[发明专利]一种数据资产智能评估方法及系统

权利要求书

1.一种数据资产价值智能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收并存储需要进行价值评估的源数据；

根据预设的评估维度中的评估指标得到所述源数据的不同维度的构成因素，所述评估维度包括数据维度以及数据共同体维度；

构建并计算所述源数据的数据共同体维度对数据维度的影响关联系数；

根据所述不同维度的构成因素和所述影响关联系数得到所述源数据资产表征；

所述构建并计算所述源数据的数据共同体维度对数据维度的影响关联系数，具体包括：

设数据共同体维度对数据维度的影响关联系数为P_k，N₁为数据载体维度评估指标：利润率；

根据设定的单一评估函数计算得到N₁的数据关联系数系数P₁，相关性取100％；

所述数据维度和数据共同体维度的评估指标分开存储在不同存储计算设备中；其中，所述数据维度的多个评估指标按顺序存在不同的存储计算设备中，所述数据共同体维度的多个评估指标按顺序存在不同的存储运算设备存储计算设备中；数据维度的评估指标包括数据完整度、数据大小、数据时效性、数据敏感度、脱敏度、有效数据维度、数据授权期限、数据行业关联度和数据规范性；数据共同体维度的评估指标包括利润率、固定资产规模、负债率、创新性、政府政策支度、专利数量、高科技人才比例、自动化装备水平、数据存储规模和纳税金额。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述源数据为多个数据维度构建成的数据资产。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，数据维度和数据共同体维度中的评估指标是预设的，包括对所述源数据本身的标注度量指标和自定义评估指标；其中，标注度量指标由国际组织、国内组织、企业制定，自定义评估指标由所述源数据拥有方、使用方自行添加。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响关联系数包括：简单函数组合成的复杂函数；和/或，国际标准函数；和/或，自定义协议函数；和/或，经验模型。

5.根据权利要求1-4任一项所述的评估方法，其特征在于，还包括步骤：

根据所述源数据资产表征得到多个源数据组合成的数据总资产的评估价值。

6.一种数据资产价值智能评估系统，其特征在于，包括：

源数据收发模块，用于接收获取需要进行价值评估的源数据；

源数据存储模块，与所述源数据收发模块相连，用于存储所述源数据收发模块接收到的源数据；

数据资产模块，与所述源数据存储模块相连，用于根据预设数据维度的评估指标处理所述源数据计算得到数据资产价值：

设数据共同体维度对数据维度的影响关联系数为P_k，N₁为数据载体维度评估指标：利润率；

根据设定的单一评估函数计算得到N₁的数据关联系数系数P₁，相关性取100％；

数据共同体模块，与所述源数据存储模块相连，用于根据预设数据共同体维度的评估指标处理所述源数据计算得到实际数据资产价值；

评估模块，与所述数据资产模块、数据共同体模块相连，用于根据所述数据资产价值和所述实际数据资产价值构建影响关联系数，得到所述源数据的数据资产表征；

所述数据维度的评估指标和所述数据共同体维度的评估指标分开存储在存储运算设备存储计算设备；其中，所述数据维度中的多个评估指标按顺序存在不同存储运算设备存储计算设备，所述数据共同体维度中的多个评估指标按顺序存在不同的存储运算设备存储计算设备；数据维度的评估指标包括数据完整度、数据大小、数据时效性、数据敏感度、脱敏度、有效数据维度、数据授权期限、数据行业关联度和数据规范性；数据共同体维度的评估指标包括利润率、固定资产规模、负债率、创新性、政府政策支度、专利数量、高科技人才比例、自动化装备水平、数据存储规模和纳税金额。