数据资产定价方法、装置、计算机设备和存储介质

摘要

本申请涉及一种数据资产定价方法、装置、计算机设备和存储介质。通过在检测针对待定价数据资产的定价触发事件，获取待定价数据资产的多种定价参照因子，并基于定价参照因子获取待定价数据资产的成本价格，以及获取待定价数据资产对应的市场价格，确定市场价格与成本价格的比值，若比值大于或等于预设阈值，确定待定价数据资产的定价结果为市场价格，否则，确定待定价数据资产的定价结果为成本价格。相较于传统的通过市场法或收益法确定数据资产的定价，本方案利用多种定价参照因子确定数据资产的成本价格，并基于成本结果以及市场价格确定数据资产的定价，适应了数据资产的多样性，实现提高数据资产定价的合理性的效果。

说明书

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种数据资产定价方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

生产力作为人类征服和改造自然的客观物质力量，是一个时代发展水平的集中体现。计算机、互联网技术促进了人类处理信息能力的飞跃，催生了新生产力的崛起，全新的数字经济时代已经来临。而在数字经济时代，数据交易的需求不断增加，数据交易不仅可以打破信息孤岛及信息壁垒，汇聚海量高价值数据，而且在对接数据市场的多样化需求、完善产业生态环境、实现数据价值的最大化等方面也具有深远意义。在数据交易市场中，电力能源数据及其衍生品正释放出巨大的价值潜力，其不仅可以辅助后疫情时期企业复产复工，也能够实现全社会资源的优化配置，助力经济社会发展。

数据资产作为一项生产要素进行交易，要保证交易的合理性,则必须对企业数据资产的现有价值进行量化，形成一个合理的定价，目前对于数据资产定价的方式通常是通过市场法或收益法等理论进行的，然而，通过上述方式进行数据资产定价，无法适应数据资产的多样性，难以对数据资产进行合理定价。

因此，目前的数据资产定价方法存在合理性低的缺陷。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够资产定价合理性的数据资产定价方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种数据资产定价方法，所述方法包括：

响应于针对待定价数据资产的定价触发事件，获取所述待定价数据资产的定价参照因子；所述定价参照因子包括总成本、预设利润率、税率以及数据价值修正系数；所述数据价值修正系数表征所述成本价格的影响因素；

基于所述定价参照因子获取所述待定价数据资产对应的成本价格；

获取所述待定价数据资产对应的市场价格，并确定所述市场价格与所述成本价格的比值；

若所述比值大于或等于预设阈值，确定所述待定价数据资产的定价结果为所述市场价格，若所述比值小于所述预设阈值，确定所述待定价数据资产的定价结果为所述成本价格。

在其中一个实施例中，所述基于所述定价参照因子获取所述待定价数据资产对应的成本价格，包括：

根据所述总成本、所述预设利润率的增长值、所述税率的增长值和所述数据价值修正系数的乘积，获取所述成本价格。

在其中一个实施例中，所述获取所述待定价数据资产的定价参照因子，包括：

获取所述待定价数据资产的采集工具研发成本与采集实施成本的和，作为数据采集成本；

获取所述待定价数据资产的处理工具研发成本与处理实施成本的和，作为数据预处理成本；

获取所述待定价数据资产的设计成本、设计工具研发成本以及数据挖掘成本的和，作为数据研发成本；

获取所述待定价数据资产的统计工具研发成本和统计实施成本的和，作为数据统计分析成本；

获取所述待定价数据资产的流通策略研发成本和流通实施成本的和，作为数据流通成本；

获取所述待定价数据资产的风险控制策略研发成本和风险控制实施成本的和，作为风险控制成本；

获取所述数据采集成本、所述数据预处理成本、所述数据统计分析成本、所述数据流通成本以及所述风险控制成本的和，作为所述总成本。

在其中一个实施例中，所述获取所述待定价数据资产的定价参照因子，包括：

基于所述定价触发事件访问数据资产利润数据库，从所述数据资产利润数据库中获取所述待定价数据资产在预设时间段内的历史利润率，根据所述历史利润率确定所述预设利润率；

和/或，

基于所述定价触发事件访问数据资产利润数据库，从所述数据资产利润数据库中获取所述待定价数据资产对应的其他主体的其他数据资产对应的其他利润率，根据所述其他利润率确定所述预设利润率。

在其中一个实施例中，所述获取所述待定价数据资产的定价参照因子，包括：

基于所述定价触发事件访问预设规则库，根据从所述预设规则库中获取的质量检测规则检测所述待定价数据资产，并根据通过所述检测的待定价数据资产的数据量占所述待定价数据资产的总数据量比值，确定数据质量系数；

获取所述待定价数据资产的传播系数与所述待定价数据资产中的流通数据量的乘积与所述总数据量的比值，作为数据流通系数；

获取所述总数据量与所述待定价数据资产对应的同类数据量的比值，作为数据稀缺系数；

根据预设风险评估策略，获取所述待定价数据资产对应的数据管理风险系数、增值开发风险系数、数据流通风险系数和数据安全风险系数，根据所述数据管理风险系数、所述增值开发风险系数、所述数据流通风险系数和所述数据安全风险系数，确定数据价值实现风险系数；

根据所述数据质量系数、所述数据流通系数、所述数据稀缺系数以及所述数据价值实现风险系数，得到所述数据价值修正系数。

在其中一个实施例中，所述获取所述待定价数据资产对应的市场价格，包括：

确定所述待定价数据资产的数据类型和数据可得性；

根据所述数据类型以及数据可得性，从多个待选市场价格中获取所述市场价格；所述待选市场价格包括可比交易价格、交易效用价格和交易试销价格中的至少一项；所述可比交易价格根据所述待定价数据资产对应的同类数据资产的交易价格、交易时间和交易条件确定；所述交易效用价格根据所述待定价数据资产对应的预估收益确定；所述交易试销价格根据用户对所述待定价数据资产的接受度确定。

在其中一个实施例中，若所述市场价格为所述可比交易价格，所述获取所述待定价数据资产对应的市场价格，包括：

获取与所述待定价数据资产的数据类型和数据用途相似的相似数据资产的相似数据交易时间和相似数据容量；

根据所述待定价数据资产的数据获取信息、数据存储信息、数据加工信息、数据挖掘信息、数据保护信息、数据共享信息，获取对应的技术修正系数；

获取所述待定价数据资产对应的基准日价格指数与所述相似数据交易时间对应的价格指数的比值，作为期日修正系数；

获取所述待定价数据资产的数据容量与所述相似数据容量的比值，作为容量修正系数；

获取所述待定价数据资产中的有效数据占总数据量的比值，作为价值密度修正系数；

根据所述技术修正系数、所述期日修正系数、所述容量修正系数以及所述价值密度修正系数调整所述相似数据资产，得到所述市场价格。

一种数据资产定价装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于响应于针对待定价数据资产的定价触发事件，获取所述待定价数据资产的定价参照因子；所述定价参照因子包括总成本、预设利润率、税率以及数据价值修正系数；所述数据价值修正系数表征所述成本价格的影响因素；

第二获取模块，用于基于所述定价参照因子获取所述待定价数据资产对应的成本价格；

第三获取模块，用于获取所述待定价数据资产对应的市场价格，并确定所述市场价格与所述成本价格的比值；

确定模块，用于若所述比值大于或等于预设阈值，确定所述待定价数据资产的定价结果为所述市场价格，若所述比值小于所述预设阈值，确定所述待定价数据资产的定价结果为所述成本价格。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

上述数据资产定价方法、装置、计算机设备和存储介质，通过在检测到针对待定价数据资产的定价触发事件时，获取包括总成本、预设利润率、税率和数据价值修正系数的待定价数据资产的定价参照因子，并基于定价参照因子获取待定价数据资产对应的成本价格，以及获取待定价数据资产对应的市场价格，确定市场价格与成本价格的比值，若比值大于或等于预设阈值，则确定待定价数据资产的定价结果为市场价格，若比值小于预设阈值，则确定待定价数据资产的定价结果为成本价格。相较于传统的通过市场法或收益法确定数据资产的定价，本方案利用多种定价参照因子确定数据资产的成本价格，并基于成本结果以及市场价格确定数据资产的定价，适应了数据资产的多样性，实现提高数据资产定价的合理性的效果。

附图说明

图1为一个实施例中数据资产定价方法的应用环境图；

图2为一个实施例中数据资产定价方法的流程示意图；

图3为一个实施例中总成本获取步骤的流程示意图；

图4为一个实施例中数据资产定价装置的结构框图；

图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的数据资产定价方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。终端102可以检测针对待定价数据资产的定价触发事件，并在上述定价触发事件触发时，获取待定价数据资产的定价参照因子，基于定价参照因子获取待定价数据资产的成本价格，并获取待定价数据资产对应的市场价格，确定成本价格和市场价格的比值，根据该比值与预设阈值进行比较，根据比较结果确定待定价数据资产的定价结果。

其中，上述方法执行主体可以是终端102，也可以是服务器104；上述定价触发事件可以通过多种方式触发；例如，若执行主体为终端102，则上述定价触发事件可以在终端102接收到新的待定价数据资产时触发针对该数据资产的定价触发事件，终端102还可以在检测到定价指令时触发上述定价触发事件，例如相关工作人员在终端102中触发定价指令；若执行主体为服务器104，服务器104可以在有新的待定价数据资产存储至服务器104时触发上述定价触发事件；服务器104还可以在接收到终端102发送的定价指令时触发上述定价触发事件，例如相关工作人员在终端102中触发定价指令，终端102将定价触发指令发送至服务器104，从而令服务器104触发定价触发事件。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机和平板电脑，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种数据资产定价方法，以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括以下步骤：

步骤S202，响应于针对待定价数据资产的定价触发事件，获取待定价数据资产的定价参照因子；定价参照因子包括总成本、预设利润率、税率以及数据价值修正系数；数据价值修正系数表征成本价格的影响因素。

其中，数据资产可以是以数据为基础的资产，例如用户关系数据、基于用户关系产生的社交数据、交易数据、信用数据、移动数据、用户搜索表征的需求数据等；数据资产可以进行交易，因此需要对数据资产进行定价。定价触发事件可以是针对待定价数据资产的事件，该事件触发时，终端102需要对相应的数据资产进行定价。定价触发事件可以通过多种方式触发，例如，上述终端102可以在检测到有新的待定价数据资产存储至终端102中时触发对该待定价数据资产的定价触发事件；终端102还可以在检测到定价指令时，触发所述定价触发事件，例如相关工作人员通过在终端102点击相关按钮触发上述定价指令。

终端102可以在检测到上述定价触发事件后，获取待定价数据资产的定价参照因子，包括待定价数据资产的总成本、预设利润率、税率以及数据价值修正系数；其中，数据价值修正系数可以表征成本价格的影响因素。其中，上述总成本可以是待定价数据资产在研发和实施过程中产生的成本，预设利润率可以是待定价数据资产对应的合理利润率，税率可以是待定价数据资产的适用税率，可以根据数据资产的项目所在地的税务部门的规定计算，数据价值修正系数可以根据成本价格的影响因素得到，例如终端102可以获取待定价数据资产的影响因素集合，影响因素集合中可以包括多种不同的影响因素，终端102可以根据每种影响因素得到相应的影响系数，从而终端102可以利用各个影响系数得到所述数据价值修正系数。

步骤S204，基于定价参照因子获取待定价数据资产对应的成本价格。

其中，定价参照因子可以包括多种，例如待定价数据资产的总成本、预设利润率、税率以及数据价值修正系数；定价参照因子可以存储在服务器104的存储设备中，终端102可以通过网络通信的方式从服务器104获取上述定价参照因子。终端102可以根据所述定价参照因子获取待定价数据资产对应的成本价格。例如，在一个实施例中，基于定价参照因子获取待定价数据资产对应的成本价格，包括：根据总成本、预设利润率的增长值、税率的增长值和数据价值修正系数的乘积，获取成本价格。本实施例中，终端102可以获取待定价数据资产的总成本、预设利润率的增长值、税率的增长值和数据价值修正系数，并将上述总成本、预设利润率的增长值、税率的增长值和数据价值修正系数相乘，从而将乘积作为上述成本价格。具体地，上述成本价格的获取公式可以如下所示：P

步骤S206，获取待定价数据资产对应的市场价格，并确定市场价格与成本价格的比值。

其中，市场价格可以是待定价数据资产在市场中进行流通的价格，待定价数据资产的市场价格可以存储于市场服务器的存储设备中，且上述定价参照因子的存储位置可以与市场价格的存储位置不一样；终端102可以通过网络通信的方式从市场服务器中获取相应的市场价格，例如，终端102可以向市场服务器发送包括上述待定价数据资产的市场价格获取指令，从而使市场服务器向终端102返回相应的市场价格。其中，上述待定价数据资产对应的市场价格可以包括多种类型的市场价格，例如可比交易案例价格、交易方效用价格或交易方试销价格中选用等，终端102可以根据不同的交易情况和数据资产的数据可得性，从多种类型的市场价格中选取对应的市场价格。

另外，终端102在获取市场价格后，还可以获取市场价格与成本价格的比值，例如终端102将市场价格除以成本价格，作为市场价格与成本价格的比值。

步骤S208，若比值大于或等于预设阈值，确定待定价数据资产的定价结果为所述市场价格，若比值小于所述预设阈值，确定待定价数据资产的定价结果为成本价格。

其中，比值可以是上述市场价格与成本价格的比值，终端102可以根据该比值确定待定价数据资产的定价结果，从而得到待定价数据资产的价格。例如，若终端102检测到上述比值大于或等于预设阈值，则终端102可以确定待定价数据资产的定价结果为市场价格；若终端102检测到上述比值小于预设阈值，则终端102可以确定待定价数据资产的定价结果为上述成本价格。其中，上述预设阈值可以是在设定范围内选取的数值，例如，终端102可以根据市场价格波动程度，在1至2范围内取值，例如可以取1.1作为预设阈值。其中，上述待定价数据资产的定价公式可以如下所示：

其中，P可以是待定价数据资产的价格；P

上述数据资产定价方法中，通过在检测到针对待定价数据资产的定价触发事件时，获取包括总成本、预设利润率、税率和数据价值修正系数的待定价数据资产的定价参照因子，并基于定价参照因子获取待定价数据资产对应的成本价格，以及获取待定价数据资产对应的市场价格，确定市场价格与成本价格的比值，若比值大于或等于预设阈值，则确定待定价数据资产的定价结果为市场价格，若比值小于预设阈值，则确定待定价数据资产的定价结果为成本价格。相较于传统的通过市场法或收益法确定数据资产的定价，本方案利用多种定价参照因子确定数据资产的成本价格，并基于成本结果以及市场价格确定数据资产的定价，适应了数据资产的多样性，实现提高数据资产定价的合理性的效果。

在一个实施例中，获取待定价数据资产的定价参照因子，包括：获取待定价数据资产的采集工具研发成本与采集实施成本的和，作为数据采集成本；获取待定价数据资产的处理工具研发成本与处理实施成本的和，作为数据预处理成本；获取待定价数据资产的设计成本、设计工具研发成本以及数据挖掘成本的和，作为数据研发成本；获取待定价数据资产的统计工具研发成本和统计实施成本的和，作为数据统计分析成本；获取待定价数据资产的流通策略研发成本和流通实施成本的和，作为数据流通成本；获取待定价数据资产的风险控制策略研发成本和风险控制实施成本的和，作为风险控制成本；获取数据采集成本、数据预处理成本、数据统计分析成本、数据流通成本以及风险控制成本的和，作为总成本。

本实施例中，上述待定价数据资产的定价结果可以根据定价参照因子等因素确定，上述定价参照因子包括多种类型的参照因子，例如待定价数据资产的总成本。如图3所示，图3为一个实施例中总成本获取步骤的流程示意图。数据资产的总成本是指数据资产在形成数据产品的过程中，数据采集、数据产品的设计、研发、运营等各阶段产生的成本。终端102可以通过对待定价数据资产上述过程中产生的成本进行计算，从而得到上述总成本。上述总成本包括数据采集成本、数据预处理成本、数据研发成本、数据统计分析成本、数据流通成本和风险控制成本等。

其中，数据采集成本指的是终端102通过自动化工具(ETL工具、自定义抽取转换引擎)或人工的手段从数据中心中获取研发数据产品所需的基础数据所发生的投入产生的成本。主要包括自定义工具的研发和数据采集工作的实施两部分内容。终端102可以获取待定价数据资产的采集工具研发成本与采集实施成本的和，作为上述数据采集成本。例如，上述数据采集成本的计算公式可以如下所示：数据采集成本＝工具研发工作量×研发人员单价+数据采集实施工作量×采集人员单价；其中，工具研发工作量和研发人员单价可以是采集工具研发成本；数据采集实施工作量和采集人员可以是采集实施成本；终端102可以按功能点法对工具研发工作量进行估算；数据采集实施工作量采用工作分解结构(WorkBreakdown Structure)方式估算。

数据预处理成本是指终端102通过工具或人工手段将基础数据转换为符合挖掘所需格式而开展数据导入、去重、清洗、存储等工作。成本包含工具研发和预处理实施两部分。终端102可以获取待定价数据资产的处理工具研发成本与处理实施成本的和，作为上述数据预处理成本。例如，上述数据预处理成本的计算公式可以如下所示：预处理成本＝工具研发工作量×研发人员单价+预处理实施工作量×采集人员单价。其中，工具研发工作量和研发人员单价可以是处理工具研发成本；预处理实施工作量和采集人员单价可以是处理实施成本；对于上述工具研发工作量，终端102可以按功能点法进行估算；预处理实施工作量采用工作分解结构(Work Breakdown Structure)方式估算。

数据研发成本可以是指终端102从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常采用统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。成本包含产品设计、工具研发和数据挖掘实施三部分。终端102可以获取待定价数据资产的设计成本、设计工具研发成本以及数据挖掘成本的和，作为上述数据研发成本。例如，上述数据研发成本的计算公式可以如下所示：数据研发成本＝产品设计工作量×设计人员单价+工具研发工作量×研发人员单价+数据挖掘实施工作量×采集人员单价。其中，上述产品设计工作量和设计人员单价可以是设计成本；工具研发工作量和研发人员单价可以是设计工具研发成本；数据挖掘实施工作量×采集人员单价可以是数据挖掘成本；对于上述工具研发工作量，终端102可以按功能点法进行估算；产品设计工作量、数据挖掘实施工作量采用工作分解结构(Work BreakdownStructure)方式估算。

数据统计分析成本指的是终端102采用适当的工具或方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，提取有用信息并形成结论，进而对数据加以详细研究和概括总结的过程。成本包含工具研发和统计分析实施两部分。终端102可以获取待定价数据资产的统计工具研发成本和统计实施成本的和，作为数据统计分析成本。例如，数据统计分析成本的计算公式可以如下所示：统计分析成本＝工具研发工作量×研发人员单价+统计分析实施工作量×采集人员单价。其中，工具研发工作量和研发人员单价可以是统计工具研发成本；统计分析实施工作量和采集人员单价可以是统计实施成本；对于上述工具研发工作量，终端102可以按功能点法进行估算；统计分析实施工作量采用工作分解结构(Work Breakdown Structure)方式估算。

数据流通成本也可以称为市场营销成本，指的是在创造、沟通、传播和交换产品中,为顾客、客户、合作伙伴以及整个社会带来经济价值的工作，定价过程中发生的市场信息搜集及效益预测等工作也包含在内。成本包括营销策略的制定和实施两部分。终端102可以获取待定价数据资产的流通策略研发成本和流通实施成本的和，作为数据流通成本。例如，数据流通成本的计算公式可以如下所示：数据流通成本＝营销策略制定工作量×咨询人员单价+营销策略实施工作量×实施人员单价。其中，营销策略制定工作量和咨询人员单价可以是流通策略研发成本；营销策略实施工作量和实施人员单价可以是流通实施成本。对于营销策略制定、营销策略实施工作量，终端102均可以采用工作分解结构(WorkBreakdown Structure)方式估算。

风险控制成本指通过运用数据建模的方法对数据产品进行风险控制和风险提示。成本包括建模、策略制定和策略实施三部分。终端102可以获取待定价数据资产的风险控制策略研发成本和风险控制实施成本的和，作为上述风险控制成本。例如，风险控制成本的计算公式可以如下所示：风险控制成本＝(风控建模工作量+风控策略制定工作量)×咨询人员单价+风控策略实施工作量×实施人员单价。其中，上述风控建模工作量、风控策略制定工作量以及咨询人员单价可以是风险控制策略研发成本；风控策略实施工作量和实施人员单价可以是风险控制实施成本。上述风控建模、策略制定、策略实施工作量均采用工作分解结构(Work Breakdown Structure)方式估算。其中，上述各个计算成本使用的数据可以存储在成本数据库中。

具体地，上述各项人工取费的标准可以按照下表1的方式进行确定，且数据资产的成本表可以如下表2确定。

表1人工单价表

表2数据资产成本表

终端102得到上述数据采集成本、数据预处理成本、数据统计分析成本、数据流通成本以及风险控制成本后，可以加将数据采集成本、数据预处理成本、数据统计分析成本、数据流通成本以及风险控制成本的和，作为待定价数据资产的总成本。

通过本实施例，终端102可以根据多种成本类型对待定价数据资产的总成本进行计算，从而实现提高数据资产定价合理性的效果。

在一个实施例中，获取待定价数据资产的定价参照因子，包括：基于定价触发事件访问数据资产利润数据库，从数据资产利润数据库中获取待定价数据资产在预设时间段内的历史利润率，根据历史利润率确定预设利润率；和/或，基于定价触发事件访问数据资产利润数据库，从数据资产利润数据库中获取待定价数据资产对应的其他主体的其他数据资产对应的其他利润率，根据其他利润率确定预设利润率。

本实施例中，上述待定价数据资产对应的定价参照因子中还包括预设利润率，即合理利润率，上述成本价格为包括有一定利润的价格，终端102可以为成本价格设置一定的合理利润率，且该利润率包括一最低利润率值，例如预设利润率取值不低于6％。终端102可以通过多种方式获取上述预设利润率。例如，在一些实施例中，终端102可以基于历史利润得到上述预设利润率。例如，终端102可以基于定价触发事件访问数据资产利润数据库，并从数据资产利润数据库中获取待定价数据资产在预设时间段内的历史利润率，例如在三年内成交的数据资产交易的利润率，从而终端102可以根据历史利润率确定上述预设利润率。在一些实施例中，终端102可以基于其他可比公司和资产主体的利润率，确定上述预设利润率。例如，终端102还可以基于定价触发事件访问数据资产利润数据库，从数据资产利润数据库中获取待定价数据资产对应的其他主体的其他数据资产对应的其他利润率，根据其他利润率确定上述预设利润率。其中，上述其他主体可以是其他可比上市公司，可比上市公司可以是与上述待定价数据资产的公司具有可比性的公司，其他数据资产可以是其他可比上市公司的数据资产，其他利润率可以是其他可比上市公司的数据资产的利润率。

具体地，上述预设利润率的取值方式可以如下表3所示，该表可以存储在所述数据资产利润数据库中：

表3预设利润率取值表

通过本实施例，终端102可以通过多种方式获取上述待定价数据资产的预设利润率，提高了数据资产定价的合理性。

在一个实施例中，获取待定价数据资产的定价参照因子，包括：基于定价触发事件访问预设规则库，根据从预设规则库中获取的质量检测规则检测待定价数据资产，并根据通过检测的待定价数据资产的数据量占待定价数据资产的总数据量比值，确定数据质量系数；获取待定价数据资产的传播系数与待定价数据资产中的流通数据量的乘积与总数据量的比值，作为数据流通系数；获取总数据量与待定价数据资产对应的同类数据量的比值，作为数据稀缺系数；根据预设风险评估策略，获取待定价数据资产对应的数据管理风险系数、增值开发风险系数、数据流通风险系数和数据安全风险系数，根据数据管理风险系数、增值开发风险系数、数据流通风险系数和数据安全风险系数，确定数据价值实现风险系数；根据数据质量系数、数据流通系数、数据稀缺系数以及数据价值实现风险系数，得到数据价值修正系数。

本实施例中，上述待定价数据资产的定价参照因子还包括数据价值修正系数，数据价值修正系数是影响数据价值实现因素的集合，数据价值修正系数由多个系数组成，数据质量、数据流通、数据的稀缺性以及数据价值实现风险均会对修正系数产生影响。数据价值修正系数的表达式可以如下所示：K＝αβ(1+l)(1-r)。其中：K为数据价值修正系数；α可以是数据质量系数；β可以是数据流通系数；l可以是数据稀缺系数；r可以是数据价值实现风险系数。终端102可以根据上述计算公式，例如多个系数，得到上述数据价值修正系数。

例如，终端102可以基于定价触发事件访问预设规则库，并根据从预设规则库中获取的质量检测规则，对待定价数据资产的数据质量进行检测，终端102可以根据通过检测的待定价数据资产的数据量占待定价数据资产的总数据量的比值，确定数据质量系数。具体地，数据质量即为满足要求的数据在数据系统中的百分比。终端102对数据质量系数的计算由数据模块、检验维度、检验标准、检验结果四个部分组成。数据模块，定价的对象，即待定价数据资产的合集。检验维度，包括数据完整性、数据准确性和数据有效性三个方面。检验标准，数据的约束规则，即上述质量检测规则。约束规则应当根据具体的业务内容和数据自身规则(如值域约束和语法约束)提炼出基本约束，并归纳形成规则库。在对数据质量进行检验时，约束规则是对数据进行检测的依据。检验结果，终端102统计数据模块中通过检验的数据资产的数据占比，且终端102可以计算全部检测结果，并将全部检测结果的平均值作为数据质量系数。数据质量系数的计算过程可以如下表4所示：

表4数据质量系数计算表

对于数据流通系数，终端102可以获取待定价数据资产的传播系数与待定价数据资产中的流通数据量的乘积，并获取该传播系数与流通数据量的乘积与待定价数据资产的总数据量的比值，作为上述数据流通系数。具体地，数据资产按流通类型可以分为开放数据、公开数据、共享数据和非共享数据四类。在考察数据流通效率时，终端102首先通过可流通数据量占总数据量的比重确定数据对外开放共享程度；然后，考虑到不同的数据流通类型对数据接受者范围的影响，需要将数据传播系数考虑进来。传播系数是指数据的传播广度，即数据在网络中被他人接受的总人次，终端102可以通过查询系统访问量、网站访问量获得。上述数据流通系数表示为：数据流通系数＝(传播系数×可流通的数据量)/总数据量＝(a×开放数据量+b×公开数据量+c×共享数据量)/总数据量。其中，a、b、c分别为开放、公开和共享三种数据流通类型的传播系数，非共享数据流通限制过强，对整体流通效率影响忽略不计。

数据稀缺系数指的是由数据基数决定，即该数据资产所拥有的数据量占该类型数据总量的比例，终端102可以通过某类别数据在一个或多个行业领域内的数据占比确定，即终端102可以通过比较同类数据总量来确定。终端102可以获取上述待定价数据资产的总数据量与待定价数据资产对应的同类数据量的比值，作为上述数据稀缺系数。例如，终端102获取数据稀缺系数的公式可以如下所示：数据稀缺系数＝系统数据量/相关总数据量。其中，系统数据量可以是待定价数据资产的总数据量，相关总数据量可以是待定价数据资产对应的同类数据的数据量；数据是现实事物的客观描述。终端102判断某种数据的稀缺性不仅受限于行业，还可能与其所处的地域相关。

数据价值实现风险系数指的是数据价值链上的各个环节存在的影响数据价值实现的风险。数据价值实现风险分为数据管理风险、数据流通风险、增值开发风险和数据安全风险四个二级指标和设备故障、数据描述不当、系统不兼容、政策影响、应用需求、数据开发水平、数据泄露、数据损坏八个三级指标。终端102可以响应上述定价触发事件，访问预设策略库，并从中获取预设风险评估策略，终端102可以根据预设风险评估策略，获取待定价数据资产对应的数据管理风险系数、增值开发风险系数、数据流通风险系数和数据安全风险系数。其中，数据管理风险系数可以包括设备故障、数据描述不当等指标；增值开发风险系数可以包括系统不兼容、政策影响和应用需求等指标；数据流通风险可以包括数据开发水平和数据泄露等指标；数据安全风险可以包括数据损坏等指标。终端102可以利用上述预设风险评估策略，对数据管理风险系数、增值开发风险系数、数据流通风险系数和数据安全风险系数及各个系数对应的各个指标进行评分，其中终端102可以根据上述预设风险评估策略得到每个指标的分数的权重，从而终端102可以根据数据质量系数、数据流通系数、数据稀缺系数以及数据价值实现风险系数，得到数据价值实现风险系数，即终端102可以根据各个系数的指标的分数得到上述数据价值实现风险系数。其中，数据价值实现风险系数的获取流程可以如下表5所示，并且，上述预设风险评估策略的评分规则可以如下表6所示：

表5数据价值实现风险计算表

表6风险评分表

其中，终端102可以根据上述评分策略，按照后果严重性按1-5分为五个等级，将风险暴露可能性或风险暴露频次按A-E分为五个等级，结合两者对相应风险进行0-100的评分。

在一些实施例中，终端102也可以根据待定价数据资产的数据特征和交易需求在上述数据质量系数、数据流通系数、数据稀缺系数、数据价值实现风险系数中选用一个或多个进行数据价值修正系数的计算。

通过上述实施例，终端102可以利用多个系数和指标确定定价参照因子中的数据价值修正系数，提高了数据资产定价的合理性。

在一个实施例中，获取待定价数据资产对应的市场价格，包括：确定待定价数据资产的数据类型和数据可得性；根据数据类型以及数据可得性，从多个待选市场价格中获取所述市场价格；待选市场价格包括可比交易价格、交易效用价格和交易试销价格中的至少一项；可比交易价格根据待定价数据资产对应的同类数据资产的交易价格、交易时间和交易条件确定；交易效用价格根据待定价数据资产对应的预估收益确定；交易试销价格根据用户对待定价数据资产的接受度确定。

本实施例中，市场价格可以是待定价数据资产在市场中进行流通时的价格。上述待定价数据资产的价格可以从市场价格和成本价格中进行选择。终端102可以综合考虑影响数据资产供求状况的因素，将成本价与市场价进行对比，当两者偏差程度达到阈值时，则考虑采用市场价进行修正。具体公式可以如下所示：

其中，P

其中，若市场价格为可比交易价格，终端102可以根据多个系数对可比交易价格进行调整后，得到上述市场价格。具体地，终端102可以计算可比交易价格，并跟成本价进行对比，当两者偏差程度达到阈值时，通过可比交易修正系数进行修正。阈值根据试销交易方的类型和数量占所有潜在交易方的比值确定，估计不同潜在交易方对价格接受的差异性，在1—2的范围内取值，建议取值1.1。当可比交易价格与成本价的比值P

若市场价格为交易效用价格，终端102可以计算交易方效用价格，并与成本价进行对比，当两者偏差程度达到阈值时，通过交易方效用价格，即上述交易效用价格进行修正。阈值根据不同潜在交易方效用的差异性在1—2的范围内取值，建议取值1.1。当交易方效用价格与成本价的比值P

其中，交易效用价格是由数据使用后可能或实际产生的效用来确定，是指信息使用后可能或实际产生的收益。终端102对交易效用价格的定价原理是：计算数据资产给潜在交易方可能或实际产生的收益。终端102计算交易效用价格的流程包括：(1)分析潜在交易方效用；(2)构建数据产品与潜在交易方效用的模型；(3)计算数据产品的效用价格。

若市场价格为交易试销价格，终端102可以计算交易方试销价格，并跟成本价进行对比，当两者偏差程度达到阈值时，通过交易方试销价格，即上阿叔交易试销价格进行定价。阈值根据试销交易方的类型和数量占所有潜在交易方的比值确定，估计不同潜在交易方对价格接受的差异性，在1—2的范围内取值，建议取值1.1。当交易方试销价格与成本价的比值P

其中，交易试销价格是指将数据资产在小范围潜在交易方里进行销售实验，调查目标用户对数据资产的接受程度，并以此调查资料为依据进行定价的方法。试销过程中，基于市场信息的不对称性，应由数据资产供需双方根据各自掌握的信息以及心理预期价格进行讨价还价，以博弈的形式进行反复决策，从而最终实现交易双方的动态均衡。

通过本实施例，终端102可以根据数据资产的信息，获取对应的市场价格，实现提高数据资产定价合理性的效果。

在一个实施例中，若市场价格为可比交易价格，获取待定价数据资产对应的市场价格，包括：获取与待定价数据资产的数据类型和数据用途相似的相似数据资产的相似数据交易时间和相似数据容量；根据待定价数据资产的数据获取信息、数据存储信息、数据加工信息、数据挖掘信息、数据保护信息、数据共享信息，获取对应的技术修正系数；获取待定价数据资产对应的基准日价格指数与所述相似数据交易时间对应的价格指数的比值，作为期日修正系数；获取待定价数据资产的数据容量与相似数据容量的比值，作为容量修正系数；获取待定价数据资产中的有效数据占总数据量的比值，作为价值密度修正系数；根据技术修正系数、期日修正系数、容量修正系数以及价值密度修正系数调整相似数据资产，得到市场价格。

本实施例中，终端102可以选取可比交易价格作为市场价格，并且可以对可比较交易价格进行修正。例如，终端102可以获取待定价数据资产的数据类型和数据用途相似的相似数据资产的相似数据交易时间和相似数据容量，其中相似数据资产可以是可比交易案例，即终端102可以获取可比交易案例。终端102获取可比交易案例后，可以将可比交易案例的交易价格进行必要的调整，使其跟拟定价的数据资产具有可比性。例如，终端102可以搜集类似交易案例的相关信息，包括交易价格、交易时间、交易条件等，并从中选取可比案例。对于类似数据资产，可以从相近数据类型和相近数据用途两个方面获取。其中，常见的数据类型包括：用户关系数据、基于用户关系产生的社交数据、交易数据、信用数据、移动数据、用户搜索表征的需求数据等。常见的数据用途包括：精准化营销、产品销售预测和需求管理、客户关系管理、风险管控等。

终端102获取上述相似数据资产及其相关信息后，可以对相似数据资产的价格进行调整，调整参数包括技术修正系数、期日修正系数、容量修正系数、价值密度修正系数和其他修正系数。

其中，终端102可以根据待定价数据资产的数据获取信息、数据存储信息、数据加工信息、数据挖掘信息、数据保护信息和数据共享信息，获取对应的技术修正系数，即终端102考虑因技术因素带来的差异，通常包括数据获取、数据存储、数据加工、数据挖掘、数据保护、数据共享等因素。

终端102还可以获取待定价数据资产对应的基准日价格指数和相似数据交易时间对应的价格指数的比值，作为期日修正系数；即终端102可以考虑价格计算基准日期与可比案例交易日期的不同带来的差异。离基准日期越近，越能反应相近商业环境下的成交价，其价值差异越小。其中，期日修正系数的计算公式可以如下所示：期日修正系数的基本公式为：期日修正系数＝基准日价格指数/可比案例交易日价格指数。其中，可比案例交易日价格指数可以是上述相似数据交易时间对应的价格指数。

终端102还可以获取待定价数据资产的数据容量和相似数据容量的比值，作为容量修正系数。即终端102可以考虑不同数据容量带来差异，其基本逻辑为：价值密度接近时，容量越大，数据资产总价值越高。容量修正系数的基本公式为：容量修正系数＝定价对象的容量/可比案例的容量。其中，定价对象的容量可以是上述待定价数据资产的数据容量，可比案例的容量可以是相似数据容量。

当定价对象和可比案例的价值密度相同或者相近时，一般只需要考虑数据容量对资产价值的影响；当定价对象和可比案例的价值密度差异较大时，除需要考虑数据容量之外，还需要考虑价值密度对资产价值的影响。终端102还可以获取待定价数据资产中的有效数据占总数据量的比值，作为价值密度修正系数。即终端102考虑有效数据占总体数据比例不同带来的数据资产价值差异。价值密度用单位数据的价值来衡量，价值密度修正系数的逻辑为：有效数据(指在总体数据中对整体价值有贡献的那部分数据)占总体数据量比重越大，则数据资产总价值越高。如果一项数据资产可以进一步拆分为多项子数据资产，每一项子数据资产可能具有不同的价值密度，那么总体的价值密度应当考虑每个子数据资产的价值密度。终端102获取上述各个系数后，可以根据上述技术修正系数、期日修正系数、容量修正系数以及价值密度修正系数调整相似数据资产，得到所述市场价格。

另外，在一些实施例中，终端102还可以考虑定价实务中影响数据资产价值差异的其他因素，例如，市场供需状况差异等，终端102可以根据实际情况考虑可比案例的差异，从而得到其他修正系数。

通过上述实施例，终端102可以在市场价格为可比交易价格时，通过多种系数调整可比交易价格，从而得到待定价数据资产的市场价格，提高了数据资产定价的合理性。

应该理解的是，虽然图2-图3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-图3中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图4所示，提供了一种数据资产定价装置，包括：第一获取模块500、第二获取模块502、第三获取模块504和确定模块506，其中：

第一获取模块500，用于响应于针对待定价数据资产的定价触发事件，获取待定价数据资产的定价参照因子；定价参照因子包括总成本、预设利润率、税率以及数据价值修正系数；数据价值修正系数表征成本价格的影响因素。

第二获取模块502，用于基于定价参照因子获取待定价数据资产对应的成本价格。

第三获取模块504，用于获取待定价数据资产对应的市场价格，并确定市场价格与成本价格的比值。

确定模块506，用于若比值大于或等于预设阈值，确定待定价数据资产的定价结果为所述市场价格，若比值小于所述预设阈值，确定待定价数据资产的定价结果为成本价格。

在一个实施例中，上述第二获取模块502，具体用于根据总成本、预设利润率的增长值、税率的增长值和数据价值修正系数的乘积，获取成本价格。

在一个实施例中，上述第一获取模块500，具体用于获取待定价数据资产的采集工具研发成本与采集实施成本的和，作为数据采集成本；获取待定价数据资产的处理工具研发成本与处理实施成本的和，作为数据预处理成本；获取待定价数据资产的设计成本、设计工具研发成本以及数据挖掘成本的和，作为数据研发成本；获取待定价数据资产的统计工具研发成本和统计实施成本的和，作为数据统计分析成本；获取待定价数据资产的流通策略研发成本和流通实施成本的和，作为数据流通成本；获取待定价数据资产的风险控制策略研发成本和风险控制实施成本的和，作为风险控制成本；获取数据采集成本、数据预处理成本、数据统计分析成本、数据流通成本以及风险控制成本的和，作为总成本。

在一个实施例中，上述第一获取模块500，具体用于基于定价触发事件访问数据资产利润数据库，从数据资产利润数据库中获取待定价数据资产在预设时间段内的历史利润率，根据历史利润率确定预设利润率。

在一个实施例中，上述第一获取模块500，具体用于基于定价触发事件访问数据资产利润数据库，从数据资产利润数据库中获取待定价数据资产对应的其他主体的其他数据资产对应的其他利润率，根据其他利润率确定预设利润率。

在一个实施例中，上述第一获取模块500，具体用于基于定价触发事件访问预设规则库，根据从预设规则库中获取的质量检测规则检测待定价数据资产，并根据通过检测的待定价数据资产的数据量占待定价数据资产的总数据量比值，确定数据质量系数；获取待定价数据资产的传播系数与待定价数据资产中的流通数据量的乘积与总数据量的比值，作为数据流通系数；获取总数据量与待定价数据资产对应的同类数据量的比值，作为数据稀缺系数；根据预设风险评估策略，获取待定价数据资产对应的数据管理风险系数、增值开发风险系数、数据流通风险系数和数据安全风险系数，根据数据管理风险系数、增值开发风险系数、数据流通风险系数和数据安全风险系数，确定数据价值实现风险系数；根据数据质量系数、数据流通系数、数据稀缺系数以及数据价值实现风险系数，得到数据价值修正系数。

在一个实施例中，上述第三获取模块504，具体用于确定待定价数据资产的数据类型和数据可得性；根据数据类型以及数据可得性，从多个待选市场价格中获取所述市场价格；待选市场价格包括可比交易价格、交易效用价格和交易试销价格中的至少一项；可比交易价格根据待定价数据资产对应的同类数据资产的交易价格、交易时间和交易条件确定；交易效用价格根据待定价数据资产对应的预估收益确定；交易试销价格根据用户对待定价数据资产的接受度确定。

在一个实施例中，上述第三获取模块504，具体用于获取与待定价数据资产的数据类型和数据用途相似的相似数据资产的相似数据交易时间和相似数据容量；根据待定价数据资产的数据获取信息、数据存储信息、数据加工信息、数据挖掘信息、数据保护信息、数据共享信息，获取对应的技术修正系数；获取待定价数据资产对应的基准日价格指数与所述相似数据交易时间对应的价格指数的比值，作为期日修正系数；获取待定价数据资产的数据容量与相似数据容量的比值，作为容量修正系数；获取待定价数据资产中的有效数据占总数据量的比值，作为价值密度修正系数；根据技术修正系数、期日修正系数、容量修正系数以及价值密度修正系数调整相似数据资产，得到市场价格。

关于数据资产定价装置的具体限定可以参见上文中对于数据资产定价方法的限定，在此不再赘述。上述数据资产定价装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种数据资产定价方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述的数据资产定价方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的数据资产定价方法。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。