随着计算机相关软硬件技术的迅猛发展，大数据的相关应用已经深入到生产生活的各个角落。随着数据应用领域的扩展，对于数据的需求也随之水涨船高，利用数据进行分析、将分析成果应用于运营决策也已成为企业发展的新动力。党的十九届四中全会将数据增列为一种生产要素，要求建立健全由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。在此背景下，数据作为一种新型生产要素，针对其进行价值评价将是商业化交易流通过程中必不可少的一环。本文立足于数据价值与应用场景相结合的理论基础，认为在不同应用场景下，数据所贡献的经济价值有所不同，提出开放式数据资产价值评价指标分析框架，初步建立评价思路、评价维度与指标，由数据市场的主要参与者“买卖双方”协商选择标的数据资产的评价指标，并确定各指标的权重，尝试对数据资产价值影响因素标准化并进行计算，为数据资产的价值评价研究提供探索经验.

未经清洗加工的原始数据，存在冗余、无序等方面的缺陷，导致其应用价值有限，而经过脱敏、分类、清洗、建模分析等数据加工处理后形成的可采、可见、标准、互通、可信的高质量数据，具备较高的应用价值。依照发展阶段，数据资产可以分为原始数据、粗加工后数据、精加工后数据、初探应用场景的数据、实现商业化的数据等。

数据的价值在于与应用场景的结合，不同应用场景下，数据所贡献的经济价值有所不同。数据资产按照应用领域不同，可划分为交通数据、医疗数据、金融数据、科研数据、社交数据、产业数据等。

来源：普华永道

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