【市场法评估大数据资产的应用的案例探究（论文）12000字】

市场法评估大数据资产的应用的案例研究【摘要】随着5G、互联网、人工智能等基于依托大数据的新技术的不断进步，我国开始逐渐步入了“大数据”时代，通过整合，“大数据”变成了重要的资产。对于企业来说，“大数据资产”不仅仅能够提高资产的价值，而且也会提高企业的核心竞争力。此外，随着“大数据资产”的经济价值不断被凸显出来，相对应的评估市场也变得十分活跃，大数据资产估价的重要性也凸显了出来，所以采用一定的评估办法来评估“大数据资产”的价值就显得尤为重要。目前，我国在“大数据资产”上主要采用的是成本法、市场法、收益法，本文以市场法为视角，来研究其评估方法在“大数据资产”中的应用。【关键词】大数据；大数据资产估价；市场法；应用目次摘要 I引言 IV一、绪论 1（一）研究背景与意义 1（二）相关研究综述 2（三）研究思路和方法 4二、大数据相关概念及理论基础 5（一）大数据 5（二）大数据符合资产定义分析 5（三）大数据资产的特性 5（四）理论基础 5三、大数据资产价值的影响因素及市场法的比较与选择 8（一）大数据资产价值影响因素 8（二）评估大数据资产的方法比较及市场法的选择 9四、市场法在大数据资产评估中的应用——以前海征信为例 11（一）前海征信大数据资产价值评估的重要性 11（二）评估过程 11（三）评估结果分析 12五、市场法评估大数据资产的启示 14（一）研究合适的评估方法 14（二）提高评估人员在大数据方面的相关水平 14（三）可以着力于建立专业的大数据资产评估相关机构 14六、结论与展望 16（一）研究结论 16（二）不足与展望 16参考文献 17引言在现代，互联网成为了人们生活的一大工具，伴随着互联网技术的飞速发展，大数据也逐渐占据了市场的核心地位，因此大数据的价值也顺理成章的成为了企业不可忽视的一部分。大数据资产并非属于实体资产，其作为一种无形资产，在社会主义市场经济的飞速发展，以及大数据时代的背景下，其重要性和功能性愈发的凸显出来，已然成为了互联网企业实力的体现方式之一，也是支撑企业快速发展的重要力量，因此相关企业要重视大数据的变革，重视大数据资产的价值，以此来迎合大数据环境下的变化，紧跟时代发展的潮流，这样才能激流勇进，一步步在这竞争激烈的市场中占据自己的一席之地。正因为大数据资产以无形资产的方式体现出来，评估难度就已经高于实体资产，与此同时我国资产评估行业对于大数据的研究又起步较晚，发展较国外的研究所来说慢了一步，因此在对其进行价值评估时，难免会缺乏一些准确、专门服务于其资产特色的评估准则，也缺乏在该领域内具备权威的机构，因此增加了对于大数据资产价值评估的难度。本文正是在这一背景下，以市场法的角度，来探讨其在大数据资产评估中的应用、相关计算及影响因素。一、绪论（一）研究背景与意义1.研究背景计算机信心技术的飞速发展 ，使得计算机的存储能力得到了大幅度的提升，算法也逐渐复杂化，使得大数据的数据量以指数型的方式极速增长。这些信息技术的日新月异，也使商业模式发生了天翻地覆的变化。在信息技术的不断发展与应用下，“数据经济”成为了促进经济发展的重要方式，它不仅仅能够给经济带来变革，而且也会改变企业的商业模式，比如阿里巴巴、谷歌、微软便是利用大数据的方式来改变了自己的商业模式，以此为基础了来建立全新的商业模式，来提高企业的竞争力。此外，随着5G、人工智能、物联网等新技术的出现，为大数据的应用创造了一个极为优异的“成长环境”，以大数据为依托的各类企业的数量开始迅速增加，并且根据IDC的调查显示，2020年世界全面迈入了“大数据时代”，这也意味着对于大数据资产的竞争就会变得尤为激烈。在“大数据时代”下，不仅仅会给企业带来资产增值，而且会对整个社会的生产力、社会发展模式带来深刻的变革，这是未来国家的发展趋势，更是新时代下的变革。此外，大数据的应用十分广泛，基本可以应用到社会的各个方面，形成“大数据+”的形式，因此在此背景下，对于大数据资产的价值评估就会变得尤为重要。2.研究意义①理论意义“大数据资产评估”这一问题一直是当今国内外学术界研究的重点，但是对于使用何种评估办法进行资产评估，国内并没有较为丰富的理论基础，本文以市场法为研究视角，来具体剖析市场法在大数据资产中的应用，以此来丰富大数据评估的理论基础，并且完善大数据资产评估的相关体系，来提高资产评估行业在大数据资产评估方面的整体实力与水平，并且可一定程度上提高相关的工作效率。②现实意义本文主要是探究市场法在大数据资产中的应用，通过研究指出在市场法在实际应用中需要注意的方面以及相关建议，将会促进大数据资产评估市场的发展，也会为企业在大数据资产整合中提供一定的实践价值，随着大数据的不断应用，未来资产评估行业中对于大数据资产评估的需求也会越来越多，要想使得大数据资产评估的评估结果更加准确，那么必须让大数据资产评估的理论体系更加完善，要加强评估工作人员的能力，尤其是数据处理能力，在未来数据处理能力将是所有评估工作人员应该拥有的能力之一，所以本文的研究具有一定的现实意义。（二）相关研究综述1.国外研究现状大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。2012年研究所Gartner曾发表声明，表示大数据在未来的两年中将发展成为新技术发展的核心，不断膨胀扩大的信息量及相关资产，将迫使新的数据处理模式出现以此迎合其发展的速度。只有新模式的出现，才能为使用者高效、准确的提供其所需要的数据。可以有效增强企业侦察危险的能力，使企业发展更加安全、稳定，决策更加靠拢科学化。美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2012年3月，美国政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。以美国科学与技术政策办公室(OSTP）为首，国土安全部、美国国家科学基金会、国防部、美国国家安全局、能源部等已经开始了与民间企业或大学开展多项大数据相关的各种研究开发。美国政府为之拨出超过2亿美元的研究开发预算。继美国之后，欧盟委员会全新的开放数据平台（以下简称为ODP）Beta版已经向公众开放，和美国政府的数据开放平台类似，致力于推动开放、透明的政府，促进创新。在《Science》（2008）[1]杂志出版的专刊中，大数据被定义为：代表着人类认知过程的进步．数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术。方法和理论去获取、管理、处理的数据。美国拉斯维加斯举办第11届EMCWord大会，正式抛出大数据概念。在IDC（2011）[2]发布的报告中，大数据被定义为：数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集．发现或分析．提取各种各样的大量数据的经济价值。随后．麦肯锡全球研究院（2000）[3]发布的报告说明了大数据能够释放潜在的价值，将大数据定义为：无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取。理和处理的数据集合。此后，大数据成为研究热点。GarganoRaggad（1999）[4]通过研究发现数据对于企业运营的重要性，认为数据可以为企业提供有效的价值信息，一定程度上弥补数据时代，信息不对称所带来的经济危机。Coiera（2000）[5]认为数据并非实物，其出售并不会导致数据的消失，因此可以重复出售，为企业提供较大的经济价值。综上所述，国外学者的研究重点在于量化数据资产价值，来研究数据的实际价值，从这个角度上看，国外学者的研究水平是较为前沿的，能够为后者的研究提供一定的理论基础，具有很大的理论研究价值。2.国内研究现状中国政府在美国提出《大数据研究和发展计划》的2012年也批复了“十二五”国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代已经来临。2012年8月份国务院制定了促进信息消费扩大内需的文件，推动商业企业加快信息基础设施演进升级，增强信息产品供给能力，形成行业联盟，制定行业标准，构建大数据产业链，促进创新链与产业链有效嫁接。姜玉勇（2021）[6]讨论了大数据无形资产价值评估的框架，并且提出将原生和衍生数据区别对待是大数据资产产权界定的基础，以及应当在三大基本评估方法外研究出新的评估方法来适应大数据资产价值的评估。林飞腾（2020）[8]以成本法的视角，研究了成本法在大数据资产评估中的具体运用，并指出成本法相比较其他评估方式，是最为适合我国大数据资产价值评估的方式。欧凌燕（2020）[9]认为资产评估行业的发展与大数据的发展有着密切联系，资产评估行业要想进一步发展，需要借助大数据的力量，并提出了“资产评估信息联合平台构建”的观点，以此来推动我国资产评估行业快速发展。徐燕（2019）[12]则是从评估人员的角度出发，来研究资产评估在大数据中的应用，认为在大数据下，评估人员必须要更新自己的工作方式，运用更多信息化的方式，来提高对于大数据资产评估的准确性。司雨鑫（2019）[16]以我国互联网企业为视角，通过构建价值模型的方式，来研究大数据资产对于互联网企业的价值驱动作用，研究分析，在构建价值模型时，可以从收益的角度出发来评估大数据资产的价值。陶怡然（2019）[17]则是基于AHP平台数据的角度，来研究大数据资产的价值评估，并利用层次分析的评估办法进行价值模型构建，具有一定的实用价值，但同时也存在一定的不足，该价值模型需要进一步的检验。章赟（2016）[18]同样以大数据为研究视角，以房地产为研究对象，认为在依托大数据的基础上，建立房地产案例数据库和信息平台，能够有效提升房地产的评估精准值。王东燕（2016）[19]以阿里巴巴为例，概述了大数据发展的热潮，为资产评估行业所带来的机遇和挑战，并指出了如今企业运用大数据来提高公司经营决策效率的数量不断增加，因此对于大数据资产价值评估的研究应加速进程。综上所述，我国在“大数据资产评估”这一问题上的研究主要集中在现状分析、价值模型构建、评估办法应用这三个方面，同时值得注意的是，我国在对这一问题上的研究年限较短，说明了我国理论基础不足的缺陷。（三）研究思路和方法1.研究思路首先，对大数据及其相关资产和其价值评估的国内外研究现状进行了综述，得出国内外学者对大数据及相关资产的结论，然后对其相关概念及评估的理论基础进行阐述。其次，提出评估大数据资产的影响因素并进行方法的比较，得出本文以市场法的角度对大数据资产进行评估，以为例，来研究市场法这一评估办法在大数据资产中的应用，并指出其存在的缺陷，提供一定的解决措施。最后，对全文进行总结与展望，总结本文撰写中的不足，并对大数据资产评估行业进行一定的展望。2.研究办法本文在研究“市场法评估大数据资产的应用”主要采取了文献研究的办法，通过对知网、万方、百度学术等网站进行信息搜索，以关键词“大数字资产”、“市场法”、“市场法评估大数据资产”来进行相关文献的检索，并对检索过的文献进行二次整合与分析，提取出对本次论文撰写有价值的信息，以此来提高本次论文撰写的理论水平。二、大数据相关概念及理论基础（一）大数据目前，学术界对于“大数据”这一概念的定义并没有一个统一的共识，不同学者的视角下，大数据也有不同的定义。“大数据”最早的提出者是一个名为阿尔文•托夫勒索，但是并没有对“大数据”做出详细的定义。随着信息技术的发达，“大数据”开始走进学术界的视野中，并成为了当今学术界的一大研究重点，但是“大数据”是一个较为新颖的概念，所以会有不同的看法。在《大数据时代》这本书中，对“大数据”进行了定义：大数据是企业发展与生产的重要生产要素，能够有效提升企业的价值，并且在分析、获取数据上的能力十分突出；Gartner认为，大数据是一种十分重要的信息资产，其固有特征不仅仅能够给企业带有巨大的好处，而且能够促进生产方式的变革，更新人们的观念；科普中国•科学百科则认为大数据是需要以新处理方式来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。综述所述，我们可以从以下几个方面来理解“大数据”，第一，大数据是一种信息资产；第二，大数据需要以高水平技术水平为依托；第三，大数据会给企业、社会发展带来一定的好处。（二）大数据符合资产定义分析由于学术界众说纷纭，因此对于大数据的定义仍旧在讨论中，但是在我国的《企业会计准则-基本准则》中认为大数据资产需要满足以下几种条件。第一，由过去的交易或事项形成；第二，由企业拥有或者控制；第三，预期会为企业带来未来的经济利益。（三）大数据资产的特性第一，无实物形态。与有形资产相比，大数据资产是虚拟存在的，并没有实物的依托，属于无形资产的范畴，它的存在主要是以一定的技术手段，对数据进行分析、整合，从中获得有价值的信息，是一个抽象的存在。第二，不确定性。一是大数据资产对于企业未来收益的增加是不确定的，受外部环境的影响较大，无法真正清楚未来收益的范围；二是大数据资产交易价值需要以一定的参照物为依托，但是就目前的发展现状来看，参照物较少，也因此造成了不确定性；三是大数据资产价值评判指标难以确定。（四）理论基础互联网行业的飞速发展改变着人们的生活，大数据就是其发展所诞生的产物。互联网大数据的使用价值也是一步步的体现了出来。正是因为其具备使用价值，符合资产的定义，因此成为了资产的一种，具备可以衡量的价值。现阶段，大数据技术早已完全的融入到了人们生活的方方面面，得了相当普遍的应用。大数据和各类资产本质上并无不同。其获得方式也需要付出一定的成本，也会为获得方带来一定的收益。虽然学术界仍旧对其定义存在争论，但是在这一方面是无人存在异议的。由于学术界和产业界对于大数据资产及相关价值的观点和认知尚未达成一致，因此大数据资产的成本和价值如何进行可靠的计量计算，仍旧在不断的努力探索中。所以评估大数据资产的研究是具备实际意义的。大数据资产的评估意义主要在以下几方面：第一，是评估大数据价值的基础和依据。买卖双方对大数据资产进行交易时，双方应当能够清楚的认知此项大数据资产的现实价值，在此基础上以合理的价格进行资产定价。尤其是在进行大额的大数据资产交易时，而且想以合理的价格达成交易，卖方的最低价应当低于买方的最高价，这是必要条件。在此基础上，再通过评估机构进行合理的价值评估，得到一个双发都能接受的合理价格，并定出最高价和最低价，以这样合理公平的手段来完成买卖双方交易的目的。第二，可以为解决相关纠纷提供价值参考。大数据资产的飞速发展也让人们对于其价值愈发重视。因此，有关大数据资产的权益纠纷问题也愈发明显，这也是大数据产业能否健康发展的重要影响因素之一。通过合理的评估方法和手段来评估出大数据资产的价值和价格，可以以此作为解决纠纷的依据之一。第三，为各投资方分担的成本大小提供书面依据。现如今，市面上的大数据平台大多由多方合作共同建设而成，各方又根据所占份额的大小来分配来自平台的收益。与此同时，其主体在享受平台带来利益的同时，也要按份额承担起建设发展平台的责任和义务。大数据平台在建设过程中，各主体如何分担其建设成本，这也需要利用资产评估的方法对其建设成本进行评估，为成本分担提供可靠的依据。第四，可以为利益主体的收益分配提供价值依据。大数据平台多数由多方合作建设而成，那么其带来的利益也应由建设主体来分享。但是其收益的分配牵扯到两个基本的问题：一是怎样确定该项资产的具体价值？二是大数据资产所带来的收益应当如何在利益主体中分配？通过资产评估的方法确定该项资产的价值是解决利益分配问题的依据和基础。第五，提高我国社会对于大数据价值的认识。我国的关于大数据资产的法律虽然已经初步基本确立并且基本建设完善起来，但是，必须不断加强全社会对于大数据资产的保护意识。通过对大数据资产价值的综合全面评价，全社会可以直接认识到大数据资产在发展过程中可能形成的巨大社会价值，从而增强整个社会对大数据资产重要性的认识。第六，大数据的量化价值是未来企业发展的重要经济基础。市场经济的发展改变了中国企业科技发展的封闭工作模式，迎来了大数据时代。关于大数据的投资项目和交易越来越多，企业越来越重视评估自己的数据信息的资产价值，以及在确定投资和引进技术时必须购买的大数据资产的价值。对大数据资产进行价值评估在一定程度上俨然已经成为企业经营战略的重要内容。第七，明确企业总资产，防止资产统计的遗漏。虽然企业明确界定了投资主体在市场经济中的作用，但有必要对企业拥有的资产的现值做出准确的评估。编制公司过去有关资产的统计数据时，通常只根据公司账户中的现有资产以及涉及到厂房和设备等的资产进行计算，但无形资产，包括未经估价的所有无形资产，包括大数据资产，被省略和不记录。此类算法统计数据不准确，或者可以说存在相当大的数据纰漏。因为在实际活动中通常会遇到这样的情况，一个企业所拥有的包括大数据资产在内的无形资产的价值大于其厂房、设备等硬件的价值。而当出现企业资产遗漏，就会导致投资企业在谈判过程中的处于不利，平白无故处于弱势并让对方占据先机。总而言之，大数据资产评估是资产定价中确定价值的基础和手段。并且大数据产业想要快速健康的发展也要依赖于大数据资产评估的支撑。因为大数据资产的特殊性，传统的评估方法并不能直接适用于大数据资产的评估，所以创新和研究资产评估方法在评估大数据资产中的应用是具有重要的理论价值和一定的现实意义的。本文也将以市场法的角度，来研究其评估办法在“大数据资产”中的应用。三、大数据资产价值的影响因素及市场法的比较与选择（一）大数据资产价值影响因素大数据资产作为一种无形资产，在对其运用市场法进行价值评估时，需要注意其价值影响因素。一般来说，大数据资产的价值影响因素有成本因素、技术差异、价值密度差异、容量差异四个方面，在使用市场法的时候，需要重点关注以上四个方面，以此作出较为客观的价值评估结果。1.成本隐私虽然大数据资产是属于无形资产的范畴，但是成本的取得同样和有形资产一样需要被计算出来，不同的是大数据资产成本充满了不确定性，难以计算。一般来说，大数据资产分为两个方面，一是直接购买他人的数据资产，这种数据因为有相应的成交价格，所以较为容易计算；二是自主生产的数据资产，因为所包含的成本要素太多，需要多方面考虑，最终来确定成本的价格，这也相对应的增加了计算的难度。2.技术差异不同技术水平下的数据资产价值是不一样的，举个例子，高技术水平公司和低技术水平拥有同一份数据资产，高技术水平公司可以利用自己的技术优势来深挖数据资产的价值，而低技术水平却因技术有限的原因，则达不到高技术水平公司那样的标准，最终产生的数据资产价值也会不一样。因此，在使用市场法对数据资产价值评估时，一定要考虑到技术差异对数据资产的影响程度，仔细甄别在一定技术水平下带来的数据资产价值。3.价值密度差异数据资产拥有价值密度的特点，数据资产的价值不再于大数据的体量大小，而是再于企业能够在大数据中提取到多少有用的价值信息，最终以资产的形式表现出来，所以来说，不同价值密度下的数据资产会给企业不同的价值，价值密度越大，大数据资产价值就会越高。4.容量差异一般认为，数据容量大，就会给企业带来更多的数据价值，但是这种关系并不是恒定不变的，两者也不是呈现正比的关系，所以在使用市场法的时候，需要对数据容量与数据价值进行一个详细的分析，确定两者之间存在的关系。（二）评估大数据资产的方法比较及市场法的选择1.收益法收益法应用的前提是资产未来的收益可以被预测。并且要求被评估资产可以稳定经营，持续收益，其资产价值与经营获得的收益成比例关系。再选取合适的资本化率或报酬率等以公式的方式进行时点累加的计算。由于未来不可预测因素的影响，就国内目前的情况来看，国内的评估机构及相关人员很少会使用收益法，因为评估得到的结果存在着对未来的主观预测，因此会受到有关部门以及被评估方的质疑而不被接受，这影响了收益法在我国资产价值评估中的应用。而大数据资产恰恰属于无形资产的范畴，其价值主观性也较强。所以正常是不会作为评估大数据资产价值的方法。2.成本法成本法要求被评估资产是可以被再生或者复制的，并且随着时间的推移具有贬值特性的。满足这些条件后，在估价时点计算其重置价值后，减去折旧的价值，从而得到被评估资产价值的一种方法。此方法多用于房地产评估。大数据资产作为无形资产的一种，其是不存在实体性贬值的，从这点来看，利用成本法反而可以简化其计算的过程，但是大数据具有时效性的特点，其价值波动也是根据市场需求变动的，可变性较强，并且价值的大小基于买方的视角以及买方整合其数据资源的能力，因此功能性贬值和经济性贬值难以定义和定价。从这些方面可以看出成本法并不能很好的适用于大数据资产的价值评估。3.市场法市场法是要求在一个活跃的市场中，先选取与被评估资产相同或者类似的参照物，再进行因素比较的选择，根据这些因素数据进行系数的调整，最后再进行综合定价的一种方法。现如今大数据发展蒸蒸日上，所以大数据资产的市场是相对活跃的，并且相对来说公开透明。因此在市场中找到类似的资产进行比较相对容易一些。市场法中的相关数据可以直观的从市场中获得，并且可以客观反映资产当前的市场情况、现实价格以及其价格的变动趋势。这一优点也贴合大数据资产价格波动性的特点，并且其价格定价基于市场，更具有说服力，更容易使被评估信服。综上所述，较于收益法和成本法来说，市场法更适用于大数据资产的价值评估。因此本文以市场法的角度来探讨大数据资产价值的评估。四、市场法在大数据资产评估中的应用——以前海征信为例（一）前海征信大数据资产价值评估的重要性作为一个大数据企业，其核心价值就在于对大数据的挖掘、分析等技术所诞生的资产化价值。要想提升自身企业的综合竞争力，就需要通过提高大数据技术水平来得到企业价值的提升。如何确定企业价值是否提升，就要对企业所研发、深化的大数据技术所衍生出的资产，选择一个合适的评估方法进行评估，从而得到一个符合市场行情的价值，来确定企业的核心价值。由此来看来，对于此类公司而言，对大数据资产价值的评估是至关重要的，是决定其市场价值和地位的基础。（二）评估过程此次的评估对象为前海征信公司的大数据资产，评估对象的价值类型为市场价值，以市场法为评估方法来探讨评估大数据时的具体应用及使用该方法时的不足与缺陷。首先，市场法所要进行的第一步，选取合适具有可比性的参照物，要挑选在功能、所处的市场等都较为合适的对象进行对比。即在同行业中选取合适的可比对象：同盾科技、海云数据、华院数据。第二步，观察行业内可比因素然后进行分析及系数的调整，此次可比因素选为：企业的技术研发能力、品牌在业界的影响力、资产价值的增值比率以及同行业内的市场占有率，由于其部分市场数据难以完整搜集统计，以下数据部分为自取数据。如表1所示为前海征信与参照物的各项指标对比：表4.1前海征信与参照物的指标项目同盾科技海云数据华院数据前海征信技术研发能力（%）10.392.171.912.35业界影响力（%）3.171.111.321.39价值增长率（%）24.1315.1917.6316.17市场占有率（%）5.692.632.422.95第三步，对图表中统计的各项指标进行修正，修正系数K为被评估对象对应指标/参照物对应指标。如表2所示为对应修正系数值：表4.2前海征信与参照物的指标修正系数值项目同盾科技海云数据华院数据技术研发能力0.226181.082951.23037业界影响力0.438491.252251.05303价值增长率0.670121.064520.91719市场占有率0.518451.121671.21901第四步，计算前海征信的资产价值表4.3比准价值项目同盾科技海云数据华院数据大数据资产价值（亿元）4710.510比准价值（亿元）1.6217.0014.48根据表3中进行各项修正计算以后得到的评估结果，针对三个评估结果进行了分析，由同盾科技得了的评估值与其他两组得到的评估值差距过大，应剔除此异常结果。因此，只需对两个评估结果进行求取算术平均数即可得到被评估资产的价值。即：前海征信的资产价值=（17.00+14.48）/2=15.74（亿元）（三）评估结果分析此案例以市场法的评估方式计算了前海征信的大数据资产价值，得到的评估价值为15.74亿元。通过观察评估计算的过程，发现其比准价值中存在异常数值。反观整个评估过程以及查找相关资料能够分析发现：首先，评估由于大数据资产涉及面广，各公司的业务方向存在着不小的差异且影响因素繁杂难以确定，导致在参照物和相关因素很难做出合适的选择，因此在参考公司的选择和对应影响指标的分析上不到位，可能存在着选取不合适等问题。对于此类资产，哪怕是三种基本方法中较为合适的市场法，得到的评估结果仍旧准确度不高，可信度较差。单单依靠传统的三种基本方法难以很好的评估大数据资产的价值。其次，由于对大数据资产了解不多，也导致了此次评估异常艰难并且评估比准价值中也出现了异常的数据。而评估行业依赖的正是评估人员的专业知识和实践经验。并且大数据是一门新兴的广泛的学问，如今也正处于互联网科技、大数据的环境下。倘若不通过专业的了解和学习，难以掌握有关大数据的知识，对于难度更高的大数据资产难以做出正确的判断和客观的评估价值。而且国内大数据资产评估的需要量增长极快，倘若不设立专门针对于大数据的评估机构，也将降低整体的评估效率。五、市场法评估大数据资产的启示（一）研究合适的评估方法当前大数据资产价值评估办法主要包括成本法、市场法、收益法，但是这三种原本是评估有形资产的主要方法，所以大数据资产这种特殊的无形资产在使用这三种评估方法的过程中必然会出现不适配的特点，在价值评估的效果性上会降低很多。此外，就我国目前大数据资产的发展现状来看，我国并没有一个统一的价值的评判标准，不同的评估机构与评估师的评估结果也不一样，这也造成了大数据资产在评估过程中无法有效清楚其实际价值。同时，在价值评估办法上的应用，我国也没有统一的应用标准，并且三种基本方法中较为合适的市场法也不能很好的服务于大数据资产评估。因此应当着手去研究适用于大数据资产的评估方法。以此来更好的迎合市场的需求，也可以促进资产评估行业的发展。（二）提高评估人员在大数据方面的相关水平大数据资产不同于有形资产的价值评估，它会对评估机构人员的素质要求更高，包括学历、工作经验、专业水平等等，这也说明了要想成为大数据资产价值评估师的难度会加大，而且目前我国在此方面的人才也面临极度缺乏的局面，随着中小企业的不断发展与数量增多，我国大数据资产评估的需求数量也会增多，会遭遇供不应求的后果。此外，大数据资产属于无形资产，在其发展的过程中，也会遇到各种各样的新问题，如果评估师仅仅还是依靠以往的经验进行价值评估，势必会降低大数据资产的价值，因此必须要求评估师有不断学习的能力，学习新的知识来应对新的变化，以此来满足价值评估的需要。具体有以下建议：（1）对相关评估工作人员进行定期的培训与考核，更新评估工作人员的工作观念，让其更好了解大数据资产的特征及评估流程。（2）加强评估工作人员数据处理能力的提升，在大数据时代下，数据处理能力将是未来所有评估工作人员应该拥有的能力之一。（三）可以着力于建立专业的大数据资产评估相关机构大数据资产评估机构是指对于大数据资产进行专业和精准性评估业务的机构，它对于培养专业的大数据资产的评估人才也具有一定的益处，并且有利于提高大数据资产评估的整体水平和实际的工作效率，可以提高整个行业的相关业务水平。同时依据资产评估行业的管理体系，相关大数据的研究机构的合理理论和大数据资产交易中心的实际情况，在资产评估体系内建立一套专门服务于大数据资产评估的机构和附属体系。六、结论与展望（一）研究结论本文是以市场法的角度来探究其在评估大数据资产中的应用，以前海征信为例进行研究，研究发现以下结论：第一，大数据资产属于无形资产，其评估难度远远超过有形资产，未经过学习专业知识的评估人员，无法准确的给出一个客观的、可靠的评估结果。第二，我国对于大数据及大数据资产的研究仍存在诸多不足，其相关市场尚不完善，影响因素繁杂，企业发展方向较多，部分数据难以搜集统计，也一定程度上增加了市场法评估大数据资产难度。第三，对于案例分析的评估结果进行了分析，得到了三种基本方法并不能很好的适用于大数据资产的价值评估，需要去研究出一个专门适用于大数据资产定价的评估方法来提高评估的准确性、可靠性以及高效率。（二）不足与展望本文通过对“市场法评估的数据资产的应用”研究，以前海征信为例，了解了市场法在其应用中的注意事项以及不足，并提出了相关的建议，但是，本文在撰写过程中仍然存在一定的不足之处，第一，本文只是简单的介绍了市场法在大数据资产评估中的应用，虽然利用了相关案例进行了具体的分析，但是由于部分数据难以搜集统计，按照已知数据和推算数据计算出的评估结果存在不可靠性。因此导致评估结果缺乏一定的说服力；第二，以目前的情况来说，三种基本方法中较为适合评估大数据资产的市场法也不能很好的适用于我国大数据资产评估，本文仅仅是对案例得到的计算结果的进行了分析说明，没有查阅更多的资料去进行深层次分析。随着大数据时代的到来和以及大数据的普遍应用，未来大数据资产价值评估的需求量也会增加。希望未来在对大数据资产进行评估时，能够研究出更多科学、有效的评估办法可以更好的去使用，来弥补传统评估方法下的不足，从而大大提高大数据资产评估的客观性、准确性以及评估效率，更好的促进整个资产评估行业的良性发展。参考文献[1]Graham—Rowe，D．Goldston，C．Doctorow，M．Waldrop．Bigdata：scienceinthepetabyteera．Nature，455(7209)：8—9，2008．[2]GantzJ.ReinselD．Extractingvaluefromchaos．IDCiView．1—12．2011．[3]R．Ahswsde，N．Cai．S．Y．Li．Networkinformationflow．IEEEtransactions．oninformationtheory，46(1)：1204—1216，2000．[4]GarganoML,RaggadBG.Datamining-apowerfulinformationcreatingtool[J].OclcSystems&Services,1999,15(2):81-90.[5