1、“.....从最初主要是内部数据到后来的内外部数据日渐融合,从传统的结构化小数据到现在联结了结构化非结构化数据在内的大数据,企业数据已然是个数据类型多样化数据来源广泛化数据结构复杂化数据内容丰富化收集成本低廉化的数据生态系统如图所示。根据图,位于企业数据核心地位的依然是传统数据,包括企业资源计划客户资源管理会计信息系统等产生的数据。这些数据产生于企业正常的生产经营过程中,是企业基础性数据。早期这些数据通常由手工收集。随着信息化程度提高,企业收集数据的范围逐步拓展,收集的自动化程度越来越高。条形扫描码的出现产生了更多扫描数据,这些半自动化数据的收集成本更低,还能提供更多细节性信息,如顾客偏好哪些产品哪些产品相关如何进行存货在线控制等。射前我国大数据的交易市场尚未普遍建立,相关的数据交易机制尚不成熟,有关大数据的对外投资非货币性资产交换或债务重组等的业务尚不多见......”。

2、“.....自行收集加工形成大数据的计量企业出于特定商业目的或竞争需求,会主动获取收集加工整理大数据,从而形成企业自制大数据资产。前文所述的企业传统数据扫描数据数据等是企业的基础核心数据,多年来由于技术环境等原因,这些数据未能得到很好的开发利用,还只是沉睡的宝藏,尚未真正为企业发挥价值。而网页数据移动数据音频视频图片文本等数据,则为企业提供了较好的补充性和辅助性信息,能够帮助企业更好决策。在具备资源技术人力的条件下,企业可以自行收集加工这些大数据,或者通过企业间结盟的方式与其他企业共享。从所有权角度来看,第方数据大多为此类数据。企业自行收集加工大数据会产生定的投入成本物力人力财力等,但相比较而言,企业更看重大数据的潜在商业价值。因此,在会计计量上,其初始计量可采用的根本原因和重大挑战。其次,从会计信息使用者角度而言......”。

3、“.....而非这些大数据本身的收集和获得成本可靠性信息成本计量。基于此,笔者认为对于大数据应采用价值基础的计量属性,包括现行市价可变现净值未来现金流量现值等。具体应结合企业大数据的获取途径或增加渠道,采用恰当的计量属性,以提供决策有用的会计信息。参照无形资产的价值评估方法。自世纪以来,已提出了多达几十种的无形资产估价模型,评估范围包括人力资源价值,信息资产,专用技术,品牌价值,等。与基于成本或市场基础的估价方法不同,基于数据本身的各项特征包括定性定量价值方面变量来对数据定价,为将数据计为企业资产服务。我国自年以来陆续建立的大数据交易所或交易中心也旨在探索大数据的交易和定价机制。然而,正如所指出的那样,无形资产的多样性复杂性和独特性反而导致了其评估过程遗经济管理论文企业大数据的资产属性研究量化......”。

4、“.....可以跨设备收集包括笔记本电脑移动电话传感器卫星等,主要表现为些软信息,如视频卫星图像社会媒体交互,或电子邮件短信网页等。经济管理论文企业大数据的资产属性研究。那么该公司与之间就共享数据,但数据所有权通常并不明确。企业之间基于数据的战略联盟也是数据共享的种形式。如万达百度腾讯基于建立的大数据联盟。当然涉及隐私和安全问题的数据同样需要经过清洗脱敏以后才能加以分析运用。第方数据是由其他方如第方数据供应商收集并拥有的数据。如政府数据数据服务商征信机构市场调查机构等收集的数据。在第方数据层面上,数据的来源和类型都大大增加,数据既可能来自于网页网页抓取,也可能来自于数据供应商既可能包括公开或公众数据,也包括封闭性和商业性质数据。如美国的家高科技招聘公司,运用自行开发的软件,从包括等在内的多种公开数据源中,搜索有关程序开发员的网页,并按其编写的免费开源代码的质量来评估其才能......”。

5、“.....故符合资产定义。企业数据满足资产确认条件首先,大数据技术的日趋成熟大大提升了企业运用大数据创造财富的能力,从而大大提高了企业大数据带来未来经济利益流入的可能性其次,随着无形资产估值技术的日渐成熟和大数据交易市场及机制的日益完善,企业自行收集加工和外购情形下的大数据其成本或价值能够可靠地计量。因此,企业大数据具备资产属性,应当将其作为资产要素进行财务列报。企业大数据宜采用价值基础的计量模式进行资产计价相比较于企业自行收集加工情形下的投入成本外购情形下的采购成本可靠性信息,利益相关者更关心企业大数据能够带来的未来经济利益的大小相关性信息。因此,对于自行收集加工形成的数据,宜采用投入成本进行初始计量,后续计量宜采用现值公允价值等计量模式对于外购的大数据,宜采用购买成本进行初始计量,后续计量宜采用公允价值等计量模式。同时应考虑数据资产的减值问题......”。

6、“.....企业数据生态系统大数据是指其规模超出了典型数据库软件工具能够抓取存储管理和分析能力的数据集。最早提出了大数据的特征容量大多样化速度快。大数据之父维克托运用特征数据体量大数据类型繁多处理速度快价值密度低描述大数据。则详细而又灵活地描述了典型的大数据应当具备的条件或特征系机器自动获取或产生可能仍是以传统形式存在,但会因频繁广泛地收集不断扩大也可能是另外种全新的数据来源没有被格式化,因而不易被使用可能大部分都是无用的,虽然大数据的收集及其经济意义是积极的当与企业系统里的结构化数据相结合时,就会有用得多。大数据与传统小数据相比,最大差异不在于其容量,而在于其格式。小数据多为结构化数据,如销售工资会计采购等交易数据,这些数据多以个包含行列的表格形式呈现。而大数据,不仅包括传统的小数据,更多包括非结构化数据约占,它们难的相关性。资产计价究竟应以成本还是价值作为计量基础......”。

7、“.....权衡的取舍标准是使信息的总效用最大刘明辉,。那么,对企业的大数据资源进行资产计价,究竟是应该采用成本基础还是价值基础呢首先,从企业角度而言,企业拥有或控制大数据资源的目的在于获得洞见提升竞争优势创造财富,这也是当今世界国家或者企业积极部署大数据战略的根本原因和重大挑战。其次,从会计信息使用者角度而言,各类利益相关者更关心企业所拥有或控制的大数据能够为企业创造财富的潜在价值相关性信息价值计量,而非这些大数据本身的收集和获得成本可靠性信息成本计量。基于此,笔者认为对于大数据应采用价值基础的计量属性,包括现行市价可变现净值未来现金流量现值等。具体应结合企业大数据的获取途径或增加渠道,采用恰当的计量属性,以提供决策有用的会计信息。参照无形资产的价值评估方法。自世纪以来,已提出了多达几十种的无形资产估价模型,评估范围包括人力资源价值,信息资产,专用技术量手段。如字节......”。

8、“.....考虑到大数据的规模巨大,可以采用太字节拍字节艾字节及以上字节单位来表示大数据容量或规模可以采用记录录音文件等表示大量非结构化大数据可以采用每毫秒每秒每分等来表示大数据的产生和发送频率按类型或来源分类披露大数据,以反映其多样性等。关于大数据资产计量模式的构想从会计视角,般按来源渠道或增加途径将资产分为自制外购接受投资接近捐赠企业合并非货币性资产交换债务重组等原因增加的资产。由于当前我国大数据的交易市场尚未普遍建立,相关的数据交易机制尚不成熟,有关大数据的对外投资非货币性资产交换或债务重组等的业务尚不多见,故本文主要针对两类最基本最常见的大数据资产计价进行初步构想自行收集加工形成的大数据外购大数据。自行收集加工形成大数据的计量企业出于特定商业目的或竞争需求,会主动获取收集加工整理大数据,从而形成企业自制大数据资产。前文所述的企业传统数据扫描数据数据等是企业的基础核心数据......”。

9、“.....品牌价值,等。与基于成本或市场基础的估价方法不同,基于数据本身的各项特征包括定性定量价值方面变量来对数据定价,为将数据计为企业资产服务。我国自年以来陆续建立的大数据交易所或交易中心也旨在探索大数据的交易和定价机制。然而,正如所指出的那样,无形资产的多样性复杂性和独特性反而导致了其评估过程的无效率,从而陷入了这样个怪圈无形资产是不能够确认的,因为其缺乏个可靠的评估标准去计量其价值由于缺乏个可靠的方法来确定无形资产价值,因此无形资产不能够确认。由于本文的研究目的并非大数据的价值评估,故不打算在此探讨大数据的价值评估方法或模型构建。但为了避免陷入上述怪圈,本文认为,随着包括大数据在内的无形资产价值评估方法定价机制等日渐成熟完善,企业大数据的价值可以得到可靠的计量。经济管理论文企业大数据的资产属性研究。企业大数据符合资产定义以的企业扩展数据生态系统为框架,分析发现......”。