用加統(tǒng)一的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)[1]。數(shù)據(jù)要素是數(shù)字經(jīng)濟(jì)深化發(fā)提供新的收益來(lái)源。從公司價(jià)值層面來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)姚建國(guó)等人[3]研究了基于熵的數(shù)據(jù)價(jià)值衡量與平臺(tái)收集到的數(shù)據(jù)集的瀏覽點(diǎn)擊次數(shù)和獲得該數(shù)據(jù)集支付的成本費(fèi)用信息來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定價(jià)。信息熵定價(jià)法充分考慮了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的稀缺性[4],但該方法缺乏2019年，中國(guó)資產(chǎn)評(píng)估協(xié)會(huì)制定了《資產(chǎn)評(píng)估專(zhuān)家指引第9號(hào)——數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估》[5],闡述了成本法、收益法和市場(chǎng)法3種方法。成本法適用于對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的隱私補(bǔ)償定價(jià)[6];收益法主要用傳統(tǒng)金融學(xué)模型對(duì)未來(lái)現(xiàn)金流和收益做用、固有價(jià)值、市場(chǎng)供求和環(huán)境約束4個(gè)因素分別對(duì)應(yīng)4種簡(jiǎn)單的方法：成本評(píng)估、層次分析法(analytichierarchyprocess,AHP)評(píng)估、市場(chǎng)法評(píng)估和收益法人[8]總結(jié)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特性、流通方式、交易方據(jù)帶來(lái)的效用價(jià)值難以確定。Demchenko等人[11]認(rèn)為數(shù)據(jù)衡量(sovereign,trusted,reusable,exchangeable,actionable,measu而在《信息經(jīng)濟(jì)學(xué)》[12]中，資產(chǎn)估值工作被分值衡量和經(jīng)濟(jì)效益衡量。資產(chǎn)價(jià)值衡量指標(biāo)如圖1所示PAG圖1資產(chǎn)價(jià)值衡量指標(biāo)現(xiàn)有大多數(shù)研究還停留在理論層面，僅對(duì)數(shù)據(jù)的價(jià)值評(píng)估因素進(jìn)行描述，如從數(shù)據(jù)使用者、數(shù)據(jù)生產(chǎn)者、數(shù)據(jù)管理者等視角進(jìn)行分析，或者根據(jù)某個(gè)學(xué)科專(zhuān)業(yè)，在該學(xué)科的背景下解釋數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值問(wèn)題。然而，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值問(wèn)題涵蓋的領(lǐng)域非常廣泛，目前還沒(méi)有一套完整的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估方案，能夠全面考慮數(shù)據(jù)從生產(chǎn)到消費(fèi)的價(jià)值鏈，并能夠在實(shí)際生產(chǎn)實(shí)踐中落地，取得明顯的效果和成本文結(jié)合數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和使用路徑，基于數(shù)據(jù)全生命周期的框架，提出了一個(gè)具有實(shí)際應(yīng)用意義的企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估解決方案。該方案使數(shù)據(jù)從采集階段便可進(jìn)入價(jià)值評(píng)估系統(tǒng)中，同時(shí)重點(diǎn)考慮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和加工的價(jià)值轉(zhuǎn)化過(guò)程，讓資產(chǎn)價(jià)值從數(shù)據(jù)源沿著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)加工鏈路流動(dòng)到數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用層。數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值可以從單張表的維度進(jìn)行計(jì)算、查詢(xún)和監(jiān)控，使企業(yè)可以在內(nèi)部對(duì)運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行量化評(píng)估，在外部為數(shù)據(jù)在交易市場(chǎng)上流通提供價(jià)值參考。本文的創(chuàng)新性體現(xiàn)在3個(gè)方面：首先，從數(shù)據(jù)加工角度結(jié)合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的理論和大數(shù)據(jù)的特征，提出了數(shù)據(jù)成本和數(shù)據(jù)血緣的成本繼承思想，并通過(guò)圖算法解決其中相關(guān)路徑問(wèn)題，開(kāi)創(chuàng)性地對(duì)單表數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行價(jià)值評(píng)估；其次，設(shè)計(jì)了非經(jīng)濟(jì)因素和專(zhuān)家打分機(jī)制，將行業(yè)相關(guān)性重點(diǎn)且靈活地反映在關(guān)鍵指標(biāo)上，使用期望回報(bào)率代表數(shù)據(jù)的本身效能和使用價(jià)值。最后，本文提供了實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證，并研發(fā)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值計(jì)算器產(chǎn)品，有利于方案后續(xù)效果評(píng)估數(shù)據(jù)的積累和更多行業(yè)的覆蓋性應(yīng)用。2.1.1基本概念界定在數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估中，需要明確數(shù)據(jù)交易范圍、數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)歸屬這幾屬方面，交易雙方需要確保數(shù)據(jù)的歸屬權(quán)，并確保使數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父比爾·恩門(mén)(BillInmon)于1990年提出。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)信息適度冗余到事實(shí)表中，以提高易用性和查詢(xún)效率。倉(cāng)儲(chǔ)(operationaldatastore,ODS)和通用數(shù)據(jù)模型(commondatamodel,CDM)兩在公共層的基礎(chǔ)上，還有應(yīng)用數(shù)據(jù)(applicationdataservice,ADS)層，存2.1.2數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估整體框架通管用”全生命周期如圖2所示。PAGg#分人評(píng)人圖2數(shù)據(jù)的“匯通管用”全生命周期數(shù)據(jù)的“匯通管用”4個(gè)階段被用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理和應(yīng)用。在這4個(gè)階段中，“匯”代表匯聚異構(gòu)數(shù)據(jù)的全過(guò)程，“通”代表數(shù)據(jù)治理的完備和連貫，“管”指全量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理，“用”則強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)的作用?；谶@4個(gè)階段相關(guān)的因素，進(jìn)一步拆解構(gòu)成數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估模型，如圖3所示?！瘛皡R”:包含數(shù)據(jù)成本的采集和追蹤，包括對(duì)數(shù)據(jù)成本的錄入和維護(hù)模塊?！瘛巴ā?基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論的數(shù)據(jù)血緣繼承成本分?jǐn)偰K。●“管”:從非經(jīng)濟(jì)因素如數(shù)據(jù)質(zhì)量管理要素和數(shù)據(jù)應(yīng)用要素的角度來(lái)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值?！瘛坝谩?考慮公司整體情況和所處行業(yè)，給出對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)行業(yè)回報(bào)率。數(shù)據(jù)管理評(píng)分模塊用數(shù)據(jù)資產(chǎn)回報(bào)率數(shù)據(jù)成本分?jǐn)偰K數(shù)據(jù)成本識(shí)別和錄入通圖3數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估模型整體數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估流程如下。2.2.1基礎(chǔ)成本的計(jì)算數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基礎(chǔ)成本指在特定時(shí)間點(diǎn)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)委托合同或?qū)嶋H支出發(fā)票能夠追溯到的成本。參考《資產(chǎn)評(píng)估專(zhuān)家指引第9號(hào)——數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估》[5],數(shù)據(jù)基礎(chǔ)成本分類(lèi)如圖4所示，主要包括建設(shè)成本、機(jī)器成過(guò)采集獲取、數(shù)據(jù)建設(shè)實(shí)施3個(gè)方面。數(shù)據(jù)建設(shè)規(guī)劃是指數(shù)據(jù)實(shí)施之前的調(diào)研、表計(jì)入，若出現(xiàn)一次采買(mǎi)多張表的情況(捆綁式售賣(mài)),建PAG施是按照業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)域的預(yù)定權(quán)重?cái)偱梢淮涡詳?shù)據(jù)建設(shè)的費(fèi)用，如數(shù)據(jù)工程師加工數(shù)據(jù)中臺(tái)表的整體人天。機(jī)器成本主要包括使用的硬件對(duì)表的存儲(chǔ)和計(jì)算的費(fèi)用，可以直接使用云產(chǎn)品的官方網(wǎng)站售價(jià)或合同價(jià)計(jì)入。知識(shí)發(fā)現(xiàn)指通過(guò)算法工程師/大數(shù)據(jù)分析師挖掘帶來(lái)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀的成本，建議按照指標(biāo)維度進(jìn)行分?jǐn)?。軟件成本包括?shù)據(jù)平臺(tái)和應(yīng)用平臺(tái)的使用費(fèi)，例如，使用阿里云一系列的產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)費(fèi)用，按照表的張數(shù)均攤。運(yùn)維成本包括外包維護(hù)費(fèi)、運(yùn)維人員維護(hù)表的費(fèi)用，以及數(shù)據(jù)管理人員費(fèi)用。建議按照表的張數(shù)均攤。知識(shí)發(fā)現(xiàn)軟件成本圖4基礎(chǔ)成本分類(lèi)資產(chǎn)管理人員需要將總體數(shù)字輸入產(chǎn)品頁(yè)面，并通過(guò)系統(tǒng)對(duì)資產(chǎn)總體數(shù)量按照數(shù)據(jù)域的拆分比例進(jìn)行分?jǐn)?。?shù)據(jù)域是建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)重要的原始指標(biāo)，它是一類(lèi)相同主題表的集合，費(fèi)用會(huì)最先被分?jǐn)偟絆DS層，再依據(jù)血緣繼承價(jià)算法向應(yīng)用層傳遞。根據(jù)數(shù)據(jù)成本的業(yè)務(wù)來(lái)源，基礎(chǔ)成本=數(shù)據(jù)建設(shè)成本+機(jī)器成本+知識(shí)發(fā)現(xiàn)+軟件成本+運(yùn)維成本。2.2.2血緣繼承成本的計(jì)算“血緣”指數(shù)據(jù)的起源以及數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的位置。它描述了數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)過(guò)程。血緣的可視化有助于提高分析數(shù)據(jù)流通的可視性，簡(jiǎn)化錯(cuò)誤回溯的過(guò)程5。血緣繼承具有時(shí)效性和自動(dòng)更新的特點(diǎn)。如果源數(shù)據(jù)的加工邏輯和血緣關(guān)系發(fā)生變化，基于血緣繼承的方法可以自動(dòng)更新，而無(wú)須進(jìn)行重新調(diào)優(yōu)。從這個(gè)角度來(lái)看，血緣邏輯是體現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)表價(jià)值的根本標(biāo)準(zhǔn)。在基礎(chǔ)價(jià)值血緣繼承方案中，本文設(shè)計(jì)了一條血緣繼承的規(guī)則，即一張數(shù)據(jù)資產(chǎn)表有多少種路徑可以到達(dá)下一層。這種方案避免了同層血緣關(guān)系的轉(zhuǎn)化討論，同時(shí)能夠有效地包含同層空間的轉(zhuǎn)化關(guān)系，從而簡(jiǎn)化了價(jià)值守恒問(wèn)題的復(fù)雜性。層與層之間要遵從的原則是基礎(chǔ)成本傳遞價(jià)值守恒。為了解決數(shù)據(jù)源從某一個(gè)層加工到另一個(gè)層的分配問(wèn)題，本文采用了圖搜索算法，從一個(gè)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，遍歷關(guān)系直到到達(dá)目的地。這種算法可以用于物流規(guī)劃、最低成本呼叫、IP路由以及游戲模擬等多個(gè)領(lǐng)域。圖檢索算法是圖算法中的一個(gè)領(lǐng)域，它采用樹(shù)理論對(duì)圖進(jìn)行搜索，在找到終點(diǎn)后回溯這一分支，最后獲得從起點(diǎn)到終點(diǎn)的路徑，圖檢索算法如圖5所示。本文采用廣度優(yōu)先搜索，這種算法層層推進(jìn)，將表作為起點(diǎn)，先找到距離該起點(diǎn)最近的下一張表，然后從內(nèi)到外到達(dá)下一加工層，在下一加工層搜索記錄路徑，直在路徑檢索算法中，本文假設(shè)表價(jià)值繼承到下游的每種路徑都是無(wú)差異的。在加工鏈路中，數(shù)據(jù)產(chǎn)出到下游表并沒(méi)有顯著差異的需求側(cè)資源。因此，在基礎(chǔ)成本分?jǐn)偟那闆r下，本文只討論數(shù)據(jù)供給側(cè)的勞力成本。任何實(shí)際數(shù)據(jù)有關(guān)需求側(cè)效能指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)格的影響，均體現(xiàn)在非經(jīng)濟(jì)因素中。圖5圖檢索算法在血緣分?jǐn)傔^(guò)程中，為保障分?jǐn)偨Y(jié)果的公平性，本文參考文獻(xiàn)[16]和[17]中的方法，定義上游對(duì)下游數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)度v,并基于ShapelyValue對(duì)數(shù)據(jù)(元素i)貢表示集合s中去掉i元素后的集合，v(s)-v(s\{i})為成員i在其中的邊際貢基于ShapelyValue對(duì)數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)度進(jìn)行歸一化后得到具體的成本分?jǐn)偙壤?，PAG(2)數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)條數(shù)/列數(shù)。B在每個(gè)路徑的價(jià)值被平均分為B/2;繼承價(jià)值見(jiàn)表1,其驗(yàn)證了血緣價(jià)值守恒。EFCG圖6基于血緣關(guān)系計(jì)算表H的最終價(jià)值繼承價(jià)值說(shuō)明只有一個(gè)以A為起點(diǎn)、E為終點(diǎn)的路徑有一個(gè)以A為起點(diǎn)、F為終點(diǎn)的路徑和有一個(gè)以B為起點(diǎn)有一個(gè)以A為起點(diǎn)、G為終點(diǎn)的路徑和有一個(gè)以B為起點(diǎn)有3個(gè)以A為起點(diǎn)、H為終點(diǎn)的路徑和有一個(gè)以B為起點(diǎn)2.2.3階梯價(jià)格的計(jì)算EQ\*jc3\*hps5\o\al(\s\up6(),)DCMMDataManagementCapabilityMaturityAssessm整性和難易程度，本文確定了代表數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)應(yīng)指標(biāo)體系分類(lèi)及定義見(jiàn)表2明細(xì)指標(biāo)定義取dataphin/dataworks的數(shù)據(jù)，近30天觸發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)數(shù)據(jù)資產(chǎn)在基礎(chǔ)屬性、管理屬性和業(yè)務(wù)屬性上的信息完整內(nèi)部引用次數(shù)最近30天資產(chǎn)通過(guò)各種方式在數(shù)據(jù)中臺(tái)內(nèi)被引用的次數(shù)最近30天資產(chǎn)通過(guò)各種方式輸出的次數(shù)總和，如數(shù)據(jù)同步、接口調(diào)用最近30天用戶(hù)在全域資產(chǎn)平臺(tái)上對(duì)此資產(chǎn)的訪(fǎng)問(wèn)、收藏最近30天在全域資產(chǎn)平臺(tái)上對(duì)該資產(chǎn)有收藏、訪(fǎng)問(wèn)、分享n對(duì)應(yīng)的RI值見(jiàn)表3,專(zhuān)家按照表3對(duì)非經(jīng)濟(jì)因素重要性進(jìn)行兩兩打分：每元素均大于0(aμ>0)且為正互反矩陣，若正互反矩陣滿(mǎn)足a×aa=a,則稱(chēng)其為步驟1:計(jì)算判斷矩陣最大特征值ě,一致性指標(biāo)(consistencyindex,CI),n是矩陣的維度(被打分的非經(jīng)濟(jì)因素的個(gè)數(shù))。PAG(3)步驟2:根據(jù)n的大小，按照表3查找平均隨機(jī)一致性指標(biāo)(rankindex,表3n對(duì)應(yīng)的RI值n345678一致性比例CR=CI/RI,如果CR<0.1,則可認(rèn)為判斷矩陣的一致性可以接受；否則需要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行修正，讓專(zhuān)家重新打分；校驗(yàn)完矩陣一致性，進(jìn)一步得(4)其中，w;表示各個(gè)非經(jīng)濟(jì)因素的重要性系數(shù)。基于前文AHP (AnalyticHierarchyProcess)算法整合所有信息得到非經(jīng)濟(jì)因素的重要性系數(shù)，得到單資產(chǎn)綜合評(píng)價(jià)的分?jǐn)?shù)。S表示某個(gè)非經(jīng)濟(jì)指標(biāo)歸一化后的評(píng)分，Coef;表示該因素通過(guò)AHP計(jì)算后得到的系數(shù)：(5)為了將不同數(shù)據(jù)的類(lèi)型進(jìn)行融合，需要進(jìn)行歸一化；對(duì)數(shù)值進(jìn)行對(duì)數(shù)處理后進(jìn)行線(xiàn)性歸一化，這樣可以避免中長(zhǎng)尾案例的分布過(guò)多而導(dǎo)致缺乏區(qū)分度的問(wèn)題，同時(shí)再轉(zhuǎn)化為0～100的分?jǐn)?shù)。對(duì)數(shù)值歸一化處理的計(jì)算式為：(6)進(jìn)一步根據(jù)價(jià)值分計(jì)算階梯價(jià)格。為了避免數(shù)據(jù)過(guò)于分散，以及便于(7)本文采用K-means算法進(jìn)行聚類(lèi)。通過(guò)觀(guān)察和業(yè)務(wù)需求聚類(lèi)后會(huì)形成k個(gè)分?jǐn)?shù)段，將k個(gè)分?jǐn)?shù)段基于最高回報(bào)率和最低回報(bào)率，線(xiàn)性映射到K個(gè)回報(bào)筆者團(tuán)隊(duì)使用了3654張表進(jìn)行實(shí)證分析。這些表分布在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的不同層中，彼此之間存在較為復(fù)雜的血緣關(guān)系。其中，應(yīng)用層表數(shù)量為2460張，3.1基礎(chǔ)成本價(jià)3654張表進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，進(jìn)行了小樣本試算，以驗(yàn)證該算法在更大規(guī)模的數(shù)據(jù)上的可行性。這些表的咨詢(xún)、設(shè)計(jì)、實(shí)施、運(yùn)維和軟件費(fèi)用比例為2:3:2:4:3,并以萬(wàn)為單位表示原始成本。這些表的總體成本為14萬(wàn)元，參數(shù)輸入見(jiàn)表4,浮動(dòng)的分布更加中心化。同時(shí)符合實(shí)際需求的收益率預(yù)計(jì)最低為基礎(chǔ)價(jià)值的20%,3.2血緣成本價(jià)從血緣路徑的分?jǐn)偨Y(jié)果來(lái)看，數(shù)據(jù)表可以分為0～50、100～200和200～400共3個(gè)區(qū)間，但數(shù)據(jù)分布中心并不是特別集中。這表明血緣路徑更真實(shí)地反映了PAG3.3階梯價(jià)值結(jié)果輸出部門(mén)數(shù)、平臺(tái)訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)、平臺(tái)訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)數(shù)共計(jì)8個(gè)因素。其中數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則其他5個(gè)由公司內(nèi)部的運(yùn)營(yíng)機(jī)制決定。專(zhuān)家給出的排序打分和訪(fǎng)談?dòng)涗浫缦?。在挑選出來(lái)的8個(gè)重要的因素中：①前3個(gè)比后5個(gè)重要；②系統(tǒng)和部門(mén)數(shù)類(lèi)似；③平臺(tái)訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)和平臺(tái)用戶(hù)數(shù)一樣重要，客戶(hù)打分見(jiàn)表5。每張數(shù)據(jù)資產(chǎn)表的元素的歸一化分?jǐn)?shù)是對(duì)3654張表進(jìn)行排序后的百分比歸對(duì)該矩陣進(jìn)行分解并檢驗(yàn)一致性，驗(yàn)證了專(zhuān)家打分的有效性(一致性比例：的分?jǐn)?shù)為61.25分。成4個(gè)區(qū)間：15.88分~40.26分(回報(bào)率：36.9%),40.26分~54.12分(回報(bào)率：56.3%),54.12分~62.48分(回報(bào)率：75.2%)和62.48分~70.59分(回報(bào)率：下面以一張具體的數(shù)據(jù)資產(chǎn)表來(lái)闡述如何從價(jià)值分?jǐn)?shù)到最終數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益階梯分是62.87分，在62.48～70.59區(qū)間，對(duì)應(yīng)的收益率為75.2%,則最終價(jià)格為764.94×(1+75.2%)=1339元。這意味著如果其他部門(mén)要使用該表或?qū)⒃摫韺?duì)外售賣(mài)，每年需要向該表所屬部門(mén)支付1339元。咨詢(xún)運(yùn)維(當(dāng)年)軟件(一次性投入)software項(xiàng)血緣關(guān)系解析完整性23.4階梯價(jià)值結(jié)果對(duì)所有的2460張存儲(chǔ)在ADS層可以對(duì)外售賣(mài)的表進(jìn)行分析，可售賣(mài)表價(jià)格如圖10所示，初始假設(shè)成本為14萬(wàn)元；這2460張表呈現(xiàn)左偏度的雙峰分布，25%的表價(jià)格在71元以下，75%的