什么数据可以成为数据资产？数据资产化又该如何实现？
2023-06-27 14:20 浏览量：314
01 何为资产？
先来看一下资产的概念：“资产是指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。”
在资产的释义中，我们可以看出“拥有或者控制”和“带来经济利益”是资产最核心的内涵。由资产的概念引申到数据资产，我们可以得到，数据资产是由企业拥有或控制，能够为企业带来经济利益的数据资源。
石油在未得到利用之前，只是一种黑色的液体。数据得不到利用也只是一堆毫无价值的信息，那么什么样的数据资源可以转换为数据资产呢？
02 可“变现”的数据资源
可明确作为“资产”的数据资源，表现为以下两种形式：可帮助现有产品实现收益的增长、数据本身可产生价值。
数据为业务赋能
数据助力现金流，即数据本身不产生价值，但通过数据作用于现有产品 ，使其在创造收益、降低成本上有更好的表现。企业通过这种数据“内消”的方式，将生产经营中产生的数据进行收集、整理、分析，用于服务自身经营决策、业务流程，从而提高产品收益。
例如：各运营商都拥有丰富的客户数据，基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。
数据本身产生价值
通过利用数据优化业务的方式，是数据间接产生收益的方式，这种情况下，数据能够产生的价值是难以评估的。在合法合规的前提下，让数据以各种形式进行交易，这是数据产生价值的直接方式。
例如：各金融机构的“失信人”数据，对于贷款平台来说是非常重要的信息，可以有效提升平台对“失信人”的辨别能力，准确评估借款人信用状况，从而优化消费金融贷款产品的风控效率，对于金融机构和贷款平台等来说意味着直接的收益，很容易通过共享的方式将数据直接变现。
03 数据“变现”的过程就是数据资产化
能够直接产生价值的数据，数据变现的过程就是数据交易的过程，此过程的成本在于数据收集、处理、存储的成本，属于比较容易的数据变现；而利用数据为业务赋能拥有更复杂、专业的资产化流程。
我们通过一个案例来解析数据资产化的过程：
某金融机构在投融资交易的过程中，一直苦恼于没有固定的标准来界定企业的可投资性，难以找到符合其投资标准的融资企业和项目，导致出现“有钱找不到投资项目，有投资项目的企业融不到钱”的现象。这时候此机构急需解决信息不完整、不对称、不透明、缺乏客观分析与评价的问题，希望通过大数据来解决这个事情。
结合该金融机构的实际诉求，给出数据资产化解决方案：通过机器学习、人工智能等方式对企业大数据进行分析，以得到解决办法。具体步骤为：
通过社会数据、网络采集、机构数据、企业填报等数据源采集到企业数据，主要包括工商信息、股权信息、行政处罚、销售年报、司法信息、知识产权、法律诉讼、税务信息等。
利用大数据技术等进行数据清洗、数据合并、数据挖掘、数据标准、安全脱敏、多维关联等数据治理操作，提高数据质量。
利用机器学习技术学习专家打分，模拟专家对企业价值评价的决策过程，先建立评价模型，自动高效的对企业数据进行多维度、全方位解析，最终生成企业评价报告。
至此，该金融机构的问题就全部解决。也最终得出对数据的采集、处理到利用并产生价值的过程就是数据资产化。
04 企业数据资产管理5步骤
1、业务数据化
业务数据化是企业数字化转型的第一步，也是数据资产化的前提。
例如，零售企业需要围绕人、货、场，构建能落数据的业务系统，把物理世界的业务放到数字世界上，把数据攒起来，这是开采原始的金矿。
2、实体归一化
同实体，融通多源数据，从而发挥最大价值。
例如，在不同平台，同一用户可能有不同的id，积累了不同标签的数据，至少要打通一个手机号关联的数据，才能让用户形象更加丰满，从而去做有针对性的服务。
3、数据资产化
数据资产化在上文也谈到了，简单来说就是「把数据原矿提纯为数据金子」，把数据标签化、价值化，让数据可持续、可应用。
在这里，我们也需要注意一个问题，数据量越来越大，有些领域已经步入了指数级增长，不得不面对一笔不小的数据存储开支。降低成本，让数据成为资产并尽快发挥价值，成为企业必要的课题。
4、数据服务化
技术底层透明化，把数据提供给各个业务单元去调用，业务单元只需要从业务的角度出发使用数据服务，无需考虑底层数据技术。
5、数据业务化
数据一定要用起来，去服务业务，为企业带来降本增效。在这个过程中，数据中台（或企业的信息数据部门）也就实现了从成本中心到利润中心的转变。
随着数据资源越来越丰富，数据资产化将成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。企业应当以扎实的技术，打破数据之间信息孤岛状态，应用云计算、大数据和人工智能技术才能实现数据资产化运营。
来源：迪答数据
