一、数据资源建设费用相关标准及测算方法
（一）四川省相关标准
1. 《四川省信息化项目费用测算标准》（T/SCSIA 0015 - 2023）：对四川省数据资源建设费用计算提供了多方面指导。
在数据资源购置费上，规定按数据量（项）、市场单价与数量乘积计算，即数据资源购置费 = ∑数据量（项）×市场单价×数量 ，这为数据采购成本核算提供清晰路径，且要求明确数据资源所有权或使用权归属及提供多家数据提供商询价报价单。
数据服务购置费，涵盖数据查询与产品服务，计取方法为数据服务购置费 = ∑数据服务市场单价×数量 ，同样需提供多家厂商询价报价单。
在数据治理相关费用方面，数据资源建库费按人月工作量×人月费用单价计算；数据加工费依据数据加工工作量×人月费用单价确定；模型搭建费可按项（模型搭建费 = ∑模型市场单价×数量×调整系数）或工作量（模型搭建费 = 模型搭建工作量×人月费用单价）计取，并需提供多家厂商询价报价单或相关证明，调整系数依据模型搭建数量、复杂度、技术含量等确定。
（二）广西壮族自治区相关标准
《广西壮族自治区本级政务信息化建设和运维项目预算支出标准》（桂财建〔2023〕102号）：依据实际需求及任务量（数据集个数），综合工作难度、数据规模、复杂度，采用工作量估算法计算数据治理项目费用。
将数据集分为小型、中型、大型数据集，分别设定工作难度系数；对数据规模细分，如小型规模、中型较小、中型较大等，并对应不同复杂程度系数。
数据治理总费用由数据治理项目费、软件开发费、工具费、运维费构成。其中，数据治理项目费按数据集个数、工作难度和复杂度，采用工作量估算法计算，细分多个子项目；软件开发费按规定执行；工具费列出明细；运维费按各项工作任务及难度、复杂度计算。
（三）湖南省相关标准
《长沙市财政评审中心政府投资信息化项目评审指南》（长财评综〔2023〕12号）：根据数据结构化特征分类测算数据资源建设费用。
对于结构化数据，以“表”为最小计算单位，数据资源建设费 = 人日费用单价×∑(表单数量×人力需求基准×表规模复杂度系数×数据关联度系数) ，依据数据归集、标准化、融合、分析等不同阶段表单特点设置人力需求基准，按平均字段数确定表规模复杂度系数，按与其他表关联字段数确定数据关联度系数。
半结构化数据以“件”为最小计算单位，数据资源建设费 = 人日费用单价×∑(半结构文件数量×人力需求基准×文件规模复杂度系数) ，根据平均标签数评估文件规模复杂度。
非结构化数据同样以“件”为单位，数据资源建设费 = 人日费用单价×∑(半结构文件数量×人力需求基准×文件类型系数×文件规模复杂度系数) ，依据数据类型（如文本、图像等）确定文件类型系数，结合文件规模复杂度系数计算费用。
（四）广东省相关标准
《数据治理 第7部分：数据治理成本度量规范》（T/GDIIA 006.07 - 2023）：专注于数据治理成本度量。
数据治理总成本计算公式为DGC = PC + EC + SC，其中DGC为数据治理总成本，PC为规划成本，EC为实施成本，SC为监控与改进成本。各项成本包含人员成本（各类人员工资、差旅费、项目管理费等）、资源成本（软件、硬件、网络等资源的自研、外购或租用成本）、技术成本（数据治理新技术研发投入），为数据治理成本核算提供了全面框架。
二、数据资源建设费用主要费用科目
（一）结合上述文件的主要费用科目
1、数据资源建设费用：包括数据资源购置费，用于购买各类结构化和非结构化数据；数据服务购置费，涵盖数据查询与产品服务费用；数据治理费，涉及数据资产管理、质量管理、安全保护、数据分析挖掘等及数据资源建库、加工、模型搭建等费用；数据治理软件开发费，用于开发数据治理相关软件；数据治理工具费，购买通用数据治理商业软件费用。
2、数据资源建设其他费用：包含第三方数据质量评估费，聘请第三方机构评估数据质量的费用；第三方数据资产评估费，借助第三方评估数据资产价值的费用。
3、数据治理运维费：涵盖数据体系维护更新、数据质量监控改进、数据性能优化、运维报表升级、数据用户支持培训等费用。
（二）基于DAMA体系架构的费用科目构成建议
1、数据战略规划费用：用于制定数据资源建设的长期规划、目标及策略，包括战略制定过程中的咨询、调研、人员投入等费用。
2、数据架构设计费用：涵盖设计数据架构，确定数据的存储、处理和流动方式的费用，包括架构设计工具、人员设计工作等成本。
3、数据质量管理费用：包括制定数据质量标准、执行数据质量监控与改进措施的费用，如数据清洗、校验、质量评估等工作的成本。
4、数据安全管理费用：用于保障数据安全，包括数据加密、访问控制、安全审计等措施的实施费用。
5、数据运营费用：涉及数据的日常运营，如数据的采集、存储、处理、分析等环节的持续投入，包含硬件设备维护、软件授权更新、人员运营工作等费用。
6、数据资产估值与交易费用：与DAMA的数据资产管理相关，包括数据资产的估值、交易过程中的手续费、中介费等费用，以及数据资产入表的相关审计、咨询费用。
三、数据资源建设费用测算方式方法的建议
1、引入人工智能辅助测算：利用机器学习算法，对大量历史数据资源建设项目案例进行分析，建立智能预测模型。输入项目的基本信息、数据特征等参数，模型可快速生成较为准确的费用估算，且能随着新数据的积累不断优化。
2、构建动态测算体系：实时跟踪数据市场价格波动、技术发展带来的成本变化，建立动态测算体系。定期更新测算标准中的价格参数、工作量系数等，确保费用测算适应市场和技术的动态变化。
3、开展联合测算评估：组织行业专家、项目建设方、供应商等多方参与费用测算评估。各方从不同角度提供专业意见，对测算过程和结果进行审查评估，提高测算的公正性和合理性。
4、细化项目阶段测算：将数据资源建设项目划分为多个阶段，如规划、采集、治理、应用等，针对每个阶段的特点制定详细测算方法。在项目推进过程中，根据各阶段实际情况进行动态调整，使费用测算更贴合项目实际进展。
