近日，湖北源之信资产评估有限公司总经理罗立华在《中国会计报》刊登署名文章《企业数据资产评估与价值实现路径解析》。

湖北省资产评估协会

2024年6月11日

以下为原文内容：

企业数据资产评估与价值实现路径解析

数字化时代，数据已经成为企业的核心战略资源。它的重要性甚至被比作“新时代的石油”。

企业在日常运营中产生的海量数据藏有潜在的巨大价值。这些数据资产如果得到妥善评估和有效利用，能极大提升企业的决策质量、优化业务流程、增强客户体验，并在激烈的市场竞争中占据有利地位。尽管数据资产的重要性日益凸显，许多企业在如何评估数据资产价值及如何将这一价值转化为实际竞争力方面仍面临诸多挑战。

利用新型评估方法界入数据资产

数据资产正成为企业核心竞争力的关键部分。其价值评估和实现路径研究显得尤为重要。

传统的数据评估方法往往侧重于数据量的统计和基本的数据分析，难以全面反映数据资产的真实价值。探索新型评估方法，能更准确地界定数据资产的价值，为企业带来更高的经济效益。新型评估方法应该从数据的质量、独特性、时效性及其在未来业务中的潜在价值四个维度进行考量。

质量优良的数据能够减少业务运行中的错误和决策失误。独特性强的数据可以提供竞争优势。时效性高的数据能够帮企业抓住市场先机。潜在价值则关注数据将来能够持续创造价值的能力。

随着技术的进步，数据的收集和处理变得更加高效，企业需要建立一套完善的数据管理和评估体系来应对这一变化。构建这一体系的首要任务是确立数据资产的界定标准和分类体系。这一过程涉及数据的来源、类型、存储方式及使用频率等多个方面的详细记录和分析。凭借精确的数据分类，企业可以更好地管理其数据资产，确保数据的安全和合规性，同时，提高数据使用效率。

评估完成后，企业需要探索数据资产的价值实现路径。这一路径不仅是将数据转化为直接的经济收益，更包括通过数据分析提高业务决策的质量，优化业务流程，以及通过数据驱动的创新开辟新的业务领域或市场。例如，通过对客户数据的深入分析，企业可以更精准地定位市场需求，制定更有效的市场策略。数据还可以通过增强客户服务体验来提升品牌忠诚度和客户满意度，间接增加企业的市场份额和收入。

数据资产的价值实现

一是增强决策支持。

数据资产对企业决策支持系统的贡献体现在能力提升和效率优化两个方面。数据驱动的决策模式依赖于高质量的数据收集、分析和应用过程。这一模式能够为决策者提供实时且精确的业务洞察，帮助企业在变化莫测的市场环境中快速作出反应。例如，通过分析消费者行为数据，企业可以精确地识别市场趋势和客户需求，制定更有针对性的营销策略和产品开发计划。数据分析的深度和广度也为企业管理层揭示了以往难以觉察的模式和关联性。这种洞察力使决策过程更加科学而非依赖直觉。

随着机器学习和人工智能技术的应用，预测分析已成为企业决策支持的重要工具。凭借建立预测模型，企业能预见未来趋势，还能在问题发生前采取预防措施，最大限度地减少风险和损失。数据资产的实时分析能力使得企业能够对突发事件做出快速响应，保持企业操作的灵活性和适应性。

二是优化资源配置。

数据资产在优化企业资源配置中起到了核心作用。这表现在对资源利用的最大化和成本效率的提高上。凭借对内部运营数据的深入分析，企业能够识别出成本过高或资源利用低效的环节，进而进行流程再设计或资源再分配，以提升整体的操作效率、降低成本。数据资产在多方面特别是在供应链管理中展示了其价值。准确的数据分析可以帮助企业优化库存水平，预测供需变化，减少库存积压，提升客户满意度。

在人力资源管理方面，数据资产也发挥着重要作用。通过对员工表现数据的分析，企业可以更好地进行人力资源规划，实现人才的优化配置和激励机制的科学制定。

数据资产对于资本配置也具有指导意义。企业可以基于数据分析结果进行投资决策，选择最有潜力的投资方向或项目，提高资本的使用效率和投资回报率。

实现数据资产评估和价值路径

在当今数据驱动的商业环境中，正确评估数据资产的价值并找到其实现路径，是企业不可或缺的能力。

此过程涉及从理论到实践的多个方面。每一个步骤都需精心设计以确保数据的潜在价值能被完全挖掘并有效利用。

首先，数据资产的评估需要一套综合性的方法论，包括数据的量化分析与性质分析相结合，重点评估数据的质量、完整性、准确性及其与当前业务策略的相关性。这种评估不仅依靠传统的数据处理技术，更应融合最新的机器学习技术来挖掘数据的深层价值。例如，使用算法模型预测数据在未来业务中的表现和影响。

其次，企业需构建一套高效的数据管理系统。此系统不仅要保证数据的安全性和合规性，还应支持动态的数据更新和快速的数据检索，以适应快速变化的市场需求。

数据管理系统的高效运作是实现数据价值的关键一环。只有当数据可以被准确且迅速地访问和分析时，它们的真正价值才能被发掘。数据的存储和处理过程也需要优化，确保数据质量不因处理过程中的技术问题而降低。

企业要探索数据资产的具体应用场景。这涉及如何将数据资产转化为实际的经济效益。有效的策略包括但不限于开发基于数据的新产品或服务，优化现有的运营流程，以及通过数据分析提高决策质量。

例如，通过分析消费者行为数据，企业可以优化其市场营销策略，更准确地定位目标消费群体，提高广告投放的回报率。凭借这些具体应用，数据资产不仅促进了企业的业务创新，也为企业带来了可观的经济收益。凭借上述步骤，企业不仅能够评估数据资产的价值，还能找到实现这些价值的有效路径。这一过程要求企业在技术、管理和战略层面上进行全面的规划和执行，确保数据资产能在促进业务发展方面最大化地实现其价值。

对企业而言，如何准确评估数据资产的价值是一个复杂的问题。传统的资产评估方法往往不适用于数据资产，因为数据的价值与其如何被使用密切相关。而这种使用方式又随技术的发展和市场需求的变化而不断演化。

数据的价值也与数据的质量、独特性、及时性和相关性密切相关。企业需要发展出更为精细和动态的评估模型，来衡量数据资产的潜在价值及其对企业战略目标的贡献。

随着全球数据治理规范性的加强，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）等出台，企业在全球范围内利用数据资产还必须遵守严格的法律法规。这些规定影响数据的收集和使用，也对企业的数据战略和运营模式产生深远影响。