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数字化时代，有人将数据比作黄金，有人将数据誉为石油。然而，数据真的是新时代的黄金或者石油吗？
一、数据到底有没有价值？
1、数据没有价值
此刻我说数据是没有价值，置信肯定会有很多人骂我。
但事实上就是如此，数据自身的确没有任何价值。数据就是存储在计算机系统的“01”代码，如果你不去用它，能有什么价值？
依据“DIKM 模型”，单纯的数据只是无意义的字符，只有将其放到上下文中，它能力变成有意义的信息。整体来看，从数据到智慧实质上是一个对数据一直加工解决的过程，从乐音中分拣进去数据，转化为信息，降级为常识，升华为智慧。这是个螺旋回升的过程，其实也是数据产生价值的过程，也是数据治理的过程，让数据从宏大无序到分类有序，各取所需。
正如美国哈佛大学传授格林学生曾说：数据自身并不等于常识，更不是智慧，只有通过正确剖析之后，数据能力凸显它的意义。如果人们感觉大量数据可能奇迹般地产生良好的剖析后果，而不须要人工任何干涉，那么它消极方面的问题可能就会走上前台，妨碍咱们做出踊跃的判断。
2、把数据比作黄金是低估了数据的价值
有人说：数据像黄金一样，数据也须要开采、冶炼、精炼、提纯、加工、成型能力将其变成有用的产品。
如果是从这个角度去了解数据的价值，笔者认为：将数据比作黄金是低估数据的价值了。
因为黄金是有规格的，它的规格限度了它的价值，肯定的纯度，肯定分量的黄金，其市场价值是有掂量的规范，容易计算。而数据具备可复制性、易流传性、虚拟性，用的人越多其价值就越大。另外，对于雷同数据不同人、不同形式应用其价值也不一样。
对企业而言，数据是企业生产、经营、策略等简直所有的经营流动所依赖的、不可或缺的信息。数据就如同企业经营者的眼睛，通过数据能够反映出经营的问题。
财务人员把握全局财务数据，就可能帮忙老板作出更好的策略布局，进步企业决策力。
管理人员把握全面人才数据，就能更好地让适合的人，干适合的事，加强企业整体竞争力。
生产人员把握市场数据、产品数据，客户数据，就能以更高的效率生产出更好的产品，晋升企业生产力。
营销人员把握客户数据，就能更深刻理解客户，为客户提供更好的产品和服务，晋升企业营销力；
……
黄金提纯的价值尚可计算，数据利用的价值不可估量！
二、数据到底有什么价值？
数据的价值归根到底是能帮忙人们建设对事物的认知，帮忙人们造成正确的决策。其价值次要体现在以下几个方面：
1、用数据精确地形容事实
用数据能够更精确地形容、记录事物和景象，帮忙人们精确辨认事物对象，全面理解事物的实在面目。
如果你是一家零售店的老板，你关注每日的产品销量，你问你的店员：“明天 X 产品的销量怎么样？”
如果 A 店员说：“老板，明天 X 产品销售可火爆了，咱们卖了很多 X 产品”。而 B 店员说：“报告老板，明天 X 产品上午卖了 100 件，下午卖了 300 件，总体比昨天多卖了 50 件”，听到这样的答案，我置信你肯定会对 A 店员暴跳如雷，而喜爱 B 店员，对吧！
2、用数据发现事物的法则
数据的作用还在于能让人们发现问题，剖析景象之间的关系，并造成正确的判断与决策，领导应该做什么、怎么做。
如果你是一家零售店的老板，你关注每日的产品销量，你问你的店员：“明天 X 产品的销量怎么样？”
这个时候你店里的店员小 C 说：“老板，明天咱们共销售了 X 产品 400 件，下午 6 点左右客流最大，我发现这些客人大多是刚上班的女士，他们不仅喜爱买 X 产品，还会棘手带个 Y 产品回去，我倡议搞个购买 X 产品，Y 产品打 9 折的流动。这样，预计两个产品的综合销量可能晋升 10%，整体利润率进步 8.2%”。
小 C 不仅精确形容了 X 产品的销量，还发现了客人的偏好和购买法则，同时给出了流动的倡议，以及流动的老本和价值估算。面对这样的店员，你会不给他加薪升职？
我置信：作为老板的你，当然关注销量，但更关注如何晋升销量和利润率，而店员小 C 对数据的洞察显著更有价值。
3、预测价值：用数据更好的预测将来
数据还能够通过统计与剖析，预测行将产生什么，产生的概率是多大，通知人们能做什么，不能做什么。
如果你是一家零售店的老板，你关注每日的产品销量，你问你的店员：“明天 X 产品的销量怎么样？”
这个时候你店里的店员小 D 说：“老板，明天咱们共销售了 X 产品 400 件，我统计了近 3 年的 X 产品的每日销售状况，发现每年的 8 月份销量最好，并且我发现目前生产 X 产品的资料有上涨趋势，X 产品可能会跌价，我倡议尽快做好备货。而受节令影响，Y 产品销量在逐渐缩小，将来几个月应该缩减进货量。”
小 D 通过对数据的统计分析，预测了将来 X 产品和 Y 产品的销售状况，并给出了备货的倡议。如果你真的遇到了这样的店员，你就偷着乐吧。不过这样的店员会甘心做一个店员吗？
——没有数据思维的店员，不是好老板。
三、数据价值该如何掂量？
数据的价值是由其流动性决定的，流动性越高，其价值越大。数据的流动性次要体现在两个方面，即：数据交易和数据应用。因而，一般来说掂量数据的价值也是通过这两个方面进行掂量的。
1、数据交易价值
这个比拟好了解，就是依据市场上已有数据交易的价格，以货币的模式评估数据价值的高下。目前各个国家都在摸索和推动数据的交易的流动，然而因为数据价值的不确定，数据定价始终是一个世界性难题。因而，市场上的非法数据交易并不多见。反而在“暗网”，充斥着大量的非法数据交易和立功。
下图是暗网的一个明码标价的数据清单：
2、数据利用价值
除了数据交易，数据的价值更多体现在利用上，数据越用价值越大。
然而，数据利用价值的次要起源不仅是数据，还有算法、工夫、人、环境等等。也就是说，雷同的数据不同的算法会产生不同价值；雷同的数据不同的工夫应用会产生不同的价值；雷同的数据不同的人应用会产生不同的价值；雷同的数据在不同的环境下应用会产生不同的价值。因而，数据的利用价值是不可预估的，也不太可能有确定的定价规范！
针对数据价值的问题，C 总（化名）与我的有相似的观点，他有个形象的比喻：
“比如说你把土豆炒成土豆丝，土豆丝是土豆的应用价值体现，然而土豆的价值是它仅仅是土豆这个价值，当它变成土豆丝了，那就是土豆丝的价值了，不是土豆的价值了。
那你非要把土豆变成土豆丝之后的价值思考进去，那就变成排列组合了。我切成丝是土豆丝，切成片是土豆片，打成泥是土豆泥，我还能够做土豆饼～～
然而你买土豆的起因必定是奔着它能做成土豆丝去买的，但你不会因为你能做 100 道土豆相干的菜，而后你买土豆就 100 块一斤，另一个人只会做 2 道土豆相干的菜，他买的土豆 2 块钱一斤。
3、数据价值评估办法
光大银行在 2021 年公布了一个《商业银行数据资产估值白皮书》，该白皮书依照估值后果的模式，将数据资产价值评估分为以货币度量的估值办法及非货币度量的估值办法两类。
（1）货币度量的估值办法
起源：《商业银行数据资产估值白皮书》，光大银行
（2）非货币度量的估值办法
起源：《商业银行数据资产估值白皮书》，光大银行
光大银行总结的这个数据价值评估办法还是比拟全面的，十分值得参考。
四、数据价值评估与数据价值利用
数据对阿里巴巴、腾讯等公司的价值并没有体现在定价办法中。只管他们的数据可能对第三方是有价值的，但数据对他们的业务优化和经营的则更有价值。
事实上，没有数据，他们就无奈持续经营。因而，咱们不能将数据价值简略地了解其他人违心领取的价格，而必须进行更宽泛的思考，这个过程就是从数据价值评估到数据价值利用的过程。如下图：
1、数据价值评估
第一，须要评估您的企业有哪些数据资产，以及如何应用这些数据。常见的形式是数据资产盘点。
第二，评估企业所领有数据的价值，并让企业员工意识到数据的价值，在企业外部造成尊重数据，用数据谈话、用数据决策的文化。
第三，必须进行适当的数据投资以确保数据适宜应用，例如：通过良好的数据治理，施行数据规范、改良数据品质、控制数据平安，以让数据更有价值。
2、数据价值利用
第一，数据的价值在于应用，数据越应用，其价值就越大。
第二，通过数据为利益相关者发明价值，例如晋升效率、管制老本等。
第三，数据反哺。通过对数据的摸索和洞察，找到业务须要改良的中央，施行改良、推动翻新。
五、治理数据资产开释数据价值
数据资产治理进步业务数据化效率，推动数据业务化，开释数据价值，减速企业数字化转型。
数据资产治理从数据的业务供应端登程，通过数据资源化设计业务流程与数据模型，进步业务从物理世界到数字世界的转换效率，并对线上业务的数据品质和平安进行管控，保障业务运行的高质量，升高业务的平安危险。
数据资产化从业务的数据需要端登程，买通企业外部数据、引入企业内部数据，加深数据与业务线的交融，催生数据场景化，利用数据分析技术，实现数据赋能业务倒退，推动企业精细化治理改革。
下图很好的解释了数据资产价值开释的过程：
起源：《数据资产治理实际白皮书 5.0》，中国信通院
写在最初的话
与黄金、石油不同，数据是用不完的，数据能够有限可再生。雷同的数据能够以多种形式应用和利用，包含在算法和利用零碎中，而不会升高价值。相同，数据的价值往往会在重复应用和应用时减少，整合两个或更多互补的数据集比将它们离开能够提供更多的洞察力。
这里再次指出：数据自身没有价值。当数据被用作管理决策、业务改良和业务翻新的促成因素时，数据的价值就会在企业中突显进去 ！
