随着越来越多的公司转向数据货币化，跟踪数据资产、管理数据资产并确定哪些数据资产真正有价值至关重要。数据估值的主要目标是通过将数据视为资产来增加组织的总体价值，从而使企业受益。此外，数据估值会使企业正确的组织数据，因为必须组织数据才能确定正确评估数据所需的不同指标。
本指南探讨了数据估值在处理业务资产方面的重要性和关键功能。它还讨论了如何构建高效、全面的数据估值框架以获得更好的收入和盈利能力。
一什么是数据估值
数据估值包括确定公司存储、收集、分析和交换的数据的价值。确定数据价值的很大一部分涉及正确组织数据。这可以帮助确定数据集提供的价值，并且更容易将数据转化为业务。
数据应以最佳方式进行管理，因为它可以帮助企业建立流程并做出明智的决策。良好、可管理的数据必须能够：
通过数据估值，企业可以量化数据资产的价值和成本。同时，估值让您了解正确的数据管理并寻求改进方法。它还可以帮助寻找创新机会，以促进企业中更好的数据导向文化。
理解数据估值意味着掌握了定义数据资产的正确方法。这些应该是：
数据估值可帮助您的企业了解可以将有限的资源集中到何处。这将确保公司从数据资产中获得最佳投资回报。还必须了解，数据估值不仅仅是了解数据资产价值的复杂数字。它涉及理解和更深入的理解，以便为业务带来优势。
二数据估值为何如此重要
企业都认同数据在行业中的重要性。事实上，超过80%的企业在开展监控和重视实时数据后，其总收入有所增加。
确定高价值数据资产可以让您在使用可用资源时有更多选择。永远记住，拥有选择是一种很好的业务和数据策略。
当你知道如何为数据增加价值时，你就能改善公司的整体数据文化。你不必强迫人们相信你的数据有价值，只需向他们展示所获得的货币价值即可。
当您的数据具有既定的货币价值时，它也可以提高公司数据团队的士气。
三数据估值的方法
数据资产是企业成长和增值的引擎，也是任何组织内数据科学的基础。这也是数据估值应有一个全面框架以最大限度地发挥数据潜力的原因。
当适当的数据评估方法融入到商业模式中时，可以增加为股东提供的价值，从而可以优化组织的未来成功。
1.市场法
计算可能很容易，尤其是对于大数据比例。通过市场法，您可以清楚地了解公司如何响应您的数据、他们为此支付了多少费用以及数据如何交换。这为您提供了有关您的数据提供多少竞争优势的线索，从而帮助您确定它为您的客户带来了多少价值。
2.多期超额收益法(MPEEM)
任何无形资产的公允价值是指税后现金流的当前价值。您可以将这些无形资产与另一组无形和有形资产相结合。这样做有助于增加公司的收入。
MPEEM创建了两个主要关键假设：
资产使用寿命的预计现金流量
考虑CAC或缴费资产费用、税收摊销收益和折现率
3.特许权使用费减免法
这种方法涉及衡量这些资产的公允价值，以便公司能够从第三方提供商处获得许可，例如通过数据交换平台。此外，数据资产的公允价值代表了避免的许可费，例如特许权使用费节省。
4.使用和不使用方法
有无方法涉及对数据资产的价值进行粗略估计。公司通过确定特定现金流的影响并对其进行量化来评估这些数据是否必要或是否可以删除或替换来实现这一点。
该方法涉及的资产和实体包括营业费用、现金流和预计收入。它们在“有”和“无”数据的情况下进行计算，使公司能够看到两种情况下现金流演变的差异。
5.成本法
通俗地说，成本法涉及衡量以下实体：
7.收益法
经济方法包括两种基本方法：效用或收入评估和用例评估。下面简要介绍一下这两种方法。
(1)效用估值
这种方法可以追踪特定数据对企业总体目标和目的的影响。它允许数据确定增加了多少价值以及如何促进某些用例或业务功能。
效用评估的一个缺点是难以衡量。它得出的衡量标准往往过于宽泛，甚至无法区分数据所增加的价值量。
(2)用例评估
用例评估涉及两个技术，第一个是商业模式成熟度指数，通过业务用例计算数据价值，估算出每一个用例的价值。
另一种技术是基于决策的估值，其工作原理类似，但功能更多。该方法还模拟数据收集的准确性和频率，以确定某些数据资产的用途。
四如何构建全面的数据评估框架
此外，数据评估框架回答了两个主要问题：
以下是您可以添加到当前数据评估策略中的最有效和最有效率的框架。
1.识别/盘点当前数据资产
数据估值的第一步是确定你的起点。它应该包括确定你当前的数据资产，并为其提供属性以便更好地识别。此外，盘点现有的数据资产可以让你更容易地知道如何在业务中利用它们。
2.识别数据属性
以下是可以用来描述当前数据资产状态的属性：
识别属性并将其分配给数据资产可以最大限度地发挥数据对公司的风险、增长和盈利能力的影响。
3.确定当前数据用例
识别当前数据资产并分配属性后，下一步是发现用例。这些用例范围广泛，从数据的防御性和替代用途到新的商业应用。
您可以使用四种用例来隔离您的数据资产。
用例1：内部
内部数据用例涉及使用数据让公司从竞争对手中脱颖而出。这使企业能够获得先发优势，成为整个商业生态系统的颠覆者和领导者。
以人寿保险公司为例。当该公司每周对死亡索赔数据进行分析时，它可以整理获得的信息供其姊妹公司内部使用。该公司可以聘请财富经理，从而实现更好的定价和销售主导的算法盈利能力。
在这个内部用例中，有效的估值方法是有无方法。这使企业能够更好地了解数据如何影响内部用例以提高企业的价值。此外，尽管需要很大的判断力，但有无方法可以帮助确定数据资产的可能价值范围。
用例2：现有数据的商业用途
现有数据的商业用途使公司能够从收集的数据中看到各种B2B交易的价值。例如，零售公司可以分析和打包其专有客户购买的数据。这样做可以让您的企业获得所需的信息并将其提供给第三方提供商。
用例3：外部或替代
当组织发现其数据可用于多种用途时，最好使用外部用例。这使他们能够建立一个并行业务模型，其中数据集可以对外销售。
此用例的最佳应用是农业产量。农民意识到他们的农用设备制造商对他们个人使用和不同地区的价值。这使得贷款人对从农民那里获取作物数据感兴趣。
用例4：防御性用例
防御性用例涉及公司利用大量数据快速进入同一行业的更多市场。这使他们比竞争对手更具优势。防御性用例还意味着为目标人物提供更好的服务和产品，以快速扩展并超越竞争对手。
防御性用例的最佳估值方法是成本法。这是公司正确使用内部数据来提高整体数据资产价值的最佳方法。
4.探索替代/未来数据用例
以下分阶段的方法可以帮助您完成更有效的数据评估过程：
五理解数据资产估值的关键点
要了解数据资产估值的含义，您必须研究三个主要关键点。这些方面对于确保您的数据资产有效地用于您的业务至关重要。三个最重要的关键点包括增长、回报和风险。
1.增长
您的数据是否被用来创造收入
您的数据资产有哪些潜在的替代用例
您能找到与组织内其他数据资产的相似之处吗
2.回报
数据资产的回报是衡量组织从数据库存中获取利润的效率的重要指标。可视化数据表示对于公司开发新兴技术以帮助他们理解大量原始数据至关重要。
当数据有适当的表现形式时，就可以做出更好的业务决策，包括以下内容：
3.风险
最后一个关键点是估值风险，这种风险可能会损害或对您的数据资产产生负面影响。估值风险是由于产品或服务的实际价格与公司资产负债表上记录的价格之间存在巨大差异而导致的损失的担忧。
一些因素会导致估值风险增加，其中包括：
在处理数据估值风险时，必须考虑以下问题。回答这些问题可以让您更好地了解数据资产，降低可能影响收入和盈利能力的风险：
六结论
数据估值不仅仅是提高数据的价值。虽然这是每家公司都渴望实现的结果，但数据资产的估值还有很多其他方面。
数据估值可让您更好地了解公司的数据，从而以最佳方式使用它们。同时，它有助于确保准确规划和预测未来和替代用例。
随着企业越来越依赖数据驱动战略，对适当的数据管理、货币化和估值的需求也随之增加。所有这些方面对于业务结构重塑都很重要，以促进更具盈利能力的模式。