企业如何领略与释放数据要素的价值

2022-01-12 13:17 浏览量:247

导语

数据已经成为现代企业最有价值的资产之一。那么,企业如何理解数据要素这个概念呢?与传统生产要素相比,数据要素呈现出哪些新的特点呢?企业又如何更好地把握这些新特点而加以有效应用呢?

 

一、数据要素在企业发展中发挥作用的三个层面
 

 

随着数字通信技术的发展与应用,至今数据作为要素在企业的三个层面发挥作用。

第一层面是业务流程的数字化。以有效地提高企业运营效率、降低企业经营成本为目标,应用信息系统提升企业经营管理中的信息透明度,改进企业的业务流程。在企业研发、生产和销售的过程中应用典型的信息管理系统包括:产品生命周期管理、制造执行系统、供应链管理、企业资源计划、客户关系管理以及计算机辅助设计(制造)等,对业务流程中的信息进行收集、存储、处理和应用,最终实现企业生产力和战略敏捷性的提升。

 

第二层面是产品与服务的数字化。应用信息技术使得产品和服务数字化,实现了直接与最终的用户保持在线连接。比如,在电冰箱中嵌入电子和通信功能后,冰箱就成为物联网技术应用的一种产品,也就从一种家用电器转变为数字式的互联网智能终端设备。企业就不仅可以知道冰箱的用户是谁,而且相关食品企业等也能知道用户的具体需求了,甚至冰箱的维修保养也从单一的上门服务变为远程软件人员的工作。

当日常用品都变为诸如互联网冰箱一样的产品后,数字化计算就无处不在了,所谓的普适计算就会逐渐成为现实。当然,无处不在的计算呈现的不仅仅是数字化技术的种种应用,也会促使企业超越传统的业务甚至产业边界。比如,以前冰箱企业生产产品,与客户之间是产品买卖关系,一个产品一次性交易结束后基本就不再有联系了。现在,冰箱的数字化就使得企业转型为满足用户需求的服务型企业成为可能,与用户之间可以建立起终身服务的关系,围绕用户使用冰箱的各类需求持续性地提供服务。企业的目标就是真正地满足用户的需求而不是推销产品了,也就使得企业的业务边界大为拓展,收入因此也会得到增加。所以,数字化技术的应用就超越了对效率和成本的影响,产品和服务的数字化程度与企业持续运营及其绩效水平之间建立起了密切的关系。

 

其实,产品和服务的数字化带来的上述变化,基础都是“一切皆为数据”,在为冰箱用户提供服务的企业面前展现的是数据,企业依据数据提供精准的产品和服务。数据真正地成为了企业的一种生产要素,战略资源也就从冰箱制造企业和新鲜食品提供商转移到了软件和其他数字技术的生产商以及基于数字化产品的服务企业那里。冰箱中的食品是否腐败或超过保质期,以往都是依靠外观和保质期标识加上个人经验等来判断,数字化冰箱就可以提供个性化的自动提醒功能了。因此,数据、产业(机器)和服务(人)这三者有史以来第一次大范围地融合为一个整体,原有的产品生产企业如果顺势而为地转型升级,不仅可能始终位于价值链的核心地位,而且还能以全新的视角来发现新的商业机会、重构新的业务模式和拓展新的业务范围,从单一的产品企业转变为产品加服务的平台型企业,同时基于数据要素以及算法治理,将传统的难以规范的众多服务“工业化”为模块化的标准敏捷服务。

 

类似于数字化冰箱产品带来市场的变化,在线的数字化汽车、数字化机床甚至数字化车间等同样也会带来出行、零部件加工和企业制造模式的变革。当数字化的产品与服务使得数据成为一种生产要素时,一方面会带来众多复杂性的挑战,包括源头数据的确权与管理的复杂性、业务流程变革的难度等,另一方面,需要构建支持产品和服务运行模式的企业平台及生态系统等,加剧了产业结构与底层经济结构变迁的复杂性和动态性。

 

第三层面是现实世界的数字化。具有超大连接、超高速率和超低时延等特征的5G的应用普及,为人们打通现实世界中固有的藩篱,重塑相互之间的关系提供了技术手段。在现实世界中,社会、经济、文化和生活等方面对企业的影响,企业与政府、企业与企业、企业与用户之间、各种组织内部的互动等,都可以从物理世界迁移到数字世界,在新的数字世界中将产生宝贵的数据资产。作为融合现实世界与数字世界桥梁的数据孪生技术将会得到更大范围的应用。数据孪生技术运用虚拟的方式不仅可以实时地精确映射现实对象和业务流程,而且还能创造性地模仿未知的事物。特别是与AR/VR技术的结合,所有的场景都会栩栩如生,完全区分真实生活与数字生活将变得困难,企业新的平台和生态等形态将从消费互联网领域大范围地延伸到产业互联网领域。

 

企业组织自出现以来,通常是通过纵向整合来扩大自己的规模、增强自身的竞争优势。自从上个世纪90年代互联网出现后,一些具有优势的企业通过建立供应链管理系统与上下游企业开展合作,不过这样的供应链受数据流动的制约,因此,在一段时期内一般是静态的。建立在静态供应链基础之上的经典分析、计划和执行模式更适合预测准确度较高的相关企业。然而,对当今的大多数企业而言,其供需环境动态复杂,难以预测,因此,一些平台型企业近年来与其供应商之间的一系列关系就变成了协作和动态模式,即与多家供应商的关系不断变化、共同发展,围绕着用户的需求形成了一个新的生态系统。比如,小米对使用其商城企业的投资或其他关系就是一个远远超出其供应链的生态系统;海尔围绕用户冰箱的使用,通过产业金融对相关企业进行整合,让一些鸡蛋、肉牛等生产与供应企业以及政府的监管部门都成为自己生态系统的一部分,跳出了其传统的供应链体系,这样的生态系统也打通了传统的产业边界,形成产业互联网体系。

 

由此可以看出,当今企业的业务边界既可以由企业的能力决定,也可以由企业的供应链整合能力决定,还可以由平台型企业生态系统对用户需求的最大化满足能力决定。其中,平台、生态企业的概念比供应链具有更大的价值,生态企业可以包含供应链,也可以根本不包含供应链,因为可以围绕用户需求,通过数字服务和公开的API与各种合作伙伴开展合作,有力地促进复杂生态系统中多个参与者之间无缝的协调与合作。

随着企业发展形态的演变,对高效率、低成本地满足用户动态变化的各种需求,数据成为企业越来越重要的一种战略资产和生产要素。


 

二、企业数据要素应用的三个目标与任务

 

高速发展的数字技术正在改变用户的价值主张,也在改变企业的价值创造过程,包括产品、服务和业务模式等,促使企业的形态不断变化。在这个过程中,数据逐渐成为企业发展的一个核心要素,需要企业构建新的数字化战略,重构业务流程和组织架构,塑造新的企业文化。要开展这些工作,让数据要素能够发挥作用,企业就必须要明确具体的目标及相应的关键任务,以确保数据作为新的生产要素在企业不同的阶段中发挥出上文提及的三个层面应有的效益,实现企业的数字化尤其是企业生态系统的转型。

 

企业数据要素应用包括业务数据化、数据资产化和数据资产业务化等三个目标与任务。

 

第一个目标与任务是业务数据化。传统企业可以运用物联网技术,将传感器等智能模块植入到产品中将产品数字化。从健康监测手表等智能穿戴设备、智能手机到交通运输工具、建筑物、机床等产品及设备,甚至养殖的猪、牛、羊等,其实都已经有了大量的数字化实例,为产品和服务的创新以及感知和满足用户的需求提供了数据基础设施。

 

第二个目标与任务是数据资产化。数据作为企业的基本生产要素成为企业的资产,可以为企业带来效率提高、成本降低以及业务拓展、收入增长的优势。当然,企业的数据能力建设是一项复杂而庞大的系统工程,需要关注数据的数量和质量、数据的应用效率、平台系统和数据的安全等方面。

 

第三个目标与任务是数据资产业务化。此时,数据就真正地成为企业发展要素了,正如上面提及的贝壳网,当日渐积累了大量的数据资产后,就不仅可以赋能房屋交易业务,而且还可以形成平台的竞争优势,发挥平台的“杠杆效应”和“包抄效应”,逐步提供租房、装修、维修和生活等增值服务。贝壳网由此变成了一个高频接入的场景,成为一个流量入口。收集到更多数据后,公司就有更大的拓展新业务的空间,从而吸引更多的用户,产生更多的数据,产生更大的效益,如此正向循环,真正地实现了传统房产交易中介企业的数字化转型。

 

值得一提的是,在业务数据化、数据资产化尤其是数据资产业务化的过程中,需要运用算法治理思维,通过算法进行数据的更新迭代并将数据资产整合到业务运营过程中,也就是将数据应用到业务本身。比如开展预测、优化、精准推荐等,从原来以流程和人的经验主导业务变成以数据驱动业务。在此基础上,围绕用户需求的满足,就可以持续拓展企业的业务范围,创新新的收入模式。不过,算法的价值也与数据资产的质量和数量密切相关,这个过程本质上就是实现人工智能(AI)的应用。

 

三、企业数据要素应用中的四个核心

 

企业在将数据作为生产要素的转型过程中,需要重视数据要素、数据思维、数据素养及数据生态四项核心内容。

 

首先是,数据要素。一方面,核心的数据应该来自用户。在数字化时代,无论是产品还是服务项目,企业一旦从中获得优势,竞争对手常常很快就能赶上来,导致企业的竞争优势转瞬即逝,企业需要迅速地改进、开发产品和服务。因此,核心的数据要素应该是来自与用户互动和运营中创建的整合数据,通过对这些数据资产的处理,不仅可以真正地洞察用户,把握而不是预测市场需求,而且还可以把处理的结果作为产品或服务再提供给用户,帮助用户从产品或服务中获取更多的收益,增加用户的黏度,这是企业数字化转型的基础。

 

另一方面,与其他生产要素不同,数据要素具有可共享特点,数据的生产者、管理者、整合者、使用者(和监管者等角色之间的边界存在着一定的交叉,可能会导致隐私泄露、数据滥用、过度保护、安全泄密等情况的发生,而且还很难及时发现。因此,数据确权成为数据要素应用的一个重要前提。

 

其次是数据思维。数据思维本质上与数字化技术应用没有直接的关系,是指在企业管理中不仅要依靠直觉,更要依据数据分析得到的精确证据开展管理决策活动。传统的数字思维中数据处理的对象、手段和出发点发生了改变。

 

一是数据处理的对象不再是传统单一的数字,还包括更广泛的来自社交媒体、物联网、搜索引擎和感知装备等渠道的图片、图像、音频等多种类型数据。

 

二是数据处理的手段拓展到了云计算、边缘计算等模式,有利于降低数据处理的成本,提高效率以及相关的质量。

 

三是数据处理的出发点从使产品和服务的信息透明化让顾客能够找到,转变为让产品和服务主动找到顾客,即让数据找人,当然不是传统广播无空白空间的推送模式,而是数据懂用户的推荐模式,最终实现流程和决策的智能化。

 

再次是数据素养。由于移动互联网等数字化基础设施与应用已经得到长足的发展,产生数字鸿沟的一个重要原因就转移到了企业和个人的数据素养上了。

 

第一,数据素养不是编程或数据科学等核心技术技能,对企业人士尤其是企业高层来说,数字素养更多的是指能够发现行业或企业业务中存在的问题与挑战,并知道去寻找相关的数字化技术加以解决,或者是当理解了某项数字化技术后,能够敏锐地知道该项技术可以帮助企业如何解决哪些问题,为企业带来哪些新的价值,或者是对企业构成什么样的威胁。当企业家具备一定的数字素养后,也就具备提出基于数字化技术的变革性企业愿景和前瞻性企业战略这两项领导技能了。这好比大多数的人虽然并不懂汽车发动机、离合器的原理,但是都知道在什么时候,应该如何驾驶一辆汽车到达目的地一样。

 

第二,部分企业管理者常常过度关注技术的细节,而忘记了应用这些技术原本是用来提升公司经营目标的。企业应用数据要素开展数字化转型是由信息技术驱动的,但相关技术的价值并不在于技术本身,技术本身不是答案也不是解决方案,而在于其能否支持企业的数字化战略和实践。其实,现在已经有越来越多且成本较低的工具和平台可以帮助企业开展数字化工作了,企业管理者并不需要完全掌握具体的技术原理。

 

第三,数字化技术发展迅速,数据和分析、人工智能、区块链、虚拟和增强现实以及其他新兴技术正在从根本上重塑商业环境,因此,企业管理者的数据素养还需要得到及时的更新。围绕企业用户的需求,定期开展与信息技术应用相关的企业内训,管理者定期参加高校等机构组织的相关培训项目,在工作中注意学习行业内外企业的相关做法,等等,都是企业管理者培育和更新自身数字素养的有效手段。

 

最后是数据生态。将数据作为生产要素发展企业,还需要在数据要素的确权、定价、交易、运营和监管等各个环节具备一个良好的数据生态社会环境。

 

结束语

 

数据一直为很多企业所重视,否则,从事市场监测和数据分析服务业务的全球著名的尼尔森公司(Nielsen)就不会存在近百年了。然而,将数据视为一种新型生产要素是人类如何看待数据价值的一大创举,也是数字化时代发展的必然。作为一种生产要素,数据不仅能够创造价值,而且还能够赋能其他生产要素发挥出更大的效用,因此,数据已经成为现代企业最有价值的资产之一。企业需要正确理解数据要素这个概念,把握数据要素的特点,学会如何将数据作为一种资产来管理,并利用数据要素为客户、企业和社会创造出最大的价值。

 

 

来源:AIC商业导论

作者:刘杰

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