什么数据可以成为“数据资产”?数据资产化又该如何实现?

何为资产?

我们来看一下资产的概念: “资产是指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。”

在资产的释义中,我们可以看出“拥有或者控制”和“带来经济利益”是资产最核心的内涵。由资产的概念引申到数据资产,我们可以得到,数据资产是由企业拥有或控制,能够为企业带来经济利益的数据资源。

石油在未得到利用之前,只是一种黑色的液体。数据得不到利用也只是一堆毫无价值的信息,那么什么样的数据资源可以转换为数据资产呢?

可“变现”的数据资源

可明确作为“资产”的数据资源,表现为以下两种形式:可帮助现有产品实现收益的增长;数据本身可产生价值。

数据为业务赋能

数据助力现金流,即数据本身不产生价值,但通过数据作用于现有产品 ,使其在创造收益、降低成本上有更好的表现。企业通过这种数据“内消”的方式,将生产经营中产生的数据进行收集、整理、分析,用于服务自身经营决策、业务流程,从而提高产品收益。

例如:各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、手机上网行为轨迹等丰富的数据,为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签,并借助数据挖掘技术进行客户分群,完善客户的360度画像,帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。

数据本身产生价值

通过利用数据优化业务的方式,是数据间接产生收益的方式,这种情况下,数据能够产生的价值是难以评估的。在合法合规的前提下,让数据以各种形式进行交易,这是数据产生价值的直接方式。

例如:各金融机构的“失信人”数据,对于贷款平台来说是非常重要的信息,可以有效提升平台对“失信人”的辨别能力,准确评估借款人信用状况,从而优化消费金融贷款产品的风控效率,对于金融机构和贷款平台等来说意味着直接的收益,很容易通过共享的方式将数据直接变现。

数据“变现”的过程就是数据资产化

能够直接产生价值的数据,数据变现的过程就是数据交易的过程,此过程的成本在于数据收集、处理、存储的成本,属于比较容易的数据变现;而利用数据为业务赋能拥有更复杂、专业的资产化流程。我们通过一个案例来解析数据资产化的过程:

某金融机构在投融资交易的过程中,一直苦恼于没有固定的标准来界定企业的可投资性,难以找到符合其投资标准的融资企业和项目,导致出现“有钱找不到投资项目,有投资项目的企业融不到钱”的现象。这时候此机构急需解决信息不完整、不对称、不透明、缺乏客观分析与评价的问题,所以找到探码,希望通过大数据来解决这个事情。

探码了解了该机构的诉求后,得出了数据资产化解决方案:通过机器学习、人工智能等方式对企业大数据进行分析,以得到解决办法。具体步骤为:

  • 通过社会数据、网络采集、机构数据、企业填报等数据源采集到企业数据,主要包括工商信息、股权信息、行政处罚、销售年报、司法信息、知识产权、法律诉讼、税务信息等。
  • 利用大数据技术等进行数据清洗、数据合并、数据挖掘、数据标准、安全脱敏、多维关联等数据治理操作,提高数据质量。
  • 利用机器学习技术学习专家打分,模拟专家对企业价值评价的决策过程,先建立评价模型,自动高效的对企业数据进行多维度、全方位解析,最终生成企业评价报告。

至此,该金融机构的问题就全部解决。我们也最终得出对数据的采集、处理到利用并产生价值的过程就是数据资产化

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、抢占市场先机的关键。探码科技也将以扎实的技术,打破数据之间信息孤岛状态,应用云计算、大数据和人工智能技术帮助企业实现数据资产化运营

 

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