数据本身有何价值？如何实现数据资产化？

数据资产化已经成为企业数据资产管理最重要的环节，如何识别数据资产，利用现有数据资产创造价值，将是企业不得不面对的问题。

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什么是数据资产？

资产定义：企业过去的交易或事件形成的资源，由企业拥有或控制，并有望为企业带来经济利益。资产内涵：“拥有或控制”和“带来经济利益”是资产最核心的内涵。

从资产的概念到数据资产，我们可以得出数据资产由企业所有或控制，可以给企业的数据资源带来经济效益。可以明确用作“资产”的数据资源有两种形式：帮助现有产品实现收入的增长和产生价值的数据本身。

数据为业务赋能

数据增强了现金流，即数据本身不产生价值，而是使用数据对现有产品进行操作，使其能够更好地产生收入和降低成本。通过这种数据“内部消除”的方式，将生产经营中产生的数据进行收集、整理、分析，用于服务于自己的业务决策、业务流程，从而提高产品收益。

例如：每个运营商都拥有丰富的客户数据，基于客户终端信息、位置信息、通话行为、移动互联网行为轨迹等丰富数据，针对每个客户进行人口统计特征、消费者行为、互联网行为和兴趣标签，并借助针对客户群体的数据挖掘技术，提升客户360度画像，帮助运营商洞察客户行为偏好和要求。

数据本身价值

通过用数据优化业务，这是数据间接产生利益的方式，在这种情况下，数据生产的价值很难评估。允许数据以各种形式进行交易，并遵守法律，这是数据产生价值的直接方式。

例如，各类金融机构的“被信任人”数据对贷款平台来说是非常重要的信息，可以有效增强平台对“被信任者”准确评估借款人信用状况的能力，从而优化消费金融贷款产品的风控效率，这对金融机构和贷款平台来说意味着直接的利益，并使数据易于通过共享直接实现。

数据的资产化

数据是直接产生价值的，数据实现的过程就是数据交易的过程，其成本在于数据的收集、处理、存储的成本，是相对容易实现的数据，而利用数据进行业务的能力则有一个更加复杂、专业的以资产为基础的过程。

我们使用一个案例来解决数据资产化的过程：

在投融资交易过程中，金融机构一直苦恼于没有固定的标准来定义企业的可投资性，很难找到符合其投资标准的融资企业和项目，从而出现了“钱找不到投资项目”、企业有了投资项目就融资不到钱的现象。这个时候，这个组织迫切需要解决信息不完整、不对称、不透明、缺乏客观分析和评估的问题，所以找到代码，希望通过大数据来解决这个问题。

在了解了该机构的说法后，调查人员提出了一个数据资产解决方案：通过机器学习、人工智能等对大数据进行分析，以获得解决方案。具体步骤是：

1.企业数据通过社会数据、网络采集、机构数据、企业备案等数据来源采集，包括工商信息、股权信息、行政处罚、年度销售报告、司法信息、知识产权、法律诉讼、税务信息等。

2.利用大数据技术，如数据清理、数据整合、数据挖掘、数据标准、安全去敏感、多维关联等数据治理操作，提高数据质量。

3.利用机器学习技术学习专家打分，模拟企业价值评估的决策过程，首先建立评估模型，自动高效地对企业数据进行多维、全方位分析，最终生成企业评估报告。

通过上述步骤，金融机构的问题都得到了解决。我们还最终完成了数据的收集、处理、利用和产生价值的过程。随着数据资源越来越丰富，数据资产化将成为企业提高核心竞争力、抢占市场的关键。

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