数据驱动 创造价值 - 让数据成为企业资产
数字经济时代数据资源的价值实现
数字经济时代数据资源的价值实现随着数字技术的快速发展和普及，数据资源已经成为现代社会最为宝贵的资产之一。
在数字经济时代，数据资源的价值实现对于企业和个人来说都具有重要意义。
本文将从不同角度探讨数字经济时代数据资源的价值实现，并提出相应的策略和措施。
一、数据资源的定义和特点在数字经济时代，数据资源指的是各种形式的数字化信息，包括个人数据、企业数据、市场数据等。
与传统资源相比，数据资源具有以下几个特点：1. 数量庞大：随着数字技术的发展，数据流量不断增加，数据资源的规模呈现爆发式增长。
2. 多样性：数据资源涵盖了各种类型的信息，可以是文本、图片、音频、视频等多种形式。
3. 价值潜力：数据资源蕴含着巨大的价值，通过有效利用和分析，可以为企业创造商业机会和竞争优势。
二、数据资源的商业应用数字经济时代，数据资源的商业应用已经成为企业发展的重要战略之一。
以下是几个典型的商业应用案例：1. 数据驱动的决策：企业可以通过对大量数据的分析和挖掘，制定更为科学的经营决策，提高经营效率和竞争力。
2. 个性化推荐：通过对用户的数据进行分析，企业可以实现向用户提供个性化的产品或服务，提升用户体验和忠诚度。
3. 数据营销：通过对市场和消费者数据的分析，企业可以制定更精准的营销策略，提高广告投放的效果和投资回报率。
4. 风险管理：企业可以通过对内部和外部数据的分析，及时识别和管理风险，减少潜在损失。
5. 智能制造：通过对生产过程中的数据进行实时监控和分析，企业可以实现生产过程的优化和智能化。
三、数据资源的价值实现策略为了充分实现数据资源的价值，企业和个人可以采取以下策略：1. 数据安全与隐私保护：数据资源的价值实现必须建立在数据的安全和隐私保护的前提下。
企业和个人应加强对数据的保护，采取相应的技术和管理手段，防止数据泄露和滥用。
2. 数据共享与合作：通过数据的共享与合作，企业和个人可以获得更多的数据资源，拓展应用场景，实现更大的价值。
大数据资产
大数据资产在当今时代，数据已成为一种宝贵的资产，其价值不亚于传统的物理资产。
大数据资产指的是那些通过收集、存储、分析和利用大量数据来创造商业价值的资源。
这些数据可以是结构化的，如数据库中的表格数据，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文本、图片和视频。
大数据资产的管理和利用已经成为企业竞争的关键因素。
首先，大数据资产的收集是基础。
企业需要通过各种渠道收集数据，包括内部业务系统、外部数据源、物联网设备等。
这些数据的收集需要遵循数据隐私和安全的法律法规，确保数据的合法性和道德性。
其次，数据的存储和管理是关键。
随着数据量的不断增长，传统的数据存储和管理方式已经无法满足需求。
因此，企业需要采用分布式存储系统和数据库技术，如Hadoop和NoSQL数据库，来高效地存储和管理大数据资产。
接着，数据分析和挖掘是大数据资产价值实现的核心。
通过使用数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，企业可以从大数据中提取有价值的信息和知识，从而支持决策制定、优化业务流程、提高产品和服务质量。
此外，数据可视化和报告也是大数据资产利用的重要环节。
通过将复杂的数据转化为直观的图表和报告，企业能够更容易地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
最后，大数据资产的安全性和隐私保护不容忽视。
随着数据泄露和隐私侵犯事件的频发，企业必须采取强有力的安全措施来保护数据资产，包括数据加密、访问控制和安全审计等。
总之，大数据资产已经成为企业不可或缺的一部分，其管理和利用对企业的长期发展至关重要。
企业需要不断探索和创新，以充分利用大数据资产的潜力，从而在激烈的市场竞争中获得优势。
数字经济时代的企业创新变革趋势
数字经济时代的企业创新变革趋势作者：李君邱君降成雨来源：《中国信息化》2018年第04期数字经济时代，以云计算、大数据、物联网、移动互联网为代表的新一代信息技术正在向制造业加速渗透融合，新技术、新模式、新业态不断涌现，为经济发展持续注入新动能，也为企业转型升级和创新发展带来新的挑战和机遇。
党的十九大报告明确提出要“加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。
数字经济背景下，为有效应对数字化转型的机遇与挑战，企业应加强系统性变革，将数字化的技术、知识和信息作为关键生产要素，统筹发展理念、技术体系、生产体系、业务模式等方面的全面转型，加速推动新型竞争能力与传统竞争能力的更替，形成新的生产服务模式，从而不断获取数字经济时代的可持续竞争优势。
一、互联网与制造业加速融合引发战略理念变革战略是企业发展使命、经营理念、价值体系、发展目标等的集中体现。
在数字经济时代，以互联网为代表的新一代信息技术持续创新并与制造领域加速渗透融合，企业的战略目标与发展动力也在发生深刻变革。
顺应并快速响应用户个性化需求，成为企业发展的首要战略目标。
随着互联网技术向制造业各领域、各环节中的逐步渗透，供需信息不对称的问题得到极大缓解，制造业正经历着由“生产导向”到“客户导向”、由“大规模生产”到“小规模定制”、由“标准化”到“个性化”的转变。
企业为应对终端消费者个性化需求的不断升级，应及时优化战略理念和发展目标，基于互联网直接采集对接用户需求，引导消费者深度参与产品研发、生产制造、营销及服务等产品全生命周期的各个环节中，在解决成本、质量、效率等基本问题的基础上，快速满足用户个性化、柔性化、动态化的生产和服务需求，加快形成基于个性化生产和服务的生产经营模式与商业模式，实现可持续发展。
据中国两化融合服务联盟对七万余家企业调查数据显示，个性化定制成为当前众多企业战略转型的重要方向，近三年，全国离散行业开展个性化定制的企业比例由4.2%上升为7.3%，平均增长率达31.8%，整体处于快速发展期。
世界级企业的信息化理念
世界级企业的信息化理念世界级企业的信息化理念随着科技的不断进步和全球经济的快速发展，信息化已经成为现代企业管理中不可或缺的一部分。
尤其对于世界级企业来说，信息化已经成为推动企业快速发展和提升竞争力的关键要素之一。
那么，世界级企业的信息化理念是什么呢？一、创造价值为中心世界级企业的信息化理念首先是以创造价值为中心。
信息化不仅是为了提高企业的效率和降低成本，更重要的是要通过信息化来创造价值，实现企业的核心竞争力。
世界级企业不仅要拥有先进的信息技术和系统，更要深入理解企业的战略目标和市场需求，将信息化与企业的战略和业务紧密结合起来，通过信息化为企业创造更多的价值。
二、全面覆盖的信息系统世界级企业的信息化理念还包括全面覆盖的信息系统。
世界级企业要将信息化贯穿于企业的各个方面，建立统一的、完整的信息系统，实现企业内外各个环节的无缝衔接和信息共享。
这需要企业建立优秀的内部信息系统，包括财务管理系统、人力资源管理系统、生产管理系统等，同时还需要与供应链上下游企业、销售渠道和客户建立紧密的信息交流和数据共享机制。
三、智能化与人性化并重世界级企业的信息化理念还要注重智能化与人性化的平衡。
信息化的目标是以人为本，提高企业员工的工作效率和满意度。
世界级企业要通过信息化来实现工作的智能化，自动化和智慧化，提高企业的运营效率和决策水平。
同时，世界级企业还要注重人性化，关注员工的需求和体验，提供友好的用户界面和便捷的操作方式，让员工能够更好地适应和利用企业的信息化系统。
四、创新驱动的信息化世界级企业的信息化理念还要强调创新驱动。
信息技术的不断发展和创新，给企业带来了新的机遇和挑战。
世界级企业要不断跟随和引领信息技术的发展趋势，不断创新和改进信息化的方式和手段，为企业的发展注入新的动力。
这就要求企业要建立创新的信息化团队，吸纳和培养信息技术的专业人才，并与科研机构和其他企业建立合作关系，共同探索和创造新的信息化解决方案。
五、安全与可靠的信息系统世界级企业的信息化理念还要强调安全与可靠性。
数字化转型的战略方向与优化建议
数字化转型的战略方向与优化建议随着信息技术的快速发展和应用的普及，数字化转型已成为企业发展的重要战略方向。
数字化转型指的是将传统企业通过引入数字技术和改变商业模式来提升效率、创造价值的过程。
本文将首先介绍数字化转型的战略方向，接着提出一些建议来优化转型过程。
一、数字化转型的战略方向1. 数据驱动在数字化转型中，数据是重要的资产。
企业应将数据纳入决策过程的核心，通过数据分析和挖掘，发现市场趋势、提高生产效率、优化供应链和客户关系。
此外，数据驱动的业务模式也有助于提升个性化服务和推动产品创新。
2. 用户体验数字化转型不仅是技术的迭代，更是优化用户体验的机会。
企业应以用户为中心，通过数字技术改进产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
例如，通过移动应用程序提供便捷的购物体验，或通过虚拟现实技术为顾客创造身临其境的体验。
3. 创新与合作数字化转型需要企业具备创新的能力和灵活的思维模式。
创新可以来自内部的技术研发，也可以来自外部的合作伙伴和生态系统。
企业应积极开展创新实验，并与合适的企业和组织建立合作关系，通过共享资源和知识来共同探索新的商业机会。
二、优化建议1. 全员参与数字化转型不仅是技术实施的事情，更是全员参与的战略。
企业应鼓励员工学习数字技术知识，提高数字素养。
此外，培养数字化思维和创新精神，激发员工的创造力和创新意识，为企业转型注入活力。
2. 投资技术基础设施数字化转型离不开良好的技术基础设施。
企业应投入适当的资源和资金来建设数字化平台和系统，保障数据的安全和可靠。
此外，与供应商和技术合作伙伴建立长期战略合作关系，共同研发和推进数字解决方案的发展。
3. 持续创新数字化转型是一个不断演进的过程。
企业应持续关注和研究新技术和趋势，及时进行转型和创新。
同时，建立一套完善的创新管理体系，鼓励员工提出和实施创新想法，并及时评估和跟踪创新成果的效果。
4. 积极营造数字化文化数字化转型需要企业拥有开放、包容和鼓励创新的文化氛围。
数据资产的价值指标
数据资产的价值指标摘要：1.数据资产价值的定义与重要性2.数据资产价值的评估方法3.数据资产价值的应用场景4.提高数据资产价值的策略5.总结与展望正文：一、数据资产价值的定义与重要性随着数字化时代的到来，数据资产已成为企业竞争力的重要来源。
数据资产价值是指企业拥有和掌握的数据资源在实际应用中所能带来的经济价值。
它包括了数据的数量、质量、关联性等多个维度，并通过数据驱动的业务创新和增值服务来体现。
数据资产的价值具有重要意义，它有助于企业优化资源配置、提高运营效率、降低成本、拓展市场、提升客户满意度等。
二、数据资产价值的评估方法1.直接估值法：根据数据资产的现金流折现价值进行评估。
2.相对估值法：通过对比同行业类似数据资产的交易价格来确定数据资产的价值。
3.成本法：根据数据资产的开发和维护成本来估算其价值。
4.市场法：通过分析市场上类似数据资产的售价，得出数据资产的价值。
5.收益法：预测数据资产在未来所能带来的收益，将其折现至现值作为评估依据。
三、数据资产价值的应用场景1.数据交易：数据资产价值的明确有助于数据交易市场的健康发展，为企业间的数据交换和合作提供基础。
2.投资决策：企业可以根据数据资产价值评估结果，合理配置资源，优化投资决策。
3.数据治理：明确数据资产价值，有助于企业加强数据治理，提高数据质量和利用率。
4.数据安全：了解数据资产价值，有助于企业加强数据安全管理，防范数据泄露等风险。
四、提高数据资产价值的策略1.数据采集与整合：扩大数据规模，提高数据质量，增强数据关联性，以提高数据资产的价值。
2.数据技术应用：运用大数据、人工智能等先进技术，对数据进行深度挖掘和分析，发掘数据资产的新价值。
3.数据人才培养：加强数据人才队伍建设，提高员工的数据素养，为数据资产价值的实现提供人力支持。
4.数据合规保障：确保数据资产的合规性，降低法律风险，保障数据资产的安全和稳定。
五、总结与展望数据资产价值是企业在数字化时代的核心竞争力，对企业的发展具有重要意义。
互联网思维的十大特征
互联网思维的十大特征互联网的发展不仅改变了人们的生活方式，还在思维方式和经营模式上带来了全新的变革。
互联网思维的出现，改变了我们看待问题和解决问题的方式，成为了现代社会中的重要元素。
本文将介绍互联网思维的十大特征。
特征一：用户至上互联网思维强调用户体验和用户需求的满足，将用户放在首位。
以满足用户的需求为中心，通过不断的优化和创新，提供更好的产品和服务。
互联网企业通过不断地听取用户的反馈意见和建议，不断迭代产品，提高用户满意度。
特征二：创新驱动互联网思维注重创新，不断推出新产品、新服务和新商业模式。
通过破解传统行业的壁垒和创造性地搭建平台，实现产业链的整合和优化，打破了传统的行业格局。
特征三：平台思维互联网思维倡导平台思维，通过搭建开放的平台，吸引更多的参与者共同创造价值。
互联网企业通过打造自己的平台，聚集用户和合作伙伴，实现资源的共享和价值的最大化。
特征四：数据驱动互联网思维重视数据的价值，通过大数据分析和挖掘，深入了解用户的需求和行为，为决策和创新提供参考和支持。
互联网企业通过对海量的数据进行深度分析，提高产品和服务的个性化和精准度。
特征五：快速验证互联网思维主张快速迭代和验证，通过不断试错学习的方式，验证和优化产品和商业模式。
互联网企业倡导“快速失败”，通过快速迭代的方式，不断改进产品和服务。
特征六：开放共享互联网思维倡导开放共享，通过开放的姿态吸引更多的参与者，共同创造价值。
互联网企业通过开放接口和生态合作，实现资源的共享和优势互补。
特征七：多元化竞争互联网思维打破了传统的产业壁垒，激发了多元化的竞争。
新进入者通过创新和突破，不断挑战传统企业的地位，推动行业的变革和进步。
特征八：迭代渐进互联网思维注重渐进式的改进和优化，通过不断地迭代和演进，提高产品和服务的质量和用户体验。
互联网企业通过小步快跑的方式，逐步改进和完善产品，引领行业的发展。
特征九：开放创新互联网思维鼓励开放创新，通过与合作伙伴和用户的合作，共同创造更大的价值。
数据驱动的管理决策：利用大数据提升决策质量
数据驱动的管理决策：利用大数据提升决策质量在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策过程中不可或缺的重要资源。
数据驱动的管理决策，作为一种基于事实和证据的决策方式，正逐步取代传统的经验主义和直觉判断，成为提升企业管理水平和决策质量的关键途径。
本文将从数据驱动决策的概念、优势、实现路径以及面临的挑战与应对策略等方面进行深入探讨，旨在为企业如何有效利用大数据提升决策质量提供全面而实用的指导。
一、数据驱动决策的概念数据驱动决策，简而言之，是一种基于大数据分析和智能化技术，通过收集、整理、分析和解读数据，以科学、客观的方式指导企业管理决策的方法。
这种方法强调数据在决策过程中的核心地位，将数据作为评估选项、预测未来、优化资源配置的重要依据。
与传统的决策方式相比，数据驱动决策更加注重事实依据和数据分析，能够有效减少主观偏见和误判，提高决策的准确性和效率。
二、数据驱动决策的优势2.1提高决策准确性数据驱动决策基于大量的真实、准确的数据，通过深入分析这些数据，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供更加科学、客观的依据。
这种基于事实的决策方式，能够大大降低决策过程中的不确定性，提高决策的准确性和可靠性。
2.2增强预见性通过对历史数据的分析和建模，数据驱动决策能够预测未来的市场趋势、客户需求和业务变化，从而为企业提前做好准备，制定更具前瞻性的战略和计划。
这种预见性不仅有助于企业抓住市场机遇，还能有效应对潜在的风险和挑战。
2.3优化资源配置数据驱动决策能够帮助企业更加精准地评估各个项目和业务的效益和风险，从而合理配置资源，确保资源得到最优利用。
这种基于数据的资源配置方式，能够显著提高企业的运营效率和市场竞争力。
2.4促进创新数据分析不仅揭示了现有的规律和趋势，还能发现新的商业机会和市场需求。
通过深入分析数据，企业可以发现未被满足的市场需求，进而开发出更具创新性的产品和服务，推动企业持续发展。
三、数据驱动决策的实现路径3.1明确问题和目标实现数据驱动决策的第一步是明确要解决的问题和期望达到的目标。
数据资本概念
数据资本概念一、前言数据资本是当今数字时代的重要概念之一，它是指企业或个人所拥有的数据资源。
数据资本可以被视为数字资产，也可以被视为企业或个人的财富。
在当今数字化的商业环境中，数据资本变得越来越重要，它可以帮助企业做出更明智的商业决策，提高效率和创造更多价值。
二、什么是数据资本？1. 数据资本定义数据资本是指企业或个人所拥有的数据资源。
这些数据资源包括客户信息、销售记录、生产流程等各种形式的数据。
这些数据不仅可以用于企业内部管理和决策，还可以作为商业交易中的商品进行销售。
2. 数据资本特点（1）价值可观：随着互联网技术和大数据分析技术的发展，大量的数据被产生和积累。
这些数据对于企业或个人来说具有巨大的商业价值。
（2）可复制性：与传统实物资产不同，数字化的数据资源可以轻松地被复制和传播。
（3）易于存储和管理：相比于传统实物资产需要占用大量空间和成本，数字化的数据资源可以轻松地存储和管理。
（4）可持续性：数据资本具有可持续性，可以长期为企业或个人创造价值。
3. 数据资本分类数据资本可以分为三类：个人数据资本、企业内部数据资本和外部商业数据资本。
（1）个人数据资本：个人拥有的数据资源，包括社交媒体账号、电子邮件、移动设备等。
这些数据被用于与他人交流和分享信息。
（2）企业内部数据资本：企业内部所拥有的数据资源，包括客户信息、销售记录、生产流程等。
这些数据被用于企业内部管理和决策。
（3）外部商业数据资本：由第三方提供的商业化的数据资源，例如市场调研报告、消费者行为分析等。
这些数据被用于商业交易中。
三、如何利用数据资本？1. 数据采集首先，需要采集和整理大量的相关信息。
这一过程需要投入大量时间和精力来确保收集到的信息准确无误，并且符合实际需求。
2. 数据分析其次，需要对采集到的大量信息进行分析。
通过对大量信息进行整合和分析，可以帮助企业或个人发现潜在商机，并做出更明智的决策。
3. 数据应用最后，需要将分析得到的数据应用于实际业务中。
什么是数据资产
什么是数据资产数据资产是指组织或个人拥有并可以利用的数据资源，它们具有经济价值和潜在的商业利益。
数据资产可以包括各种类型的数据，如客户信息、销售数据、市场调研报告、生产和运营数据等。
在数字化时代，数据资产已经成为企业和个人最重要的财富之一。
数据资产的特点1. 价值性：数据资产是组织或个人的重要财富，可以为其创造价值和利润。
通过对数据资产的分析和挖掘，可以发现潜在商机，优化业务流程，提高决策效率，增加竞争优势。
2. 可替代性：数据资产可以在不同的场景和应用中发挥作用。
同一份数据可以被多个部门或个人使用，实现多方共享和协同工作。
数据资产的可替代性使得其具有更广泛的应用领域和商业价值。
3. 增值潜力：数据资产具有增值潜力，通过数据的整理、清洗、分析和挖掘，可以获得更多的信息和洞察力。
这些信息和洞察力可以帮助组织或个人做出更准确的决策，并推动业务的发展和创新。
4. 风险性：数据资产也存在一定的风险。
数据的泄露、损坏或滥用可能导致财务损失、声誉受损和法律责任。
因此，组织和个人需要采取相应的安全措施，保护数据资产的安全和隐私。
数据资产的管理有效管理数据资产对于组织和个人来说至关重要。
以下是一些数据资产管理的关键方面：1. 数据分类和标准化：对数据进行分类和标准化，可以帮助组织和个人更好地理解和组织数据资产。
通过定义数据的类别、属性和关系，可以实现数据的一致性和可追溯性。
2. 数据质量管理：数据质量是数据资产管理的核心。
组织和个人需要确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。
通过数据清洗、验证和监控等措施，可以提高数据的质量和可信度。
3. 数据安全和隐私保护：数据安全是数据资产管理的重要方面。
组织和个人需要采取适当的安全措施，如数据加密、访问控制、备份和恢复等，保护数据资产的安全和隐私。
4. 数据访问和共享：数据资产的共享和访问是实现数据价值的关键。
组织和个人需要建立适当的数据访问策略和权限控制机制，确保数据的合规性和安全性。
企业数据资产入表解决方案
数据版本管理
对数据进行版本管理，记录数据 的变更历史，方便数据回溯和追 踪。
数据资产入表的监管与审计
监管合规性检查
对数据进行合规性检查，确保数据符 合相关法律法规和行业标准的要求。
01
风险评估与预警
对数据进行风险评估和预警，及时发 现潜在的数据风险和安全漏洞。
02 数据资产索引
根据数据资产清单，建立数据资产的索引，方便 用户快速查找。
03 数据资产目录维护
定期对数据资产目录进行更新和维护，确保数据 的准确性和完整性。
数据资产盘点与评估
数据资产盘点
定期对企业的数据资产进行全面的盘 点，确保数据的完整性和准确性。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
数据资产评估
根据数据资产的质量、价值和使用情 况，对数据进行评估，为数据资产的 利用提供参考。
数据安全技术
采用数据加密、访问控制等技术，确 保数据在传输和存储过程中的安全性
。
数据资产入表后的管理与维护
数据质量管理
建立数据质量监控体系，对数据 进行定期检查和清洗，确保数据
的准确性和完整性。
数据备份与恢复
制定数据备份和恢复策略，确保 数据在意外情况下的安全性和可
用性。
03 04
01 02
数据字典管理
风险识别与应对措施
数据质量风险
建立数据质量监控机制， 及时发现和修复数据问题 。
业务需求变更风险
与业务部门保持密切沟通 ，及时调整实施方案以满 足业务需求。
技术实施风险
采用成熟的技术方案，降 低技术实施难度和风险。
法规与合规风险
关注相关法规和政策变化 ，确保数据资产入表符合 法规要求。
大数据工程技术人员：让数据发挥最大价值
大数据工程技术人员：让数据发挥最大价值【摘要】随着大数据技术的不断发展，大数据工程技术人员的重要性日益凸显。
本文从大数据工程技术人员的职责、技能要求、培训和发展、在企业中的应用以及未来发展趋势等方面进行探讨。
大数据工程技术人员在企业中发挥着关键作用，他们的工作是让数据发挥最大的价值，帮助企业做出更加精准的决策。
大数据工程技术人员应不断提升自身技能，适应市场需求的变化。
未来，随着大数据技术的进一步发展，大数据工程技术人员的重要性将继续增强。
他们将扮演着更加重要的角色，为企业创造更多的价值。
大数据工程技术人员需要不断学习和进步，以应对日益变化的数据技术领域。
从而让数据真正发挥出最大的潜力和价值。
【关键词】大数据工程技术人员、数据发挥最大价值、职责、技能要求、培训、发展、应用、未来发展趋势、重要性、市场需求变化、提升技能、企业。
1. 引言1.1 大数据工程技术人员的重要性大数据工程技术人员是当今信息时代中不可或缺的重要角色。
随着大数据技术的不断发展和普及，企业和组织对大数据的需求也日益增长，这就使得大数据工程技术人员的重要性越发凸显。
大数据工程技术人员能够帮助企业更好地管理、分析和利用海量的数据资源。
他们通过技术手段将数据进行采集、存储、处理和分析，为企业提供数据支持和决策依据。
大数据工程技术人员的存在也能够提高企业的竞争力和创新能力。
通过对大数据的深度挖掘和分析，他们可以发现潜在的商机和趋势，为企业的发展提供前瞻性的建议和方向。
大数据工程技术人员还可以帮助企业构建更加智能化的数据系统和平台，提高数据的安全性和稳定性，为企业的可持续发展提供强有力的支持。
大数据工程技术人员的重要性不仅体现在技术层面，更体现在对企业发展的战略性影响上。
他们是企业数字化转型的关键推动者，是数据发挥最大价值的重要保障者。
对于企业来说，拥有高素质的大数据工程技术人员团队是至关重要的。
1.2 大数据的发展背景随着互联网的迅猛发展，人们在日常生活和工作中产生的数据量不断增加，传统的数据处理方式已经无法满足数据管理和分析的需求。
企业数据资产创造价值的底层逻辑问题研究
企业数据资产创造价值的底层逻辑问题研究作者：赵丽芳曹新宇边琰澔来源：《会计之友》2024年第06期【摘要】数据资产化需要解决三个关键问题，即法律角度的数据资产确权、会计角度的数据资产入表入注和市场角度的数据资产估值交易。
技术赋能业务与财务驱动数据创造价值，表明数据具备了资产属性和价值属性。
社会对资产和价值的认定有两种方式，会计视角把能带来未来经济利益流入且成本能够可靠计量的资源认定为资产，并入表入注正式计入企业资产。
不符合这两个条件的，即使具有价值也不计入报表。
经济视角认为凡有价值的资源都可以是资产，即使不符合报表确认原则、没有在报表中确认的资源也都是资产。
企业数据资产入表入注是数据资产市场交易的基础条件之一。
因此，数据资产的确认、计量、记录与披露问题，成为数据在要素市场实现创造价值的重要逻辑基础问题。
【关键词】数据资产；逻辑基础；会计处理【中图分类号】 F275；F273.4 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2024）06-0051-08一、数字经济发展的政策背景党和国家高度重视发展数字经济。
从十九届四中全会到2023年两会持续对我国数字经济发展作出战略部署。
2021年3月發布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划》，鼓励市场主体探索数据资产定价机制，推动形成数据资产目录，逐步完善数据定价体系。
2021年10月习近平总书记强调，“数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量”。
2021年12月中央经济工作会议指出我国要加快数字化改造，促进传统产业升级。
2022年11月二十大报告中提出“加快建设现代化经济体系，着力提高全要素生产率”，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，进一步推动数据要素价值释放，强化行业数据管理能力。
2023年两会提出要大力支持数字经济的发展，传统产业和中小企业数字化转型速度需要加快，要着力提升高端化、智能化、绿色化水平，提高常态化监管水平，支持平台经济发展。
数据资产运营
数据资产运营数据资产运营是指通过有效管理和利用企业的数据资产，提高企业的数据价值并实现商业目标。
随着数字化时代的到来，数据已经成为企业非常重要的资产之一，有效地运营数据资产对企业的发展具有重要的意义。
首先，数据资产运营可以帮助企业实现数据驱动的决策。
通过对数据的收集、整理和分析，企业可以更好地了解自己的运营状况、市场需求和消费者行为等重要信息，从而基于数据进行决策。
比如，在市场推广方面，通过数据资产运营，企业可以了解到不同渠道的用户转化率，从而优化渠道投入；在产品研发方面，通过数据分析，企业可以发现用户需求的变化趋势，从而调整产品方向。
数据驱动的决策可以提高企业的决策效率和准确度，从而增强企业在市场竞争中的优势。
其次，数据资产运营可以提高企业的商业模式创新能力。
通过对数据的深度分析和挖掘，企业可以发现新的商业机会和变革点，从而创新现有的商业模式。
比如，通过对用户行为数据的分析，企业可以发现用户对某一特定产品或服务的需求，进而提供相应的定制化解决方案；通过对市场数据的分析，企业可以发现新兴市场和趋势，从而开发新的产品和业务。
数据资产运营可以帮助企业实现商业模式的转型和创新，从而提高企业的竞争力和市场份额。
再次，数据资产运营可以提升企业的运营效率和降低成本。
通过对数据的集中管理和分析，企业可以优化生产流程、供应链管理、客户关系管理等运营环节，从而提高运营的效率。
比如，在生产方面，通过对生产过程中的数据进行分析，企业可以发现生产效率低下的环节，并进行改进，提高生产效率；在客户关系管理方面，通过对客户数据的分析，企业可以更好地了解客户需求，提供更加个性化的服务。
数据资产运营可以提高企业的运营效率，降低企业的运营成本，从而提升企业的竞争力。
最后，数据资产运营可以增强企业的风险管理能力。
通过对数据的分析和挖掘，企业可以发现潜在的风险和问题，并及时做出调整和应对。
比如，在销售方面，通过对销售数据的分析，企业可以发现销售额下降的原因，并及时采取措施进行调整；在供应链管理方面，通过对供应链数据的分析，企业可以发现潜在的供应风险和延迟，从而提前采取措施避免风险。
数字化转型的数据驱动
数字化转型的数据驱动数字化转型已经成为企业发展的当务之急，而数据驱动则是实现数字化转型的关键。
在过去，企业的决策往往依靠直觉和经验，但现如今，数据已经成为决策的基础。
本文将探讨数字化转型中数据驱动的重要性，并介绍数据驱动的实施方法和带来的效益。
一、数字化转型的意义随着科技的不断进步和信息技术的高速发展，数字化转型已经成为企业获取竞争优势的关键因素。
数字化转型可以提高企业的运营效率、降低成本、改善客户体验、创造新的商业模式等。
然而，要实现数字化转型并取得成功，企业需要以数据为驱动力。
二、数据驱动的意义数据驱动是指企业在决策和运营中依靠数据来引导行动。
数据的价值在于它可以揭示事物背后的规律和趋势，为企业提供决策的依据。
通过数据驱动，企业能够更加准确地了解市场需求、优化产品和服务、精准营销、提升客户满意度等。
数据驱动也可以帮助企业预测趋势、发现新的机会，并且将决策过程变得更加科学和精确。
三、数据驱动的实施方法实施数据驱动的关键是建立完善的数据生态系统。
首先，企业需要收集和整理各类数据，包括内部数据和外部数据。
内部数据来自于企业的各个部门和系统，外部数据来自于市场调研、社交媒体、产业报告等。
然后，企业需要对数据进行存储和管理，确保数据的安全和可靠性。
接下来，企业需要分析数据，采用数据分析工具和技术，将数据转化为有价值的信息和洞察。
最后，企业需要将数据应用到决策和运营中，并不断优化和更新数据驱动的模型。
四、数据驱动的效益数据驱动可以为企业带来多重效益。
首先，数据驱动可以提高决策的准确性和效率。
通过数据的支持，企业能够更加客观地评估各种决策方案的优劣，并预测其潜在的影响。
其次，数据驱动可以降低风险。
通过数据分析，企业可以及时发现问题和风险，采取相应的应对措施，降低潜在损失。
最后，数据驱动可以提升客户满意度。
通过数据分析，企业可以更好地理解客户需求和偏好，提供更加个性化和精准的产品和服务。
五、数据驱动的挑战与解决方案尽管数据驱动有很多好处，但在实施过程中也面临一些挑战。
企业数字化转型的技术驱动与创新
企业数字化转型的技术驱动与创新随着互联网的快速发展，数字化经济正成为未来经济发展的趋势。
在这一趋势下，企业数字化转型已是不可避免的选择。
而数字化转型的成功与否，不仅取决于企业本身的意愿和决策，还取决于技术能力和创新能力。
在本文中，我们将探讨企业数字化转型的技术驱动和创新，以期为企业数字化转型提供实质性帮助。
一、技术驱动企业数字化转型的基础是技术，无论是数字化生产、数字化营销，还是数字化服务，都离不开先进的技术支撑。
下面从三个方面探讨技术驱动。
1.大数据随着互联网的普及，数据已成为企业最重要的资产之一。
企业数字化转型离不开对数据的有效管理和利用。
大数据技术可以帮助企业实现数据的收集、存储、分析、挖掘，从而为企业提供更准确的决策支持。
举个例子，互联网金融企业使用大数据对用户的信用记录、消费行为等数据进行分析，帮助他们评估用户的风险，从而降低贷款违约率，增加收益。
2.人工智能随着人工智能技术的不断发展，企业可以利用人工智能技术完成更多的任务，如客服、销售等。
通过深度学习等技术，人工智能可以模拟人类的思维过程，从而实现语音识别、图像识别等功能。
例如，一些电商企业已经开始使用人工智能完成客服功能，通过智能问答、语音识别等技术，更好地服务于用户，提高客户满意度。
3.物联网物联网将万物互联，企业可以通过物联网技术实现设备的远程监控、自动化生产等功能。
例如，一些制造企业已经开始使用物联网技术将设备互联，实现设备的自动化、智能化控制，从而创造更高的生产效率和产品质量。
二、创新数字化经济的世界竞争已经从生产力的竞争向创新能力的竞争转变。
在数字化转型中，企业要不断创新，才能在市场上取得优势。
下面从三个方面探讨创新能力。
1.商业模式创新商业模式创新是数字化转型中最基本的创新形式。
传统的商业模式已经无法适应数字化经济的发展需求，因此，企业需要不断创新，来寻求新的商业机会和未来的增长点。
例如，共享经济模式已经成为数字化经济的典型代表，从共享单车到共享充电宝，都是传统商业模式的创新。
数据资产大会上的致辞
数据资产大会上的致辞
尊敬的各位嘉宾、女士们、先生们：
大家好！
我很荣幸能够在今天的数据资产大会上发表致辞。
随着数字化时代的快速发展，数据已经成为我们生活中不可或缺的资源，对各个行业的发展都产生了深远的影响。
首先，我想强调数据资产的重要性。
在数字化时代，数据已经成为了新的生产要素，具有巨大的潜在价值。
数据的收集、整理、分析和应用已经成为企业核心竞争力的重要组成部分。
因此，我们必须要高度重视数据资产的管理和利用，将其作为企业发展的重要战略资源。
其次，我们需要关注数据安全和隐私保护的问题。
随着数据泄露和隐私侵犯的事件不断增加，保护数据安全和用户隐私已经成为社会的共识。
企业在收集和使用数据时，必须要严格遵守法律法规，加强数据安全防护，确保用户隐私不受侵犯。
同时，政府也应该加强对数据安全和隐私保护的监管，建立健全的数据安全和隐私保护体系。
最后，我想强调数据开放和共享的重要性。
数据的开放和共享是推动社会进步的重要力量。
通过数据的开放和共享，我们可以促进企业之间的合作和创新，推动产业的升级和发展。
政府应该鼓励企业之间的数据开放和共享，建立数据共享平台和机制，促进数据的流通和利用。
在数字化时代，数据资产的管理、保护和利用已经成为我们必须
面对的重要问题。
我们需要在法律的框架内，加强数据的保护和管理,
推动数据的开放和共享，发挥数据的最大价值。
让我们共同努力，为
数字化时代的发展做出更大的贡献！
谢谢大家！。
数据驱动_创造价值_让数据成为企业资产
▪ 企业必须建立业务通用词汇，这些定义将在企业中一致 ▪ 数据管理员需要保证任何一个新的数据都与数据定义一致 ▪ 定义不能有歧义,必须在企业范围内被明白并接受 ▪ 多个数据标准需要协调一致
描述：
▪ 数据必须是合法、正确无误的
说明：
▪ 只有正确的数据才有价值 ▪ 通过数据验证可以加强准oujingen@ /zhoujg 2010-3-23
如果您希望从数据和信息 中收获战略资产般的效益，那 么应如同管理其他资产一样积 极而专业地管理数据和信息
— Thomas Redman 谈数据驱动
四处分散着众多数据 难以按所需格式获取数据 数据错误、遗漏与不一致 数据质量问题无处不在 业务人员没有积极参与 难以制定和执行管理数据的策略 难以验证业务案例
息。数据质量需要度量和改善 ▪ 因为数据是企业核心资产，所以数据管理员有责任从企业视角去看待数据
描述：
▪ 用户有权使用工作需要用到的数据，因此数据需要跨企业职能部门和组织共享。
说明：
▪ 及时访问准确的数据能够有效的提高决策的质量 ▪ 在单应用中及时维护正确的数据成本较多应用中低，企业用友丰富的数据，但是分别存
完整性
▪ 为什么会缺少值？这个字段是不是未使用或不重要？
符合性
▪ 所有日期字段指的是不是一个日期数据类型？
一致性
▪ 所有值是否都在值范围内？它们的负值是不是也在列中？
准确性
▪ 所有州代码是否全都是 USPS 州代码表中的代码？
重复性
▪ 文件中是否存在相同的记录？是否存在代码描述相似、但代 码不同的情况？
功能强大、技术先进、使用方便的表格式 数据综合管理和分析软件
采用电子表格方式进行数据处理，工作直 观方便
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大范围的访问提高决策的效能，提供及时的信息请
隐含内容:
求响应和服务 使用信息必须从企业范围去考虑,节省工作时间， 提高数据的一致性
可访问性是指客户识别、获取和使用信息的难易程
度。如果某人在需要的时候无法获取数据，甚至不 知道它是否存在，那这样的数据还有什么意义？
描述：
数据只允许授权用户使用
企业必须建立业务通用词汇，这些定义将在企业中一致 数据管理员需要保证任何一个新的数据都与数据定义一致 定义不能有歧义,必须在企业范围内被明白并接受 多个数据标准需要协调一致
描述：
数据必须是合法、正确无误的
说明：
只有正确的数据才有价值 通过数据验证可以加强准确度
隐含内容:
数据能否正确表述实际情况或可核实的来源？
▪ ▪ ▪ ▪ 短期：保持遗留系统的投资，我们必须有能力把遗留系统的数据迁移到可共享数据环境下 我们也必须开发标准的数据模型，数据原色和元数据 长期：替换遗留系统，我们必须采取强制实施通用数据访问策略，指导新应用开发，确保新系统 数据在共享环境下，并且数据可以共享 不管长期和短期，我们都必须采取通用的方法和工具在企业范围内生成、、维护和访问数据
码不同的情况？
功能强大、技术先进、使用方便的表格式 数据综合管理和分析软件 采用电子表格方式进行数据处理，工作直 观方便 提供丰富的函数，可以进行各种数据处理、 统计分析、辅助决策，并具有强大的制图 功能，可以方便地绘出各种专业图表，实 现了图、文、表三者的完美结合
当页面数据量大或多个页面之间有关联时， 人工录入效率不高，并且很容易出错 对于重复数据的报表需要重复录入，可能 存在录入不一致 不能同时多人进行数据录入,降低效率
描述 说明
数据能带来企业价值，它相应的需要被很好的管理起来 数据是有价值的企业核心资产，它具有真实、可度量的价值 简单来说，数据可以辅助决策。 数据是决策的基础，所以我们必须认真的管理这些数据，我们知道数据来
隐含内容：
源 、保障数据正确性，随时随地需要时就可以获得
管理员必须有责任和义务管理数据 我们必须从“数据拥有者”转变为“数据管理者” 数据管理员角色非常重要，因为过时的、不正确的、不一致的数据会导致
描述： 说明：ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
数据必须是值得信赖的
可信的数据才会更被大家接受和使用，这样才能更
隐含内容:
大的发挥作用
有些人在系统中输入数据时可能进行了大量的检查
和平衡，而有些人可能没有进行多少处理。在合并 多个来源的记录时，您可能会更侧重于某一个系统， 因为您相信该系统的信息更值得信赖。 加强数据的有效性
隐含内容:
数据共享需要文化变更 数据共享原则在数据安全性中会再次提出，数据共享原则绝不能导致机密数据被窃取 可访问的共享数据依赖与执行任务的所有人，只有正确和及时的数据才能更好的支持决 策。共享数据将会成为企业范围内的“虚拟单源”数据
描述： 说明:
用户可以访问工作需要中的数据
企业作出错误决策 一部分数据管理员需要确保数据质量，必须有一定地过程来防止错误的信 息。数据质量需要度量和改善 因为数据是企业核心资产，所以数据管理员有责任从企业视角去看待数据
描述： 说明：
用户有权使用工作需要用到的数据，因此数据需要跨企业职能部门和组织共享。 及时访问准确的数据能够有效的提高决策的质量 在单应用中及时维护正确的数据成本较多应用中低，企业用友丰富的数据，但是分别存 储在上百个不兼容的数据库中，数据收集、生成、转换和利用是组织有效共享这些信息 孤岛的能力 为了确保数据可访问，我们必须考虑短期和长期结合，开发和遵守一套公共的政策、过 程和治理数据管理和数据访问的标准
完整性 符合性 一致性 准确性 重复性
为什么会缺少值？这个字段是不是未使用或不重要？ 所有日期字段指的是不是一个日期数据类型？
所有值是否都在值范围内？它们的负值是不是也在列中？
所有州代码是否全都是 USPS 州代码表中的代码？
文件中是否存在相同的记录？是否存在代码描述相似、但代
企业架构
业务架构
数据架构
数据采集
录入需要的数据
数据处理
将数据结构化
数据查询和
通过各种形式进行数据查询
数据统计和分析
利用模型、算法对数据进行统计和分析
数据是企业的软性资产，而数据资产的质量就要看数据的完整性和 准确性了,只有高质量的数据才能真正增加企业的核心竞争力。以下为最 基本的几个质量维度：
让数据成为企业资产
周金根
zhoujingen@ /zhoujg 2010-3-23
如果您希望从数据和信息 中收获战略资产般的效益，那 么应如同管理其他资产一样积 极而专业地管理数据和信息
— Thomas Redman 谈数据驱动
说明：
信息共享和发布需要受保密、专利和敏感信息
的约束，需要确保数据的安全。
隐含内容:
获取信息基于需要知道的策略进行 需要从应用级别和数据级别考虑安全
描述：
数据在企业中被一致性的定义清楚，大家都明白和接受这些
说明：
词汇和定义
隐含内容:
应用开发中数据必须有一个共同的定义 通用词汇可以方便和有效的进行沟通 系统交互和数据交换也需要共同的词汇和定义
四处分散着众多数据 难以按所需格式获取数据 数据错误、遗漏与不一致 数据质量问题无处不在 业务人员没有积极参与 难以制定和执行管理数据的策略 难以验证业务案例
数据的价值通过业务体现 正确的流程 适当能力的人员 技术支撑的基础架构 数据相关性分析 不同人通过不同功能获取数据 随需应变
1. 2.
数据架构首要考虑的是对当前业务的支持 其次从企业级别架构角度考虑
单一业务只看单一问题,各种业务数据可能脱节 单一业务导致企业级整体数据不完整和不一致
3.
考虑企业战略,做好IT规划,随需应变
1. 2. 3. 4. 5.
6.
7.
数据是核心资产 数据是共享的 数据是可访问的 数据是安全的 通用词汇和数据定义 数据是准确性 数据是可信的