Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Framework for Data Valuation and Monetisation

論文の概要: A Framework for Data Valuation and Monetisation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07664v1
Date: Mon, 08 Dec 2025 15:57:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.95306
Title: A Framework for Data Valuation and Monetisation
Title（参考訳）: データ評価と収益化のためのフレームワーク
Authors: Eduardo Vyhmeister, Bastien Pietropaoli, UdoBub, Rob Schneider, Andrea Visentin,
Abstract要約: 本稿では,コヒーレントな意思決定支援モデルに経済,ガバナンス,戦略的視点を統合する統一的評価枠組みを紹介する。このモデルは質的なスコアリング、コストとユーティリティに基づく見積もり、妥当性/品質のインデックス付け、および複数基準重み付けを組み合わせて、透過的かつ体系的にデータ値を定義する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: As organisations increasingly recognise data as a strategic resource, they face the challenge of translating informational assets into measurable business value. Existing valuation approaches remain fragmented, often separating economic, governance, and strategic perspectives and lacking operational mechanisms suitable for real settings. This paper introduces a unified valuation framework that integrates these perspectives into a coherent decision-support model. Building on two artefacts from the Horizon Europe DATAMITE project, a taxonomy of data-quality and performance metrics, and an Analytic Network Process (ANP) tool for deriving relative importance, we develop a hybrid valuation model. The model combines qualitative scoring, cost- and utility-based estimation, relevance/quality indexing, and multi-criteria weighting to define data value transparently and systematically. Anchored in the Balanced Scorecard (BSC), the framework aligns indicators and valuation outcomes with organisational strategy, enabling firms to assess monetisation potential across Data-as-a-Service, Information-as-a-Service, and Answers-as-a-Service pathways. Methodologically, the study follows a Design Science approach complemented by embedded case studies with industrial partners, which informed continual refinement of the model. Because the evaluation is connected to a high-level taxonomy, the approach also reveals how valuation considerations map to BSC perspectives. Across the analysed use cases, the framework demonstrated flexibility, transparency, and reduced arbitrariness in valuation, offering organisations a structured basis for linking data assets to strategic and economic outcomes.
Abstract（参考訳）: 組織がデータを戦略的リソースとして認識するにつれ、情報資産を測定可能なビジネス価値に変換するという課題に直面しています。既存の評価アプローチは断片的であり、しばしば経済、ガバナンス、戦略的視点を分離し、実際の設定に適した運用メカニズムを欠いている。本稿では、これらの視点を一貫性のある意思決定支援モデルに統合する統合評価フレームワークを提案する。データ品質とパフォーマンスの指標を分類するHorizon Europe DATAMITEプロジェクトと、相対的な重要性を導き出す分析ネットワークプロセス(ANP)ツールの2つの成果に基づいて、ハイブリッドアセスメントモデルを構築した。このモデルは質的なスコアリング、コストとユーティリティに基づく見積もり、妥当性/品質のインデックス付け、および複数基準重み付けを組み合わせて、透過的かつ体系的にデータ値を定義する。 Balanced Scorecard (BSC)に記されたこのフレームワークは、指標と評価結果を組織戦略と整合させ、企業がData-as-a-Service、Information-as-a-Service、Answers-as-a-Serviceの経路で収益化の可能性を評価することを可能にする。提案手法は,産業パートナーとのケーススタディを組み込んだデザインサイエンスのアプローチを踏襲し,モデルの改良の継続を通知する手法である。評価は高レベルの分類と結びついているので、評価がBSCの視点にどのように対応しているかも明らかにする。分析されたユースケース全体で、このフレームワークは、柔軟性、透明性、バリュエーションの任意性を低下させ、組織がデータ資産と戦略的および経済的成果を結びつけるための構造化された基盤を提供する。

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