3. 数据资产价值评估的技术实现探索
充分考虑数据资产在发挥价值的路径里面的所有对价值因素有意义的因素,对数据资产进行剖析,分类,以及针对不同类型的因素采用不同的技术化手段进行计算,得到了数据资产价值评估的完整且符合数据资产真实属性的评估体系,整体从数据成本识别和录入开始,以血缘图算法为主导的成本分配“计算器”为基础,数据资产要素评价体系和数据应用市场价值分析四大主要模块,对数据资产价值如何得出开展了突破性的落地研究(图 1),我们对该资产评估模型的算法进一步的阐述:
图 1: 数据资产价值评估系统
1)血缘传播用于数据成本评估:
血缘传播算法主要分为以下的两个模块进行考虑:
第一,原始成本核算&基于血缘依赖的成本传播在原始成本核算节点,需要计算所有数据生产过程中产生的建设成本,机器成本,软件成本,和知识发现成本和运维成本,为单个数据生产的全部成本进行核算。
例如,对于数据A,相关主要原始成本如下(表 3):
表3: 数据A的相关原始成本
成本项 |
硬件建设成本 |
软件建设成本 |
数据咨询成本 |
运维成本 |
|
数据A |
20万 |
10万 |
20万 |
5万 |
5万 |
注:由于数据的各项成本是企业从总投资成本中识别、抽离出的数据建设成本,这一过程也是成本法数据资产评估中较为复杂的部分,这部分计算依赖于较为完整的数据平台能力建设。在实操中,可以通过详细统计数据的计算消耗、数据量大小来计算相关的资源、硬件和软件成本,均摊相关开发人员人力成本及上下游依赖的系统成本来计算数据的咨询和运维成本。
得到数据自身生产成本后,由于数据生产是一个有向无环图,数据生产是一个由上游数据逐步经过不同处理、合并等操作逐步产生下游数据的过程,最终被使用的表往往依赖了内部的加工节点被称作上游依赖节点,直接服务于业务的节点被称作叶子节点。成本分摊旨在将上游依赖节点的计算和存储费用分摊至叶子节点,从而将费用归属给各个产品。成本分摊的意义不仅仅在于它可以精确的计算业务的数据消耗,它还能反向的推动数据治理,数据优化,公共逻辑沉淀的进行。
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