数据资产计量：企业面临的挑战与对策

摘要：随着数字经济的快速发展，数据资产在企业中的重要性日益凸显。本文深入探讨了数据资产计量所面临的挑战，包括定义与范围的模糊性、价值评估的复杂性、缺乏统一的计量标准等。同时，详细阐述了应对这些挑战的对策，涵盖明确数据资产的定义与分类、探索多元化的价值评估方法、推动建立统一的计量标准等方面。旨在为企业在数据资产计量方面提供理论指导和实践参考，促进企业更好地管理和利用数据资产，提升企业的竞争力和价值创造能力。

关键词：数据资产计量;企业挑战;竞争力

在如今数字化时代，数据已经成为企业的重要资产。企业通过收集、存储、分析与利用数据，可以获得核心竞争力、提升运营效率、创新运营模式等。但是，数据资产的计量问题一直是企业所面临的重大挑战。因为数据资产拥有独特的性质和特点，如无形性、易复制性、价值不确定性等，使其计量难度比较大。怎样精确计量数据资产的价值，变成企业在数字化时代必须解决的核心问题。

一、数据资产的概念与特征

（一）数据资产的概念

数据资产是指企业拥有或控制的、能够为企业带来经济利益的数据资源。这些数据资源可以是企业内部生成的数据，如销售数据、客户数据、生产数据等；也可以是企业从外部获取的数据，如市场数据、行业数据、竞争对手数据等。数据资产具有价值性、可计量性、可控制性等特征，是企业的重要经济资源。

（二）数据资产的特征

数据资产是一种无形的财产，不像传统的有形资产那般具备实体形态。数据资产的存在形式通常是电子数据，需要通过计算机系统和网络进行存储、传输和解决。数据资产具备易复制性，即可以很容易地被复制与传播。这也使得数据资产的所有权和管控权很难确定，也提高了数据资产的管理难度。数据资产的价值具有不确定性，其价值在于各种因素，如数据的质量、时效性、可用性、应用场景等。不同的数据资产在不同的时间和条件下，其价值可能有很大的差异。数据资产具有较高的风险性，主要体现在数据安全风险和数据隐私风险等多个方面。数据资产一旦遭受泄漏、伪造或丢失，可能会对企业带来很大的经济损失和声誉损失。

二、数据资产计量面临的挑战

（一）定义与范围的模糊性

数据资产的定义并未统一，这就给企业带来了诸多困惑。不一样学者和机构从不同角度考虑，有些注重数据的经济价值可实现性，有些重视数据的战略重要性，造成企业在判断数据是否为资产时欠缺明确的准则。比如，一些企业很有可能认为直接产生经济效益的数据才算是资产，而忽视了这些虽没直接产生收益但是对企业决策具有重要支持作用的数据。这些可变性促使企业在资源配置和管理决策上无法做到准确判断。数据资产的范畴明确也极为复杂。结构化数据相对性容易理解及管理，但半结构化和非结构化数据的价值评估则充满挑战。例如，企业内部的邮件、文档等非结构化数，很有可能蕴含着极为重要的业务信息和顾客反馈，但怎么确定其价值并纳入资产计量范围是个大问题。不同类型的数据资源在价值创造过程的功效和贡献差异巨大。结构化数据可能会在日常经营中发挥稳定的功效，而半结构化和非结构化数据可能会在创新与战略规划层面具有潜在价值。企业需要综合考虑数据的来源、格式、可加工性等因素，来确认哪些数据应视为资产进行计量，这需要花费大量的人力与时间进行分析和挑选。

（二）价值评估的复杂性

价值影响因素诸多，促使数据资产的价值评估成为一项艰巨的任务。数据的质量是主要因素之一，高质量的数据具备精确性、完整性和一致性，可以为企业提供可靠的决策依据，进而提升其价值。但是，如何衡量数据质量并将其转化为价值评估的指标是一个难点。时效性也非常重要，在不断变化的市场环境中，过时了的数据很有可能快速丧失价值。可用性则涉及到数据的可访问性和易用性，若数据无法获得或处理复杂，其价值也会大打折扣。应用领域和市场需求的多样化更是增加了价值评估的复杂性。不同行业、企业乃至不同的业务部门对数据的需求和价值判断都会不一样。比如，在电子商务行业，客户购买行为数据针对数据营销具有极高价值，但传统制造产业中，很有可能并不是这样。欠缺完善的价值评估方法进一步加剧了考验。传统资产评估方法在用于数据资产价值评估时存在较大的局限。成本法仅考虑数据的获取和存储成本，没法反映其隐性的盈利能力。市场法需要活跃的交易市场做参考，但是目前数据资产交易市场尚不成熟。收益法尽管理论上可行，但预测数据资产的未来收益充满不确定性，且应该考虑诸多繁杂要素。企业急需解决摸索出适宜数据资产特点的创新评估方法，以精确考量其价值。

（三）缺乏统一的计量标准

不一样企业的计量方式差异较大，造成数据资产计量结果欠缺对比性。企业很有可能根据自己的业务需求和管理模式选择不同的计量方法与模型，这也使得企业中间无法进行合理的比较与分析。比如，一家企业选用成本法计量数据资产，而另一家企业选用收益法，二者的计量结果可能相差太大。这会严重影响企业自已的管理决策，也会影响行业内的交流合作。在国际上，缺乏统一的计量规范更是给跨国企业带来巨大困难。不一样国家与地区的会计准则和法规差异别，促使海外企业在不同地区的数据资产计量遭遇不同的要求与挑战。这增加了企业的合规成本和管理难度，也影响着投资人对企业价值的准确判断。海外企业必须耗费大量精力来协调不同地区的计量要求，以保证企业财务报表的准确性和对比性。

（四）数据安全与隐私问题

数据安全风险对价值评估的影响不容忽视。一旦数据资产遭受泄漏、伪造或丢失，企业很有可能面临巨大的财产损失和名誉损伤。客户信息泄露可能造成诉讼和赔偿，企业内部重要数据的遗失可能会影响业务运营和决策。因而，企业务必花费大量资源来加强数据安全防范，可是，这种安全防范措施会增加数据资产计量的复杂性。数据隐私泄露一样增强了计量难度系数。伴随着数据隐私保护法律法规的大力加强，企业在对待数据资产的时候需要非常谨慎。在收集、存储、分析与运用数据的过程当中，企业必须保证遵循相关法律法规，维护用户的隐私。这可能还需要企业对数据开展匿名化处理、限制数据的使用范围等，这些举措无疑增加了数据资产计量的难度和成本。与此同时，企业还要考虑到数据隐私保护对数据价值产生的影响。比如，一些数据在通过匿名化处理之后，可能会降低其价值，但为了实现隐私保护的要求，企业不得不采取这些举措。

三、应对数据资产计量挑战的对策

（一）明确数据资产的定义与分类

促进学界和实务界达成共识对于解决数据资产计量难题尤为重要。组织讨论会能够聚集来源于各行各业的专家教授、企业代表以及政府人员，深入探讨数据资产的本质特征、价值来源以及计量难点。在研讨会上，各方可以分享各自的科研成果和社会经验，通过思想的碰撞与交流，逐步完善对数据资产定义的共识。比如，对于数据资产的无形性，讨论如何精确定义其边界和范围；针对数据资产的易复制性，探讨如何确认其使用权和管控权。发布研究报告则可以将这种探讨的成效开展系统整理与总结，为更大范围的群体提供参照。研究报告可以详细分析不同领域的数据资产特点，明确提出具有针对性的定义和归类建议，协助企业更好地了解和识别自已的数据资产。创建数据资产分类标准有利于企业完成精细化管理和计量。企业在创建分类标准时，不仅要考虑比较常见的客户数据、销售数据、生产数据和市场数据等类型等几种外，还能够结合自己的核心工作流程进行细分。比如，针对科技企业而言，可以将产品研发数据独立归类，因为这些数据针对企业创新能力和竞争力尤为重要。针对金融企业，能将风险评估数据作为一个重要的分类，因为他直接关系企业的风险管理和决策。不同类型的数据资产在价值创造过程中的作用和贡献不一样，企业也可以根据分类标准制定合理的管理策略和计量方法。对于客户数据，可以重点关注其对于市场开拓跟客户满意度提升的价值，通过对比客户行为数据和反馈信息，评估其隐性的商业价值。对于生产数据，可关注其对于生产效率和质量控制的贡献，通过调整生产流程和控制成本来体现其价值。

（二）探索多元化的价值评估方法

综合运用多种评估方法能提高数据资产价值鉴定的准确性和可靠性。成本法可用作评估企业获得和存储数据资产所花费的成本，包含数据采集费用、存储设备费用、数据处理费用等。但是，成本法往往不能彻底体现数据资产的具体价值，由于数据资产的价值更多的取决于其将来的盈利能力。市场法能通过参照相近数据资产的交易价格来评估其价值，但实际应用中将面临数据资产交易市场不活跃、交易案例难以找到等诸多问题。收益法也可以根据数据资产预期所产生的未来收益来评估其价值，这就需要对数据资产的使用场景和市场前景开展准确预测。实物期权法可以考虑数据资产的不确定性和灵活性价值，比如企业也可以根据市场形势选择不同的数据实施策略，这种灵活性可以视为一种期权价值。企业在选择评估方法时，应充分考虑数据资产的特点和评估目的，融合多种方式进行综合评估。比如，针对具有明确市场应用前景和稳定收益预期的数据资产，可以采取收益法为主导，融合成本法进行辅助评估；对于处于前沿领域、行业前景不确定性的数据资产，可以选择实物期权法，与此同时参照相近数据资产的市场价格作出调整。引进大数据分析与人工智能应用为数据资产价值评估带来了全新的方式。大数据剖析能够处理大量的数据，从中发现隐性的价值模式和趋势。根据对很多数据的深入挖掘和剖析，企业能够了解不同数据资产之间的关联关系，以及这些对企业业务的影响程度。比如，根据分析客户数据与销售数据的相关性，不难发现用户购买行为的规律，进而为大数据营销提供参考，提高数据资产的价值。人工智能应用能够实现自动化的数据解决与分析，提升价值评估的效率和精确性。比如，利用机器学习算法可以对数据资产进行分类和预测，为价值评估给予更科学的依据。与此同时，人工智能应用还可以模拟不同的市场情境与数据应用策略，协助企业评估数据资产的潜在价值与风险。

（三）推动建立统一的计量标准

制订国内数据资产计量准则是规范企业数据资产计量行为的重要途径。政府部门和相关部门在制订准则时，可以参考国内外的成功经验，如国际会计准则理事会（IASB）和美国财务会计准则委员会（FASB）等机构在无形资产计量方面的研究成果。与此同时，要结合我国的具体情况，综合考虑我国企业的数据资产特点和市场环境。准则应明确数据资产的计量方法与模型，包含数据资产的确认条件、计量属性的选择、价值变动的处理等层面。比如，能够要求在哪种前提下能将数据资产确定为资产，以及采用何种计量属性（如历史成本、公允价值等）进行计量。准则还可以提供具体的计量示例和操作指南，协助企业更好地了解与应用计量标准。

（四）加强数据安全与隐私保护

建立和完善的数据安全管理体系是保证数据资产安全的基础。企业应使用多种技术手段，如加密技术、访问控制技术、备份恢复技术等，保证数据资产的安全性、完整性和易用性。加密技术能够对数据进行加密解决，避免数据在传输和存储的时候被盗取或伪造。访问控制技可以限制对数据资产的访问权限，只有通过授权的技术人员才可以浏览特定数据。备份恢复技术还可以在数据受到破坏或丢失时，立即修复数据，保障业务的持续性。除此之外，企业还应当不断完善的数据安全管理制度，确立数据安全责任，加强员工的数据安全教育培训，提高员工的数据安全防范意识。与此同时，企业应当建立严格的数据隐私保护制度，标准数据的收集、使用及披露行为。比如，在收集用户数据时，应明确告知用户数据的用处和范围，并获得用户的同意；使用客户数据时，必须严格按照合同约定的用途去使用，不得随意扩大适用范围；应采取相应的安全防范措施，避免数据泄漏。企业还应当强化和监管部门的交流和协作，及时掌握和遵循最新数据隐私保护法规，保证企业的数据处理行为合法合规。

四、结论

数据资产计量是企业在数字经济时代所面临的重大挑战。尽管现在企业在数据资产计量层面还存在很多问题和困难，但随着技术的不断发展和理论的日益完善，这种问题和困难将会逐步得到解决。企业应从容应对数据资产计量的考验，明确数据资产的定义与分类，探索多元化的价值评估方法，推动建立统一的计量标准，加强数据安全与隐私保护，提升数据资产的管理水平和价值创造能力。唯有如此，企业才可以在数字经济时代中站稳脚跟，实现高质量发展。

参考文献：

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