一、大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的變革

（一）大數(shù)據(jù)的界定

大數(shù)據(jù)是由數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型眾多的數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合，是基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用模式，通過數(shù)據(jù)的整合共享，交叉復(fù)用形成的智力資源和知識(shí)服務(wù)能力。同樣，大數(shù)據(jù)也是體量大、快速和多樣化的信息資產(chǎn)，需用高效率和創(chuàng)新型的信息技術(shù)加以處理，以提高發(fā)現(xiàn)洞察、做出決策和優(yōu)化流程的能力。因此，大數(shù)據(jù)所涉及的資料量規(guī)模巨大，無法通過目前主流軟件，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到攫取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策等目的的資訊。

（二）大數(shù)據(jù)時(shí)代的特征

大數(shù)據(jù)由數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型眾多的數(shù)據(jù)構(gòu)成，因此大數(shù)據(jù)時(shí)代具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型繁多、數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低、處理速度快、時(shí)效性要求高等特點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位至少是P（1000個(gè)T）、E（100萬個(gè)T）或Z（10億個(gè)T），大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)量大成為標(biāo)志性特征。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展，近年來新出現(xiàn)的包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求，數(shù)據(jù)類型繁多成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的典型特征。隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無處不在，信息海量，但價(jià)值密度較低，如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”，是大數(shù)據(jù)時(shí)代亟待解決的難題。大數(shù)據(jù)時(shí)代另外一個(gè)特征是處理速度快，時(shí)效性要求高，這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。

從大數(shù)據(jù)時(shí)代的特征可以看出，既有的資產(chǎn)評(píng)估技術(shù)架構(gòu)和路線，已經(jīng)無法高效處理如此海量的數(shù)據(jù)，而對(duì)于相關(guān)的資產(chǎn)評(píng)估事務(wù)所來說，如果投入巨大而采集的信息無法通過及時(shí)處理反饋有效信息，那將是得不償失的。大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)資產(chǎn)評(píng)估的數(shù)據(jù)駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)，也為資產(chǎn)評(píng)估方法與技術(shù)的發(fā)展提供了前所未有的空間與潛力。

（三）大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的變化

隨著云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用普及，近年來社會(huì)信息化、企業(yè)信息化日趨成熟，社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)逐漸興起。傳感設(shè)備、移動(dòng)終端正在越來越多地接入到網(wǎng)絡(luò)，各種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)和傳感數(shù)據(jù)正在源源不斷從各行各業(yè)迅速生成，全球數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度之快前所未有，數(shù)據(jù)的類型也越來越多。互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年將增長(zhǎng)50%，每?jī)赡瓯銓⒎环壳笆澜缟?0%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產(chǎn)生的，大數(shù)據(jù)時(shí)代已悄悄到來。

1980年以來，數(shù)據(jù)量以每40個(gè)月翻一番的速度增長(zhǎng)，是GDP增速的四倍，而人類數(shù)據(jù)處理的能力是GDP增速的9倍，可見其增速之快。近幾年來，數(shù)據(jù)量更是呈指數(shù)型增長(zhǎng)，通過預(yù)測(cè)，在2015年全球數(shù)據(jù)量將達(dá)到7.9ZB，而到2020年全球數(shù)據(jù)量將會(huì)達(dá)到35ZB，如圖1。

圖1 全球數(shù)據(jù)量預(yù)測(cè)

由此可見，隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)，人們對(duì)數(shù)據(jù)處理的能力亟待提高，并需提高大數(shù)據(jù)的利用能力，挖掘大數(shù)據(jù)所帶來的產(chǎn)值。據(jù)Wikibon公司測(cè)算，2011年全球大數(shù)據(jù)產(chǎn)值已經(jīng)達(dá)到51億美元。預(yù)計(jì)到2017年將達(dá)到534億美元，年均增速達(dá)到58%，是同期IT產(chǎn)業(yè)增速的7倍，如圖2。

由上述大數(shù)據(jù)的產(chǎn)值可以看出，大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理，提高數(shù)據(jù)信息的利用程度，挖掘數(shù)據(jù)帶來的產(chǎn)值。因此，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，各個(gè)行業(yè)對(duì)其數(shù)據(jù)收集及數(shù)據(jù)處理方法也在隨著技術(shù)的進(jìn)步逐漸改進(jìn)，以適應(yīng)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)。同樣，在資產(chǎn)評(píng)估實(shí)務(wù)中，需要提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，有效利用龐大的數(shù)據(jù)信息，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”，對(duì)評(píng)估過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。

圖2 2012-2017年大數(shù)據(jù)市場(chǎng)預(yù)測(cè)

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)資產(chǎn)評(píng)估產(chǎn)生的影響

（一）資產(chǎn)評(píng)估與大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)

大數(shù)據(jù)對(duì)資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)帶來了沖擊，使得行業(yè)內(nèi)需要更高水平的信息化處理工具才能跟上時(shí)代的潮流。在資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)發(fā)展的過程中，我國(guó)行業(yè)內(nèi)從業(yè)人員對(duì)于市場(chǎng)信息數(shù)據(jù)的收集及加工處理方面的水平還較低，并且信息化工作還處于建設(shè)過程中。低水平的信息化建設(shè)會(huì)制約資產(chǎn)評(píng)估的技術(shù)方法，也會(huì)使評(píng)估的科學(xué)性無法體現(xiàn)；沒有足夠的信息化手段的支持，會(huì)阻礙行業(yè)執(zhí)業(yè)質(zhì)量與效率的提高，批量評(píng)估技術(shù)也無法實(shí)現(xiàn)。因此，在大數(shù)據(jù)時(shí)代提高行業(yè)信息化水平十分必要，利用好大數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生積極影響。

（二）提高資產(chǎn)評(píng)估效率

資產(chǎn)評(píng)估是一項(xiàng)耗時(shí)耗力的工作，一項(xiàng)資產(chǎn)的評(píng)估從被評(píng)估資產(chǎn)信息、相關(guān)計(jì)算參數(shù)資料收集到評(píng)估數(shù)據(jù)計(jì)算等需要數(shù)日甚至數(shù)月時(shí)間，尤其是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)信息量大，數(shù)據(jù)的權(quán)威性和可靠性難辨，在數(shù)據(jù)收集和處理上尤其費(fèi)力。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，以計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)為手段對(duì)資產(chǎn)評(píng)估信息進(jìn)行收集處理并在資產(chǎn)評(píng)估領(lǐng)域應(yīng)用，可以大大提高評(píng)估工作效率。

（三）提高資產(chǎn)評(píng)估精確度

大數(shù)據(jù)時(shí)代計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)的使用，以及引進(jìn)數(shù)學(xué)方法與統(tǒng)計(jì)模型等，提高了評(píng)估的科學(xué)性，克服了資產(chǎn)評(píng)估中很大程度上依賴評(píng)估人員的個(gè)人水平和經(jīng)驗(yàn)的不足，減少手工處理信息過程中易于出現(xiàn)的錯(cuò)誤。利用計(jì)算機(jī)技術(shù)及統(tǒng)計(jì)模型對(duì)資產(chǎn)評(píng)估過程中的參數(shù)進(jìn)行更為精確地預(yù)測(cè)，可以提高對(duì)資產(chǎn)評(píng)估中大數(shù)據(jù)的處理能力與數(shù)據(jù)處理的精度。

三、大數(shù)據(jù)在資產(chǎn)評(píng)估中的應(yīng)用現(xiàn)狀

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)在改變資產(chǎn)評(píng)估方法和技術(shù)，目前在互聯(lián)網(wǎng)文化企業(yè)價(jià)值評(píng)估和房地產(chǎn)批量評(píng)估中已得以體現(xiàn)。

（一）互聯(lián)網(wǎng)文化企業(yè)價(jià)值評(píng)估

文化企業(yè)的大部分資產(chǎn)是無形資產(chǎn)，包括著作權(quán)、商標(biāo)權(quán)、專利權(quán)或者運(yùn)營(yíng)模式、開發(fā)模式、組織管理，其資產(chǎn)非實(shí)體性、權(quán)利組合方式的多樣性、排他性和共益性、技術(shù)替代性等特點(diǎn)，給互聯(lián)網(wǎng)文化企業(yè)評(píng)估帶來了困難。信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，在網(wǎng)絡(luò)上會(huì)留下大量的數(shù)據(jù)信息，目前國(guó)內(nèi)外對(duì)文化產(chǎn)品，特別是影視作品已經(jīng)利用大數(shù)據(jù)分析評(píng)估其價(jià)值，如谷歌和國(guó)內(nèi)的部分影視網(wǎng)站已經(jīng)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，來預(yù)測(cè)影視作品的票房?jī)r(jià)值，從而對(duì)文化企業(yè)進(jìn)行評(píng)估。

（二）大數(shù)據(jù)時(shí)代的房地產(chǎn)批量評(píng)估技術(shù)

基于大數(shù)據(jù)的先進(jìn)理念與技術(shù)而產(chǎn)生的服務(wù)于銀行業(yè)等金融機(jī)構(gòu)大批量存量資產(chǎn)價(jià)值時(shí)實(shí)動(dòng)態(tài)評(píng)估要求的“CNFS房地產(chǎn)抵押物價(jià)值動(dòng)態(tài)評(píng)估系統(tǒng)”已經(jīng)開始應(yīng)用。實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的價(jià)值評(píng)估系統(tǒng)的計(jì)算模型基于多元自回歸模型，并結(jié)合樣本特性，對(duì)模型的架構(gòu)與參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。在得到用戶的輸入后，模型會(huì)對(duì)輸入房產(chǎn)所在小區(qū)（片區(qū)、居民區(qū)）的全部有效交易信息進(jìn)行讀取，并就該區(qū)域中體現(xiàn)出的統(tǒng)計(jì)特征自動(dòng)建立模型，并自動(dòng)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)的應(yīng)對(duì)

作為技術(shù)性較高的中介服務(wù)行業(yè)，我國(guó)資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)信息化建設(shè)基本方向已經(jīng)明確，工作也在逐步展開，但目前資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)信息化建設(shè)還存在一些不足和問題。評(píng)估行業(yè)的專業(yè)數(shù)據(jù)庫建設(shè)成果較少并且還不成熟，行業(yè)普及的信息化工具還跟不上大數(shù)據(jù)時(shí)代資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)的發(fā)展速度；在此基礎(chǔ)上，不同資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)之間信息化水平差異較大；另外，我國(guó)市場(chǎng)交易信息披露的公開化、透明化不足的問題，也使得資產(chǎn)評(píng)估可供參考的數(shù)據(jù)大量缺乏。

為實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息化建設(shè)，推動(dòng)資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)發(fā)展，首先需要全行業(yè)認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)及信息化的重要性，同時(shí)資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)也要積極配合行業(yè)發(fā)展，在評(píng)估過程中對(duì)數(shù)據(jù)收集和分析做好技術(shù)性準(zhǔn)備。資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)及機(jī)構(gòu)可以從下面幾個(gè)方面著手，確保能夠積極應(yīng)對(duì)。

（一）資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)應(yīng)全面建立并完善資產(chǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)庫及信息系統(tǒng)

在互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息與數(shù)據(jù)不再單一有限的存在于紙上及文件中，網(wǎng)絡(luò)中傳感設(shè)備、移動(dòng)終端的介入使得各種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)和傳感數(shù)據(jù)正在源源不斷迅速生成，行業(yè)內(nèi)信息、數(shù)據(jù)來源途徑多樣，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)需要整合分散在各地域、各機(jī)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)資源，形成以信息為基礎(chǔ)，充分采用計(jì)算機(jī)、信息處理、數(shù)據(jù)庫等高新技術(shù)，結(jié)合現(xiàn)代資產(chǎn)評(píng)估方法，對(duì)資產(chǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)信息收集、處理、分析，并使管理部門以及評(píng)估機(jī)構(gòu)對(duì)資產(chǎn)評(píng)估信息能夠進(jìn)行有效利用的信息系統(tǒng)。通過信息系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)管理部門對(duì)信息的監(jiān)管，評(píng)估機(jī)構(gòu)對(duì)評(píng)估信息的采集、貯存、處理、分析和傳遞，為資產(chǎn)評(píng)估實(shí)務(wù)工作提供服務(wù)。

（二）資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)利用計(jì)算機(jī)技術(shù)及統(tǒng)計(jì)模型對(duì)評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)

計(jì)算機(jī)技術(shù)及統(tǒng)計(jì)模型的利用大大提高了對(duì)資產(chǎn)評(píng)估中大數(shù)據(jù)的處理能力與數(shù)據(jù)處理的精度，通過專業(yè)化的處理使得巨大的信息得以有效地反饋。專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)來源于判斷和估算，而大數(shù)據(jù)分析是精算，預(yù)測(cè)是大數(shù)據(jù)的核心，準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)是其最大的競(jìng)爭(zhēng)力，評(píng)估過程中有效充分利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精確預(yù)測(cè)的方法提高了資產(chǎn)評(píng)估的精度，使數(shù)據(jù)經(jīng)過“加工”而實(shí)現(xiàn)增值。

（三）資產(chǎn)評(píng)估從業(yè)人員能力的培養(yǎng)

資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)需要對(duì)評(píng)估人員進(jìn)行專門的培訓(xùn)，以確保在面臨大數(shù)據(jù)處理時(shí)，評(píng)估人員也能適應(yīng)相關(guān)的工作。這些能力包括整合資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)數(shù)據(jù)的能力，探索數(shù)據(jù)背后價(jià)值的能力，以及進(jìn)行精確快速利用數(shù)據(jù)價(jià)值的能力。

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