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如何有效推动数据流动和资产化运营?

企业数字化转型 共 1 个回答
  • 短发菇凉
    短发菇凉

    2022-06-16

    数据资产化运营是合理配置、充分交换(流动)、有效利用数据并创造价值的所有活动。为了更好实现数据资产化运营,其前提就是有效促进数据按需流动,无法流动的数据很难创造价值,因此应避免过度关注数据本身的价值,而主要强调数据流动到不同场景中的应用价值,形成在数据资产化运营中按贡献分配的新机制。此外,数据流动和资产化运营是一项新事物,需要技术、组织能力、经济、法律等多方面的共同努力。一是技术层面,需要建立流通平台与机制(包括服务、管理、技术保障等),构建数据安全与防护的技术体系;二是组织能力层面,需要构建完备的数据治理体系,保障数据供给侧的质量,为数据资产化运营奠定基础;三是经济层面,需要建立合理的数据应用价值评价体系,通过价值流来推动数据流;四是法律角度,需要构建数据确权体系,对数据的所有权、管理权、使用权、经营权、知晓权等有明确界定。只有经过多个方面的系统推进,才能更有效推动数据流动,促进数据的资产化运营。


    【Note】

    数据的价值属性需要在数据的应用和流通中体现,数据流动范围越广,其应用价值就越大。数据资产化运营可以为数据创造更多的附加价值,让数据真正流动起来,实现价值的倍增效应,加速数据价值变现。数据资产化运营的关键在于数据价值的变现,通过分析挖掘数据,并将其应用到相关业务场景,将数据变现为用户价值、企业价值或社会价值。为加速数字经济发展,需要大力推进数据流动,不断提高数据资产化运营的水平。具体而言,需要从技术、组织能力、经济、法律等多个角度共同努力。

    一是技术层面,需要建立流通平台与机制(包括服务、管理、技术保障等),构建数据安全与防护的技术体系。我国已经形成政府大数据、互联网大数据、行业大数据等三大类数据资产的格局,因此,以数据资产化运营手段唤醒单个组织内部的数据,不仅可以帮助蕴藏在不同组织相对隔绝的数据,碰撞出新的可能性,承担起经济调结构、稳增长的重任,深度参与供给侧结构性改革的历史进程,实现从数据资源汇聚到数据资产化运营、数据价值变现的路径演变。在缺乏流通平台(及背后的交易规则、定价标准等)的情况下,数据交易通常一对一交易,定价困难、交易效率低、成本高,制约了数据资产的流动。通过流通平台,构建多对多的交易机制,将大幅提高数据的可得性。此外,通过数据安全意识培养和安全防护发展,避免数据泄露,从技术角度支持解决数据流通面临的诸多问题,将促进数据价值的充分释放。

    二是组织能力层面,需要构建完备的数据治理体系,保证数据具备交换的价值基础。数据治理试图通过一系列的框架和方法,引导企业有效开展数据管理工作,解决数据在哪里、数据由谁负责等问题。数据治理不仅仅是一项技术工作,需要管理和技术紧密结合,就工作内容而言是“七分管理、三分技术”。不同机构对数据治理体系的划分不完全相同,但至少包含以下三项内容。1)数据治理战略,包含数据治理的规划、方向、目标、原则等;2)数据治理组织架构,一般在决策层成立数据治理委员会、“一把手”挂帅,管理层设立对数据治理的归口管理部门,操作层则明确相应的岗位和人员。3)数据治理制度流程,推进企业内部的数据管理制度建设,涉及元数据管理、数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理等方面。

    三是经济层面,需要建立合理的数据价值评价体系,通过价值流来推动数据流。数据资产具有无形资产的属性,具有无消耗性、增值性、依附性、价值易变性等特征。数据只有应用在具体场景中,才会体现其价值,伴随着不同的场景,同样的数据会表现不同的价值。因此,数据资产的价值评估和现有资产的评估方法有很大不同。数据资产价值的评估可以基于两个主要因素:数据成本和数据收益。数据成本主要是从数据拥有方予以考虑,是数据拥有方制定数据价格的主要出发点。数据收益主要是从数据使用方予以考虑,可探索在数据资产化运营中,根据不同的应用场景,形成按贡献分配的价值评价和分享机制,从而更有利于促进数据按需流动和更有效实现资产化运营。

    四是法律层面,需要构建数据确权体系,对数据的所有权、管理权、使用权、经营权、知晓权等进行明确界定。数据已经成为一种重要的生产要素,如果数据可确定为资产,那就要从法律层面解决数据确权的问题。包括:1)数据资产的产权方,或者实际控制人,这与数据产生的物理装置的所有权和商务约定有密切关系,数据的生产者不一定是数据的拥有者。在设备代运维或租赁模式下,设备的状态监测数据的产权方应该是设备所有者,而不是业主,但工艺量数据归业主;在工业服务模式下(例如,提供工业气体服务,而不是空压机),不仅设备状态监测数据还是工艺过程量的所有权都归服务提供商。2)数据采集的合法合规性,即通常说的“合法正当原则”、“知情同意原则”、“必要性原则”。3)使用场景和手段,即便企业对数据拥有100%的产权,或者合法合规的实际控制权,也不能对数据不分场景地任意使用。因此,数据管理的一项重要工作就是定义数据的使用场景。什么样的数据,可以应用于什么场景?谁来使用?使用的前提条件?都需要认真思考,需要必要的规章制度。4)数据安全责任,包括存储安全管理、关键信息匿名化、访问权限管理等。在技术上,区块链是一种可行选择,它可在网络上实现去中心化分布式数据存储,并且通过智能合约,当合约中的条款被触发时将会自动执行条款内容。

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