通过多年信息系统的建设与应用，企业积累了大量的数据。同时随着时间的推进，数据规模正以加速度快速增长。从国家到企业，都越来越关注所拥有的数据资源及其蕴含的深厚价值。很多企业已经逐渐认知到数据是重要的战略资源，数据资产化有利于为企业创造价值，也有利于提升企业的总资产价值。如何对数据进行有效管理和资产优化，将其价值最大限度的发挥出来是每个企业在大数据时代背景下迫切需要解决的问题。

企业需要对其拥有的数据资源进行应用场景分析与价值评估，量化资产价值。企业分析数据资源整体价值，对于规划未来数据发展策略具有重要的指导意义。企业需要对数据资产概念、特征、价值及价值影响因素进行界定和说明，通过对大数据挖掘、分析、实践及应用，使企业经营管理走向“数据驱动” 的精准运营模式。质量差的数据会影响企业业务运营，如：影响企业价值链各环节的决策，影响企业长期的业务战略判断等。发展高质量的数据可以大大提高企业竞争优势，实现内部赋能，为企业带来经济利益流入。

在通用的数据资产价值评估模型中，数据的内在价值、业务价值、 绩效价值、成本价值、市场价值和经济价值是分析要点，并认为这6大要点构成了数据的主要价值。企业在数据全生命周期的管理过程中，可以从数据多种维度如质量、时效、来源、需求、应用等出发，根据数据资产在多种应用场景中不同的用户需求，判断具备的价值要点及经济利益流入的可能性。

企业数据资源经济利益流入与生命周期管理

数据资产与企业其他实体资产有着很大的差异性，在数据全生命周期的价值创造过程中需要结合其特征进行管理。主要特征如下：

❖ 无实体性：数据资产是非实体性资产，它需要依赖于载体比如计算机设备才能显示出来，同理其使用价值也需要依附于载体体现出来。但是决定数据资产价值的关键因素是数据自身，而不是载体。

❖ 收益性：收益性是数据资产的根本特性。企业通过合理高效的使用数据资产，可以在商业竞争中更具优势，获取更高的利润。

❖ 不确定性：数据资产的价值具有不确定性，需要结合应用场景才能衡量。数据资产应用场景或应用的方式不同，为企业带来的经济价值也会存在差异。

❖ 共享性：企业的数据资产是通过各类经营管理信息系统中数据积累形成的，其共享性主要体现在两个方面：一方面如果企业的部分数据资产被其他的企业共同使用，创造价值，则可以通过销售带来经济利益流入；另一方面如果企业内部不同的业务部门或主体可以将数据资产应用到不同的环境和领域里，则可以进行内部赋能，二次发挥管理价值。

❖ 冗余性：企业多年积累的日常经营管理数据资源体量庞大，但不是所有数据都能为企业带来经济利益流入。企业数据有一定的重复性，同时还存在大量的无效数据。这些无效数据如果占用大量的存储空间，不仅不能为企业带来增值，反而会增加企业的运营成本。

❖ 时效性：数据的高流动性决定了数据的时效性。对数据资产而言，时效性是一把双刃剑。大部分数据资产只在一定的时间内具有价值，如果不能在该时间段内被有效应用，其价值可能会随着时间的推移而递减甚至消失。此外，也存在价值较低的数据资产，会随着业务应用场景的变化，重新对公司的经营决策产生作用，从而更好的发挥价值。

❖ 无消耗性：数据资产不像有形资产那样会实体性贬值，最终实物报废；数据资产只要存储环境稳定，是可以反复被使用的，不会因为使用时长而产生消耗。

❖ 再生增值性：数据资产在企业发展过程中可以通过扩大数据规模和数据维度，结合企业经营管理过程中不断发展变化的应用场景，深入挖掘分析出更有用的数据资源，同事可以在原有的数据基础上结合应用需求创造出新的数据资产，为企业带来更大的价值收益。

❖ 高风险性：一方面，由于数据资源的高流转性，若是数据资源全生命周期安全管理存在漏洞，造成数据丢失或者泄露的话，产生的结果可能会给企业带来不可估量的损失，甚至可能因为数据资源权属的复杂性和隐私性而导致企业引来诉讼；另一方面，数据资产的价值和生命周期的存在不确定性，容易受到各种内外在因素的影响而产生变化。

❖ 多样性：企业的信息系统是为满足企业不同领域不同阶段经营管理需求建设的，各类信息系统中不同类型的数据决定了数据资产具有多样性。这一特性决定了数据资产可以满足不同的用户需求、不同的应用领域要求，如果能够打通不同信息系统之间的数据壁垒，综合运用可以为企业带来更多的经济利益。

知己知彼，百战不殆，只有深入了解数据资源的特点才能在其生命周期中对经济利益流入做出更准确的判断。同时针对数据资产的特点来选择数据资源盘点、数据治理和数据全生命周期管理的的工具，才能真正为企业盘活数据资源、创造价值。

OceanMind海睿思数据工程是一套完整的实现从数据资源到业务价值的系统工程，改变了传统的数据建设方式中规划与实践“两张皮”、对业务感知弱、缺乏业务价值、数据管理缺乏体系等弊端，综合考虑数据资源的多重特点，同时充分结合大部分企业的数据管理现状及数据价值化需求，实现业务驱动、高效落地、价值体现、管理规范。

如何理解“数据工程”？

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