检验检测数据资产的价值评分标准数据资产交易技术规则框架.docx
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1、附录A(规范性)数据资产的基本属性规定数据集合具有真实性、完整性、连续性、时效性、规模性和安全性性六大基本属性,具体规定如下:D真实性:数据集合能够准确表示其所描述实际对象的真实值。2)完整性:数据要尽可能涵盖被记录对象的属性,包括数据体量、数据关系完备等。3)连续性:采集时间连贯,保留对同一实际对象的连续观测构成连续数据集。4)时效性:数据集具有一定的更新频率,类似于农产品鲜度概念,表示数据的灵敏度。5)规模性:数据的大小(包含指标、记录条数、记录范围等)要达到一定水平。6)安全性:要求按照统一标准整理的数据不会产生法律和伦理隐患,属于约束性条件。附录B(规范性)数据资产的价值评分标准B1.
2、真实性评分,权重35%真实性是指数据能够准确表示其所描述的实际对象的真实值。根据数据聚合的来源和属性大致可分为三类,各类数据集合的定义和分值如下:1)记录数据:由监测设备自动记录并上传形成的数字化资源,如污染物检测排放记录等,分值范围25-35分。2)检测数据:由行政和市场监管主体依法依规查验形成的农产品、食品、卫生健康、交通、建筑、环保等检验检测领域的数字化资源,如食品安全抽检数据等,分值范围15-24分。3)上报数据:由数据主体自主上报或汇总形成的数字化资源等,如各类统计数据,分值范围IOT4分。82 .完整性评分,权重15%完整性是指数据要尽可能涵盖被记录对象的属性,包括数据体量、数据关
3、系的完备等。根据数据集合分布(如领域、方面、流程、工序、时序等),对实际的覆盖程度不同大致分为三类,各类数据的定义和分值如下:1,高覆盖数据(覆盖率大于90%),分值范围为10-15分。2,中覆盖数据(覆盖率为80-89%),分值范围为6-9分。3,低覆盖数据(覆盖率小于79%),分值范围为1-5分。83 .连续性评分,权重15%连续性是指采集时间连贯,保留对同一实际对象的多次观测构成连续数据。根据数据集合持续年份长度的不同,大致分为三类,各类定义和分值如下:b长周期数据,数据集合己有10年以上连续记录,分值范围为10-15分。2,中周期数据,数据集合己有5-9年连续记录,分值范围为6-9分?
4、3,短周期数据,数据集合已有5年以下连续记录,分值范围为1-5分。84 .时效性评分,权重15%时效性是数据更新频率的要求,类似农产品鲜度,表示数据在时间变化中的正确程度。根据数据集更新时间周期的长短大致可分为三类,各类定义和分值如下:b适时更新,信息发生后能够随时完成更新的数据集合,分值为10T5分、2,按月更新,信息发生后能够按月完成更新的数据集合,分值为6-9分。3,按年更新,信息发生后能够按年完成更新的数据集合,分值为1-5分。85 .规模性评分,权重为20%规模性是指数据内涵和体量(包含指标、记录条数等)要求达到一定水平。根据数据集内涵、量级、结构和层次的不同分可为三类,各类定义和分
5、值如下:b全国性数据,数据集合的内涵和量级涵盖全国范围内信息主体,如居民身份信息、上市公司数据等,分值范围为15-20分。2,地方性数据,数据集合的内涵和量级只涵盖区域范围内信息主体,如省、市、县级经济主体信息,分值范围为10T4分。3,垂直领域数据,数据集合内涵具有明显的行业、领域特征或某行业;领域中的某个特定的方面,如某特定行业或特定市场的分类数据集合,分值范围为5-9分。86 .安全性评分(约束性条件)大数据集合除具有真实(Veracity)多样(Variety)、价值(Va1ue)的特点之外,同时还可能涉及隐私权(RightsofPrivacy)保护等法律和伦理问题,作为评估的基本条件
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