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数据资产建设的灵魂三连问
2020-11-20 22:25:03

这是彭文华的第107篇原创

很久以前写过一篇《数据资产化的前提-浅谈数据治理体系的建设》,有朋友在后台跟我唠了半天,讨论数据资产到底该怎么建设。我理解数据资产的建设有两层含义:

1、“数据资产”这个产品功能的建设;

2、企业把数据当做“数据”作为“核心资产”的建设。


基本上我阅读过的内容都是在这两个方向上进行讨论。作为产品功能的“数据资产”,可以参考我之前分析的文章《什么是数据地图、血缘分析和数据资产?》。在这里就不赘述了。我们在这里探讨一下企业如何把“数据”作为“核心资产”来建设的。


第一问:在数据资产建设中,到底什么才是最重要的?


一个产品功能吗?OK,这个简单,随便叫一个中台供应商,当天就能给你开好账号,让你拥有数据资产所有的产品。那么你的数据资产建设完成了吗?并没有~~


那还需要什么?假设我们拥有一个强大的团队,花了一些时间对企业进行全域数据规划、梳理、设计、建设,把所有数据都统一好,规规矩矩放在那里,并且有一套完善的机制,保证数据一以贯之的的质量、安全,像这样:

所有“数据资产”都一目了然,整整齐齐摆在那里,看的清清楚楚,随时调用,那么数据资产建设完成了吗?


我想,还是没有。所以数据资产建设的重点并不只是产品功能和数据治理,而是像其他资产一样,要明确资产建设的目的。


第二问:那么,数据资产建设的目标到底是什么?


数据既然是一种资产,那么我们还是到金融领域去看看资产应该怎么管理和建设。


资产指企业拥有或控制的能以货币计量的经济资源。


OK,几个关键词:

1、企业拥有或控制;

2、能以货币计量;

3、经济资源。

其中第2个,能以货币计量,这个是数据资产化的关键。


数据是能以货币量化的。因为数据交易是有市场的,有市场,就有定价,比如之前一个手机号码5块钱,如果是4要素齐全,可以卖到100块。只不过现在国家为了数据安全、个人信息安全,重点打击假借数据交易,实则进行国家安全信息泄密的事情。


而且数据与其他资产一样,有时间价值,而且数据的时间价值来的更短,也就是说贬值速度更快。货币存在银行,每年将以(通胀率-存款利率)差的速度贬值。


数据存在数据库中,如果不用的话,贬值的速度会非常恐怖。比如实时数据的贬值速度是论秒的。现在的实时推荐系统靠的就是用户即时点击,进行相关内容的推荐,过了这个时候,用户就已经完成了这次消费决策了。


国家的一些数据的价值贬值也很快,比如每次公布的GDP、CPI、PMI等,每次发布,股市都会有相应的振荡,如果能提前预知这些数据,那么就可以提前布局,投机获利。2011年的时候就查获了一起国家统计局副局长秘书提前泄密相关数据给上海某证券公司的窝案。这个证券公司通过提前获取国家数据,进行投机,挣了很多钱。但是这个数据一旦发布出来之后,数据的价值就急剧下降。


所以我们能总结出3点:

1、数据是有价值的;

2、数据的价值能被量化;

3、数据价值的贬值速度很快;


所以数据资产建设的目的是体现数据的价值。


第三问:如何进行数据资产增值?


既然数据价值的贬值速度很快,那越早利用起来,价值就越大,否则过了时效就一文不值了。所以就有第4点:

4、数据必须要及时、快速的使用,因为那时价值最大;


我在做海关总署的项目时就发现,海关数据全世界都在卖,都在研究,唯独海关内部不当回事。据说,早些时候,海关每年都会因数据泄密进去几个人。而分析海关进出单的人,通过蛛丝马迹发现各种商机,赚的是盆满钵满。


与海关不同,很多互联网广告公司,每天的数据以PB论,这么多数据放在那里,只能是成本。但是用起来,就能创造非常多的利润。

所以数据与其他资产一样,交易产生价值,加工也会产生价值。这一点非常重要!那么有了第5点:

5、数据的存放需要成本,合理的使用才会产生价值。


那到底应该如何使用才是“合理”使用呢?


从财务角度上演绎一下资产的增值逻辑:

创造价值可以分为两类:

开源和节流,向下细分有可有以下几种:

  • 提升速度:提升货物流转速度,也就是资金周转率;

  • 增加商机:增加货物销售机会,也就多卖货;

  • 减少环节:供应链优化,缩短供应链,减少流通成本;

  • 优化流程:在决策、计划、生产、销售等各个环节进行流程优化,减少消耗。


我们从现有的各种已知数据变现渠道来归纳一下:

  • 精准营销变现:增加商机,各大互联网广告;

  • 数据运营:优化流程;

  • 推荐系统:提升速度;

  • 数据服务:减少环节、提升速度,如数据核验。

  • 数据报告:优化流程,各大咨询公司卖的报告;

  • 数据平台:提升速度,如老牌万得、新晋新榜。


最后总结一下:

数据资产建设的过程,最重要的是明确数据资产建设的核心目的;数据资产建设的目的是体现数据资产的价值;最终我们通过各种数据变现的方式实现资产价值的增值。


配合以下文章享受更佳







案例 | 贝壳如何利用数据资产打造6层堡垒


下载 | 数据资产化的前提-浅谈数据治理体系的建设


名词 | 什么是数据地图、血缘分析和数据资产?


干货 | 一口气说穿数据中台-给你架构师的视角


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