【IT168 评论】“向数据要价值”已经成为当下企业的共识，的确，市场竞争日趋激烈，要素资源日益稀缺，而成为重要要素资源的数据，将进入资源价值释放期。

　　日前，《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式公布。作为中央第一份关于要素市场化配置的文件，《意见》将数据纳入了生产要素范围，要加速培育数据要素市场。国家发改委日前也明确了大数据作为“新基建”融合基础设施的重要组成部分。

　　罗马非一日建成，数据从资源向资产转变释放价值也需要一个过程。都2020年了，如今是否到了数据价值释放期？身处变革中的企业用户有怎样的探索实践？IT168采访了部分大数据厂商和企业CIO，本篇分享东旭集团金融信息总监尤宽的一些见解和公司实践。

数据资源化已到资产化未达

　　在尤宽看来，从数据资源向数据资产转化可以分为三个阶段：数据采集和使用、数据资源化、数据资产化。

　　在数据采集和使用阶段，企业意识到历史生产经营数据能够帮助企业更有效开展当前的生产和经营活动，且有助于对企业未来经营预测。开始进行历史数据整理、建立主数据标准，建立数据的采集、整理和加工的信息系统，形成可持续提供数据资源的数据平台，对企业内部数据的集合和分门别类存储，以用于指导企业生产经营活动。

　　随着对自身数据的整合与挖掘，企业会发现仅仅自身生产经营产生的数据进行采集整理加工，于企业发展的作用有限，比如预测市场趋势来帮助企业制定市场战略或者决策，需要更多外部的数据，企业开始将眼光看向行业和市场，购买或有意识采集行业数据和市场数据，丰富自身的数据存储仓库。在该阶段，企业意识到数据的重要，但对数据的使用主要用于分析和预测自身的生产经营活动，属于内部使用阶段。

　　数据资源化阶段，通过对数据使用的进一步强化后，企业开始进入第二阶段数据资源化阶段，企业的数据量和数据维度进一步丰富，但因企业受限于自身的需求，所关心的数据依然限于自身生产经营有关的内容，数据本身难以反应全貌，使用范围也仅适用于企业自身。随着云计算、大数据技术的逐步成熟和大范围应用，数据量进一步扩大，形成各种数据资源池。涌现了很多大数据公司，专门进行大范围、细粒度的采集、整理数据。逐渐形成一种大数据公司提供经整理加工后的数据，一般企业购买数据的方式。并且，因为对数据保护相关法规的不完善，出现很多非法获取倒卖个人和企业信息的案件。

　　数据的资产化阶段，在这个阶段，伴随着整个社会各行各业数据的丰富和完善，数据标准的建立，数据将走出单一企业或行业范围，成为全社会共享和使用的一种通用虚拟物品，并且数据的形态将被进一步标准化，成为一种特殊类型的产品。在这个阶段，将形成一种数据资产标准，实现数据资源的可控制、可量化和可变现。届时社会形态将出现很大的变化，将会出现一个现实社会对应的虚拟的数字社会，两个社会相互映射。每一个人会对应一个“数字人”，数据资产掌握在“数字人”的手中，在数字社会中作为商品实现流通。

　　在尤宽的描述中，以一个企业的视角，从数据资源到数据资产转化要经历企业内部的使用，到行业与社会的数据合作，最终会将现实世界在数字世界里进行重塑，那将是一个终极状态。

　　目前，整个市场处于数据资源化阶段的中后期，尤宽认为进入数据的资产化阶段的的关键标志是数据资产标准的大规模建立。

大数据平台是基础而非核心

　　数据资产标准大规模建立还有待时日，需要企业、行业和政府社会的合作完成。单从企业侧来看，比如传统企业的IT遗留资产比较重，多年来部署了大量的业务系统，这些业务系统各自为战，烟囱林立，不同的系统有不同的数据标准，为企业数据联通流转带来了挑战，目前横亘在很多企业面前的大山是企业内部数据标准的统一和整合。

　　部分企业选择引入主数据管理来对OA、ERP、CRM、SCM、HR等系统改造，而有的企业担心改造成本比较高，会跳过主数据直接选择构建数据仓库或者搭建大数据平台来实现企业数据的标准统一和互通互联，对企业数据进行长期而持续的治理，进一步获得价值。

　　从数据资源到数据资产转化过程中，目前大多数企业都踏上了数字化转型的旅程。笔者在上一篇《转型有风险，企业数字化要如何有序推进？》中介绍了企业数字化转型过程中对数据的重视，大数据平台在企业数字化转型中的作用也是见仁见智，尤宽认为大数据平台是数字化转型的基础而非核心，而人工智能技术才是核心。“现阶段的所谓数字化转型，还不是真正的数字化。真正的数字化，是产生了虚拟数字世界后，现实企业在数字世界映射出来‘数字企业’，两个企业在并行。在真正数字化的情景下，人或企业的所有活动，会自动在数字世界产生对应的数据，而不是人去输入。在这个阶段中大数据平台提供了一个数据的基础，而AI才是数字化的核心。因为只有AI才能产生数字世界中与现实世界中想对应的映射，并在每个环节进行活动。这样数字化的企业才是有效运行的。”

　　把目光从遥远的全息数字化世界回退到当下，企业在挖掘数据价值方面会有侧重，比如尤宽所负责的金融领域。目前，金融是高度依赖信息系统，而且一直以来金融业不同于制造业等传统行业，其信息化程度相对较高，所有的业务都需要在信息系统中完成，业务数据也都在信息系统中保存，但这些数据的源头，却并不是信息系统自身产生，而是由人来输入，人为输入导致数据分散，难以形成整体的业务状态模式，对企业掌握自身经营情况以及制定经营策略造成不小的挑战。此外人为输入数据效率低而且也容易出错，因此东旭集团金融业务引入了数据分析平台，帮助企业掌握整体经营情况，并能够根据风险模型，考虑不同业务的风险程度，并对未来可能的业务模式，进行风险指标和风险状态测算，“就向雷达一样，能够提前发现前方的危险，立即进行前进路线的调整。”

　　无论从哪一个层面来讲，企业从数据资源到数据资产的转变过程中，离不开技术服务商的支持，“术业有专攻，企业擅长做的是自己的业务，而不是做数据资源（除非想转向做大数据公司）。数据资源整合应是专业的大数据公司来做，企业与大数据公司合作进行数据资源的整合。”

单纯靠大数据公司靠不住？

　　从2013年的大数据元年算起，国内企业对大数据技术的应用日渐成熟，但是目前除了少数互联网企业，大部分企业还处在相对初级的阶段。

　　在初级的探索阶段，企业和厂商都是摸着石头过河。ToB服务市场的供需方存在一个天然的矛盾点，即定制化需求与标准化发展之间需要平衡，厂商希望产品可以更加标准化的进行行业复用，尽量避免被单个企业客户绑定，形成规模化效应为自身带来更多的发展和利益，而企业认为国内ToB产品和服务成熟度不够，且缺乏对自身业务的足够理解。

　　在大数据行业这样的矛盾同样存在，多位企业的CIO认可当前国内大数据公司的产品和技术，但是产品和技术并非其选型时首要关注的要素，他们更关注厂商对行业和企业的业务理解，并认为国内大数据厂商还此方面还有待加强。

　　“大数据公司对企业的业务要有透彻的理解，对企业的经营生产模式和战略方向要有透彻的理解。目前的大数据公司更多的还是卖产品卖系统，不关心或者做不到帮助企业做数据资源整合，更谈不上数据价值释放了。所以很多企业才想自己做数据资源整合，但企业又不擅长数据技术。”尤宽的建议代表了很大一部分企业客户的心声，他认为从市场方面，未来破局的关键是咨询公司、大数据公司和软件公司一起合作，才能够帮助企业实现数据资源的价值。而从企业自身而言，“还是要进一步做好生产经营的流程化、自动化，业务能够打通线上线下和对内对外，实现全链条业务开展、数据的采集和整理。”

　　企业和厂商之间早已不再是过去那种单纯买卖关系，而是长期合作共赢的伙伴。绝大多数大数据公司意识到国内企业的需求，往往提供“产品+服务+咨询”的综合解决方案，其中负责咨询的团队一般都是企业邀请的业内的资深人士，有时也会从团队内部培养，因为客户成功则企业成功，如今在风起云涌的数字化转型中，牵涉广变化快，相信未来会如尤宽所言，企业、厂商、咨询公司会多方合作，都同处浪潮和漩涡，还有很多需要一起探索。

　　数据资源向数据资产转变释放价值是企业应对商业模式变革的应对之法，而非最终极的目标，“真正驱动企业数字化变革的是业务模式和商业模式的变革需求，技术只是起到一个工具和辅助作用，是相对简单的一步。”尤宽认为，变革总有成功和失败，“成败的关键是企业对自身战略方向的思考和对自身的定位，是企业的战略转型，是企业商业新模式的建立，是业务的发展，而不是技术的进步。”