如今，90% 的企业价值由非货币性资产构成，包括知识产权、品牌声誉、企业数据和客户指标。因此，了解企业数据的价值并最大化利用这一些数据是提高盈利能力和整体价值的关键。
随着慢慢的变多的公司转向数据货币化，跟踪数据资产、管理数据资产并确定哪些数据资产真正有价值至关重要。数据估值的主要目标是通过将数据视为资产来增加组织的总体价值，从而使企业受益。此外，数据估值会使企业正确的组织数据，因为必须组织数据才能确定正确评估数据所需的不同指标。
本指南探讨了数据估值在处理业务资产方面的重要性和关键功能。它还讨论了如何构建高效、全面的数据估值框架以获得更好的收入和盈利能力。
数据估值包括确定公司存储、收集、分析和交换的数据的价值。确定数据价值的很大一部分涉及正确组织数据。这能够在一定程度上帮助确定数据集提供的价值，并且更容易将数据转化为业务。
数据应以最 佳方式来进行管理，因为它能够在一定程度上帮助企业建立流程并做出明智的决策。良好、可管理的数据必须能够：
创建：需要能够从客户、竞争对手和其他信息源收集更多信息和见解，从而创建新的数据集
通过数据估值，公司能够量化数据资产的价值和成本。同时，估值让您了解正确的数据管理并寻求改进方法。它还能够在一定程度上帮助寻找创新机会，以促进企业中更好的数据导向文化。
了解市场需求：了解谁想要您的数据，以及与市场上现有的数据相比，您的数据有多么独特。
数据估值可帮助您的企业了解可以将有限的资源集中到何处。这将确保公司从数据资产中获得最 佳投资回报。还一定要了解，数据估值不单单是了解数据资产价值的复杂数字。它涉及理解和更深入的理解，以便为业务带来优势。
企业都认同数据在行业中的重要性。事实上，超过80% 的企业在开展监控和重视实时数据后，其总收入有所增加。
数据估值很重要，因为它可以让公司准确确定数据的价值。当看到业务数据的真正价值时，收集、保护、存储和分发些信息就会变得更容易。必须记住，数据估值应始终与有效的数据分析策略相结合。估值还可以让您专注于对业务有益的部门或领域。它能够在一定程度上帮助专注于所需的信息。此外，数据估值使您能够做出更明智的决策，从而帮助推动更好的数据分析策略。数据估值还为您的数据提供了货币价值。经济价值可帮助您将数据与业务中的其他相关资产进行比较。
确定高价值数据资产可以让您在使用可用资源时有更多选择。永远记住，拥有选择是一种很好的业务和数据策略。
当你知道怎么为数据增加价值时，你就能改善公司的整体数据文化。你不必强迫人们相信你的数据有价值，只需向他们展示所获得的货币价值即可。
数据资产是企业成长和增值的引擎，也是任何组织内数据科学的基础。这也是数据估值应有一个全面框架以最大限度地发挥数据潜力的原因。
当适当的数据评估方法融入到商业模式中时，能增加为股东提供的价值，从而能够优化组织的未来成功。
贵公司当前的数据价值对于市场法至关重要。您的团队会按照每个客户在活跃市场中为数据资产支付的价格来跟踪相关信息。
计算可能很容易，尤其是对于大数据比例。通过市场法，您可以清楚地了解公司如何响应您的数据、他们为此支付了多少费用和数据如何交换。这为您提供了有关您的数据提供多少竞争优势的线索，从而帮助您确定它为您的用户带来了多少价值。
衡量非货币性资产的公允市价是 MPEEM 的最大的目的。使用此方法需要隔离与您当前正在衡量的资产相关的所有净收益。这是该方法的基本原理。
任何非货币性资产的公允市价是指税后现金流的当前价值。您可以将这些非货币性资产与另一组无形和有形资产相结合。这样做有助于增加公司的收入。
这种方法涉及衡量这些资产的公允市价，以便公司能够从第三方提供商处获得许可，例如通过数据交换平台。此外，数据资产的公允市价代表了避免的许可费，例如特许权使用费节省。
公司可以通过为其资产分配合理的特许权使用费率来计算特许权使用费节省额。此方法允许您将相同的特许权使用费金额应用于年度相关销售额。这也是评估企业商标的首选方法。
有无方法涉及对数据资产的价值进行粗略估计。公司通过确定特定现金流的影响并对其进行量化来评估这一些数据是否必要或是不是能够删除或替换来实现这一点。
该方法涉及的资产和实体包括营业费用、现金流和预计收入。它们在“有”和“无”数据的情况下进行计算，使公司能清楚看到两种情况下现金流演变的差异。
成本法还包括确定基本规律和原则，以帮助更多企业了解数据估值的重要性。与市场法一样，成本法也很简单，可以在很短的时间内完成。它对于获取有关证书数据资产价值的可靠信息也是可靠的。
这种方法关注利益相关者的需求。它直击价值的源头，包括准确衡量每个利益相关者的经济价值。除了利益相关者之外，员工、客户、社区、供应商与环境也很重要。
与其他方法相比，这种相对更现代的方法符合资本主义逐渐从股东向利益相关者转变的趋势。利益相关者价值方法从更大的视角看待情况，可以更好地理解每个利益相关者的价值和重要性。
经济方法有两种基本方法：效用或收入评估和用例评估。下面简要介绍一下这两种方法。
这种办法能够追踪特定数据对企业总体目标和目的的影响。它允许数据确定增加了多少价值以及如何促进某些用例或业务功能。
效用评估的一个缺点是难以衡量。它得出的衡量标准往往过于宽泛，甚至无法区分数据所增加的价值量。
用例评估涉及两个技术，第一个是商业模式成熟度指数，通过业务用例计算数据价值，估算出每一个用例的价值。
另一种技术是基于决策的估值，其工作原理类似，但功能更多。该方法还模拟数据收集的准确性和频率，以确定某些数据资产的用途。
如果您想了解数据资产的价值，那么《信息经济学》一书中概述的全面数据评估框架至关重要。该框架通过关注有关数据并投入资源来帮助您做出更好的决策。
数据估值的第一步是确定你的起点。它应该包括确定你当前的数据资产，并为其提供属性以便更好地识别。此外，盘点现有的数据资产可以让你更容易地知道怎么在业务中利用它们。
识别属性并将其分配给数据资产可以最大限度地发挥数据对公司的风险、增长和盈利能力的影响。
识别当前数据资产并分配属性后，下一步是发现用例。这些用例范围广泛，从数据的防御性和替代用途到新的商业应用。
内部数据用例涉及使用数据让公司从竞争对手中脱颖而出。这使企业能轻松的获得先发优势，成为整个商业ECO的颠覆者和领导者。
以人寿保险公司为例。当该公司每周对死亡索赔数据来进行分析时，它可以整理获得的信息供其姊妹企业内部使用。该企业能聘请财富经理，以此来实现更好的定价和销售主导的算法盈利能力。
在这个内部用例中，有效的估值方法是有无方法。这使企业能够更好地了解数据怎么样影响内部用例以提升公司的价值。此外，尽管需要很大的判断力，但有无办法能够帮助确定数据资产的可能价值范围。
现有数据的商业用途使公司能够从收集的数据中看到各种 B2B 交易的价值。例如，零售企业能分析和打包其专有客户购买的数据。这样做可以让您的企业获得所需的信息并将其提供给第三方提供商。
本用例中使用的标准方法是含和不含特许权使用费方法和免除特许权使用费方法。这些前瞻性技术使公司能够集中精力于以下相关数据：
当组织发现其数据可用于多种用途时，最好使用外部用例。这使他们可以建立一个并行业务模型，其中数据集可以对外销售。
此用例的最 佳应用是农业产量。农民意识到他们的农用设备制造商对他们个人使用和不一样的地区的价值。这使得贷款人对从农民那里获取作物数据感兴趣。
最 佳估值方法是免除特许权使用费法。这种方法允许企业增加新的收入来源，以更好地进行农作物数据分析。
防御性用例涉及公司利用大量数据快速进入同一行业的更多市场。这使他们比竞争对手更具优势。防御性用例还意味着为目标人物提供更好的服务和产品，以快速扩展并超越竞争对手。
防御性用例的最 佳估值方法是成本法。这是公司正确使用内部数据来提升整体数据资产价值的最 佳方法。
确定所有可能的当前用例后，您能够继续执行后续步骤来创造价值。探索未来数据用例是提升公司价值和利益相关者价值的重要一步。
要了解数据资产估值的含义，您必须研究三个主要关键点。这样一些方面对于确保您的数据资产有效地用于您的业务至关重要。三个最重要的关键点包括增长、回报和风险。
利用增长可以让你找到改善业务的方法。它包括公司的收入、盈利能力及为每个部门和利益相关者创造的价值。在考虑公司的增长时，你一定要能回答以下问题：
数据资产的回报是衡量组织从数据库存中获取利润的效率的重要指标。可视化数据表示对公司开发新兴技术以帮他们理解大量原始数据至关重要。
以上几个方面有助于创造更多数据价值，从而带来更好的销售和回报，尤其是在需要看公司的时候。您的企业在处理退货时应该回答以下相关问题：
最后一个关键点是估值风险，这种风险可能会损害或对您的数据资产产生负面影响。估值风险是由于产品或服务的实际价格与公司资产负债表上记录的价格之间有巨大差异而导致的损失的担忧。
在处理数据估值风险时，一定要考虑以下问题。回答这样一些问题可以让您更好地了解数据资产，降低可能影响收入和盈利能力的风险：
数据估值不单单是提高数据的价值。虽然这是每家公司都渴望实现的结果，但数据资产的估值还有很多其他方面。
数据估值可让您更好地了解公司的数据，从而以最 佳方式使用它们。同时，它有助于确保准确规划和预测未来和替代用例。
随着企业越来越依赖数据驱动战略，对适当的数据管理、货币化和估值的需求也随之增加。所有这样一些方面对于业务结构重塑都很重要，以促进更具盈利能力的模式。
