让数据"动起来"、"用起来"、"值起来",激活沉睡的数据富矿,是数据资产管理的题中应有之义。然而,面对海量的数据资产,如何甄别价值数据?如何开发数据价值? 如何实现数据变现?这些都是摆在数据管理者面前的现实难题。系统评估数据价值,聚焦行业场景持续创新,优化数据开发实施路径,培育数据生态的内生动力,是破解数据开发利用难题的关键所在。
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唯有立足价值评估,方能让数据开发利用的每一步都立足价值、创造价值。不同于一般无形资产,数据资产的价值内涵和外延极其丰富。从经济学视角看,数据既具备使用价值,也具备交换价值,还具备溢出价值;从管理学视角看,数据价值既包括战略价值、经济价值,也包括社会价值、管理价值。如此纷繁的价值表征,对科学评估数据资产提出了极大挑战。
实践中,可借鉴成本法、收益法、市场法等传统资产评估方法,并引入层次分析法、主成分分析法、模糊评价法等先进工具,多维度、动态化地评估数据价值。例如,成本法关注数据采集、存储、加工、应用等各个环节的投入成本,但容易陷入"重投入轻产出"的误区;收益法聚焦数据创造的边际贡献,但实际收益往往难以界定;市场法参考同类数据产品的市场价格,但数据交易市场发育不足,缺乏可比对象。可见,单一方法都有其局限性。未来,应在借鉴传统方法的基础上,针对数据的非对称性、关联性等特点,综合运用网络分析、博弈分析、效用分析等先进理论,探索形成独特的大数据资产评估体系,为数据价值挖掘提供坚实抓手。
评估过程中,还需充分考虑数据资产的动态性和外部性特征。单个数据集的价值往往较为有限,但通过数据关联、数据融合、跨界创新等,集合数据的价值往往呈现出非线性、指数级的跃升。因而,应建立面向全生命周期的动态评估机制,引入增量数据和衍生数据,持续评估、持续优化数据资产的内在价值。此外,还应关注数据资产的社会外部性,将数据带来的溢出效应、社会效益等纳入考量,全面评判数据资产的综合价值。
"为用而生,因用而值"。行业场景需求是检验数据价值的试金石。不同行业的数据特征和应用诉求大相径庭,盲目追求通用性、先进性的数据开发,往往事倍功半;唯有立足行业业务实际、管理实际,聚焦行业痛点,方能事半功倍。因而,梳理行业数据应用场景,分析行业数据资产禀赋,制定有的放矢的应用方案,是数据价值转化的关键环节。
具体而言,可从行业数据视角和应用场景视角双管齐下,找准行业数据应用"最强音"。一方面,通过价值数据图谱、数据血缘分析等技术手段,系统盘点行业数据资产的分布、规模、质量、特色,评估其内在应用潜力;另一方面,运用流程挖掘、本体构建等方法,围绕行业核心业务,抽象出标准化的业务过程模型,识别业务过程的优化空间,设计数据驱动的端到端解决方案。二者交叉映射、迭代优化,必将实现数据供给和业务需求的精准匹配,持续释放行业数据价值。
从行业分布看,金融、电信、零售等行业走在了数据驱动的前列。例如,银行可通过整合内外部数据,洞察客户行为,开展精准营销、智能投顾、反欺诈等应用;电信运营商可利用海量网络数据,优化网络结构、改善用户体验、创新业务模式;零售企业则可依托用户消费数据,实现个性化推荐、需求预测等。交通、医疗、教育等行业的数据应用也初露峥嵘,工业、农业则处于起步阶段。未来,随着跨行业数据融通的持续深化,行业间数据协同、数据创新的机遇将更加广阔。发挥行业数据的"公共物品"属性,面向全社会开放利用的探索实践也将不断涌现。
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