一、概述
本模型旨在为企业提供一种科学、系统的方法，客观评估企业数据资产的真实价值，指导数据资产的高效利用和管理优化。它涵盖了影响数据资产价值的各个关键因素，通过量化计分的方式给出数据资产的综合价值评分，从而判断价值高低，对数据资产状况进行全面诊断。
二、适用范围
本评分卡模型适用于各行业的中大型企业，可用于评估企业内部各类型数据资产的价值，包括业务数据、交易数据、用户数据、互联网数据等。无论企业处于数字化转型的哪个阶段，均可借助本模型科学评估旗下数据资产，为进一步充分利用数据资产提供决策依据。
三、实施流程
1. 成立数据资产价值评估工作小组
由数据治理委员会牵头，组建一个跨部门的工作小组，负责统筹规划和实施评估工作。小组成员应包括：
数据架构部门：了解数据资产概况，评估数据可管理性；
业务部门：评估数据对业务的价值贡献，包括收益、应用前景等；
财务部门：提供数据资产商业价值相关的财务数据；
营销部门：评估数据资产对品牌影响力等间接收益的贡献；
IT运维部门：提供数据资产系统运行、维护等相关信息；
法务合规部门：评估数据资产的合规性；
信息安全部门：评估数据资产的安全保护状况。
小组成员应在本部门内部充分调研，全面收集相关信息。小组负责人需合理分工，制定评估计划和进度安排。
2. 确定评估对象数据资产
首先由数据架构部门整理出企业当前的数据资产目录清单，并与业务部门充分沟通，了解各数据资产的应用现状和重要程度。再结合公司的战略重点，确定需优先进行价值评估的数据资产。可评估对象包括单个数据资产，也可以是相关联的数据资产组，按业务功能或技术特征进行合理拆分和归组。每次评估规模不宜过大，应在成本和评估质量之间权衡。
3. 收集评估所需数据
(1)商业价值相关数据
由财务部门提供数据资产直接创收、成本节约的财务数据；
由营销部门提供数据资产带来的品牌影响力、客户体验等间接收益评估；
由业务部门和技术部门评估数据资产在未来业务中的潜在价值。
(2)数据质量数据
抽取数据样本，用数据质量管理工具检测数据的准确性、完整性；
从数据运维系统获取数据更新频率等时效性指标。
(3)运营相关数据
数据安全性由信息安全部门评估，提供访问审计、加密措施等数据；
可管理性由数据架构部门评估，提供元数据、数据线索、治理执行等数据。
(4)合规性数据
由法务合规部门提供数据处理和使用过程的合规审计报告。
(5)技术价值、应用前景评估
由业务部门结合公司战略规划，评估数据在现有及新兴业务中的应用前景；
由技术研发部门评估基于该数据资产开展创新的价值潜力。
4.按评分卡评分规则计算各维度分数
评估工作小组根据从上一步收集到的各类完整数据，按照评分卡中细化的评分规则，客观公正地打分计算每个子维度的得分。具体方法包括:
对于有量化标准的指标，如收益、节省成本、误差率等，直接根据数值水平按规则对应打分；
对于评估性打分的指标，如间接收益、安全性等，由专业部门按照规定的参考标准进行综合评估打分；
对于区间型的打分规则，根据实际数据落入哪个分数区间，确定该指标子维度的最终得分。
小组成员需充分审视每个指标的评分结果，达成评分共识。最后汇总计算出该数据资产在商业价值、数据质量、运营、合规性、技术价值、应用前景等六大维度的得分。
5.计算综合评分并形成评估报告
在获得六大维度的评分数据后，按照评分卡设置的权重系数，进行加权计算，得出该数据资产的综合价值评分。
评估小组需根据这一综合得分，结合各维度的分数分析，对该数据资产的价值状况进行全面解读，包括:
价值评分总体水平判断：综合分数在80分以上为高价值数据资产，60-80分为中等价值，60分以下为低价值数据资产；
每个维度分数表现对比：分析哪些方面分数较高或较低，从根源上分析其影响因素；
问题缺陷梳理：列出数据资产在各维度存在的主要问题和缺陷；
管理改进建议：针对性提出可行的改进措施，提升数据资产价值。
将上述内容汇总形成完整的数据资产价值评估报告，说明评估过程、发现的问题、改进建议等，提交上级审批。
6.报上级审批并指导数据资产管理
评估报告经数据治理委员会审核后，上报公司高层进行审批。经批准的评估结论将作为指导数据资产管控和应用决策的依据:
对于价值评分较高的数据资产，要给予优先关注，加大资源投入，重点打造数据资产能力；
对于价值一般或较低的数据资产，要针对性制定改进措施，提升其价值贡献；
对于评估发现的安全合规等风险问题，要从制度和技术层面进行全面整改；
要持续评估数据资产状况，形成周期性的管理机制。
公司高层要根据评估结论，为数据资产的战略管理给予支持和指导，充分发挥数据资产对业务发展的核心价值。
四、指标设计原理
本模型共设置了6个一级评估维度，19个二级评分指标，具体如下:
1. 商业价值维度(40%权重)
直接收益(15%)、间接收益(5%)、潜在收益(5%)、直接节约(10%)、长期节约(5%)。设置该维度是因为数据资产的核心价值在于为企业创造收益或节省成本，是衡量价值高低的关键所在。
2. 数据质量维度(25%权重)
准确性(10%)、完整性(8%)、时效性(7%)。数据质量对于发挥数据价值至关重要，高质量数据才能充分释放价值。该维度全面考虑了影响质量的三大核心因素。
3. 运营维度(15%权重)
安全性(8%)、可管理性(7%)。数据的安全与可管理情况直接决定了数据资产的可用性和运营成本。该维度关注数据资产运营层面的"能力"。
4. 法律合规性(10%权重)
违法违规将给企业带来严重风险，因此数据合规性是数据资产价值评估的前提。
5. 技术价值(5%权重)
高价值数据资产往往蕴含着促进技术创新的机遇。本模型专门考虑了这一因素的价值。
6. 应用前景(5%权重)
评估数据资产未来在公司现有及新兴业务中的应用发展前景，反映其长期价值潜力。
五、其他说明
本评分卡模型的指标设置和打分规则，借鉴了数据资产管理的理论知识和实践经验，具有较强的专业性和科学性。但不同企业在具体执行时，可根据自身情况对指标权重、评分规则进行适度调整。
同时该模型仅反映了数据资产的内在价值，企业还需结合自身战略目标、人力资本等外部因素，综合判断数据资产的使用价值和管控重点。
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