基于大数据的企业资产评估精准化路径研究

基于大数据的企业资产评估精准化路径研究

杨晶然1周晓璇2王若涵3

河北经贸大学，河北省石家庄市，050061

摘要：随着大数据技术的快速发展和广泛应用，企业在运营过程中积累了大量数据资产。这些数据资产是企业决策的重要依据，也是企业价值的重要组成部分。传统的资产评估方法难以全面反映数据资产的真实价值。本文旨在探讨基于大数据的企业资产评估精准化路径，通过分析数据资产的特点及实现路径，提出一套系统性的评估框架，以期为企业资产评估提供新的思路和方法。

关键词：大数据技术；数据资产；企业资产评估；精准化路径

引言

在信息化时代，数据已成为企业的核心资产。企业资产评估作为财务管理的重要环节，对于准确反映企业价值、指导企业决策具有重要意义。大数据技术的兴起，企业资产评估的精准化需求日益迫切。本文将从数据资产的特点出发，探讨基于大数据的企业资产评估精准化路径，以期为企业资产评估提供新的视角和思路。

1 数据资产的特点

1.1 数据资产的定义

数据资产作为现代企业核心资产的重要组成部分，涵盖从数据生成到应用的整个生命周期，涉及企业内部的数据创造与积累，还包括从外部渠道合法获取的数据资源。[1]数据资产之所以被称为“资产”，是因为它们能够直接或间接地为企业创造经济价值，体现在提升运营效率、优化决策过程、创新业务模式等多个方面。

1.2 数据资产的价值特性

1.2.1 价值的不确定性

数据的价值难以在生成之初就准确评估，其真正价值需要在后续的分析、挖掘和应用过程中逐渐显现。市场环境的变化、技术的进步以及竞争对手的策略调整都可能影响数据资产的价值。

1.2.2 时效性

在信息爆炸的时代，数据的更新速度极快，过时的数据迅速失去其原有的价值。企业需要建立高效的数据处理和分析机制，确保能够及时获取、处理和应用最新数据，还应注重数据的时效性管理，避免数据积压和浪费，提高数据资源的利用效率。

1.2.3 独特性

独特性强的数据资产如企业特有的业务逻辑、市场洞察或客户行为等信息，是企业竞争优势的重要来源，难以被竞争对手轻易复制或替代。深入挖掘和分析这些数据资产，企业可以发现新的市场机会、优化产品设计和提升客户体验等。 

3 基于大数据的资产评估精准化路径

3.1 数据资产的界定与分类

数据资产的界定与分类直接关系到企业如何有效地识别、组织、保护并利用其数据资源。数据资产的界定需明确哪些数据应当被视为企业的核心资产进行管理。[2]通常包括直接反映企业日常运营状况的数据（销售记录、财务报表、库存管理等）；客户信息数据（客户基本信息、交易历史、偏好行为等）；知识产权数据（设计图纸、研发文档、软件代码等)；外部数据（企业通过合法途径获取的外部市场信息、行业报告、竞争对手情报等）。在界定过程中，需考虑数据的法律属性，如数据所有权、使用权、隐私权等，确保数据资产的合法性和合规性。

数据资产的分类旨在根据数据的特性、用途和管理需求，将数据划分为不同的类别或层级，以便于后续的管理和利用。常见的分类维度有数据类型、数据来源、存储方式、使用频率价值密度。其中数据类型包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如JSON、XML格式的数据）和非结构化数据（如文本、图片、视频等）。数据来源有内部数据（企业自身生成的数据）和外部数据（从合作伙伴、第三方机构等获取的数据）。存储方式可细分为云端存储、本地存储、混合云存储等。使用频率分为高频数据（经常访问和使用的数据）和低频数据（偶尔访问或长期存档的数据）。价值密度有高价值数据（如关键业务指标、客户敏感信息等）和低价值数据（如日常运营中的一般性记录）。

3.2 数据资产评估模型构建

基于上述界定和分类，企业可以构建出完善的数据管理和评估体系。[3]该体系包括数据治理政策——数据质量标准——数据安全措施——数据使用流程——数据价值评估，其中数据治理政策要明确数据资产的管理原则、组织架构和职责分工。数据质量标准需保证设定数据的完整性、准确性、一致性等。数据安全措施采用加密、访问控制、审计等技术手段。规范数据的采集、处理、分析、共享和销毁等各个环节的流程和标准。建立数据资产评估的定期监测机制，及时更新评估结果，确保评估结果的准确性和时效性，结合市场变化和业务需求，对数据资产的价值进行动态调整。

3.3 风险评估与应对策略

庞大的、多维度的大数据已成为企业竞争力和业务创新的核心驱动力，为企业带来战略洞察、市场预测、客户行为分析等巨大价值的同时，也暗藏着诸多潜在风险。企业需要全面了解自身的数据资产状况，在此基础上，通过技术手段和人工分析相结合的方式，识别出可能存在的风险点，如数据泄露的薄弱环节、隐私保护的漏洞等。进一步量化风险影响，评估其可能带来的影响范围和程度，包括经济损失的估算、品牌声誉的损害程度、合规风险的评估等。[4]针对识别出的风险点和评估出的风险影响，制定相应的加强数据加密、建立严格的访问控制机制、定期进行安全审计、制定应急响应计划等应对策略。同时，企业还需建立风险监测和预警机制，及时发现并应对新的风险点。

3.4 技术与人才支撑

企业需不断关注并引入分布式存储系统、并行计算框架等最新的大数据处理技术，以应对海量数据的存储与处理挑战，为资产评估提供坚实的技术支撑。关注数据分析工具的优化与集成，采用先进的数据挖掘软件、机器学习平台等数据分析工具，高效地挖掘数据中的价值信息，发现潜在的风险与机遇，通过工具间的集成与协同工作，形成完整的数据分析链条，提升评估结果的准确性和全面性。[5]不断研究并应用深度学习、强化学习等新的算法模型，，以提升评估模型的预测能力和准确性。

在基于大数据的企业资产评估中，具备大数据分析、数据挖掘、数据可视化等专业技能的人才显得尤为重要。企业可通过内部培训、外部学习等方式，不断提升员工的专业技能水平，建立完善的技能认证体系，激励员工持续学习和进步。除了内部培养外，积极引进具备高端技能和专业背景的人才，为企业带来新的思维方式和创新理念，推动企业资产评估工作的快速发展。[6]在人才队伍建设中建立跨部门的协作机制，促进不同领域人才之间的交流与合作。通过知识共享平台、定期研讨会等方式，鼓励员工分享经验和知识，形成共同学习和进步的良好氛围。

4 结语

基于大数据的企业资产评估精准化路径是提升企业价值、优化资源配置的重要途径。通过构建完善的数据管理和评估体系、构建多维度的评估模型、实现数据的动态评估与监测、探索数据资产的价值实现路径以及加强风险评估与应对等措施，企业可更加全面、准确地评估数据资产的价值，为企业决策提供更加有力的支持。

参考文献：  

[1]张艺曼.大数据视角下制造业企业数据资产价值评估研究[D].河北经贸大学,   2023.    

[2]杨帆.大数据技术在资产评估领域内应用的影响[J].老字号品牌营销,2021,(08):87-88.   

[3]牛胜芹.大数据背景下企业知识产权资产评估与维护[J].轻合金加工技术,2021,49(04):77.   

[4]马宁,潘文泳.资产评估领域大数据技术应用浅析[J].法制与经济,2020,(08):52-53.   

[5]李文禹.基于大数据的资产评估研究[J].中国产经,2020,(16):35-36.   

[6]褚福豪.大数据技术开启资产评估应用新局面[J].董事会,2020,(03):98-99.   

第一作者简介：杨晶然（2004.10-），女，汉，河北省邯郸市，大学本科在读，无，研究方向:财税方向。

第二作者简介：周晓璇(2005.05－)，女，汉族，河北衡水，大学本科在读，研究方向:财税方向

第三作者简介：王若涵（2004.09-），女，汉族，河北邯郸，大学本科在读，无，研究方向：财税方向。