终于有人把数据资产讲清楚了

什么是数据资产？3点给你讲清楚 在数字化飞速发展的时代，**数据已经成为企业不可衡量其价值的重要资产**。这时候就会有人问： - 但是它到底是如何成为资产的呢？ - 是不是所有数据都给给企业赚钱？ - 我们又该怎么去管理好这些资产呢？ 要知道，如果搞不懂数据资产，是做不了针对性的决策的，更不要说靠数据来赚钱了。企业要想在数字化浪潮下生存，首先要知道什么是数据资产，要想着怎么把数据的价值最大化地挖掘出来。今天这篇文章就来跟大家详细聊聊数据资产到底是怎么一回事。 # **一、数据资产的发展历程** 二十年前，我们是怎么看待数据的？那时候的数据大多是业务系统自动产生的“记录”，比如超市的销售记录、银行的交易记录。这些数据被存储在**磁带、硬盘**里，很多时候只是为了留个底，以备查询。说白了，数据在当时，更像是业务活动的一个副产品，没人觉得它本身有多值钱。 但是，在人们发现数据越来越重要且有用之后，变化悄然发生了。 这个转变过程，我把它分成三个清晰的阶段：  **第一阶段：原始积累与沉睡期** 这个阶段，核心是**业务线上化**。企业开始大规模使用电脑和数据库，把手工的活变成自动化的流程，于是，数据量开始快速增长。 但问题是，这些**数据都散落在各个独立的系统里**，比如财务一套数据、销售一套数据、仓库又是另一套数据。它们之间互不相通，形成了我们常说的“数据孤岛”。**这时候的数据，价值存在但未被真正利用**。 那么，这些沉睡的数据是如何被唤醒的呢？ **第二阶段：价值发现与技术突破期** 进入21世纪，尤其是随着互联网的爆发，我们突然发现，数据里藏着巨大的价值：比如，电商网站通过分析用户的浏览和购买记录，可以精准推荐商品，大幅提升销量。数据的商业价值第一次如此清晰地展现出来。  与此同时，技术也迎来了关键突破。“大数据”概念应运而生，传统的数据处理工具已经无法应对**海量、多样、高速产生**的新数据了。Hadoop、Spark这些新技术的出现，为我们处理这些数据提供了可能。**数据，开始从沉睡的资源向可开发的资产转变。** 在技术铺平道路之后，我们的观念也随之发生了根本性的改变。 **第三阶段：资产化与治理起步期** 近十年，我们达成了一个关键共识：**数据不仅仅是一种资源，它应该被明确为一种“资产”**。简单来说，就是**能为企业带来经济利益的、被企业拥有或控制的资源**。你看，厂房、设备是资产，现在，数据也是资产了。 这个观念转变是里程碑式的。它意味着**数据不再是技术的附庸，而是企业的核心战略资源。**  随之而来的，就是“数据资产管理”概念的体系化。 企业开始有意识地去**盘点、治理和利用**数据。国家层面也出台了相关政策，比如“数据二十条”，以及“数据资产入表”规定，从会计制度上确认了数据可以作为资产被计入资产负债表。 这标志着一个全新时代的开启。 # **二、数据资产的现状** 了解了它的过去，我们再来看它的现在。 那么，现在大家做得怎么样了呢？用一句话概括：**思想上高度重视，行动上参差不齐**。  **1.普遍认同，但成熟度差异巨大** 如今几乎没有任何一家大型企业会否认数据资产的重要性。数据驱动决策已经成为所有管理者挂在嘴边的话。但是，真正能把数据用好的企业，依然是少数： **互联网公司由于其业务本质，数据资产管理体系已经非常先进；而大量的传统企业，还处在艰难的转型过程中。**它们可能投入了巨资建设系统，但内部的数据依然割裂，数据质量不高。 那么要怎么解决这两个数据的问题呢？ 我们可以利用专门的**数据集成工具**，比如我用的是**FineDataLink**，对于数据割裂，那是因为数据没有同步，这里支持多种数据源，并输出到多个终端，确保内部人员用的都说同一份数据。我把这份好用的工具链接放在这里，需要自取：https://s.fanruan.com/8hhzn（复制到浏览器打开）  你懂我意思吗？这就像拥有了高级的炼油设备，却缺乏高质量、稳定供应的原油，最终难以产出高价值的成品。 **2.数据资产入表带来的机遇与困惑** 数据资产入表是一个关键的节点。它意味着数据终于从“表外”进入了“表内”，在财务报表上变成了一个可见的数字。这对企业来说是好事，**能提升资产总额**。 但用过来人的经验告诉你，这也**带来了巨大的挑战**—— - 如何给数据定价？ 一套生产设备，市场有公允价； - 一堆用户行为数据，值多少钱？没有一个标准方法。 - 如何确认成本？ 为了获取和处理这些数据，投入的各项费用，哪些可以资本化，哪些只能费用化？会计处理非常复杂。 这就导致很多企业想入表，却**不知从何入手。** **3.数据应用走向场景化** 早期用数据，可能就是做个宏观的经营分析报表。现在，数据的应用越来越精细，越来越贴近具体的业务场景。比如： - 在营销上： 根据用户的实时地理位置和近期行为，推送个性化的优惠信息。 - 在生产上： 通过传感器数据预测设备故障，实现预测性维护。 - 在风控上： 实时分析交易流水，毫秒级识别出欺诈行为。 这些深度应用，反过来**对数据资产的质量、时效性和整合度提出了极高的要求**。 # **三、数据资产管理的核心难点** 既然数据资产如此重要，应用又如此深入，那为什么很多企业在管理上依然感到力不从心呢？ 说到管理数据资产，听着是不是很熟？很多公司投入巨大，却收效甚微。 难点到底在哪里？我一直强调，技术问题往往不是最难的，最难的是下面这些深层次的挑战。  **1.数据质量垃圾进，垃圾出** 这是最顽固的问题。 你的数据里有没有重复的记录？数据准不准？及不及时？如果底层数据质量不过关，那么基于它做的所有分析和智能模型，其结论都不可信。**提升数据质量是一个需要持续投入、非常琐碎的工程，它需要一套完整的治理流程和全员的质量意识。** **2.数据安全、隐私与合规难平衡** 我们手里掌握着大量用户数据、交易数据，这些都是极其敏感的。一方面，业务部门希望尽可能多地使用数据来创造价值；另一方面，法务和安全部门则要求严格管控，防止数据泄露和滥用。 **《网络安全法》、《个人信息保护法》**等法规给了我们明确的红线。如何在满足合规要求的前提下，安全地释放数据价值？这需要极其精细的**权限管理、脱敏技术和审计流程**。这件事，做起来远比说起来要复杂。 **3.成本计量与价值衡量的困境** 我一直强调，**数据资产管理是一项投资，是要算投入产出比的**。但难点就在于，这个账很难算清楚。 - 投入成本散乱： 数据工作的成本分散在IT采购、云资源、人力成本等各个角落，很难完整地归集到某一个数据资产项目上。 - 业务价值间接： 数据带来的价值往往是间接的。比如，你通过数据分析优化了物流路径，节省了运费。这个节省的钱，算在物流成本下降里，还是算在数据资产的价值里？很难直接划等号。 这就导致数据团队常常被质疑：你们花了这么多钱，到底带来了什么实际效益？ **4.组织协同与文化建设的挑战** 这可能是所有难点中最核心的一个！数据资产管理绝不是IT部门或者某个数据团队自己的事。它需要业务部门愿意贡献数据、理解数据，并按照统一的规则使用数据。 但现实中，部门墙、业务壁垒是常态： - “这是我的数据，凭什么给你？” - “你给我的数据报告，我不信任，我还是相信我自己的经验。” 听着是不是很熟？改变人的观念和行为习惯，比升级一套软件系统要困难得多。**建设一种用数据说话、乐于共享的数据文化，是一个漫长的过程，需要高层的强力推动和制度保障。** # **总结** 要想把数据变成数据资产，针对以上难点，我总结了以下几个方法： 1. 建立治理体系，严格把控数据质量。 2. 运用技术工具，保障数据安全合规。 3. 量化业务价值，关联业务成果。 4. 推动组织协同，培育数据文化。 现在来看，数据已经不再是可有可无的副产品了，而是能**驱动企业未来发展的核心战略资源。**说白了，管理数据资产是一场需要耐心和战略定力的长跑。为的就是将海量数据真正炼化为高价值的核心资产，在未来的竞争中赢得先机。你说是不？[返回搜狐，查看更多](https://www.sohu.com/?strategyid=00001&spm=smpc.content.content.1.1766555220281DqlkApY "点击进入搜狐首页")