进入21世纪以来,数字科技对全球政治、经济、文化等领域的影响不断加深,在促进相关产业转型升级的同时,也正在改变人类的生活方式和企业的发展模式。由数字科技推动的以数据资产为核心的互联网企业的崛起（如:电商、社交等互联网企业）,使数据资产对相关企业的重要性日益凸显,数据资产已成为企业核心竞争力的重要组成部分,从而使得对数据资产价值评估的需求也相应增加。本文首先通过对文献的整理,将国内外学者对数据资产的定义、特点和作用,以及数据资产价值构成的相关研究进行了梳理,明确了数据资产的基本概念;然后,通过对数据资产的演进和评估需求增加的现状进行了描述,发现了数据产业的规模正在不断扩大,数据资产化的重要性正在不断加强。随着数据产业的发展,各国也开始制定各类有关数据资产治理的规制,以应对数据资产在流通过程中出现的数据权属问题以及安全与效率均衡的问题。接着整理了目前典型数据资产的评估需求,从而得出数据产业正在不断规范,数据交易也在日益增多,对数据资产价值评估模型的研究迫在眉睫。为应对上述需求,本文以电商平台为例,对企业数据资产的影响因素进行了分析。一是对电商企业的定义分类、发展现状和发展模式进行了描述,从而得出电商企业是以用户数据为核心竞争力的企业;二是对影响电商企业数据资产的因素进行了研究,归纳出影响其价值的主要因素,为后文模型的建立奠定了基础;三是分析了传统评估方法在数据资产价值评估时的局限性,并根据互联网企业的发展历程,认为数据资产的周期性值得高度关注,数据资产在企业发展的不同时期有不同的表现形式,因此要运用不同的评估方法对其进行了评估。四是尝试将数据资产从现存资产体系中分割的研究,除引入用户粘性系数以及企业规模系数修正梅特卡夫——DEVA模型,使其更适用于电商企业价值评估外,还采用层次分析法,建立数据资产价值评估体系,合理剥离数据资产。本文以典型电商企业拼多多为例,将上述方法进行了应用模拟。本文通过各项数据资产的相关研究,对数据资产评估模型进行了分析和改进,希望能为优化数据资产评估体系提供有价值的思路,以期提高数据资产评估的合理性和说服力。