[發明專利]一種數據資產價值評估方法

在審

• 申請號: 202210529460.8
• 申請日: 2022-05-16
• 公開（公告）號: CN114997906A
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 孫佳麗;胡聰;張翠翠;盧銳軒;孫琦;王鵬;劉翠玲;洪德華
• 申請（專利權）人: 國網安徽省電力有限公司信息通信分公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 合肥律眾知識產權代理有限公司 34147
• 代理人: 趙娟

本發明涉及數據價值評估，具體涉及一種數據資產價值評估方法，獲取待評估數據，基于評估因子對待評估數據進行預處理得到本體數據；利用訓練集對數據資產價值評估模型進行模型訓練，并根據訓練集的數據類型構建價值評估模型庫；從價值評估模型庫中選取與本體數據適配的數據資產價值評估模型，并對本體數據進行價值評估，得到待評估數據的本體價值；對待評估數據進行關聯性分析得到關聯數據，分別獲取待評估數據、關聯數據的被應用信息；根據待評估數據、關聯數據的被應用信息，得到待評估數據的外延價值；本發明提供的技術方案能夠有效克服現有技術所存在的不能客觀、準確地對數據資產進行價值評估的缺陷。

技術領域

本發明涉及數據價值評估，具體涉及一種數據資產價值評估方法。

背景技術

在數字信息飛速發展的今天，數據對企業的影響日益增強，越來越多的企業需要“用數據說話”。對企業來說，無形資產占有的比重越來越大，除了無形資產中涵蓋專利、軟件著作權、商標在內的知識產權，數據資產的重要性也不容小覷，數據資產的價值有時將直接決定企業的價值。

數據資產作為企業無形資產的組成部分，員工所創造的數據資產的價值在一定程度上能夠衡量員工的工作績效，為了確定數據資產的價值，就需要對數據資產進行價值評估。當前的數據資產價值評估方法受到過多人為因素的影響，導致評估結果不夠客觀、準確，進而造成在通過數據資產價值來衡量員工的工作績效，以及企業價值時，不能客觀、準確地反映真實結果。

發明內容

(一)解決的技術問題

針對現有技術所存在的上述缺點，本發明提供了一種數據資產價值評估方法，能夠有效克服現有技術所存在的不能客觀、準確地對數據資產進行價值評估的缺陷。

(二)技術方案

為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：

一種數據資產價值評估方法，包括以下步驟：

S1、獲取待評估數據，基于評估因子對待評估數據進行預處理得到本體數據；

S2、利用訓練集對數據資產價值評估模型進行模型訓練，并根據訓練集的數據類型構建價值評估模型庫；

S3、從價值評估模型庫中選取與本體數據適配的數據資產價值評估模型，并對本體數據進行價值評估，得到待評估數據的本體價值；

S4、對待評估數據進行關聯性分析得到關聯數據，分別獲取待評估數據、關聯數據的被應用信息；

S5、根據待評估數據、關聯數據的被應用信息，得到待評估數據的外延價值；

S6、基于待評估數據的本體價值、外延價值，確定待評估數據的數據資產價值。

優選地，所述評估因子的獲取方法，包括：

從價值評估模型庫中選取與待評估數據適配的數據資產價值評估模型，并獲取與待評估數據的數據類型相同的數據集；

將數據集分為互不相交的數據子集，隨機選取一個數據子集作為測試集，其余數據子集作為訓練集；

利用訓練集對數據資產價值評估模型進行模型訓練，并基于測試集得到相應誤差；

重復進行上述過程，直至所有數據子集均作為測試集，將各誤差的平均計算結果作為待評估數據對應的評估因子。

優選地，S2中利用訓練集對數據資產價值評估模型進行模型訓練，包括：

對訓練集進行數據分析，根據數據類型將訓練集分為互不相交的訓練子集，對訓練子集進行數據清洗后輸入對應數據資產價值評估模型進行模型訓練；

對各數據資產價值評估模型分別求出隱藏層權重和輸出層權重，并基于隱藏層權重和輸出層權重計算誤差；