数据资产究竟是什么？
在更广泛的范畴中，企业所拥有的所有数据资源，包括原始数据、中间数据、临时数据、数据类目体系、标签类目体系、标签，以及标签类目体系方法论等，都可被视为数据资产。对于广义上的数据资产而言，标签、标签类目体系及方法论等是其不可或缺的组成部分。

在方法论的指导下，原始数据、中间数据、临时数据可以按需进行加工和挖掘，转化成标签，而标签则根据类目体系的方式进行规划、串联和管理。对于一家企业而言，其长期积累和建设的数据、标签、标签类目体系，以及在实践中修正并形成的自有方法论，都构成其数据资产。

何为可成为数据资产的数据？
可被明确视为“资产”的数据资源，通常呈现以下两种形式：一是能够助力现有产品实现收益增长；二是数据本身具备产生价值的潜力。

数据资产的共同特征：
以下是被视为数据资产的一些普遍特点：

具备商业和经济价值：数据能够为组织带来商业价值，支持决策制定、业务改进以及盈利等方面。
具有准确性和完整性：数据应准确无误地反映现实情况，并在满足组织需求时具备足够的完整性。
具备可靠性和可信度：数据应来源可靠、经过验证，同时具有高可信度，以支持重要的决策和分析工作。
具备时效性：某些类型的数据（如市场数据、竞争数据）需要保持及时更新，以反映当前市场和行业状况。
具备重要性和关联性：数据应与组织的核心业务、战略目标或进行中的项目密切相关。
符合法律和隐私规定：数据应在合规和隐私保护的框架内使用和管理，遵守相关法律法规和数据保护政策。

数据为业务赋能

数据本身并不直接产生价值，但通过数据对现有产品的影响，可以使其在创造收益、降低成本方面表现更为卓越。企业通过这种数据的“内消”方式，将生产经营中所产生的数据进行收集、整理、分析，用于服务自身的经营决策和业务流程，从而提高产品的收益水平。
举例而言，各运营商拥有丰富的客户数据，基于客户终端信息、位置信息以及上网行为痕迹等数据，通过统计学的方法对客户群体进行分类，从消费行为、上网行为以及兴趣爱好等方面加以分析。这帮助运营商深入了解客户的行为偏好和需求特征，从而制定商业运营规划，以获取最大利润。

数据本身如何创造价值？
数据的价值产生主要通过优化业务方法实现，然而，对数据价值的评估却是一项复杂的任务。在合法合规的前提下，通过多种形式使数据进行交易是数据直接产生价值的途径。

以金融机构的“失信人”数据为例，这对贷款平台而言是关键信息，可以显著提升平台对“失信人”的识别能力，准确评估借款人的信用状况，从而改善消费金融贷款产品的风险控制效果。对金融机构和贷款平台而言，这意味着直接的收益，而这些数据很容易通过共享方式直接变现。

如何将数据转化为“资产”？
尽管大多数企业拥有大量的数据资源，但真正能够发挥其价值，通过实际应用带来收益的却并不多见。根本原因在于“数据”只是“数据”，能为企业带来价值的，实际上是能够消除信息不对称的“信息”。因此，将数据转化为信息，成为这一过程的核心。

数据助力提升产品竞争力
通过将数据应用于其他产品，使其在创造收益、降低成本等方面表现更出色，这是挖掘数据价值的一种方式。这通常在企业内部进行，将生产经营中产生的数据进行收集、整理、分析，用于服务自身经营决策和业务流程，从而提升企业绩效。

数据助力融入业务场景
不同业务场景下，对数据有不同的处理方式。例如，电商交易数据在研究商品推荐时关注购买内容，而在研究决策过程及其影响因素时则关注下单流程。因此，数据的收集、处理和输出过程必须基于特定的业务问题，将数据融入业务问题的解决过程，才能真正发挥其价值。未来，数据和数据资产化将成为数字经济时代的核心要素。

数据资产构建所需核心能力
数据建模能力
针对指标具备数据可视化建模能力，将有助于后续数据资产的实际应用。

数据加工能力
在数据从源头到业务数据层、指标层的过程中，需要具备数据加工能力，尤其是借助ETL工具完成数据加工。

数据整合能力
将数据采集到数据平台，对于加工好的数据，不仅服务于看板，还可能应用于其他业务场景，体现了数据整合能力。

资产管理能力
通过资产管理门户，及时查看资产目录、指标档案、指标地图等，有助于IT人员管理数据资产。

总结：
数据资产是具有商业和经济价值的数据，在数字化时代具有重要的意义。数据资产的分类包括内部数据资产、外部数据资产、运营数据资产、客户数据资产和知识产权数据资产。数据资产应具备商业价值、准确性、完整性、可靠性、时效性、重要性和关联性，并且需要受到妥善管理和保护。

数据资产的管理和保护包括数据治理、数据保护、数据分析和挖掘、数据共享和协作以及合规和隐私保护等方面。组织应该制定适当的策略和流程，以确保对数据资产的有效管理和安全利用，以最大化数据的商业价值和竞争优势。

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