lich bong da k+

  • Sự đóng góp
  • Thời gian cập nhật 22/10/2021
  • 3 readings
  • Rating 0
  • great
  • Step on

Giới thiệu về lich bong da k+

ket qua bong da truc tuyen

Nghiên cứu và Ứng dụng Mô hình Đánh giá Giá trị Tài sản Dữ liệu

  • Sự đóng gópJack
  • Cập nhật thời gian2015-10-19
  • Đọc494 lần
  • ghi bàn4
  • tuyệt vời20
  • Bước lên0

Zhang Zhigang 1, Yang Dongshu 2, Wu Hongxia 2

(1. Trung tâm Giám sát (Kiểm soát) Hoạt động của Tổng công ty Lưới điện Nhà nước Trung Quốc, Bắc Kinh 100031; 2. Công ty TNHH Phần mềm An Huy Nanrui Jiyuan, Hợp Phì 230088, An Huy)

Tóm tắt: Tài sản dữ liệu là nguồn tài nguyên chiến lược quan trọng đối với doanh nghiệp. Để thúc đẩy giá trị ứng dụng của tài sản dữ liệu hoạt động của công ty, dựa trên việc phân tích thành phần giá trị của tài sản dữ liệu và các yếu tố ảnh hưởng chính của chúng, mô hình phân cấp phân tích được giới thiệu xây dựng hệ thống đánh giá chỉ số và sử dụng phân cấp phân tích Phần mềm phương pháp tính trọng số của các chỉ số đánh giá khác nhau của tài sản dữ liệu, thiết lập mô hình đánh giá giá trị tài sản dữ liệu dựa trên các cân nhắc về chi phí và ứng dụng, đưa ra các bước đánh giá cụ thể cho việc áp dụng mô hình và áp dụng mô hình để đánh giá giá trị tài sản dữ liệu cụ thể. Khác với phương pháp đánh giá dữ liệu truyền thống, trọng tâm đánh giá được chuyển từ khía cạnh chất lượng dữ liệu sang khía cạnh giá trị của tài sản dữ liệu, điều mà trước đây ít được quan tâm.

Mạng Tạp chí Giáo dục http://www.jyqkw.com
Từ khóa: tài sản dữ liệu; đánh giá giá trị tài sản dữ liệu; mô hình đánh giá; quy trình phân cấp phân tích

Thư viện Trung Quốc Số phân loại: TN911? 34; TP391 Mã nhận dạng tài liệu: A Số bài viết: 1004? 373X (2015) 20? 0044? 04

Nghiên cứu và ứng dụng mô hình đánh giá giá trị tài sản dữ liệu

ZHANG Zhigang1, YANG Dongshu2, WU Hongxia2

(1. Trung tâm giám sát hoạt động, State Grid Corporation of China, Beijing 100031, China; 2. Anui Nari Jiyuan Software Co., Ltd., Hefei 230088, China)

Tóm tắt: Tài sản dữ liệu là nguồn tài nguyên chiến lược quan trọng của doanh nghiệp. Để thúc đẩy giá trị ứng dụng của dữ liệu dưới dạng tập hợp, mô hình phân cấp phân tích được đưa vào để xây dựng hệ thống đánh giá chỉ số trên cơ sở phân tích tổng hợp giá trị của dữ liệu tài sản và các yếu tố ảnh hưởng chính của nó, phần mềm AHP được sử dụng để tính toán các trọng số chỉ số đánh giá khác nhau của các tập dữ liệu. đánh giá giá trị của tài sản dữ liệu cụ thể. Khác với phương pháp đánh giá dữ liệu truyền thống, nó chú ý nhiều đến giá trị của tài sản dữ liệu hơn là chất lượng dữ liệu.

Từ khóa: tài sản dữ liệu; đánh giá giá trị tài sản dữ liệu; mô hình đánh giá; quy trình phân cấp phân tích

0 Lời nói đầu

Là một tài sản của công ty, tầm quan trọng của dữ liệu ngày càng trở nên nổi bật, điều này thúc đẩy sự phát triển của các phương pháp định giá tài sản dữ liệu mới. Sự lan rộng của Internet và các công nghệ di động và thông minh đã làm thay đổi cơ bản bộ mặt và mức độ tiếp xúc của dữ liệu kinh doanh, số lượng và loại dữ liệu tiếp tục tăng lên. Dữ liệu được sử dụng ngày càng nhiều để cải thiện hiệu quả hoạt động và cơ hội biến dữ liệu thành giá trị sẽ tăng lên - ít nhất là trong ngắn hạn. Vì vậy, trong mười năm tới, dữ liệu sẽ trở thành nguồn quan trọng tạo ra của cải và ngày càng được coi là tài sản doanh nghiệp đáng được quan tâm, việc đánh giá giá trị của tài sản dữ liệu cũng sẽ trở thành một trong những vấn đề cốt lõi của định giá công ty. Là một điều mới mẻ, bản thân tài sản dữ liệu cần được liên tục nghiên cứu, thực hành và cải tiến Việc đánh giá giá trị tài sản dữ liệu là một quá trình cải tiến từng bước liên tục và liên tục. Hiện tại, nghiên cứu trong nước về lĩnh vực này vẫn còn tương đối thiếu và các kết quả nghiên cứu chủ yếu tập trung vào định giá tài sản vô hình.Sun Rongling và những người khác đã tiến hành nghiên cứu về giá trị của tài sản vô hình và định lượng giá trị hiện thực hóa, tích hợp các tài sản vô hình nằm rải rác trong các bộ phận khác nhau của doanh nghiệp và quản lý và vận hành chúng như một tài sản thực.[1].Pan Weihe nhấn mạnh rằng tài sản vô hình không thể được sử dụng tách biệt với tài sản hữu hình. Giá trị của tài sản vô hình thực sự là một giá trị độc quyền. Tính đặc thù của việc sử dụng tài sản vô hình tạo thành một hạn chế quan trọng đối với phương pháp đánh giá giá trị của tài sản vô hình.[2]. Chen Changyun đề xuất rằng các phương pháp đánh giá tài sản vô hình truyền thống còn lâu mới có thể đáp ứng được nhu cầu phát triển tài sản vô hình và đề xuất hai ý tưởng mới để đánh giá tài sản vô hình:

Mô hình định giá quyền chọn Black? Scholes và phương pháp EVA, và đưa nó vào đánh giá giá trị tổng thể của doanh nghiệp[3].He Yeming phân tích và chỉ ra rằng các phương pháp đánh giá giá trị tài sản vô hình truyền thống không phù hợp để đánh giá giá trị tài sản vô hình của các doanh nghiệp nhỏ, và dựa trên đặc điểm của chính các doanh nghiệp nhỏ, ông đã đề xuất một phương pháp đánh giá giá trị “phù hợp” cho các tài sản vô hình của doanh nghiệp nhỏ[4].

Bài báo này dựa trên các kết quả nghiên cứu trước đây về đánh giá giá trị tài sản vô hình, kết hợp với các đặc điểm của chính tài sản dữ liệu và giới thiệu mô hình phân cấp phân tích để xây dựng hệ thống đánh giá chỉ số; nghiên cứu về chi phí và ứng dụng của tài sản dữ liệu, xây dựng tài sản dữ liệu mô hình đánh giá giá trị và đề xuất Một bộ phương pháp mới để đánh giá giá trị của tài sản dữ liệu.

1 Các lý thuyết liên quan

(1) Tài sản dữ liệu và đánh giá giá trị của chúng. Tài sản dữ liệu là dữ liệu được hình thành trong quá trình hoạt động của doanh nghiệp và thuộc sở hữu của doanh nghiệp. Toàn bộ quá trình tạo, thu thập, xử lý, lưu trữ, truyền và ứng dụng dữ liệu đều có thể kiểm soát được và có thể mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Đánh giá giá trị tài sản dữ liệu là làm cho giá trị nội tại và giá trị sử dụng của dữ liệu có chỉ số định lượng có thể hoạt động, tiến hành đánh giá giá trị đa góc độ của dữ liệu và sử dụng kết quả đánh giá để đưa ra các đề xuất chỉnh sửa cho công việc, đồng thời cải thiện mức độ hoạt động của dữ liệu và ban quản lý.

(2) Quy trình phân cấp phân tích. Quy trình phân tích thứ bậc (AHP)[5?8]Đây là một phương pháp ra quyết định đa tiêu chí kết hợp phân tích định tính và định lượng được đề xuất bởi nhà nghiên cứu hoạt động nổi tiếng người Mỹ ALSatty và những người khác vào những năm 1970. Mô hình phân cấp phân tích là chia các vấn đề phức tạp thành nhiều thành phần, và nhóm chúng theo mối quan hệ chi phối để tạo thành cấu trúc phân cấp. Sau đó, thông qua phương pháp so sánh từng cặp, đánh giá của người ra quyết định được tích hợp để xác định xếp hạng chung về mức độ quan trọng của kế hoạch ra quyết định. Các bước cụ thể như sau:

① Phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau và thiết lập cấu trúc thứ bậc;

② Thực hiện so sánh từng cặp về tầm quan trọng của tiêu chí ở lớp trước đối với nhiều yếu tố ở cùng cấp độ để xây dựng ma trận đánh giá so sánh;

③ Tính trọng số tương đối của yếu tố so sánh với tiêu chí từ ma trận đánh giá và kiểm tra tính nhất quán;

④ Tính trọng lượng tổng hợp, tức là trọng lượng toàn cục.

2 Ý tưởng nghiên cứu

Hiện nay, các phương pháp đánh giá để quản lý tài sản hữu hình đã tương đối thuần thục và chủ yếu có 4 loại sau: Phương pháp giá trị hiện tại của thu nhập[9]; Phương pháp chi phí thay thế[10]; Phương pháp giá thị trường hiện tại[11]; Phương pháp giá thanh lý[12].Tài sản vô hình cũng đã hình thành một bộ phương pháp đánh giá tương đối hoàn chỉnh, chủ yếu bao gồm:[13]; Luật thị trường[14]; Phương pháp thu nhập chiết khấu[15]. Tuy nhiên, do có sự khác biệt lớn về tiêu chí đánh giá và các yếu tố của tài sản dữ liệu, các phương pháp nêu trên không thể áp dụng đầy đủ để đánh giá giá trị của tài sản dữ liệu. Các nghiên cứu hiện nay về đánh giá giá trị của tài sản dữ liệu chủ yếu gặp các vấn đề sau:

(1) Cho đến nay, không có định nghĩa chính xác về giá trị của tài sản dữ liệu. Định nghĩa không nhất quán về giá trị của tài sản dữ liệu đã dẫn đến sự hiểu biết đa dạng về giá trị của tài sản dữ liệu và rất khó để đưa ra các giải pháp hiệu quả. Để thiết lập một hệ thống quản lý giá trị gia tăng tài sản dữ liệu, cần phải làm rõ định nghĩa về giá trị của tài sản dữ liệu.

(2) Không có mô hình đánh giá giá trị tài sản dữ liệu có thẩm quyền hoặc mô hình tham chiếu. Hầu hết các nghiên cứu dựa trên đánh giá giá trị tài sản được thực hiện trên một vấn đề rất đơn lẻ, nhằm giải quyết các chỉ tiêu chất lượng quan trọng hơn trong hệ thống và nghiên cứu có hệ thống hơn chỉ đưa ra quan điểm mô hình hóa và đưa ra các bước mô hình hóa , nhưng không có Cấu trúc hệ thống của mô hình đánh giá giá trị tài sản dữ liệu được đề xuất.

(3) Không có thứ nguyên đánh giá giá trị tài sản dữ liệu có hệ thống và các tiêu chuẩn để đánh giá giá trị của tài sản dữ liệu khác với các thứ nguyên khác nhau. (4) Không có tiêu chuẩn định lượng cụ thể để đánh giá giá trị của tài sản dữ liệu, chỉ giới hạn trong nghiên cứu lý thuyết và khái niệm.

Giá trị của tài sản dữ liệu ngày càng nhận được nhiều sự quan tâm, là huyết mạch của giá trị tài sản dữ liệu, giá trị của tài sản dữ liệu là cơ sở để tạo nên giá trị của tài sản dữ liệu. mức độ của các hoạt động giá trị gia tăng dữ liệu. Khi đánh giá giá trị của tài sản dữ liệu, cần phải thiết lập mô hình đánh giá giá trị tài sản dữ liệu. Từ các góc độ của các chiều đánh giá giá trị tài sản dữ liệu và phương pháp đánh giá giá trị tài sản dữ liệu, hãy thiết lập các quy tắc xác minh để nâng cao tính hợp lý và khoa học của giá trị tài sản dữ liệu Mô hình đánh giá. Và cải thiện hiệu quả của công việc đánh giá giá trị tài sản dữ liệu, đồng thời tạo nền tảng vững chắc cho việc cải thiện mức độ hoạt động giá trị gia tăng dữ liệu hơn nữa, giảm các lỗi ra quyết định và tránh thiệt hại kinh tế.

Phương pháp đánh giá giá trị tài sản dữ liệu hoạt động được thảo luận trong bài viết này dựa trên phân tích thành phần giá trị của tài sản dữ liệu và các yếu tố ảnh hưởng chính của nó, giới thiệu mô hình phân cấp phân tích để xây dựng hệ thống đánh giá chỉ số và sử dụng phần mềm phân cấp phân tích YAAHP để tính toán Trọng số chỉ số đánh giá chi phí tài sản dữ liệu và ứng dụng, Thiết lập mô hình đánh giá giá trị tài sản dữ liệu dựa trên các cân nhắc về chi phí và ứng dụng, đồng thời đưa ra các bước đánh giá cụ thể cho việc áp dụng mô hình.

3 Cơ cấu giá trị tài sản dữ liệu và các yếu tố ảnh hưởng chính

Khác với cấu thành giá trị của tài sản vô hình chung, do tính sáng tạo của quá trình hình thành giá trị tài sản dữ liệu, quá trình sản xuất một lần, tính không chắc chắn của lợi nhuận, sự không rõ ràng của chi phí và chi phí, rủi ro của quá trình chuyển đổi giá trị, v.v. , nó ảnh hưởng đến sự hình thành giá trị của tài sản dữ liệu.

Vì vậy, cần phải phân tích sâu sắc các yếu tố ảnh hưởng khác nhau ảnh hưởng đến việc định giá tài sản dữ liệu.

Kết hợp các đặc điểm của tài sản dữ liệu hoạt động, bài viết này tin rằng các yếu tố chính ảnh hưởng đến việc đánh giá giá trị của tài sản dữ liệu hoạt động là chi phí và ứng dụng của tài sản dữ liệu, vì vậy hãy bắt đầu từ chi phí, kết hợp với quá trình ứng dụng, thảo luận về thành phần giá trị của dữ liệu tài sản và các yếu tố ảnh hưởng chính và sử dụng điều này để đánh giá giá trị tài sản Dữ liệu.

3.1 Chi phí tài sản dữ liệu

Nguyên giá của tài sản dữ liệu là một chỉ tiêu động bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố và thay đổi theo sự thay đổi của các yếu tố này, trong đó nhiều yếu tố không chắc chắn. Chi phí của tài sản dữ liệu chủ yếu đến từ chi phí xây dựng và chi phí vận hành và bảo trì hệ thống thông tin. phương pháp tính toán hiệu quả.

(1) Chi phí xây dựng. Chi phí xây dựng tài sản dữ liệu được đánh giá từ chi phí xây dựng hệ thống thông tin. Chi phí xây dựng hệ thống thông tin thường bao gồm chi phí lao động, chi phí vật liệu và chi phí gián tiếp.

(2) Chi phí vận hành và bảo trì. Phí vận hành và bảo trì tài sản dữ liệu bao gồm phí vận hành kinh doanh và phí vận hành và bảo trì kỹ thuật, trong đó phí vận hành doanh nghiệp bao gồm phí giám sát tài sản dữ liệu và phí quản lý sự cố tài sản dữ liệu; phí vận hành và bảo trì kỹ thuật chủ yếu đề cập đến phí duy trì sổ cái tài sản dữ liệu.

Các tài sản dữ liệu khác nhau có tỷ lệ chi phí xây dựng và chi phí vận hành và bảo trì khác nhau. Ví dụ: một số tài sản dữ liệu tập trung vào việc xây dựng hệ thống thông tin và chi phí xây dựng của chúng có tỷ trọng lớn hơn; một số tài sản dữ liệu tập trung vào vận hành và bảo trì hệ thống, vì vậy chúng vận hành và bảo trì Chi phí tương đối lớn.

3.2 Ứng dụng tài sản dữ liệu

Chìa khóa cho giá trị của tài sản dữ liệu là khả năng tái sử dụng dường như không giới hạn, tức là giá trị tiềm năng của nó. Tác động của chi phí tài sản dữ liệu lên giá trị của nó là quan trọng, nhưng còn lâu mới đủ, bởi vì phần lớn giá trị của tài sản dữ liệu nằm trong ứng dụng của nó chứ không phải bản thân nó. Do đó, khi nghiên cứu thành phần giá trị của tài sản dữ liệu, các ứng dụng tài sản dữ liệu phải được đưa vào.

Các ứng dụng tài sản dữ liệu nên được nghiên cứu riêng biệt theo các phân loại tài sản dữ liệu khác nhau, tập trung vào số lần tài sản dữ liệu được sử dụng. Đối với các đối tượng sử dụng khác nhau cũng sẽ tạo ra các hiệu ứng sử dụng khác nhau. Do đó, khi nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng của việc ứng dụng tài sản dữ liệu, bài viết này lấy phân loại tài sản dữ liệu, tần suất sử dụng, đối tượng sử dụng và đánh giá hiệu quả sử dụng làm các chỉ tiêu đánh giá chính.

3.3 Thành phần giá trị của tài sản dữ liệu

Thông qua phân tích chi phí và ứng dụng của tài sản dữ liệu, thành phần giá trị của tài sản dữ liệu được thể hiện trong Hình 1. Do đó, phương pháp đánh giá giá trị tài sản dữ liệu là tính toán chi phí tài sản dữ liệu và ứng dụng tài sản dữ liệu thông qua mô hình đánh giá giá trị tài sản dữ liệu.

4 Mô hình đánh giá giá trị tài sản dữ liệu

Đánh giá giá trị tài sản dữ liệu là định lượng các yếu tố chính ảnh hưởng đến giá trị của tài sản dữ liệu hoạt động thông qua các phương pháp dữ liệu thích hợp để cuối cùng có được giá trị đánh giá hợp lý. Hình 2 cho thấy các bước hoạt động của phương pháp xây dựng mô hình đánh giá giá trị tài sản dữ liệu.

4.1 Tính chi phí của tài sản dữ liệu

Theo Phần 3.1, các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí của tài sản dữ liệu bao gồm chi phí xây dựng và chi phí vận hành và bảo trì, tỷ lệ chi phí xây dựng và chi phí vận hành và bảo trì trong các tài sản dữ liệu khác nhau là khác nhau. Do đó, mỗi hạng mục đánh giá có ảnh hưởng như thế nào đến giá trị của tài sản dữ liệu phải được đưa ra một giá trị đánh giá hợp lý.

Xử lý các yếu tố ảnh hưởng của chi phí tài sản dữ liệu, xác định trọng số của từng chỉ số đánh giá và tính điểm chi phí tài sản dữ liệu.

4.1.1 Phương pháp AHP để xây dựng hệ thống đánh giá chi phí tài sản dữ liệu

Theo phân tích chi phí của tài sản dữ liệu và các yếu tố ảnh hưởng, phương pháp AHP được áp dụng để có được hệ thống chỉ số như trong Bảng 1.

Bảng 1 Hệ thống chỉ số đánh giá chi phí tài sản dữ liệu

4.1.2 Sử dụng YAAHP để tính giá thành bằng YAAHP (Yet Another AHP) là một phần mềm phụ trợ AHP cung cấp các chức năng xây dựng mô hình phân cấp, nhập dữ liệu ma trận phán đoán, tính trọng số xếp hạng, tính trọng số và các chức năng xuất dữ liệu tính toán. Bạn chỉ cần có kiến ​​thức sơ bộ về Quy trình phân tích thứ bậc, và không cần hiểu các chi tiết khác nhau về tính toán của Quy trình phân tích thứ bậc, bạn có thể sử dụng Quy trình phân tích thứ bậc. Các bước của Quy trình phân tích thứ bậc để tính chi phí của tài sản dữ liệu như sau:

(1) Vẽ mô hình cấu trúc phân cấp

Theo hệ thống chỉ số đánh giá chi phí tài sản dữ liệu, hãy vẽ mô hình cấu trúc phân cấp (để đơn giản hóa việc tính toán, lớp tiêu chí được bỏ qua), như trong Hình 3.

(2) Tính toán ma trận phán đoán

Thiết lập một thang đo định lượng để phán đoán tư duy. Khi hai yếu tố được so sánh với nhau, cần phải có một thang đo định lượng Giả sử rằng phương pháp chia tỷ lệ sau được sử dụng, ý nghĩa được thể hiện trong Bảng 2.

Theo mức độ quan trọng, ma trận đánh giá so sánh được xây dựng theo ý kiến ​​của các chuyên gia kinh doanh của công ty, được thể hiện trong Bảng 3.

(3) Hiển thị kết quả tính toán

Phần mềm YAAHP tự động hoàn thành kiểm tra tính nhất quán của ma trận đánh giá. Sau khi kiểm tra tính nhất quán được thông qua, trọng số của chỉ số đánh giá chi phí được tính như trong Bảng 4.

Giả sử rằng điểm số của chi phí xây dựng tài sản dữ liệu và chi phí vận hành và bảo trì lần lượt là s1 và s2, tổng điểm Sp của chỉ số đánh giá chi phí tài sản dữ liệu có thể thu được bằng công thức tính trọng số:

Theo ý kiến ​​của các chuyên gia kinh doanh của công ty, bằng cách sử dụng phương pháp chấm điểm chuyên gia, điểm số của chi phí xây dựng tài sản dữ liệu và chi phí vận hành và bảo trì lần lượt là 80 và 90, và tổng điểm của chỉ số đánh giá chi phí tài sản dữ liệu được tính:

4.2 Đánh giá việc áp dụng tài sản dữ liệu

Sử dụng phương pháp tương tự để đánh giá tổng điểm của chỉ số đánh giá ứng dụng tài sản dữ liệu. Ứng dụng của tài sản dữ liệu liên quan đến bốn chỉ số: phân loại tài sản dữ liệu, số lần sử dụng, đối tượng sử dụng và đánh giá hiệu quả sử dụng. Mỗi chỉ tiêu có tác động đến giá trị tài sản dữ liệu ở mức độ nào, tương đối hợp lý giá trị đánh giá phải được đưa ra. Do đó, cần xử lý các yếu tố ảnh hưởng của chỉ số đánh giá ứng dụng tài sản dữ liệu, xác định trọng số của từng chỉ số đánh giá ứng dụng và tính điểm đánh giá ứng dụng tài sản dữ liệu.

(1) Sử dụng phương pháp AHP để xây dựng hệ thống đánh giá chỉ số ứng dụng Theo phân tích của các hạng mục đánh giá và ứng dụng giá trị tài sản dữ liệu, hệ thống chỉ số thể hiện trong Bảng 5 sẽ thu được.(2) Sử dụng phần mềm Quy trình phân tích YAAHP để tính các trọng số được phân chia theo mức độ quan trọng Theo ý kiến ​​của các chuyên gia kinh doanh của công ty, một ma trận đánh giá so sánh được xây dựng như trong Bảng 6.

Phần mềm YAAHP tự động kiểm tra tính nhất quán của ma trận đánh giá. Sau khi kiểm tra tính nhất quán được thông qua, trọng số của chỉ số đánh giá ứng dụng sẽ được tính toán. Kết quả được thể hiện trong Bảng 7.

Theo ý kiến ​​của các chuyên gia kinh doanh của công ty, phương pháp chấm điểm chuyên gia được sử dụng để lấy điểm số lần lượt về phân loại tài sản, thời gian sử dụng, đánh giá hiệu quả sử dụng và đối tượng sử dụng. Điểm số lần lượt là 80, 70, 60 và 90. điểm là:

4.3 Đánh giá giá trị của tài sản dữ liệu

Theo phần về thành phần giá trị của tài sản dữ liệu, giá trị của tài sản dữ liệu bao gồm chi phí và ứng dụng. Tóm lại, mô hình tính toán để đánh giá giá trị của tài sản dữ liệu cuối cùng đã được xác định:

Giá trị tài sản dữ liệu = điểm chi phí tài sản dữ liệu + điểm đánh giá ứng dụng tài sản dữ liệu Theo các ví dụ trong bài viết, mô hình được lượng hóa và cuối cùng thu được giá trị tài sản dữ liệu:

5. Kết luận

Mô hình đánh giá giá trị dựa trên tài sản dữ liệu được thiết lập trong bài báo này xem xét các yếu tố chính ảnh hưởng đến việc đánh giá tài sản dữ liệu từ góc độ chi phí và ứng dụng, và để có đánh giá chính xác hơn về giá trị của tài sản dữ liệu, cần phân tích thứ bậc mô hình được sử dụng để xây dựng mô hình. Hệ thống đánh giá chỉ số được áp dụng và phần mềm quy trình phân cấp phân tích YAAHP được sử dụng để tính toán trọng số chỉ số. Từ mô hình đánh giá giá trị tài sản dữ liệu, có thể thấy rõ các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị của tài sản dữ liệu và có thể cải thiện giá trị của tài sản dữ liệu bằng cách quản lý vấn đề tài sản dữ liệu để tối ưu hóa điểm số của các yếu tố ảnh hưởng có liên quan.

Mạng Tạp chí Giáo dục http://www.jyqkw.com
người giới thiệu

[1] Sun Rongling, Hou Shichang. Nghiên cứu về giá trị tài sản vô hình của doanh nghiệp và định lượng giá trị hiện thực hóa[J].Journal of Tsinghua University: Philosophy and Social Sciences Edition, 2000, 15 (3): 50? 59.

[2] Pan Weihe. Về mức độ đặc biệt của đánh giá giá trị tài sản vô hình[J]Chương trình giảng dạy mới: Giáo dục và Nghiên cứu hàn lâm, 2010 (7): 31? 32.

[3] Chen Changyun. Nghiên cứu về các phương pháp đánh giá giá trị của tài sản vô hình[D]Hoài Nam: Đại học Khoa học và Công nghệ An Huy, 2009.

[4] He Yeming. Nghiên cứu về phương pháp đánh giá giá trị tài sản vô hình của doanh nghiệp nhỏ[D].Shenyang: Đại học Northeastern, 2012.

[5] Li Zhengming, Zhang Jihua, Chen Minjie. Đánh giá toàn diện mờ về mức tiêu thụ điện có trật tự của doanh nghiệp dựa trên quy trình phân tích thứ bậc[J]Bảo vệ và Kiểm soát Hệ thống Điện, 2013, 41 (7): 137-141.

[6] Bin Guangfu, Li Xuejun, Dhillon Balbir? S, v.v. Một phương pháp mới để đánh giá định lượng hệ thống trạng thái thiết bị dựa trên quy trình phân cấp phân tích mờ[J]Lý thuyết và Thực hành Kỹ thuật Hệ thống, 2010, 30 (4): 774-780.

[7] Sun Jianping, Wang Haizhou. Ứng dụng kết hợp của Phương pháp AHP và Phương pháp Đánh giá Toàn diện Mờ trong Đánh giá Tài sản Kỹ thuật[J].Journal of Nanjing University of Science and Technology: Social Science Edition, 2000 (1): 49-53.

[8] Dai Yong. Lựa chọn đối tác liên minh doanh nghiệp hậu cần ảo dựa trên phân tích của DEA về AHP[J]Kỹ thuật hệ thống, 2002, 20 (3): 47-51.

[9] Yang Zhongyu. Phương pháp giá trị hiện tại của thu nhập trong thẩm định tài sản[J].Năm 2012 (14): 365? 366.

[10] Su Shuxiang. Phương pháp chi phí thay thế để đánh giá tài sản vô hình và khả năng áp dụng của nó[J]Tạp chí Đại học Công nghệ Sơn Đông: Ấn bản Khoa học Xã hội, 2000 (3): 211? 212.

[11] Sun Fuqing. Việc áp dụng phương pháp giá thị trường hiện hành trong đánh giá tài sản rừng[J].Đánh giá tài sản Trung Quốc, 2007 (11): 11-12.

[12] Xiao Zuoping, Shao Tiezhu, Wang Yong. Nghiên cứu về phương pháp đánh giá và bù trừ giá[J]Kinh tế Công nghệ Công nghiệp, 1999 (6): 68-69.

[13] Zhao Jun, Yang Kai. Tiến trình nghiên cứu đánh giá giá trị dịch vụ hệ sinh thái[J]Acta Ecologica Sinica, 2007 (1): 346-356.

[14] Yang Tianzhen. Ứng dụng Phương pháp Thị trường trong Đánh giá Giá trị Doanh nghiệp[J]Bạn bè của Kế toán, 2011 (35): 412? 413.

[15] Geng Mingming, Wei Jinghong. Thảo luận về việc áp dụng phương pháp thu nhập trong đánh giá giá trị doanh nghiệp[J].Accounting Communications, 2009 (5): 28-29.

Đôi nét về tác giả: Zhang Zhigang (1972—), nam, đến từ Liêu Ninh, kỹ sư cao cấp, thạc sĩ. Hướng nghiên cứu là thông tin hóa quyền lực và quản lý dữ liệu.

Yang Dongshu (1970—), nam, đến từ An Huy, kỹ sư cao cấp. Hướng nghiên cứu là thông tin hóa quyền lực và quản lý dữ liệu.

Wu Hongxia (1986—), nữ, đến từ An Huy, kỹ sư trung cấp, thạc sĩ. Hướng nghiên cứu là quản lý dữ liệu và công nghệ mô phỏng máy tính.

Trước: Điều khiển nguồn ánh sáng biến dòng tất cả sợi quang
Kế tiếp: Nghiên cứu về phương pháp cải tiến quá điều chế của biến tần nguồn điện áp

Chúc các bạn đọc tin lich bong da k+ vui vẻ!