今天,大数据已经成为经济发展的“水电煤”,成为赋能经济发展的新引擎,因此,在数字经济环境下,实现数据资产化是各领域行业抢占市场先机最重要的着力点。
数据资产化是什么
按照数据的生命周期,可以将数据资产管理划分为基础层、数据层、分析层和价值层共四层架构体系。
数据资产化对实体经济的意义
- 从企业经营来看,资产数字化可以极大的提升企业运行效率。对于企业而言,资产数字化是降低资产管理成本提升效率的最有效手段,同时资产数字化通过物联网技术接入,让实体资产数据被真实记录在链上并更加透明,以此构建中小企业信用体系,解决中小企业融资难、贵等问题。
- 从企业融资来看,资产数字化为中小企业提供了更为有效的手段。企业线上发行的优惠券或者积分都是资产数字化的运用;有的企业将股权通过数据资产形式发行证劵,债券;有的企业则是发行加密数字 Token 融资,都是数据资产的表现形式。
- 从产业发展来看,数字技术与实体经济深度融合,不断驱动新模式、新业态的蓬勃发展,促进传统产业转型升级,创造新经济模式,重塑社会经济格局,将成为激发各行业经济新活力的重要源泉。
成都探码科技有限公司是一家应用云计算、大数据和人工智能技术实现数据资产化运营的高新技术企业,优秀的解决方案已成功应用到互联网、金融、政府、智能制造等领域。
探码科技如何帮助企业实现数据资产化?
第一步:探码Dyson大数据系统帮助企业做好数据治理,以数据架构驱动企业架构治理成熟度。

- 数据采集:主要的数据采集业务分布在web(网页)数据采集、和工厂设备数据采集我们将客户需要的数据通过这两种数据采集的方式,为客户构建数据库!
- 数据处理:通过数据清洗,数据合并,任务调度,搜索引擎系统和ETL构建对数据池中的数据进行处理
- 数据分析:对收集来的大量数据进行分析,提取对企业有用的信息并形成结论,形成企业数据池!
第二步:探码SaaS平台帮助行业构建数据共享中心,实现数据采集、共享和应用的松耦合。通过数据共享层实现快速数据建模、分析、共享和应用及可视化管理。
成功案例展示:
探码工业APP :帮某兵工所实现企业所有车间设备数据的采集存储,通过算法分析达到设备状况可视化的智能预警监测,并通过构算法模型超市能使得采集器能服务于更多的车间类型设备从而增强该款工业软件产品的适用性!

总结
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