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数据资产化实现方法

|亿信华辰大数据知识库2021-12-03

2020年4月,中共中央国务院发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,首次将数据列为五大生产要素之一,并指出数据要素将发挥对其他要素效率的倍增作用。作为推动经济高质量发展的新动能,国家正鼓励加快培育数据要素市场。

    数据价值的重要性被越发凸显,由此,数据资产化迎来了新一轮的发展。那么什么是数据资产化? 
    何为数据资产化
    资产是指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。数据资产即由企业拥有或控制,能够为企业带来经济利益的数据资源。
    石油在未得到利用之前,只是一种黑色的液体。数据得不到利用也只是一堆毫无价值的信息,那么什么样的数据资源可以转换为数据资产呢?
    可明确作为“资产”的数据资源,表现为以下两种形式:可帮助现有产品实现收益的增长;数据本身可产生价值。
    数据为业务赋能
    数据助力现金流,即数据本身不产生价值,但通过数据作用于现有产品 ,使其在创造收益、降低成本上有更好的表现。企业通过这种数据“内消”的方式,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、业务流程,从而提高产品收益。
    数据本身产生价值
    通过利用数据优化业务的方式,是数据间接产生收益的方式,这种情况下,数据能够产生的价值是难以评估的。在合法合规的前提下,让数据以各种形式进行交易,这是数据产生价值的直接方式。
    数据资产化的重要性
    1.形成企业共通的数据语言
    数据在企业内部充分应用最大的障碍是存在语言壁垒。数据资产化意味着在公司内部形成共同的“数据语言”,各部门为了统一的分析目的,形成各自对应的统计标准,在运营过程中实时对数据进行收集汇总分析。
    2.形成企业的战略资产
    数据资产化之后,数据资产会渐渐成为企业的战略资产,企业将进一步拥有和强化数据资源的存量、价值,以及对其分析、挖掘的能力,进而会极大提升企业的核心竞争力。
    3.加速数据资产交易进程
    目前在缺乏交易规则和定价标准的情况下,数据交易双方承担了较高的交易成本, 制约了数据资产的流动,但随着数据资产管理的完善,必然能加速数据资产交易的进程。
    4.促使数据资产产权问题明确
    数据资产的所有权问题,在未来也会越来越明确,法律制度会随着基础管理能力的提高而完善,以数据资产为核心的商业模式,也将会在资本市场中越来越受到青睐。
    亿信华辰实现数据资产化的方法
    数据大集中,形成企业数据资产
    亿信华辰通过自主研发的EsDataAssets数据资产管理平台,从数据的采集、处理、分析实现企业数据大集中,并将收集处理后的数据上传到企业的数据库中消除了企业间的数据孤岛,加强企业内部协同性,从而形成企业的数据资产。
    加深数据的应用化程度
    亿信华辰非常重视数据的实体化,应用化对大数据的价值的深入分析与挖掘以数据为支撑创造更好的应用服务企业的商务运作中,推动企业决策机制从“业务驱动”向“数据驱动”转变。根据预测,大数据挖掘和应用可以创造出超万亿美元的价值,数据将成为企业的利润之源,加深数据应用化,实体化将加强企业的核心竞争能力。
    亿信华辰实现数据资产化的步骤
1、构建数据湖
通过网页采集和设备采集两种方式为客户构建数据湖,将企业生产运营中产生的数据进行收集存储。
2、打造数据流
将数据湖中分散凌乱不统一的数据整合到一起,将静态数据转为动态的数据流,从而为企业提供商业决策支持。
3、生成应用
将数据流中的数据根据客户需求、行业背景、用户体验生成应用,服务到客户的运营中。


总结

    EsDataAssets数据资产管理平台定义、盘点、规划无序的数据类和应用类资源,提供全局统一的数据资产门户,开发授权丰富、高效、安全的数据服务方式,构建主题明确、服务完善、权责清晰的数据资产管理体系,充分释放数据要素在业务中价值。
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