数据资产价值管理之道

一

数据资产价值创造

数据资源是公司的重要生产资料，经过加工（数据分析、数据挖掘、机器学习等）形成数据产品。数据产品是比数据源更加重要的数据资产，对于数据产品也要进行集中管理，包括数据产品的分类、元数据、价值、发布、展示、共享、安全、监控等内容。

数据融合是大数据的价值创造的重要手段，应大力推动企业自有与产业融合，面向金融、农业、商贸、电信等数据量大的行业领域，开展数据共享和交换，充分挖掘大数据的商业价值。举个例子，京东与头条的“京条计划”就是数据资产价值创造的一个案例，你在京东搜索的物品，会不定时在浏览今日头条中呈现，增加了购买率。

数据融合的方式从交互程度来讲，可分为数据组合、数据整合和数据聚合等三个层次，由低到高，逐步实现数据之间的深度交互。企业应建立外部数据合作渠道，研究数据融合方式，制定相应的数据合作策略，跟进数据融合产生的效益，评估数据融合的价值。

以数据资产价值为视角，根据数据资产价值评估结果，分析影响数据资产价值的因素。根据市场需求和数据资产运营分析结果，研究数据资产增值方案，促进数据资产流通变现。

二

数据资产价值呈现

创建可靠的数据资源，需要员工的努力。然而，企业通常不清楚为什么要努力维护和管理数据资产。因此，向企业展示数据的价值是很重要的。本人研究发现，如果已知数据对其他人有价值，则极有可能会作出更多努力来创建和维护可靠的数据资源。

这种能力与数据管理能力不同，因为这种能力侧重于提高对数据处理过程的价值贡献的认识，而不是当“数据用户”使用它时，它才体现出有价值。

三

数据资产价值跟踪

执行数据资产管理是为了利用数据创建价值。数据资产管理需要资源，但是如果不利用数据资产，或者如果数据的价值不超过投入的成本，则此过程不值得付出努力，否则就是资源浪费。为了成为一个数据驱动的企业，应该知道数据是如何被使用的，价值是什么。数据价值跟踪是作为衡量数据采用情况和显示数据管理过程是否值得投资的抓手。四

管理建议

建议1：通过量化数据管理过程所提供的价值，定期评估数据资产的价值，如果维护数据资源的收益没有超过投入的成本，那么最好尽快停止这项工作。建议2：在企业内部网上创建一个专门的页面，展示价值案例。页面可以包含一个结构化列表，其中包含基于价值案例精心编制的故事。使用商业智能仪表板也可以显示价值，页面上可以提供指向这些交互式报告的链接。这样，企业中的任何人都可以从数据中获得灵感，但也可以看到他们贡献的数据是用来做什么的，员工会更存在感和价值感。建议3：与信息价值链中的不同利益相关者就数据应用场景进行头脑风暴，与利益相关者一起创建项目计划，并成立一个团队来实施高级分析项目。作者简介

李然辉，数据管理专业人士（通过CDMP认证），锦囊专家，拥有丰富的数据资产管理体系搭建、数据资产价值评估、数据资产运营、数据治理等领域的管理实践经验，曾服务于能源、金融、互联网等行业龙头企业，现致力于企业数字化转型，为早日实现数据资产进入企业资产负债表而努力奋斗。

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