一 通过评估无形数据资产来释放有形效益

最新的 NewVantage数据和分析全球领导力 (DAGL) 调查显示，几乎所有接受调查的公司都报告称其数据提供了一些可衡量的价值，而五年前只有一半的组织做出了肯定的答复。尽管全球经济不确定性加剧，超过 90% 的受访者还表示计划在 2023 年增加数据投资。

根据同一调查，当今 60% 的组织仍然没有将数据作为业务资产进行管理。这归结于他们的数据实际拥有什么实际或潜在价值的持续不确定性。例如，工厂可以通过更有效地为企业制造产品来创造价值。尽管如此，如果公司不知道资产本身的市场价值，他们就永远不会投资该工厂。

这种状态引出了一个问题：如果对数据价值的模糊理解是常态，那么组织如何才能优化对该价值的访问?

对于高管信念与运营现实之间的差距，有一个合理的解释：数据资产不存在于财务报表中。会计界和保险业已经全面明确地指出，大多数数据不能具有可审计价值，不能资本化，甚至不能被视为财产。然而，高管可能会认为，这种广泛的说法可能更多地与这些行业的直接利益有关，而不是数据在全球经济或其业务中的作用的现实。只要看一眼快速增长的数据市场，就会发现有巨大的机会来释放组织数据的价值。

数据评估促进更好的数据管理和数据驱动的文化

DAGL 调查中，不到四分之一的受访公司认为自己是数据驱动的，近 80% 的公司将文化障碍视为实现长期数据目标的最大挑战。由于数据可能来自并影响公司运营的几乎每个方面，因此组织协调对于实现长期数据目标至关重要。简单地确认、衡量和报告组织数据资产的价值的过程可以对人们捕获、管理和处理这些数据的方式产生深远的影响。

通过全面的评估流程提高组织数据的流畅性还可以帮助确定优先考虑哪些数据项目。首席数据官 (CDO) 的任务是实现数据货币化和管理数据，这是一项没有真正终点的艰巨任务，大多数人表示，他们的角色的具体期望在其组织内仍未得到充分理解或确定。数据评估明确了应该关注什么以及何时关注以获得最大回报，帮助 CDO 制定计划并将该计划传达给其他高管。

评估数据可以提高企业整体估值

在传统资本越来越难获得的时代，组织正在寻求从其各种资产中挤出任何潜在的价值。当今数字经济中，如果不考虑数据等无形资产，企业资产评估就是不完整的。全面的价值账户可以为潜在投资者、合作伙伴、贷款机构和债权人尤其是那些也采用数据驱动策略的组织提供更好的条件。此外，在并购交易双方中，了解目标公司数据资产的价值有助于更准确地对整个交易进行估值。

对于寻求贷款的公司来说，数据资产也正成为越来越受欢迎的抵押品。新贷款人现在提供由组织数据副本支持的非稀释性融资，利用数据即资产的显着特征：它可以在多种情况下轻松复制和使用，而不会耗尽其价值。评估数据资产是探索这种资本安排的关键第一步。

降低风险并发现与数据资产相关的漏洞

2022 年，全球网络攻击增加了近 40%，网络安全专家警告说，尽管发生了像微软和Crypto.com这样引人注目的大型违规事件，但大多数攻击都是针对中小型企业的。再考虑一下零日威胁(即被攻击利用后才被发现的漏洞)的激增，很明显，各种规模的公司在保护数据资产时都不能仅仅采取被动反应。

数据评估通过为正在发挥作用的资产提供更广泛的背景信息，为围绕信息安全的结构和预算提供信息。了解受保护的数据资产的价值，以及数据安全事件(例如数据泄露或勒索软件攻击)的潜在费用，将有助于领导层主动规划和预算，以实现更好的信息安全。

数据估值是从数据资产中获取价值的关键

高管们对数据的理解不如对其他资产的理解，并不是因为缺乏欲望。组织数据很复杂，通常是孤立的，很少标准化，并且需要大量投资才能正确管理、维护和货币化。然而，尽管面临挑战，几乎每家公司都知道他们的数据具有重大价值，即使他们不知道如何确定该价值。幸运的是，数据资产估值模型不断成熟和优化，一些估值服务利用机器学习将实时数据市场洞察与传统估值方法结合起来。这些创新使数据评估变得更便宜、更快捷，因此更容易为中小企业所接受。

如果公司想要实现数据投资回报最大化，他们必须首先准确了解数据的价值所在。进行数据评估的原因有很多，但最终目标是认识到数据是一项主要资产，并且值得被如此对待。能够走在这条曲线前面的公司将发现自己处于更有利的地位，可以充分利用其所有有形和无形资产。

二 利用数据作为抵押品的价值新模式

重新审视数据作为资产的时机已经成熟。尽管在进行企业估值或收集贷款抵押品时经常被忽视，但数据对于某些企业来说实际上可能比资产负债表上的其他任何内容都更有价值。

数据作为抵押品正在流行

大型企业已经在利用数据来应对经济困难时期，例如美国联合航空公司和美国航空公司在疫情爆发时获得了由客户忠诚度数据支持的数十亿美元贷款。作为抵押品的数据对于贷方和借款人来说都有独特的优势。借款人可以利用其数据进行非稀释性融资，使创始人能够保留股权并保持对公司的控制权。与传统的风险债务相比，以数据作为担保的风险较低。即使在违约情况下，最坏的情况是贷方保留数据资产的副本进行出售，借款人保留原始版本，且操作不会中断。与扣押实物资产或违约债权人收购相比，条款显然更加友好。

数据资产还为贷方提供独特的福利。数据是一种再生性、非消耗性和非排他性资产，可以广泛货币化以满足违约贷款。贷款人还可以调查数据资产，以揭示借款人在贷款之前和贷款期间的最新情况。数据就像煤矿里的金丝雀，比其他领先指标更能反映公司健康状况的真实情况。

评估无形资产

让贷款人和借款人就给定数据集的价值达成一致是一个很大的障碍。尽管有成熟的模型来评估房地产和库存等实物资产的价值，但数据是无形的，是一种新颖的资产类别。尽管如此，仍有第三方专家和咨询公司为数据和其他无形资产提供估值服务，为贷款程序提供了一些共同点。

虽然任何特定的咨询公司都可能选择保留精确的估值方法的专有性，但一些常见的数据估值方法包括特许权使用费减免法 (RRM) 和成本基础法。这两种方法都考虑了企业从其数据集产生的直接财务价值，但在分配持有数据资产本身的成本方面有所不同。

RRM 基于商标和版权等其他无形资产类别，并估算从第三方许可方租赁资产的假设特许权使用费。相反，成本基础计算生产或购买数据的价格，并考虑研发、存储和服务器成本以及劳动力等因素。

无形资产评估可能需要大量的人力和时间，即使是最富有经验的顾问也需要数周或数月的时间才能完成。所需的专业知识也可能需要高昂的价格，通常在 25 万美元左右。

传统的数据评估没有切合实际

也许传统数据评估的最大挑战是缺乏市场比较。尽管一些估值模型试图确定为数据付费的意愿，但数据经纪市场根本上缺乏透明度，掩盖了市场价格和潜在买家。

数据市场规模庞大、分散且高度不透明。根据 Transparency Market Research 的数据，全球数据市场覆盖全球 5,000 多家公司，并且不断增长，预计将增长 4,620 亿美元。然而，这些市场和交易所不公布交易细节。由于许多数据交换仍然是点对点的，依赖于特定解决方案或像Revelate这样的专用平台，因此很难理解市场的实际运作方式以及不同类型数据的供需情况。

数据估值领域的一些新兴参与者正在利用搜索和人工智能技术来揭开面纱并直接进入这些市场。Nomad Data是一家第三方数据搜索平台公司，它已经开始收集和分析此类元数据。Gulp Data是一家提供数据支持贷款的新贷款机构，它使用来自活跃市场的数千个数据集训练的机器学习，在几小时内完成数据估值。通过跟踪各种数据交易所上列出的超过 150 亿条记录的数据流动性市场，他们可以实时了解市场对数据的真实需求。他们还可以发现全球不同市场之间的需求差异，并揭示特定的买家，揭开货币化的神秘面纱并提供真实的市场比较。

随着数据市场的发展以及希望利用其数据资产的公司需求的增加，此类灵活的、技术支持的估值将变得越来越必要。这些工具与真正的专业知识相结合，可以消除中小企业利用其数据和进入全球数据市场的一些进入壁垒。充分利用所拥有的数据意味着首先要了解其价值。

三 数据要素资产化的六大核心事项

数据要素成为资本和资产依赖于价值评估，而数据估值并不容易，尤其当前的情况是很多不懂财务和审计的数据专业人员更多的讨论数据资产与资本。数据资产的特殊性在于并不能简单的模仿以无形资产的软件资产评估方法，所以在数据作为资产计入负债表的情况下，就需要关注数据资产化的六大核心事项。

1.数据产品化

2.资源资本化

3.治理常态化

4.估值专业化

5.价值公允化

6.入表严谨化