数据交易 第4部分:数据资产评估规范.docx
《数据交易 第4部分:数据资产评估规范.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《数据交易 第4部分:数据资产评估规范.docx(18页珍藏版)》请在三一办公上搜索。
1、ICS35.240CCSL67B31上海市地方标准DB31TXXXXXXXX数据交易第4部分:数据资产评估规范DataexchangePart4:ThespecificationfordataassetvaIuation(征求意见稿)在提交反馈意见时,请将您知道的相关专利连同支持性文件一并附上。XXXX-XX-XX发布XXXX-XX-XX实施上海市市场监督管理局发布目次前言II引言TII1范围12规范性引用文件13术语和定义14评估模型241概述212明确评估目的24R明确评估对象25评估要素3K1成本因素32场景因素3nR质量因素4,1市场因素46基本评估方法4A1市场法4A.2收益法5KY
2、成本法6A1其他方法77评估流程771评估准备77.2评估执行87R出具数据资产评估报告8附录A(资料性)航班运行-数据资产评估示例9A. 1数据资产描述9A2评估过程9附录B(资料性)旅客出行宝-数据资产评估示例12B. 1数据资产描述12B.2评估过程12参考文献13,/,1刖百数据交易分为以下6个部分:一第1部分:数据流通交易合规指南;一第2部分:数据产品权益认定指南;一第3部分:数据产品质量评估规范;一第4部分:数据资产评估规范;一第5部分:数据产品定价方法;一第6部分:数据产品交付技术要求与测试方法。本文件为DB31TXXXX的第4部分。本文件按照GB/T1.1-2020标准化工作导
3、则第1部分:标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由上海市经济和信息化委员会提出并组织实施。本文件由上海市信息标准化技术委员会归口。本文件起草单位:上海数据交易所有限公司、上海计算机软件技术开发中心、上海东洲资产评估有限公司、国网上海市电力公司、上海翰纬信息科技有限公司、上海华东电信研究院、复旦大学、同济大学、东海航海保障中心上海海图中心、北京市中闻(上海)律师事务所、上海银行股份有限公司、东航技术应用研发中心有限公司、银联智策顾问(上海)有限公司、金证(上海)资产评估有限公司、高德软件有限公司、中国东方航空股份有
4、限公司、中国工商银行软件开发中心、上海商学院、联通(上海)产业互联网有限公司、上海生腾数据科技有限公司、中远海运科技股份有限公司、上海浦东发展银行股份有限公司、上海富数科技有限公司、欧冶云商股份有限公司、上海杰奕信息技术有限公司、上海智慧城市发展研究院、上海信投数字科技有限公司本文件主要起草人:卓训方、李雪凝、杨琳、郭韵理、谢佳妮、苏运、许唐云、张绍华、李远刚、林力、关耀、韩懿、杨天雅、彭莉、黄蓉、陈吉栋、陈宏峰、吴龙乐、王超毅、刘训艳、李福娟、赵萌、谢刚凯、苏岳龙、丁熠军、王慧、陆燕、唐飞、李周平、徐蓉、王佳楠、隋瑞瑞、陈俞、关淘、卞阳、吕恒之、朱忠攀、方新、单曙兵、张伯熹、徐婷婷、滕空、董
5、振宁、刘静莉、徐宏杰、徐香君、周子奕、胡琼方、胡力旗引言当前,我国正加快培育数据要素市场,促进数据要素价值释放。为了进一步释放数据要素价值,需要建立数据资产价值体系,制定数据资产价值评估框架和评估指南,合理衡量数据价值,促进公平对等交易,建立数据流通安全可信环境,才能有效保障数据要素市场主体权益,并推动数据要素市场规模化发展。结合本市数据交易工作实际情况,本文件围绕数据资产的价值评估,从成本要素、价值要素、市场要素、法律因素、环境因素等维度,提出适用于当前数据要素市场的评估方法,构建数据资产评估模型,为数据资产的价值评估提供实践指南,引导数据资产价值评估实施工作的标准化、规范化,为培育数据要素
6、市场的数据资产入表提供参考依据。数据交易第4部分:数据资产评估规范1范围本文件提供了数据资产的评估模型,包括评估要素、评估方法和评估流程。本文件适用于组织对数据资产的价值进行评估。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版木(包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T33172-2016资产管理综述、原则和术语GB/T40685-2021信息技术服务数据资产管理要求DB31TXXXX-XXXX数据交易第3部分:数据产品质量评估规范DB31TXXXX-XXXX数据交易第6部分:
7、数据产品交付技术要求与测试方法3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。2 1资产asset是指组织过去的交易或者事项形成的、由组织拥有或者控制的、预期会给组织带来经济利益的资源。来源:GB/T33172-2016,3.2.13 2数据资产dataasset由交易或事项形成的、企业合法拥有或者控制的、基于对数据资源进行实质性加工和创新性劳动、具备一定的应用场景、预期会给其带来可持续服务和经济利益的,价值可确认、可计量的数据资源。评估因素ValUatiOnfactor对数据资产价值评估产生影响的关键因素。4 4评估方法vaIuationmethod组织评定估算数据资产价值所采用的途径和技术手段。5
8、 5收益期限incomeperiod数据资产在寿命年限内持续发挥作用并产生经济利益流入的期限。a6折现率discountrate将预期收益折算成现值的比率。数据交易凭证dataexchangevoucher是指企业通过数据交易市场进行场内交易数据产品所生成凭证,具有唯一性、不可篡改性、公开性等特点。4评估模型A1概述基于所选择的评估目的和评估对象,分析可供数据资产价值评估使用的成本因素、市场因素、场景因素、质量因素等指标,再采用合适的评估方法,通过规范的评估流程完成数据资产价值评估,详细内容见图1。42明确评估目的明确资产评估目的,包括但不限于:转让、收购、作价出资、授权许可、质押融资、财务目
9、的、税务目的、司法目的、资产证券化、企业清算等。3明确评估对象6 .3.1数据交易所及由其认证的第三方专业评估机构在进行数据资产价值评估时,应根据被评估主体的愿景、战略目标和业务发展需求等方面,明确评估对象、评估基准日、评估范围和价值类型,并在此基础上明确数据资产的权属、敏感信息和安全合规要求等。4. 3.2数据资产标的是以数据为主要内容和服务的可辨认形态,即为数据产品。以下两类数据资产可作为评估对象:a)企业自己生成的数据、拥有数据资源持有权、形成可持续使用的数据产品;b)企业采购、共享、被授权的数据、拥有有数据加工使用权、形成可持续使用的数据产品。5. 3.3如果未形成可持续使用的数据产品
10、,则不应作为评估对象。5评估要素51成本因素6. 1.1前期成本数据资产前期规划阶段所形成的成本,包含前期投入的人员薪资、咨询费用及相关资源成本等。7. 1.2直接成本数据资产在开发过程中所涉及的费用等,包括但不限于:a)数据采集和处理成本:包括从数据源获取数据的成本、对数据进行清理和加工的成本,以及对数据进行脱敏、去标识化等保护隐私和安全的成本;b)数据产品开发成本:包括为数据应用所涉及的模型算法的开发、测试、迭代等成本;c)人力成本:包括相关研发和技术人员的薪酬、福利以及相关的培训和人力资源成本;d)市场调研成本:包括对市场需求、竞争对手、目标用户等进行调研和分析的成本;e)其他相关成本:
11、包括与数据开发相关的所有其他费用和成本。8. 1.3间接成本数据资产的检测、维护等业务操作费用和技术运维费用,包括但不限于:a)数据资产的检测费用,包括识别问题等费用;b)数据资产优化费用,包括数据汇聚、数据维护、数据传输、数据调整、更新、脱敏等费用;c)数据资产台账维护费用,包括数据备份、应急处置、设备折旧等费用。9. 1.4管理成本在数据资产的管理过程中涉及到的费用,包括但不限于:a)数据管理人员成本;b)机房、场地建设或租赁费用;c)水电、网络、通讯、办公等费用。10. .5其他成本其他涉及数据资产的成本项,包括但不限于:a)数据资产的开发、使用和销售过程中需支付的相关税费;b)为了选择
12、开发某种数据资产而放弃的其他可能的机会所对应的收益或机会成本。$2场景因素5.2.1使用范围明确数据资产在不同领域和行业中的适用范围。在确定其适用性时,应充分考虑各领域和行业的特点、需求以及应用环境等因素。5.2.2应用场景应对数据资产在不同应用场景下的适用性和效果进行评估。针对具体的场景需求,如数据分析、决策支持、客户画像和精准营销等,应分析数据资产是否能够满足这些场景的要求,并评估其在实际应用中的可行性和效果。5.2.3商业模式在评估数据资产的价值时,应关注其商业模式和盈利模式。针对数据资产不同的商业模式,应明确各自的定价策略、推广方式和使用方式,并评估其可行性和收益前景。5.2.4市场前
13、景评估数据资产的价值时,应关注其所在领域和市场的未来发展趋势和需求。通过对市场环境的调研和分析,可以了解数据资产在市场中的需求潜力以及未来的发展趋势,从而对其未来发展潜力和投资价值进行综合评估。5.2.5财务预测在评估数据资产的价值时,应评估数据资产的盈利能力和投资价值,为决策提供可靠的财务依据。同时应针对公司财务指标进行分析,并预测未来一定期间内的财务状况和经营成果。5.2.6应用风险在评估数据资产的价值时,应考虑其应用风险和管理难度。针对可能存在的风险因素,如数据泄露、数据失真或数据分析错误等,应进行全面的风险评估和管理,以确保数据资产的安全和有效应用。52质量因素应关注数据资产的质量,并
14、采取适当的措施执行数据质量评估程序及获得数据质量的评价结果,具体评估规范宜参照数据交易第3部分:数据产品质量评估规范。1.1.1 4市场因素5.4. 1交易市场应关注数据资产的主要交易市场的情况,包括但不限于交易市场规模、交易量、交易频率和其他特征,以评估数据资产的流通性和市场需求。对于具有较高交易量和活跃度的市场,数据资产的价值可能更高。5.4.2 数据稀缺性数据资产提供方对数据的独占程度,稀缺数据资产背后潜在的商业信息更加凸显数据价值。5.4.3 供求关系市场供求关系的变化影响数据的价格波动,包括:a)数据需方不唯一时,随着数据需方数量增多,数据资产价值会受影响;b)数据资产权属发生转移时
15、,数据资产价值表现会受到影响。6基本评估方法1.1.2 1市场法6.1.1 概述市场法是在具有公开并活跃的交易市场的前提下,选取近期或往期成交的类似参照价格作为参考,并调整有差异性、个性化的因素,从而得到标的资产价值的方法。6.1.2 使用前提选用市场法时应考虑的前提条件包括:a)数据资产的可比参照物具有公开活跃的市场;b)有关交易的必要信息可以获得,如交易价格、交易时间和交易条件等;c)数据资产与可比参照物在交易市场、规模、价值影响因素、应用领域、交易时间和交易类型等方面具有可比性,且这些可比方面可量化;d)存在足够数量的可比参照物,通常建议不少于三个;e)数据质量能够达到应用场景下所要求的
16、基准。6.1.3 1.3适用场景市场法的适用场景包括:a)数据交易市场发展相对成熟的行业,有较丰富的可比交易案例,且参照案例的成交时间与评估基准日时间间隔不长;b)可交易的数据产品类型多样,支持各类数据资产的评估。6.1.4 可比案例宜根据待评估数据资产的特点,在市场上寻找合适的可比案例,例如交易市场、数据规模、应用场景、区域覆盖等相同或近似的数据资产。6.1.5 系数调整宜通过比较评估对象和参考数据资产或对标交易活动来确定调整系数。通常情况下需要考虑质量差异、供求差异、期日差异、容量差异以及其他差异等价值影响因素,做出合理调整,将调整后结果汇总分析得出待评估数据资产的价值。62收益法6.2.
17、1 概述采用收益法评估数据资产,一般是通过测算该项数据资产所产生的未来预期收益并折算成现值,进而确定被评估数据资产的价值。收益法是基于数据未来的获利能力,能够体现数据的内在价值,契合数据价值评估的目的,其关键指标是预期未来收益、收益期限和折现率。6.2.2 使用前提选用收益法时应考虑的前提条件包括:a)数据资产的未来收益可以合理预期并用货币计量;b)预期收益所对应的风险能够度量;c)预期收益期限能够确定或合理预期;d)数据质量能够达到应用场景下所要求的基准。6.2.3 2.3适用场景收益法的适用场景包括:a)未来有预期收益的数据资产;b)市场主体长期持有的、经营风险稳定可测的数据资产。6.2.
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 数据交易 第4部分:数据资产评估规范 数据 交易 部分 资产评估 规范
![提示](https://www.31ppt.com/images/bang_tan.gif)
链接地址:https://www.31ppt.com/p-6684518.html