掌握这些技术对于数据资产评估非常重要！

众所周知，从企业管理产生的基本信息到能够创造“认可价值”的数据元素，数据必须通过资料资产评估的过程。

数据资产评估，是每一家数字化转型公司，从内部降低成本，赋能业务，转向外部转型。开放共享数据资料必由之路！

从定义看来，数据资产评估是指：

“在法律、行政法规和资产评估标准的框架下，资产评估机构及其资产评估专业人员根据委托对评估标准日特定目的下的数据资产价值进行评估和估算，并提交资产评估报告的专业服务行为”。

数据资产是指企业在运营活动中形成的数据，由公司拥有，可以控制数据产生、获取、处理、存储、传输和应用的全过程，并能给企业带来价值。

数据资产评估是目前数字产业化中具有巨大增长潜力的业务形式！为了有效促进公司数据资产化进程，提供高效的数据资产评估服务，必须依靠可靠的数据科技保障。

这类技术支持主要包括以下几个方面：

首先，提供科学、客观的数据资产评估方法。

相关技术侧重于数据资产评估模型的设计和推广，旨在量化计算影响数据资产价值的主要因素，获得合理的数据资产评估价值。

常见的资料资产评估模型主要有：基于重置成本的动态游戏法，基于回归算法的市场价值法，基于数据知识图谱的相关分析法等。

第二，确保数据在接收、处理和评估过程中不受数据泄露、数据丢失、数据篡改等风险的威胁。

主要包括相关技术区块链技术和智能合约技术，旨在确保数据在安全链上完成评估过程，实现数据资产评估全过程的可信度、可监控性和可追溯性。

其中，数据资产评估结果的唯一性可以通过引入数据标记和跟踪、区块链与智能合约、加密与防复制、环境监测技术等有效保证。

第三，处理数据资产质量确定、市场价值回归分析、数据集分类整齐、数据资源与业务相关性量化等需求。

相关技术主要包括知识地图、机器学习等技术，可以在数据价值挖掘和分析中发挥重要作用，从“业务增长”的角度得出数据质量和相关性的结论。

知识图谱通过业务数据的关联和全局验证，技术可以准确挖掘数据质量与数据服务业务价值点的相关性，为数据治理提供关键的“数字能效”业务洞察力。

此外，在数据资产血缘图谱模型的基础上，记录任何数据资产的产生和使用的数据链，帮助分析数据资产变化时的相关影响深度和广度，从而加强数据资产使用的管理。

机器学习，一方面可以解决数据资产市场价值回归分析、数据集主题分类、数据分布(如数据维度、数量规模、统计特征)的自动计算问题。

另外，可以为数据资产评估指标查询和关键信息推荐提供有价值的决策支持。

例如，对于数据产品加工的全生命周期，对数据质量评估指标进行追溯分析，为提高数据质量的关键流程节点定位和设计数据质量标准优化措施提供参考信息。

关于数据资产评估，还有哪些技术值得关注？请在下面留言交流 ...

数易达科技，长期关注数据价值开发和应用场景构建的前沿AI技术，希望通过大数据工具和平台(了解更多)，帮助企业快速建立完善的数据资产管理体系。

本文来自微信微信官方账号 “大话数字化转型”（ID：dataminingxmz），作者：数字刘老师，36氪经授权发布。

本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。

免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com