开鑫研究院丨机器学习+夏普利值，1个公式算出数据“身价”！

主要观点总结

文章介绍了数据资产时代的特点及开鑫科技在数据资产入表项目中的应用实践。文章强调了数据价值评估的重要性，并指出了传统评估方法的局限性。开鑫科技提出了一种融合机器学习和夏普利值的创新方案，为数据价值评估提供了可量化、可解释的新路径。该方案具有场景针对性强、为数据价值比较提供量化手段、探索数据内含价值、为数据选择、使用和购买提供参考依据等四大优势。

关键观点总结

关键观点1: 数据资产时代的特点及开鑫科技在数据资产入表项目中的应用实践

文章描述了数据资产时代已经拉开帷幕，数据资产入表成为激活新质生产力的核心驱动力。开鑫科技积极响应时代需求，已落地多项数据资产入表项目，涵盖多个行业领域。

关键观点2: 数据价值评估的重要性及传统评估方法的局限性

文章指出，在业务实践中，开鑫科技深刻认识到数据价值评估对资产入表的关键作用。传统评估方法如成本法、收益法或市场法往往难以全面反映数据的内在价值。

关键观点3: 融合机器学习和夏普利值的创新方案

基于理论探索与实战经验，开鑫科技初步形成了一套融合机器学习和夏普利值的创新方案，为数据价值评估提供了可量化、可解释的新路径。该方案将机器学习用于发掘数据价值，并用夏普利值来公平评价数据的贡献。

关键观点4: 四大优势

相较于传统评估方法，该融合方案形成了四大显著优势：场景针对性强、为数据价值比较提供量化手段、探索数据内含价值、为数据选择、使用和购买提供参考依据。

免责声明