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数据资产估值(Data Asset Valuation)是一个理解和计算数据对组织的经济价值的过程。因为数据、信息甚至商务智能都是抽象概念,人们很难将它们与经济影响联系起来。理解不可替换项(如数据)价值的关键是理解如何使用它以及它的使用带来的价值与诸多其他资产(如货币、物理设备)不同,数据具有不可互换性(替换性)。某组织客户数据的重要性不同于另一个组织的客户数据;不仅是客户本身,而且包括与之相关的数据(如采购历史、首选项等)。 一个组织如何从客户数据中获得价值(即从这些数据中了解到的客户信息以及如何应用所学信息),可以成为组织的竞争优势。 数据生命周期的大多数阶段涉及成本(包括获取数据、存储、管理和处置)。数据只有在使用时才有价值,使用时数据还产生了与风险管理相关的成本。因此,当使用数据的经济效益超过了上述成本时,就会显现其价值。 其他度量价值的方式包括: 1.替换成本(Replacement Cost)。在灾难性数据破坏事件或者数据中断时,数据替换或恢复的成本,包括组织内的交易、域、目录、文档和指标信息等。 2.市场价值(Market Value) 0兼并或收购企业时作为企业资产的价值。 3.发现商机(Identified Opportunities)。通过交易数据或者通过售卖数据,从数据(商务智能)中发现商机获得的收入价值。 4.售卖数据(Selling Data)。一些组织为产品或销售将数据打包从数据中获得的洞察。 5.风险成本(Risk Cost)。它是基于潜在罚款、补救成本和诉讼费用的估价。来自法律或监管的风险包括: (1) 缺少必需的数据。 (2) 存在不应留存的数据(例如,在法律审计期间发现的意外数据;需要清除但尚未清除的数据)。 (3) 除上述成本外,包括数据不正确造成客户、公司财务和声誉受到损害。 (4) 风险下降或者风险成本的下降,其实是与提升和验证数据等操作干预成本的抵消之后的溢出部分。 【出处】DAMA数据管理知识体系指南:原书第2版/美国DAMA国际著;DAMA中国分会翻译组译. -北京:机械工业出版社,2020.5
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