数据资产价值与数据产品定价新思考.pdf
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1、数据资产价值与数据产品定价新思考贵州省数据流通交易服务中心公众号:数字化转型工作室公众号:数字化转型工作室1数据资产价值与数据产品定价新思考目录前言前言数据资产分类新解数据资产分类新解数据资产化进行时数据资产化进行时 不同价值实现路径与估值方法对接不同价值实现路径与估值方法对接通用型数据“势能模型”通用型数据“势能模型”多因子修正成本模型多因子修正成本模型 实务难点探讨之一:实务难点探讨之一:数据资产的开发价值与成本核算数据资产的开发价值与成本核算 实务难点探讨之二实务难点探讨之二:标准化和定制化数据产品定价策略异同标准化和定制化数据产品定价策略异同多因子修正成本模型举例分析多因子修正成本模型
2、举例分析 以数据资产以数据资产A产品为例产品为例数据资产化进阶:实现数据资产价值数据资产化进阶:实现数据资产价值 拓展替代估值思路拓展替代估值思路结束语结束语参考文献参考文献联系人联系人235711131419202122公众号:数字化转型工作室公众号:数字化转型工作室2数据资产价值与数据产品定价新思考在现今快速发展的数字经济新时代,中国作为数据生产大国已明确表明数据在我国社会经济发展中的重要战略意义。中国信息通信研究院政策与经济研究所在2021年发布的数据价值化与数据要素市场发展报告中提出“数据价值化”的概念,即“以数据资源化为起点,经历数据资产化、数据资本化阶段,实现数据价值化的经济过程”
3、。2021年12月,国务院办公厅印发要素市场化配置综合改革试点总体方案,其中进一步提出建立健全数据流通交易规则,探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式;在保护个人隐私和确保数据安全的前提下,分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用;规范培育数据交易市场主体,发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系,稳妥探索开展数据资产化服务。然而,现阶段缺乏明确交易规则和定价标准,数据交易双方承担了较高的交易成本,制约了数据资产的流动。如何破解数据资产价值之谜,如何建立健全数据资产定价机制已成为促活数据要素流通的关键因素。继2021年7月开放数据资产估值白皮书和2021年11月
4、数据资产化前瞻性研究白皮书发布以来,普华永道在数据资产估值方面的研究之路仍在继续。在本白皮中,我们探索数据资产在不同开发及交易阶段与数据资产估值方法的对接,剖析现阶段交易范式下最适合推广的数据资产价值量化模型,从而进一步面对当前数据资产估值与定价的两大难点,提出初步解决思路 如在数据资源到数据产品资产化过程各个阶段共摊成本的分摊机制、标准化数据产品和定制化数据产品定价和价值分析的异同,以及不同阶段下数据资产价值的相互对照与验证。与此同时,我们还逐步探索和推进特定领域或具体案例中数据资产的价值分析途径与方法,以期在未来一段时间内深化相关研究,为进一步完善数据资产估值体系及数据产品定价实践提供新的
5、思路。前言公众号:数字化转型工作室公众号:数字化转型工作室3在普华永道数据资产前瞻性研究白皮书中,我们主要围绕数据资产加工开发阶段探讨数据资产的分类与估值方法。随着多样化数据资产的交易流通,我们发现估值和定价已离不开数据资产的功能与场景(应用行业/领域)以及交易阶段。因此,本白皮书结合数据资产的商业应用和开发形式,对数据资产类别划分进行了一定调整,更便于在估值实践过程中进行数据资产价值分析,并进一步从商业化角度探索数据产品的定价问题。1.按功能应用划分:依照功能应用,数据资产可分为实时交换数据、离线数据包、模型、算法和算力等。实务上,实时交换数据和离线数据包等数据产品的交付多见为标准化数据产品
6、,而模型、算法则更多为定制化数据产品。2.按数据应用的行业划分:数据资产可分为金融行业数据资产、电信行业数据资产、政府数据资产等,不同行业的数据资产具有不同的特征,如金融行业数据资产具备高效性、风险性和公益性等特点。各行业数据资产的鲜明特点由其行业发展的要求和需求产生,这些特征可能对数据资产的价值产生较大的影响。数据资产分类新解3数据资产价值与数据产品定价新思考公众号:数字化转型工作室公众号:数字化转型工作室4按数据应用的行业划分按数据应用的行业划分鉴于如上特性,相同的数据资产在其实现价值的过程中数据资产在其实现价值的过程中,也会因应用领域、使用方法和获利方式的不同而价值不同。金融行业数据资产
7、金融行业数据资产 电信行业数据资产电信行业数据资产政府数据资产政府数据资产交通行业数据资产交通行业数据资产按功能应用划分按功能应用划分离线数据包离线数据包实时交换数据实时交换数据模型模型算法算法算力算力通过数据中台提供数据接口服务或以数据包形式提供数据,通过数据治理保障数据质量,满足实时与分析型业务场景的需要。将算法嵌入业务流程,替代人工排班等复杂操作,嵌入管理人员的决策过程,提高决策效率。通过沙箱或报表工具等自主分析环境,结合行业及业务的底层数据分析模板,提升数据探索的灵活性。4数据资产数据资产数据资产价值与数据产品定价新思考公众号:数字化转型工作室公众号:数字化转型工作室5在探讨估值框架时
8、,本白皮书从数据资产本身的价值实现路径进一步对接至其交易生态,从资源化、资产化及资本化三大阶段剖析数据资产的估值方法及价值驱动因素。数据资产化进行时 不同价值实现路径与估值方法对接数据资产价值与数据产品定价新思考可参考其他资产证券化,考虑采用底层资产的绝对估值或相对估值方法数据资本化(数据资产货币化、证券化)数据资本化(数据资产货币化、证券化)数据信贷融资与数据证券化两种资本化方法,即赋予数据资产以金融属性。数数据据资资产产交交易易多因子修正成本模型多因子修正成本模型增量效益折现模型非核心资产/因素剥离折现模型实物期权定价模型市场法(有限使用)数据资产化数据资产化以数据资源为起点,为既定应用场
9、景及商业目的进行加工、开发,形成可供企业业务部门应用或交易的数据产品。当数据通过交换传递价值后,即实现了数据价值的过程。数数据据资资产产化化多因子修正成本模型多因子修正成本模型(即势能模型)(即势能模型)数据资源化数据资源化使无序、混乱的原始数据成为有序、有使用价值的数据资源的过程。030201安全性唯一性可访问性时效性完整性准确性稀缺性场景经济性场景多样性底层资产价值市场活跃度资本化资本化资产化资产化资源化资源化公众号:数字化转型工作室公众号:数字化转型工作室6价值实现价值实现路径路径与传统估值与传统估值方法对接方法对接方法适用性探讨方法适用性探讨价值影响因素价值影响因素数据资源化成本法 多
10、因子修正成本模型该阶段指将无序、混乱的原始数据开发为有序、有使用价值的数据资源的过程。该阶段中的数据资产尚未体现出完整的场景应用价值,因此对该阶段的数据资产进行估值时主要依赖成本法,即从数据开发、加工及维护过程中所耗费的必要劳动时间及所花费的其他软、硬件设施的成本为计量基础。尽管数据资产的成本和价值先天具有弱对应性且其成本具有不完整性,但尚未形成完整场景价值下的数据资产时,成本法具有其一定的合理性。如前述,该阶段的数据资产尚未体现出完整的场景应用价值,因此影响数据资产价值的除成本外,主要为数据资产的质量因素,包括准确性、完整性、时效性、唯一性、可访问性和安全性。对于多因子修正成本模型,价值贡献
11、因子较低,而多场景增速因子默认为1。关于价值贡献因子与多场景增速因子的详细描述,请参考本白皮书“通用型数据势能模型 多因子修正成本模型”章节数据资产化成本法 多因子修正成本模型收益法 增量效益现模型 非核心资产/因素剥离折现模型 实物期权定价模型市场法(有限使用)该阶段下,以既定的应用场景及商业目的,将数据资源进行一系列加工,形成可供企业部门应用或交易的数据产品。数据资产在该阶段拥有了场景赋能,预期可产生经济利益。从场景价值角度场景价值角度,成本法下需在成本上考虑额外价值修正因素(包括价值贡献和多场景效应);从预期产生经济利益角度预期产生经济利益角度,收益法下的模型亦有了适用可能,其中增量效益
12、折现模型是通过比较该项数据资产使用与否所产生现金流差额的一种估值方法;非核心资产/因素剥离折现模型类似于无形资产估值中的多期超额收益法,是通过计算该项数据资产所贡献的净现金流或超额收益的现值的一种估值方法;实物期权法则是应用于数据资产在企业的使用场景尚存在一定不确定的情况下,通过期权定价模型对数据资产价值进行估计的一种估值方法。收益法的使用前提是对未来预期的经济收益进行可靠计量,在现阶段数据资产更多地处于卖方开发阶段(即相对缺少买方使用效益评价结果)的情形下,且数据资产在不同场景下可以贡献的超额收益(或增量收益)尚无法全面地或合理地进行衡量,因此收益法在现阶段尚受到一定的限制。对于市场法市场法
13、的运用,受限于交易的活跃程度,我们认为在数据资产化阶段初期,其运用将受到较大限制。该阶段的数据资产为既定应用场景和商业目的进行开发,预计为企业带来额外的经济利益,因此需考虑数据产品开发商要求的必要回报,现阶段该回报虽为卖方视角,但仍应基于市场对数据资产的稀缺/垄断程度、标的数据资产开发创意等进行判断。此外,由于数据资产有了进一步进行多场景开发的可能,多场景增速因子在数据资产化阶段可能大于1。关于价值贡献因子与多场景增速因子的详细描述,请参考本白皮书“通用型数据势能模型 多因子修正成本模型”章节数据资本化收益法、市场法(绝对估值/相对估值)到数据资产化阶段发展后期,数据资产进一步赋予金融属性后,
14、则有了数据资本化阶段。由于目前数据资产所处阶段尚早,探索数据资本化阶段的不确定性仍较大,本白皮书暂不做进一步分析。底层资产价值及活跃程度、金融产品性质与结构安排。现阶段数据资产交易仍欠活跃,尚未经买方场景验证,因而本白皮书旨在从卖方视角探索数据资产的开发价值及预期的场景价值(即数据资产在资产化阶段的内在价值),并提出现阶段数据资产估值和定价通用模型及实践方案,为当前急需解决的数据资产交易定价问题提供一定的参考与借鉴。随着数据资产管理的完善,数据资产交易市场的逐步活跃,必然能促进数据资产交易生态平衡,届时可通过数据资产交易买方(通常为数据资产的使用方)的场景应用反馈,采用不同估值方法以验证交易价
15、格的合理性,并促进数据资产“市场价值”概念的形成。数据资产价值与数据产品定价新思考公众号:数字化转型工作室公众号:数字化转型工作室7数据资产价值与数据产品定价新思考2021年7月,普华永道从省级政府公共数据开放平台提供的公共开放数据作为切入点,借用物理学中的“重力势能”概念,首次提出创新的“数据势能”概念并进行实证探究。根据公共开放数据资产的特点,以数据开发成本(m)为基础,考虑公共开放数据带来的巨大的社会价值(h)及可能适用多场景开发而形成的潜在经济价值(g),通过“势能模型”发掘其特有的价值驱动因素及其魅力所在。然而,在后续研究其他数据资产中我们发现,适用于公共开放数据的模型和参数无法直接
16、推广至其他数据资产,因此结合不同类型数据资产的特征和价值驱动因素,普华永道进一步修正“数据势能模型”,依然以数据开发成本为基础,引入多重价值修正因子,不同的因子可根据适用情形进行启动或关闭,使得模型可以广泛运用于不同类型、不同阶段的数据资产。当数据资产尚未形成完整场景价值时,数据资产价值近似于产品开发价值(即数据资产的开发成本);但当数据资产在商业应用中凸显其价值,并给企业带来经济利益时,则可以反映出其潜在价值。公式:数据资产价值公式:数据资产价值=数据资产开发价值数据资产开发价值*价值贡献因子价值贡献因子*多多场景增速因子场景增速因子通用型数据“势能模型”多因子修正成本模型Vd=C*f1*f
17、2数据资产开发价值数据资产开发价值,等于数据的获取成本(C0)*质量系数(q1qn)+加工成本(C1)+储存成本(C2)+安全成本(C3)+维护/更新成本(C4)*安全系数(s)*C=C0i=1 nqii=1 4+Ci*S公众号:数字化转型工作室公众号:数字化转型工作室8 采购价格及税费采购价格及税费 采集人员成本采集人员成本 采购人员成本采购人员成本 采购终端设备成本采购终端设备成本 采购系统成本采购系统成本 劣质数据淘汰成本劣质数据淘汰成本 其他获取成本其他获取成本数据开发成本具体组成数据开发成本具体组成外外部部获获取取原原始始类类数数据据资资产产内内部部采采集集获取成本获取成本C0存储成
18、本存储成本C2 存储设备成本存储设备成本 其他存储成本其他存储成本 加工人员成本加工人员成本 加工系统成本加工系统成本 其他加工成本其他加工成本经经加加工工后后的的数数据据资资产产 数据维护人员成本数据维护人员成本 数据维护系统成本数据维护系统成本 更新升级人员成本更新升级人员成本 更新升级系统成本更新升级系统成本 安全维护成本安全维护成本 数据管理成本数据管理成本加工成本加工成本C1安全安全C3、维护、维护/更新成本更新成本C4质量系数调整质量系数调整如果企业从外部购买的数据如果企业从外部购买的数据,尚未经过清洗尚未经过清洗、校验等流程校验等流程,则需要在计算数据获取成本则需要在计算数据获取
19、成本(C0)时时考虑质量系数考虑质量系数(q1 qn),具体如图示:具体如图示:准确性准确性100%唯一性唯一性时效性时效性可访问性可访问性完整性完整性50%20%10%30%60%70%80%90%40%数据资产质量数据资产质量综合评分综合评分86分分数据内容对数据所指对象的描述、展现是否准确及其准确程度,以及数据形式对数据内容的表述、表达是否准确及其确切程度准确性准确性数据产品在约定时间长度内的可获取性,如对于数据库或某些检索类产品而言可访问性可访问性衡量所必须的数据的完整程度,如不能缺失的空值检查,以及不为空字段的占比完整性完整性数据及数据的全部副本服从某种规则的约束,并对同一数据在同一
20、时刻保持唯一值。即是否存在重复数,若数据重复性较高,会导致后续分析结果失真唯一性唯一性其中,C0为数据的获取成本,qi为质量系数,C1C4为数据资产加工、储存、安全、维护/更新等各个环节发生的成本,s为安全系数,为是否考虑数据质量的取值系数,当需要考虑质量系数时,=1,数据质量,即在指定条件下使用时,数据的特性满足要求的程度;在某些情形下,如企业从外部购买已经整理分析后的数据时,交易价格中已经考虑了上述质量因素,则无须在计算中额外考虑质量系数(q1qn)调整,此时=0,即C=i=1 4+Ci*SC0数据资产价值与数据产品定价新思考数据的最新更新时间或有效期(也包括实际信息发生变化后,间隔多久可
21、正确同步至数据表)时效性时效性公众号:数字化转型工作室公众号:数字化转型工作室9按照数据资产的不同应用分类,我们就数据资产的质量系数量化分析方法及其与开发价值的相关程度进行了初步探索,具体如下图所示:数据资产价值与数据产品定价新思考9实时交换数据实时交换数据离线数据包离线数据包算法算法模型模型算力算力12345准确性准确性完整性完整性时效性时效性唯一性唯一性可访问性可访问性定期进行抽样测试与供应商提供的数据清单做比对最近一次更新时点所在的年份/日期定期进行抽样测试约定时间长度内通过数据接口对目标数据表发起访问请求且成功获取数据的次数占比强弱相关程度相关程度公众号:数字化转型工作室公众号:数字化
22、转型工作室10价值贡献因子价值贡献因子,通过采用对数据资产成本投入要求的投资回报率来量化这一因子。具体公式为:其中,r是数据资产的价值贡献所要求的必要投资回报(率),该因素主要受到数据资产的稀缺/垄断程度、标的数据资产开发创意等影响,在数据资产相关行业应用场景中,通过采用对上述因素的打分评级得到调整系数(),相应对行业平均投资回报率(r0)进行调整。多场景增速因子多场景增速因子,定义为目标数据资产在潜在应用场景下对未来业务的经济价值的增速。根据现阶段的观察研究,通常多维应用场景数量与数据资产的经济价值呈非线性增长,因而可以考虑结合采用幂函数或对数函数进行估计。f2:多场景增速因子多场景增速因子
23、目标数据资产在潜在应用场景下对未来业务的经济价值的增速以单一场景为主,逐步开发新场景,但业务场景渗透率较低,新增场景逐渐凸显成效(产生新增收益),并有待开发更多潜在应用场景。数据已广泛应用于多个应用场景,且渗透率非常高,但与此同时,高渗透率带来数据资产稀缺性下降,因此多场景增速因子逐渐趋缓多维应用场景数量数据资产的经济价值f211f1=(1+r)r=r0*数据资产价值与数据产品定价新思考公众号:数字化转型工作室公众号:数字化转型工作室11多因子修正模型在实务运用中,首先需要解决的难点为数据开发价值,而这其中涉及数据资产开发过程中各项成本的核算和归集。从数据资产的形成来看,包括直接外购和内部开发
24、,直接成本主要包括数据获取阶段的原始购买价款、数据采集相关的人工工资、数据采集相关的系统(软件)成本以及数据加工阶段的人工成本等;无法直接计量的间接成本主要为数据所附着业务的研发成本、安全支出等,如公司层面投入的安全方面公共支出(软硬件投入等)、维护/更新相关的公共管理系统成本等。实务难点探讨之一:数据资产的开发价值与成本核算实务难点探讨之一:数据资产的开发价值与成本核算关于数据资产的成本核算,能确定由某一成本核算对象负担的,应当按照所对应产品具体的成本项目类别,直接归集计入成本核算对象的相关成本核算项目;若由几个成本核算对象共同负担的(即主要为间接成本,无法直接对应单一成本对象),应当选择合
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