1. 什么是数据资产

数据资产是指企业、组织或个人拥有的、具有潜在商业价值的数据。这些数据具有可识别性、可控性、独特性和可持续性的特点。那什么是可识别性、可控性、独特性和可持续性呢?

  1. 可识别性是指数据资产是可以被明确辨认和区分的。就像每个人都有自己独特的身份证号码,可以通过身份证号码锁定某个特定的人。
  2. 可控性是指数据资产是可以被有效管理和控制的。数据资产要有明确的访问权限和安全控制措施以确保数据资产不会被未经授权的人访问、修改或删除,就像我们不会让陌生人随意进出我们的家一样。
  3. 独特性是指每一项数据资产都有其不可替代的价值。比如,一家电商企业的客户购买历史数据,反映了特定客户群的消费偏好和行为模式,这是其他数据所不能提供的。
  4. 可持续性是指数据资产的价值可以持续地被挖掘和利用。数据资产的价值不是一次性的,它可以不断地被发掘和创造。通过持续地收集、更新和分析数据,企业可以实时洞察市场动态,优化业务决策,创新产品服务。

2. 数据资产的重要性

在数字时代,数据就像企业的“生命之血”。数据能让企业深入了解客户需求,优化业务流程,提升运营效率,发掘新商机,创造更多价值。因此,数据资产已成为现代企业生存发展的关键。

2.1 依靠数据做决定(数据驱动决策)

在日常生活中,我们也有很多需要依靠数据做决定的时候。譬如:想去哪里吃饭,你可能会打开大众OO看看;想买什么化妆品、衣服,你可能会打开小O书看看;想去旅游,你可能会打开O程看看攻略… 现如今要收集信息实在太方便了,因此我们也会选择先收集足够的信息后再行动,以便做出更明智的选择。

其实企业也是同样的道理,掌握了充足的数据,就可以做出更准确、更高效的商业决策。

2.2 用数据开拓创新(创新商业模式)

有网购过的小伙伴,都有过被大数据拿捏过的经验吧。电商平台利用我们的浏览、搜索、购买数据,为我们推荐可能感兴趣的商品,不仅方便了我们的选择,也为平台带来了更多的销售机会。

再比如,手机地图软件通过收集我们的位置数据,会不断优化导航路径,同时也可以向周边商家提供精准广告投放服务,开辟新的盈利模式。

2.3 用数据服务客户(提升客户体验)

国外的一些餐馆会记录常客的口味喜好,在客人下次光临时,提供个性化的菜品推荐,这种贴心的服务就能吸引更多回头客,赢得良好口碑。

3. 数据资产的分类

现在大家都知道数据资产的重要性了,但在现实世界里数据资产可以说是形形色色、千奇百怪的。就像我们家里的各种物品,有的整整齐齐摆放在衣柜抽屉里,有的随意堆放在储藏间,还有一些介于两者之间。

数据资产也是如此,它可以分为三大类:结构化数据资产、非结构化数据资产和半结构化数据资产。接下来,我们就一起来看看这三种数据资产都有什么特点,在生活中又有哪些常见的例子。

3.1 结构化数据资产(井井有条的”衣柜”)

【AIGC】数据资产概述(一)
结构化数据就像我们衣柜里叠得整整齐齐的衣服,每一件都有固定的位置和分类。这种数据通常以表格的形式存储在数据库中,每一行代表一条记录,每一列代表一个字段,就像学生的成绩单,清晰明了。

再比如:我们储存在电商平台里的个人信息、交易记录,以及超市会员卡上的积分、购物历史,都属于结构化数据。

3.2 非结构化数据资产(杂乱无章的“储藏间”)

【AIGC】数据资产概述(一)
非结构化数据就像储藏间,里面堆放着各种杂物,没有固定的格式和组织方式。这种数据可以是文本、图片、音频、视频等,就像我们发在头条上的帖子、评论,以及手机拍摄的照片、视频。

再比如,医院里的病历、诊断报告,以及企业的合同、文档,也都是非结构化数据。这类数据虽然杂乱,但蕴藏着巨大的价值,需要用特殊的方法来分析和利用。

3.3 半结构化数据资产(介于两者之间的“过渡区”)

【AIGC】数据资产概述(一)
半结构化数据介于结构化和非结构化之间,它们具有一定的组织结构,但又不像结构化数据那样规整。这种数据通常以 XML 、JSON 等格式存储,就像通讯录,每个联系人有姓名、电话、邮箱等信息,但不同人的信息可能有所不同。还有一些物联网设备采集的数据,如温度、湿度、压力等,也属于半结构化数据。

4. 数据资产的生命周期管理

假如数据资产是一个生命体,它也会像我们人一样,从出生到成年,再到工作、生活,最后退休,每个阶段都有不同的任务和挑战。在技术层面我们可以简单将其分为四个主要阶段:创建与采集、处理与分析、存储与管理、应用与价值实现。接下来,我们就一起来看看数据资产在每个阶段都会经历什么。

4.1 创建与采集(婴儿期)

数据资产的第一阶段就是创建与采集,就像婴儿刚刚来到这个世界,需要父母的悉心照料。

数据资产从哪里来?

就像婴儿从母亲那里获得营养,数据资产可以来自企业内部的业务系统、外部的数据供应商,以及各种物联网设备。收集数据就像给婴儿喂奶,需要专门的工具和方法,比如 ETL (抽取、转换、加载)工具,以及爬虫技术等。

4.2 处理与分析(少年期)

数据资产采集之后,就进入了处理与分析阶段。就像孩子进入了少年时期,开始学习各种知识和技能。这个阶段需要对数据进行清洗、集成、转换等处理。

然后,就可以用各种分析方法,如描述性分析、诊断性分析、预测性分析等,来挖掘数据的价值,就像给孩子提供良好的教育,帮助他们发现和发挥自己的潜力。

4.3 存储与管理(成年期)

经过处理和分析,数据资产就像进入了成年期,需要有一个安稳的家,并且要学会管理自己的生活。数据资产的“家”可以简单理解为各种存储系统,如数据库、数据仓库、数据湖等。

而我们有了自己的家之后,也要学会如何管理好自己的生活,像记账、做家务、交各种费用等等。而数据资产的“生活管理”就是元数据管理、数据质量管理、主数据管理等。唯有做好了这些才能保证数据资产的高效运转和可持续发展。

4.4 应用与价值实现(壮年期)

数据资产最关键的阶段就是应用与价值实现。这就像人进入壮年,开始在事业上大展拳脚。

同样,数据资产在这个阶段可被用于业务运营优化、客户洞察、风险管控等,在不同的行业领域中发挥着重要的作用。

5. 待续

除了以上的内容外,本还有 “数据资产的安全与隐私保护” 和 “数据资产的发展趋势” 两个章节内容分享的,但由于篇幅关系这些就留待下次吧。