1. 数据资产价值评估应用场景
数据资产价值评估目前在企业内部数据治理运营和外部数据资产市场流通领域都发挥着重要作用。依据我们过去的部分探索和实践，主要从以下的两个内容进行阐述。
∙ 在企业内部，通过数据资产估值，可以达到企业内部数据治理和运营的有效目的。在一些集团型统建数据体系中，对数据成本有准确、统一可接受的价值后，进行合理的成本分摊，可极大的节省企业的数据成本，达到成本集约化和构成合理化。
∙ 在外部数据资产市场流通上，通过数据资产的全生命周期估值方法，推动数据资产收益向数据价值和使用价值的创造者合理倾斜，确保在数据内容采集、加工、流通、应用等不同环节相关主体的投入有相应回报。
1） 内部治理运营
数据治理及建设方案评估
对特定公司内部由于组织架构庞大，业务线众多，产生了多样化的海量数据，通过对于数据价值的评估，可以很好地衡量数据建设产生的实际业务影响，可以很好评估已建设的数据是否得到较好应用，从而推动数据建设方式向更加合理与高效的方向进行改进，主要影响动作包括：
∙ 重点数据影响分析、指标监控及异常保障
∙ 数据架构及生产流程合并及优化
∙ 数据合规化方案选择及成本优化
∙ 无效或低效数据治理
具体案例
某集团公司，旗下拥有电商、地产、物业多个业态，通过数据采集及整合，构建了相对完善的数据体系。在完成数据分类分级、确保安全合规流通的前提下，为了促进数据流通，最大化发挥数据价值，该公司在内部建立了相关数据流通平台，致力于让不同的业务之间可以合规流通数据，其中的关键一步是设计数据流通过程中的价值评估方法，让数据生产和使用双方在数据使用过程中的成本和相关信息得到充分还原，并进一步指导数据治理工作。
如下图所示。首先，对公司内部生产并维护的所有数据，通过收集维护每张表产出过程中系统的存储、计算、运维等相关成本得到每张表的直接生产成本；然后，通过血缘分摊算法将所有成本分摊至对外使用数据方(图 4)。
具体地，如图左侧在整体的数据生产流程上，通过分摊算法最终数据A的成本为90，数据B的成本为60，数据A和数据B承载了整体数据生产流程的全部生产成本。该结果可以确保业务方对于数据A和数据B的使用可以直观反应实际数据消耗成本对于业务的流向情况。如图右侧所示，数据A和数据B带有数据分类分级标签，在保障合规流后，对具备资质的业务BU1-BU4开放数据使用，最终这4个业务单元均会承担数据生产成本，如图右下角所示。
基于这一方案，1. 可以实现对拥有复杂数据加工链路的公司进行精准且清晰的数据成本拆解；2. 基于血缘分摊算法的结果（即数据的成本）和治理ROI评估体系（不同业务不同场景ROI评估都不一样，比较简单的方法包含，成本/访问量，计算单次访问的成本，成本高于一个阈值可以认为是低价值），可以对低价值的数据或数据加工链路进行清理；3. 公司内部不同业务之间的数据交换，可基于分摊后的数据成本，实现较为公平的成本分摊。案对于数据生产成本进行有效分摊。
图 4: 数据生产成本承担
带你读《基于数据资产全生命周期估值与实践报告》——数据资产价值评估应用场景（2）https://developer.aliyun.com/article/1377387?groupCode=alidata
