面向數據治理的數據資產質量評估模型研究

徐嵐珊 郭樹行

摘 ?要：大數據時代，數據不僅僅是公司的財富來源，更是企業一項重要的無形資產，其重要性與日俱增，而對數據資產質量評估也成為了企業價值評估的一個核心問題。當下國際貨幣基金組織（IMF）對數據資產提供了一種定性評估模型——數據質量評估框架（DQAF），該模型主要從質量的先決條件、誠信的保證、方法的健全性、準確性和可靠性、適用性、可獲取性;除此以外，數據的價值也應當是質量評估的重要維度之一，在該文中，將在模型中加入數據的價值這個維度，并將該維度細分為數據建設以及維護成本，數據庫的保密性與共享性，數據共享程度，使用效果評價，以期對DQAF進行細化和完善，使數據資產評估可以更加準確和全面。

關鍵詞：數據資產 ?數據質量評估框架 ?國際標準 ?級聯式結構 ?數據價值

中圖分類號：F832 ? 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2020）01（c）-0018-02

1 ?研究現狀

數據共享利用的程度，一方面體現了該企業信息的流通性，另一方面體現了數據的保密性以及安全性。信息的流通性不僅僅指數據在企業內部人員之間的使用、流動的情況，也體現了兩個企業與企業之間信息傳遞的程度。在同一企業中，數據共享有利于加強各部門之間的了解認識與溝通協調，不斷提高企業的管理效率，實現企業效益最大化?，F有的研究中，均指出DQAF的重要性和權威性，但是大多關注DQAF如何在我國應用，或是研究DQAF現有的維度應該如何改進，少有考慮引入新維度以及數據本身價值這個衡量因素。而數據的價值，無疑是數據非常重要的評估角度。因此該文將在現有研究的基礎上，引入新維度。

2 ?模型設計

該模型是對原DQAF的補充，因此，在符合DQAF的格式的條件下，增加了一個衡量維度，原格式如圖1所示。

具體分析如下。

（1）建設成本。

數據資產的建設主要包括采集獲取數據以及建立數據庫兩個步驟，因此數據的建設成本也應當從數據采集方式、數據庫建立成本兩個方面來衡量。

數據采集之后便是數據庫的建立，一方面需要開發人員的人工成本，另一方面購買服務器以及電腦也需要大量資本投入。因此，數據庫建立的成本也是衡量要點之一。

（2）維護成本。

數據需定期維護才能保證數據是實時的，并且數據庫是安全的。數據維護不僅需要數據庫管理員對數據庫進行日常維護，也需要對服務器和電腦進行維護，包含了大量人工成本和技術成本。

在DQAF中，已經詳細介紹了前6種衡量維度（0～5），該文中，則加入了第6個衡量維度，該模型總結見表1。

3 ?結語

該文為DQAF增加了數據價值這個衡量維度，并從數據成本，數據共享利用水平兩個要素來探討，在每個要素下面細分了指標和焦點問題，數據資產的質量評估可以更加全面具體。同時，也強調了數據本身價值的重要性，在大數據時代，數據太多太雜，更需要我們關注數據的價值，對企業的重要數據資產進行衡量，提高企業的運營效率。同時，DQAF框架也需要我們在應用中不斷完善和探索，相信隨著數據的發展，衡量的指標會進一步增加，同時數據質量評估也會更加精確。

參考文獻

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