БАЗИ ДАНИХ ЯК НОВІТНІ АКТИВИ: КОНЦЕПТУАЛЬНІ ПІДХОДИ, МЕТОДИ ТА МОДЕЛІ ОЦІНКИ ВАРТОСТІ
DOI:
https://doi.org/10.37332/Ключові слова:
бази даних, бухгалтерський облік, оцінки вартості, споживча цінність, багатокритеріальне оцінювання, нечітка логікаАнотація
Спільник І.В., Спільник П.М. БАЗИ ДАНИХ ЯК НОВІТНІ АКТИВИ: КОНЦЕПТУАЛЬНІ ПІДХОДИ, МЕТОДИ ТА МОДЕЛІ ОЦІНКИ ВАРТОСТІ
Мета. Обґрунтування концептуального підходу до оцінки вартості баз даних як нематеріальних активів, який передбачає використання інтегрального показника цінності бази даних, сформованого на основі методів багатокритеріального аналізу, як коригувального коефіцієнта при визначенні їхньої вартості.
Методика дослідження. Методологічну основу дослідження становить системний підхід, у межах якого бази даних розглядаються як складні, динамічні інформаційні активи, що володіють синергетичним комплексом кількісних та якісних характеристик. Для реалізації дослідницьких завдань та було застосовано взаємопов’язаний комплекс загальнонаукових та спеціальних методів: аналізу, синтезу і порівняння – для огляду літератури, узагальнення теоретичних підходів і методів оцінки вартості активів, переваг і недоліків прийомів багатокритеріального комплексногої оцінювання; логічного аналізу, індукції та дедукції – для визначення значущості якісних характеристик баз даних та формування системи критеріїв їхньої цінності для користувача; абстрагування, формалізації та моделювання – як інструментальну базу забезпечення інтегрування кількісних і якісних параметрів у процедуру розрахунку коригувального коефіцієнта для визначення вартості баз даних та нівелювання факторів невизначеності, суб’єктивності та неоднозначності експертних суджень.
Результати дослідження. Розроблено концептуальний підхід до оцінки вартості баз даних, який передбачає врахування їхньої цінності для користувача як складової процесу визначення вартості. Запропоновано застосовувати експертну систему багатокритеріального оцінювання споживчої цінності баз даних, яка може бути реалізована із використанням альтернативного методичного інструментарію: експертних методів комплексної порівняльної оцінки (суми балів, суми місць, відстані до еталона, таксономічного методу, AHP, TOPSIS тощо) або моделі нечіткої логіки, що забезпечує формалізацію експертних суджень і врахування невизначеності якісних характеристик інформаційного ресурсу. Обґрунтовано можливість інтеграції результатів багатокритеріального оцінювання у процедури вартісної оцінки як коригувального елемента в межах вартісного, дохідного та ринкового підходів, що сприяє підвищенню обґрунтованості визначення вартості баз даних.
Наукова новизна результатів дослідження. Внесок авторів полягає в розробці концептуального підходу до оцінки вартості баз даних, який, на відміну від традиційних підходів та методів, базується на врахуванні їхньої цінності з точки зору користувача. Реалізація запропонованого підходу забезпечується використанням комплексу експертних методів порівняльної оцінки та багатокритеріальної моделі нечіткої логіки, що дозволяє повніше відобразити споживчу цінність інформаційного ресурсу при визначенні його вартості.
Практична значущість результатів дослідження. Розглянуті положення і пропозиції спрямовані на розроблення методичного інструментарію, що забезпечує більш обґрунтоване визначення вартості баз даних шляхом урахування їх багатокритеріальної цінності для користувача. Результати дослідження можуть бути використані суб’єктами оціночної діяльності, підприємствами та установами при оцінюванні інформаційних активів, визначенні їх справедливої вартості, прийнятті управлінських рішень щодо використання, комерціалізації та передачі прав на бази даних, а також при удосконаленні методичного забезпечення бухгалтерського обліку цифрових активів.
Ключові слова: бази даних, бухгалтерський облік, оцінки вартості, споживча цінність, багатокритеріальне оцінювання, нечітка логіка.
Spіlnyk I.V., Spіlnyk P.M. DATABASES AS EMERGING ASSETS: CONCEPTUAL APPROACHES, METHODS AND MODELS OF VALUATION
Purpose. The aim of the article is to substantiate a conceptual approach to assessing the value of databases as intangible assets, which involves using an integral indicator of the value of the database, formed on the basis of multi-criteria analysis methods, as a correction factor when determining their value.
Methodology of research. The methodological framework of the study is based on a systems approach, within which databases are viewed as complex, dynamic information assets possessing a synergetic complex of quantitative and qualitative characteristics. To achieve the research objectives, an interconnected set of general scientific and specialized methods was applied: analysis, synthesis, and comparison – for the literature review, generalization of theoretical approaches and asset valuation methods, and evaluation of the advantages and disadvantages of multi-criteria comprehensive assessment techniques; logical analysis, induction, and deduction – to determine the significance of databases' qualitative characteristics and to formulate a system of criteria for their user value; abstraction, formalization, and modeling – as an instrumental framework to ensure the integration of quantitative and qualitative parameters into the calculation procedure of a correction factor for database valuation, and to mitigate the factors of uncertainty, subjectivity, and ambiguity of expert judgments.
Findings. The study developed a conceptual approach to assessing the value of databases, which involves taking into account their value for the user as a component of the cost determination process. It is proposed to apply an expert system of multi-criteria assessment of the consumer value of databases, which can be implemented using alternative methodological tools: expert methods of complex comparative assessment (sum of points, sum of places, distance to the standard, taxonomic method, AHP, TOPSIS, etc.) or a fuzzy logic model, which provides for the formalization of expert judgments and taking into account the uncertainty of the qualitative characteristics of the information resource. The possibility of integrating the results of multi-criteria evaluation into the valuation procedure as a corrective element within the cost, income and market approaches is substantiated, which contributes to increasing the validity of determining the value of databases.
Originality. The author’s contribution consists in developing a conceptual approach to estimating the value of databases, which, unlike traditional approaches and methods, is based on taking into account their value from the user’s perspective. The implementation of the proposed approach is ensured by the use of a complex of expert methods of comparative evaluation and a multi-criteria model of fuzzy logic, which allows for a more complete reflection of the consumer value of an information resource when determining its value.
Practical value. The considered provisions and proposals are aimed at developing a methodological toolkit that ensures a more justified determination of the value of databases by taking into account their multi-criteria value for the user. The results of the study can be used by valuation entities, enterprises and institutions in the evaluation of information assets, determining their fair value, making management decisions regarding the use, commercialization and transfer of rights to databases, as well as in improving the methodological support for accounting for digital assets.
Key words: databases, accounting, valuation, consumer value, multi-criteria evaluation, fuzzy logic.
Посилання
1. Brynjolfsson E., McAfee A. The Second Machine Age. New York : W. W. Norton & Company, 2014. 320 p.
2. Tapscott D. The Digital Economy: Rethinking Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence. New York : McGraw-Hill Education, 2015. 432 p.
3. The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda / Edited by Agrawal A. K., Gans J. S., Goldfarb A. Chicago : University of Chicago Press, 2019. 648 p.
4. Laney D. Infonomics: How to Monetize, Manage and Measure Information as an Asset for Competitive Advantage. New York : Routledge, Taylor & Francis Group, 2018. 332 p.
5. Corrado C., Hulten C., Sichel D. Intangible Capital and U.S. Economic Growth. Review of Income and Wealth. 2009. Vol. 55. № 3. P. 661–685.
6. Haskel J., Westlake S. Capitalism without Capital: The Rise of the Intangible Economy. Princeton : Princeton University Press, 2018. 296 p.
7. Chandler D., Fuchs C. Digital objects, digital subjects: Interdisciplinary perspectives on capitalism, labour and politics in the age big data. University of Westminster Press. 2019. DOI: https://doi.org/10.16997/book29
8. Mayer-Schönberger V., Cukier K. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Boston : Houghton Mifflin Harcourt, 2013. 242 p.
9. Measuring the Digital Transformation. Paris : OECD Publishing, 2019. 318 p.
10. A European Strategy for Data. Brussels : European Commission, 2020. 35 p.
11. World Development Report 2021: Data for Better Lives. Washington, DC : World Bank, 2021. 300 p.
12. Davenport T. H. Competing on Analytics. Boston : Harvard Business Review Press, 2013. 240 p.
13. Lev B. The End of Accounting and the Path Forward for Investors and Managers. Hoboken : John Wiley & Sons, 2016. 364 p.
14. Lev B. and Daum J. H. The dominance of intangible assets: Consequences for enterprise management and corporate reporting. Measuring Business Excellence. 2004. Vol. 8. № 1. P. 6–17. DOI: 10.1108/13683040410524694
15. Daum J. H. Intangible assets and value creation. John Wiley & Sons, UK, 2002. 448 p.
16. Koller T., Goedhart M., Wessels D. Valuation: Measuring and Managing the Value of Companies. 7th ed. Hoboken, NJ : John Wiley & Sons, 2020. 800 p.
17. Hussinki H., King T., Dumay J., Steinhöfel E. Accounting for intangibles: a critical review. Journal of Accounting Literature. 2025. Vol. 47. № 5. P. 27‒51. DOI: https://doi.org/10.1108/JAL-05-2022-0060
18. Бруханський Р. Ф., Спільник І. В. Спільник П. М. Бази даних як новітні активи: концептуальні засади та виклики відображення в обліку та звітності. Інноваційна економіка. 2025. № 3. С. 132-147. DOI: https://doi.org/10.37332/2309-1533.2025.3.16
19. Conceptual Framework for Financial Reporting. London : IFRS Foundation, 2018. 86 p.
20. IAS 38 Intangible Assets. London : IFRS Foundation, 2024. 58 p.
21. IFRS 13 Fair Value Measurement. London : IFRS Foundation, 2024. 90 p.
22. International Valuation Standards (IVS). London : IVSC, 2024. 262 p.
23. Нематеріальні активи : Національне положення (стандарт) бухгалтерського обліку 8, затверджене наказом Міністерства фінансів України від 18.10.99 № 242. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0750-99#Text (дата звернення: 24.05.2026).
24. Зменшення корисності активів : Національне положення (стандарт) бухгалтерського обліку 28, затверджене наказом Міністерства фінансів України від 24.01.2005 № 817. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0035-05#Text (дата звернення: 30.05.2026).
25. Chowdhury R. H. Accounting for Data: A Framework for Valuing and Reporting Digital Intangible Assets. Journal of Frontiers in Multidisciplinary Research. 2020. Vol. 1(1). P. 16-23. DOI: 10.54660/.IJFMR.2020.1.1.16-23
26. Corrado C., Haskel J., Iommi M., Jona-Lasinio C. Measuring data as an asset: Framework, methods and preliminary estimates. OECD Economics Department Working Papers. 2022. № 1731. DOI: 10.1787/b840fb01-en
27. Damodaran A. The dark side of valuation: Valuing young, distressed, and complex businesses. 3rd ed. Pearson FT Press, 2018. 800 p.
28. Reilly R., Schweihs R. Guide to intangible asset valuation. Wiley, 2014. 747 p.
29. Lubbe G. T., Steyn G. H. The valuation of information assets: A review and research agenda. Journal of Business Research. 2020. Vol. 112. P. 342–356.
30. Farboodi M., Veldkamp L. A Model of the Data Economy. NBER Working Paper. 2021. № 28427. DOI: 10.3386/w28427
31. Bhutani A., Ordoñez G., Veldkamp L. The Missing Value of Data. NBER Working Paper. 2026. № 35266. 55 p. DOI: 10.3386/w35266
32. Wixom B. H., Beath C. M., Owens L. Data Is Everybody’s Business: The Fundamentals of Data Monetization. Cambridge, MA : The MIT Press, 2023. 200 p.
33. Data Asset Valuation: Research and Application in Commercial Banking / Yang B., Huang D., Pan X., Cui X., Zhang H. Journal of Digital Economy. 2025. Vol. 4. P. 319–333. DOI: 10.1016/j.jdec.2025.11.003
34. Stein H., Maaß W. Monetary Valuation of Data in the Context of Accounting. The Monetization of Technical Data: Innovations from Industry and Research / Edited by D. Trauth, T. Bergs, W. Prinz. Berlin ; Heidelberg : Springer, 2023. P. 103–116. DOI: 10.1007/978-3-662-66509-1_7
35. Mohan S. K., Bharathy G., Jalan A. Enterprise Data Valuation ‒ A Targeted Literature Review. Journal of Economic Surveys. 2026. Vol. 40. № 1. P. 73–92. DOI: 10.1111/joes.12705
36. Hafner M., Mira da Silva M., Proper H. A. Data valuation as a business capability: from research to practice. Information Systems and e-Business Management. 2025. Vol. 23. P. 745–784. DOI: 10.1007/s10257-025-00701-w
37. Nani A. Valuing Big Data: An Analysis of Current Regulations and Proposal of Frameworks. International Journal of Accounting Information Systems. 2023. Vol. 51. Article 100637. 12 p. DOI: 10.1016/j.accinf.2023.100637
38. Recognition and evaluation of data as intangible assets / Xiong F., Xie M., Zhao L., Li C., Fan X. SAGE Open. 2022. Vol. 12. № 2. DOI: https://doi.org/10.1177/21582440221094600
39. Li Y. Concepts, accounting treatment and pricing of data assets. Journal of Economic Insights. 2024. Vol. 1. № 1. P. 26‒40. DOI: https://doi.org/10.70693/jei.v1i1.93
40. Zhang Q. An introduction to accounting recognition and measurement of data assets. Academic Journal of Business & Management. 2023. Vol. 5. № 15. P. 136‒140. DOI: https://doi.org/10.25236/AJBM.2023.051521
41. Tang Y., Liu Y., Liu D. Data asset valuation model based on generative artificial intelligence. PLoS ONE. 2025. Vol. 20. № 8. e0328926. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0328926
42. Кулинич М., Скорук О., Михалевич С. Проблематика визнання і оцінки нематеріальних активів в обліку: вітчизняний та міжнародний аспект. Вісник економіки. 2026. № 2. С. 83–94.
43. Кундря-Висоцька О., Демко І., Вагнер І. Проблеми визнання та відображення нематеріальних активів у фінансовій звітності. Вісник Львівського університету. Серія економічна. 2023. № 64. С. 42‒54.
44. Семенова С. Вплив діджитал-трансформації на становлення цифрових активів як об’єкта бухгалтерського обліку. Соціально-економічні проблеми і держава. 2026. Т. 34. № 1. С. 83–97. DOI: 10.33108/sepd2026.01.083
45. Скорик М., Ковальчук І. Можливості застосування окремих положень МСФЗ щодо обліку цифрових активів. Український економічний часопис. 2024. Випуск 5. С. 112‒117. DOI: 10.32782/2786-8273/2024-5-20
46. Financial reporting developments: а comprehensive guide. Intangibles ‒ goodwill and other. EY. 2025. URL: https://www.ey.com/content/dam/ey-unified-site/ey-com/en-us/technical/accountinglink/ documents/ey-frdbb1499-08-25-2025.pdf (дата звернення: 17.05.2026).
47. Valuing Data Assets. Deloitte. 2025. URL: https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/digital-transformation/valuing-data-assets.html (дата звернення: 30.05.2026).
48. Better Information on Intangibles: Which Is the Best Way to Go? Recommendations and Feedback Statement. European Financial Reporting Advisory Group (EFRAG). 2021. URL: https://surl.lu/dzotyx (дата звернення: 14.05.2026).
49. Спільник І. В. Прийоми комплексної порівняльної оцінки. Наукові записки : збірник наукових праць кафедри економічного аналізу. Тернопіль : Економічна думка, 2002. Випуск 11. Ч. 1. С. 50‒55. URL: http://dspace.tneu.edu.ua/handle/316497/15226 (дата звернення: 30.05.2026).
50. Saaty T. L. Decision Making with the Analytic Hierarchy Process. International Journal of Services Sciences. 2008. Vol. 1. № 1. P. 83–98.
51. Hwang C. L., Yoon K. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Berlin : Springer, 1981. 269 p.
52. Zimmermann H.-J. Fuzzy Set Theory ‒ and Its Applications. 4th ed. Boston : Kluwer Academic Publishers, 2001. 514 p.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Статті з відкритим доступом (журнали з відкритим доступом)
Автори, статті яких публікуються у відкритому доступі, зберігають усі права на зміст статей.
Статті з відкритим доступом зобов’язані публікуватись у розділі Creative Commons Attribution (CC BY) 4.0. Ця ліцензія дозволяє іншим розповсюджувати, редагувати, виправляти та поширювати вашу роботу, якщо вони вказують на ваше авторство. Детальна інформація на сайті Creative Commons: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Дозволи для журналів із відкритим доступом
Якщо стаття опублікована у відкритому доступі під ліцензіями CC BY 4.0 або CC BY-NC 4.0 (що було можливо до 15 грудня 2018 року), користувачі можуть відтворити її відповідно до своїх умов.
Крім того, якщо стаття була опублікована під CC BY-NC 4.0 (ця ліцензія дає право іншим завантажувати ваші твори та ділитися ними з іншими, якщо вони вказують на ваше авторство, але вони не можуть використовувати їх комерційно в будь-якому випадку), використання для таких комерційних цілей вимагає дозволу:
– відтворення вмісту у творі чи продукті, призначених для продажу;
– відтворення у презентаціях, брошурах чи інших маркетингових матеріалах, що використовуються для комерційних цілей;
– розповсюдження контенту для просування або збуту людини, продукту, послуги чи організації;
– обмін текстами та даними з метою створення товарного продукту чи продукту, який отримує вигоду від рекламних надходжень;
– використання контенту комерційною особою чи фізичною особою з метою винагороди, прямо чи опосередковано через продаж, ліцензування, просування чи рекламу;
– посилання на вміст (електронною поштою, веб-сторінкою, портативним електронним пристроєм чи іншим способом) задля конкретної мети збуту чи реклами людини, продукту, курсу, послуги чи організації з комерційною вигодою.
Для отримання більш детальної інформації та запитів дозволу, будь ласка, зв’яжіться з нами.
