您的数据值多少钱?
许多企业还不知道这个问题的答案。但未来，公司将需要在评估数据资产方面培养更多的专业技能。
2016年，微软公司以262亿美元收购了在线专业社交网站LinkedIn Corp.。为什么微软认为LinkedIn如此有价值?还有，这笔钱中有多少是用于购买LinkedIn的用户数据，而不是其他资产?在全球范围内，领英拥有4.33亿注册用户，在收购前每月大约有1亿活跃用户。简单的算术告诉我们，微软每个月的活跃用户支付大约260美元。
微软为LinkedIn用户数据支付了合理的价格吗?微软肯定是这么想的——领英也同意。但该交易引起了评级机构穆迪投资者服务公司(Moody 's Investors Service Inc.)的密切关注，后者在交易宣布后对微软的信用评级进行了评估。从微软- linkedin的交易中可以了解到关于用户数据估值的什么信息?我们如何确定微软——或任何收购者——是否支付了合理的价格?
这些问题的答案并不清楚。但随着企业收集和分析越来越多的数据，这一主题正变得越来越重要。事实上，微软和领英之间价值数十亿美元的交易只是近期数据估值上升的一个例子。另一个例子发生在博彩公司凯撒娱乐(Caesars Entertainment Corp.)旗下子公司凯撒娱乐(Caesars Entertainment Corp.)据《华尔街日报》的一篇文章中,“最宝贵的资产在激烈的破产纠纷凯撒娱乐公司”2016年的一份报告由破产法院对此案审查员指出情况出售凯撒属性——失去了访问数据库的总回报的客户分析,收益下降。但该报告也指出，要将总薪酬体系整合到另一家公司的忠诚度计划中可能很困难。虽然总体薪酬体系是凯撒最宝贵的资产，但它对外部政党的价值仍是一个悬而未决的问题。
正如这些例子所说明的，没有公式可以精确地给数据贴上价格标签。但在这两种情况下，都有人认为这些数据价值数亿美元。
探索数据评估
为了研究数据评估，我们对北美和欧洲36家公司和非营利组织的信息活动进行了采访并收集了大量数据。大多数公司的年收入超过10亿美元。他们代表了各行各业，包括零售业、医疗保健、娱乐业、制造业、运输业和政府部门。
尽管我们关注的是数据价值，但我们发现，我们研究中的大多数组织关注的是存储、保护、访问和分析大量数据的挑战——信息技术(IT)功能主要负责这些工作。虽然IT功能在存储和保护数据方面非常有效，但它们本身无法做出将数据转换为业务价值的关键决策。因此，我们的研究视角迅速扩大，包括首席财务和营销官，在遵守监管规定的情况下，还包括法律官。由于我们研究的大多数公司没有正式的数据评估实践，我们调整了我们的方法，以关注触发数据评估需求的重大商业事件，如并购、破产申请或数据资产的收购和出售。我们没有从抽象的角度研究数据价值，而是着眼于触发这种评估需求的事件，这些评估可以跨组织进行比较。
我们研究的所有公司都充斥着大量的数据，它们存储的数据量平均每年增长40%。我们预计，数据爆炸将给管理层带来压力，让他们知道哪些数据最有价值。然而，大多数公司表示，它们没有正式的数据估值政策。一些确定的分类工作包括价值评估。这些工作既费时又复杂。例如，一个大型金融集团有一个团队在进行重要的数据分类工作，其中包括“关键的”、“重要的”和“其他的”。当判断值与上下文相关时，数据被归类为“其他”。该团队的目标是对数百兆字节的数据进行分类;9个月后，他们工作了不到20年。
这个特殊的金融集团遇到的困难是典型的。评估数据可能是复杂和高度依赖上下文的。价值可能基于多个属性，包括使用类型和频率、内容、年龄、作者、历史、声誉、创建成本、收益潜力、安全需求和法律重要性。随着时间的推移，数据价值可能会随着优先级、诉讼或法规的变化而变化。这些因素都是相关的，难以量化。
一个评估数据的框架
那么，公司应该如何形式化数据评估实践呢?根据我们的研究，我们将数据价值定义为三种价值来源的组合:(1)资产或股票价值;(2)活动价值;(3)期望的或未来的价值。以下是每个价值来源的分类:
1、数据作为战略资产
对大多数公司来说，将数据资产货币化意味着关注客户数据的价值。这不是一个新概念;将客户数据货币化的想法就像杂货店的会员卡一样古老。客户数据可以直接产生货币价值(当数据被出售、交易或获得时)或间接产生货币价值(当利用客户数据的新产品或服务被创建，但数据本身没有被出售时)。公司还可以将公开可用的和专有的数据结合起来，创建用于销售或使用的独特数据集。
数据货币化的市场机会有多大?一句话:很大。普华永道(PwC)旗下的战略部门估计，仅在金融领域，数据商业化带来的收入就将增至300美元。
2、使用中的数据的值
数据使用通常由应用程序定义——例如客户关系管理系统或总账——和使用频率。使用频率通常由应用程序工作负载、事务率和数据访问频率定义。
数据使用的频率带来了数据价值的一个有趣方面。传统的有形资产使用回报通常呈下降趋势。也就是说，它们使用得越多，价值就越低。但数据有潜力——并不总是，但往往是——在使用得越多的情况下增值。也就是说，被视为资产的数据在使用时会显示出越来越高的回报。例如，谷歌公司的Waze导航和流量应用程序集成了来自驾驶员的实时众包数据，因此Waze地图数据随着越来越多的人使用变得越来越有价值。
数据的主要成本是其捕获、存储和维护。使用它的边际成本几乎可以忽略不计。另一个因素是使用时间:正确的数据在正确的时间——例如，在圣诞节零售销售季节收集的交易数据——可能具有很高的价值。
当然，基于使用的价值定义是双边的;活动的每一边的附加价值不太可能是相同的。例如，对于一个迷失在陌生城市的旅行者来说，发送到旅行者手机上的地图数据对于一次使用来说可能非常有价值，但旅行者可能再也不需要那种精确的数据了。另一方面，数据提供者可能会将数据用于其他目的——并反复使用——很长一段时间。
3、数据的预期未来价值
虽然通常使用“数字资产”或“数据资产”这两个词，但对于如何在资产负债表上计算这些资产，并没有普遍接受的定义。事实上，如果数据资产被跟踪并计入其中——一个很大的“如果”——它们通常与其他无形资产(如商标、专利、版权和商誉)混合在一起。评估无形资产的方法有很多。例如，无形资产可以基于涉及类似资产的可观察到的市场交易进行估值;通过储蓄产生的收入或现金流;或者是开发或替换它们的成本。
公司能做什么?
无论公司选择哪种路径将数据估值嵌入到公司的战略中，我们的研究揭示了所有公司都可以采取的三个实际步骤。
1、制定明确的评估政策，并在公司内部共享。
在这一领域制定全公司范围的政策至关重要。例如，您的公司是否创建了一个数据目录，以便了解所有数据资产?您是否跟踪数据资产的使用情况，就像公司跟踪其拥有的汽车或卡车的里程一样?让隐式数据策略在整个公司中显式、编码化和共享是确定数据值优先级的第一步。
在我们的示例中，有几家公司开始根据值手动对选定的数据集进行分类。在一种情况下，触发事件是评估数据风险的内部安全审计。另一方面，触发事件是希望评估组织中数据量迅速增长的地方，并仔细审查这种增长的成本和价值。
我们发现数据估值最有力的商业案例是收购、出售或剥离拥有大量数据资产的业务部门。我们预计，在未来，首席数据官的一些不断演变的职责可能包括为这些目的评估公司数据。但这一角色对我们来说太新了，目前还无法看出总体趋势。
2、建立内部数据评估专家。
我们的研究发现，一些公司正在探索将数据资产货币化、出售或授权给第三方的方法。然而，拥有数据与知道如何出售数据是不一样的。一些公司依赖外部专家而不是内部专家来评估数据的价值。我们预计这种情况将会改变。寻求将数据资产货币化的公司首先需要解决的问题是，如何在自己的组织中获得和发展估值专业知识。
