一、数据资产价值评估概述
数据是需要管理、部署和评估的业务资产。首席数据官、首席分析官、首席信息官、首席营销官和首席财务官可以参照Gartner发布的信息评估方法来衡量数据的使用价值和货币价值。
1、面临主要挑战
■多数高管认为他们的组织对数据资产的管理不善，尤其是与传统资产的管理方式相比。这导致错过了商业机会和不必要的开支。
■目前，会计行业并不认为数据是资产负债表上的资产，这意味着只有很少的组织能够真正认识数据产生的价值或者如果得到最佳的管理和治理可能产生的价值。
■Gartner学术研究人员的研究表明，以数据为驱动的公司往往表现优于同行，金融市场也往往青睐它们，但企业领导人没有办法衡量这种隐藏的价值。
■大多数IT领导者努力证明与数据管理相关的关键举措的经济效益，例如主数据和元数据管理
、数据质量、数据治理、数据架构、基础设施升级，甚至商业智能或分析。
2、数据资产评估建议
■CxOs和公司董事会应该要求他们的组织将数据视为一种资产而不仅仅是作为一种资产来谈论。
■CDO和CAO应在首席财务官的指导下，建立一套标准方法，以衡量关键数据资产对其组织的实际和潜在经济价值。采用一个或多个Gartner建议的数据资产价值评估模型，并定期执行这些度量。
■IT和商业领袖至少应该利用他们的数据价值评估来帮助IT和商业计划的优先级和预算，改善数据管理文化和纪律，并做出明智的数据战略、生命周期和相关决策。
3、战略规划设想
■2015年，超过90%的商业领袖将数据视为战略性资产，但只有不到10%的人将其经济价值进行量化。
■2016年，30%的企业将通过易货或直接出售数据资产，开始直接或间接地将数据资产变现。
■2017年，80%的首席数据官将努力实现数据价值最大化，同时继续努力降低数据风险。
■2018年，超过75%的首席数据官不会向CIO或其他IT领导汇报工作。
■2020年，数据将被用于改造、数字化或淘汰10年前80%的业务流程和产品。
■2020年，30%的数据在创建时将包含来源、业务、安全和价值元数据。
4、数据资产评估介绍
试想一下，以下情况都没有办法衡量价值：一位零售经理如果没有店铺库存的记录；一位首席财务官没有公司财务资产和价值的记录；一位人力资源主管没有公司名录、员工评分和薪酬数据。这看起来很荒谬——但这就是当今大多数组织的数据管理状态。
CDO通常缺乏关于组织中存在哪些数据的可靠库存，例如，数据在哪里，用途是什么，或者它的价值如何度量。然而，“数据”是CDO的中间单词——而我们正处于数据时代。
实物资产、金融资产，甚至某些无形资产，如专利和版权，都在资产负债表上进行盘点、计量和估值。这是法律，自20世纪30年代以来一直适用于公司。甚至连自上世纪60年代以来被视为“人力资本”的公司员工，也会被衡量、评估和报告。
为什么数据不能放到资产负债表上呢?
数据符合正式的，建立的资产负债表资产标准。会计准则组织例如，美国注册会计师协会[AICPA]、财务会计准则委员会[FASB]和国际财务报告准则[IFRS]等，三个组织各自对资产的定义类似于具有以下特征:
■拥有和控制的一个实体
■可兑换现金的东西
■可以产生经济效益的实体
然而，古老的会计惯例例如，通用会计准则[GAAP]和IFRS1可以追溯到大萧条后的标准化财务报告惯例时代，至今不允许在财务报表上对数据资产进行资本化。即使其他无形资产，
如版权、商标和专利的价值被衡量和报告，在数据时代，越来越重要的数据资产组织却没有在资产负债表上体现。
在Gartner看来，会计行业长期以来未能承认数据是一种资产，这导致了大多数企业普遍缺乏数据管理纪律。此外，它已经导致大多数组织不能从他们的数据中产生尽可能多的经济价值。有一类以数据为中心、以数据为导向的公司，它们在数据管理方面表现出领先的做法，其市值与账面价值远高于正常水平。然而，这一价值并未在任何地方得到正式反映。
Gartner认为，正式的数据会计实践，具体来说，衡量数据的价值是大多数客户实现其可用数据资产的潜在利益的重要一步。古老的格言“你没有必要管理你不衡量的东西”非常适合这种情况。然而，由于没有这样的模型存在，作为我们在过去十年对信息经济学的开创性研究的一部分，Gartner已经开发和实施了一套可行的方法。
目前，虽然数据评估的国际会计准则尚未出台，但金融分析师已经开始部分基于企业的数据资产和数据相关能力来评估企业。我们预计这一趋势会继续下去。尽管如此，由于各种原因，Gartner推荐并与组织合作来衡量其数据资产的价值。这些包括:
与IT相关的好处
■加强信息管理。
■对数据治理、分析、保留和归档等与数据相关的举措进行更智能的优先排序。
■为IT、商业领袖和首席财务官创造一种共同的语言，以进行信息交流。
■证明和证实IT、数据相关的商业计划的好处。
■推动数据文化，促进数据相关学科的发展。
与商业相关的好处
■提高企业最未充分利用的资源之一的经济效益。
■实现对高管所有资产价值的一致理解，而不仅仅是公认会计准则资产。
■推动企业市场估值改善。
■给投资者和潜在商业伙伴留下深刻印象。
■通过出售或以物易物的方式直接将数据货币化。
■成为一个更加关注的中心业务(具体来说，是决策和过程自动化/优化)。
■通过数据创新，开发新产品、新服务。
5、数据资产评估分析
新会计准则采用数据资产评估方法，提高数据管理和业务绩效。
为了帮助企业将信息经济学原理付诸实践，Gartner开发了多种计算数据资产价值的方法。这些方法包括基本估算和财务估值方法。估值基本模型考虑数据的质量相关方面，或者它对替代性能指标的影响。其中一些方法采用了公认的资产估值方法，尽管没有一种方法被任何会计准则机构接受或认可。目前，这些模型仅供企业内部计量和比较其数据资产的价值时使用。然后，这种分析可以用来帮助改进与数据收集、管理和部署有关的工作，就其本身而言，更有意义的并不是衡量本身:
■数据资产的已实现价值和潜在价值之间的差值。
■跟踪数据资产随时间升值或贬值。
所有与资产评估相关的方法，例如，IRR，经济增加值[EVA])对于任何类型的资产评估都是基于一组假设。正确地描述和一致地应用假设是很重要的。与离散度量本身相比，更加应该关注随着时间的推移而出现的价值增值或减值，这意味着定期应用估值模型进行评估是至关重要的。
发布评论