和其他因素。技术因素通常包括数据获取、数据存储、数据加工、数据挖掘、数据保护、数据共享等。 行业数据资产的特征 数据资产可以按照数据应用所在的行业进行划分，不同行业的数据资产具有不同的特征，这些特征可能会对数据资产的价值产生较大的影响。例如： * 金融行业数据资产的特征包括高效性、风险性、共益性等。 * 电信行业数据资产的特征包括关联性、复杂性等。 这些特征可能会对数据资产的价值产生较大的影响，因此在进行数据资产评估时，需要充分考虑这些特征的影响。