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Alevtina Krotova / Christian Rusche / Markus Spiekermann IW-Analyse Nr. 129 1. August 2019 Die ökonomische Bewertung von Daten

In den letzten Jahrzehnten hat die Bedeutung immaterieller Vermögensgegenstände für Unternehmen und damit auch für ganze Volkswirtschaften erheblich zugenommen. Um immaterielle Vermögensgegenstände adäquat bewirtschaften zu können, entstand der Wunsch, diese zu bewerten.

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Die ökonomische Bewertung von Daten
Alevtina Krotova / Christian Rusche / Markus Spiekermann IW-Analyse Nr. 129 1. August 2019

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In den letzten Jahrzehnten hat die Bedeutung immaterieller Vermögensgegenstände für Unternehmen und damit auch für ganze Volkswirtschaften erheblich zugenommen. Um immaterielle Vermögensgegenstände adäquat bewirtschaften zu können, entstand der Wunsch, diese zu bewerten.

Dazu wurden zahlreiche finanzielle und nicht-finanzielle Verfahren entwickelt. In diesem Zusammenhang wird deutlich, dass der immaterielle Vermögensgegenstand „Daten“ eine besondere Rolle einnimmt. Daten sind einerseits eigenständige immaterielle Vermögenswerte. Sie liefern andererseits aber auch die Grundlage für die Bewertung anderer immaterieller Vermögenswerte und interagieren mit diesen. Diesem Umstand folgend, konzentriert sich die vorliegende IW-Analyse auf die finanzielle Bewertung von Daten, um Unternehmen in der Datenökonomie die Bestimmung eines adäquaten Preises für ihre Daten zu erleichtern. Es werden das marktpreisorientierte, das kostenorientierte und das nutzenorientierte Verfahren erläutert und zugehörige Bewertungsmethoden vorgestellt. Zu jedem Verfahren wird zudem ein Fallbeispiel aus der Praxis beschrieben, das eine konkrete Durchführung einer Bewertung vorstellt. Anschließend werden die Vor- und Nachteile der drei finanziellen Bewertungsverfahren erläutert und Kriterien für die Auswahl eines passenden Bewertungsverfahrens aufgeführt

 

 

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Alevtina Krotova / Christian Rusche / Markus Spiekermann IW-Analyse Nr. 129 1. August 2019

Alevtina Krotova / Christian Rusche / Markus Spiekermann: Die ökonomische Bewertung von Daten – Verfahren, Beispiele und Anwendungen

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