内容概述

一、数据：生产新要素，转型新动能

1. 生产要素的变迁：随着经济的发展，生产要素的形态也在不断变迁。从农业经济时代的土地和劳动力，到工业经济时代的技术和资本，再到数字经济时代的数据，每一次变迁都推动了经济的巨大发展。如今，数据已被政府明确为新型生产要素，中央颁布的相关文件也为数据要素市场的培育指明了方向，包括推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源安全保护等。
2. 数据生产力的崛起：数据生产力崛起的核心原因在于其能够提升生产效率、优化资源配置以及替代传统要素。数据要素融入到劳动、资本、技术等每个单一要素中，能使单一要素的价值倍增；可以优化传统要素资源配置效率，提高产品和商业模式的创新能力；还能以低成本、高效率、高质量地推动生产、提供公共服务，对传统生产要素产生替代效应。

二、数据资产运营：企业数智化进程敲门砖

1. 企业数据应用场景与诉求：在智能化应用期，数据在商机洞察、降本增效、风险管控与辅助决策等方面为企业数字化转型保驾护航。企业希望数据调取速度快、时效性和应用性强、加工处理分析效率高、准确度和精度高、维度和颗粒度够全，以辅助企业做出正确决策，减少决策失误风险。然而，目前企业面临着诸多数据问题，如缺乏统一数据视图、数据资源分散、数据驱动意识待加强、数据孤岛普遍存在、数据质量低下、数据价值难以释放等。
2. 数据资产运营的必要性：随着大数据时代的来临，数据量呈井喷式增长，数据产业规模不断扩张，政府与企业对数据的认识和重视度不断提升，数据型人才队伍不断壮大，技术工具日渐成熟，数据资产运营的黄金时代已经来临。企业只有通过数据资产运营，才能盘活数据，萃取更大的业务价值，强化企业核心竞争力。

三、数据资产运营的妙言要道：“三要素” 和 “四重奏”

1. 数据资产运营的关键要素：数据资产运营的关键在于实现数据的全生命周期透明化管理。数据原料是未被加工的原始素材，具有可识别性差、不易于使用、价值密度低、类型多样性等特征；而数据资产本身可直接产生价值，或者帮助现有产品实现收益增长，呈现可阅读、易理解、好使用、能确权、可增值等特征。数据资产运营包括数据沉淀、处理、存储等过程，合理配置并有效利用数据资产，能提高企业内部数据资产带来的经济效益，保障和促进各业务稳健发展。
2. 数据资产运营的运营方式：企业数据资产将通过平台化、智能化、生态化、商品化的运营方式实现其业务价值。平台化利用综合资产数据平台，消除数据孤岛，提升数据资产使用效率；智能化将前沿数据运营技术与数据资产管理技术相融合，实现数据驱动业务；生态化将数据驱动方案运用于传统企业生态，通过合作取长补短，释放数据资产运营价值；商品化通过数据资源的流通与应用，让数据商品发挥价值。

四、最佳实践：知行合一，随需应变

1. 业务价值的转变与提升：数据资产运营能带来多方面的业务价值。从 “IT 主导的报表模式” 向 “业务主导的自助分析模式” 转变，业务部门主导数据应用，助推人才资源转型，一站式自助平台使流程更便利、时效性更高、需求更贴合业务；海量数据与智能算法结合，助力业务应用场景优化，如在补货、排产、运输等方面实现动态调整和优化，降低成本、提升效率；前沿技术加速数据资产运营价值呈现，数字孪生、5G、3D 打印、人工智能等技术在设备维护、医疗健康、供应链模式等方面发挥重要作用，推动产业升级和创新。
2. 数据资产运营的阶段：数据资产运营建设难以一蹴而就，企业通常会经历四大运营阶段。萌芽期企业尚未形成有效的业务框架，不能满足有效数据需求，对业务问题定位不够清晰；成长期数据与业务融合，完善数据分析工具，形成数据资产运营体系；形成期形成有效的业务框架，满足不同层级对数据的不同需求，能够定位业务问题，指导决策制定；成熟期数据成为企业的直接和间接生产力，实现数据变现，为决策提供有力支持。

数据资产运营对于企业在数字经济时代的发展至关重要。它不仅是企业解决现存数据问题的关键，更是实现业务价值持续释放的必经之路。企业应充分认识到数据资产运营的重要性，根据自身发展阶段和需求，采取合适的运营方式和策略，积极推动数据资产运营的实践，以提升企业的核心竞争力，实现可持续发展。

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在当今数字经济时代，数据已经成为企业最宝贵的资产之一。据预测，到 2025 年全球数据量将达到 163ZB，数据的爆炸式增长既带来了挑战，也蕴含着巨大的机遇。如何有效运营数据资产，将其转化为企业的核心竞争力，成为了企业数智化转型的关键。本文将深入探讨数据资产运营的相关内容，帮助企业更好地理解和应用数据资产。

一、数据：生产新要素，转型新动能

1. 生产要素的变迁：随着经济的发展，生产要素的形态也在不断变迁。从农业经济时代的土地和劳动力，到工业经济时代的技术和资本，再到数字经济时代的数据，每一次变迁都推动了经济的巨大发展。如今，数据已被政府明确为新型生产要素，中央颁布的相关文件也为数据要素市场的培育指明了方向，包括推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源安全保护等。
2. 数据生产力的崛起：数据生产力崛起的核心原因在于其能够提升生产效率、优化资源配置以及替代传统要素。数据要素融入到劳动、资本、技术等每个单一要素中，能使单一要素的价值倍增；可以优化传统要素资源配置效率，提高产品和商业模式的创新能力；还能以低成本、高效率、高质量地推动生产、提供公共服务，对传统生产要素产生替代效应。

二、数据资产运营：企业数智化进程敲门砖

1. 企业数据应用场景与诉求：在智能化应用期，数据在商机洞察、降本增效、风险管控与辅助决策等方面为企业数字化转型保驾护航。企业希望数据调取速度快、时效性和应用性强、加工处理分析效率高、准确度和精度高、维度和颗粒度够全，以辅助企业做出正确决策，减少决策失误风险。然而，目前企业面临着诸多数据问题，如缺乏统一数据视图、数据资源分散、数据驱动意识待加强、数据孤岛普遍存在、数据质量低下、数据价值难以释放等。
2. 数据资产运营的必要性：随着大数据时代的来临，数据量呈井喷式增长，数据产业规模不断扩张，政府与企业对数据的认识和重视度不断提升，数据型人才队伍不断壮大，技术工具日渐成熟，数据资产运营的黄金时代已经来临。企业只有通过数据资产运营，才能盘活数据，萃取更大的业务价值，强化企业核心竞争力。

三、数据资产运营的妙言要道：“三要素” 和 “四重奏”

1. 数据资产运营的关键要素：数据资产运营的关键在于实现数据的全生命周期透明化管理。数据原料是未被加工的原始素材，具有可识别性差、不易于使用、价值密度低、类型多样性等特征；而数据资产本身可直接产生价值，或者帮助现有产品实现收益增长，呈现可阅读、易理解、好使用、能确权、可增值等特征。数据资产运营包括数据沉淀、处理、存储等过程，合理配置并有效利用数据资产，能提高企业内部数据资产带来的经济效益，保障和促进各业务稳健发展。
2. 数据资产运营的运营方式：企业数据资产将通过平台化、智能化、生态化、商品化的运营方式实现其业务价值。平台化利用综合资产数据平台，消除数据孤岛，提升数据资产使用效率；智能化将前沿数据运营技术与数据资产管理技术相融合，实现数据驱动业务；生态化将数据驱动方案运用于传统企业生态，通过合作取长补短，释放数据资产运营价值；商品化通过数据资源的流通与应用，让数据商品发挥价值。

四、最佳实践：知行合一，随需应变

1. 业务价值的转变与提升：数据资产运营能带来多方面的业务价值。从 “IT 主导的报表模式” 向 “业务主导的自助分析模式” 转变，业务部门主导数据应用，助推人才资源转型，一站式自助平台使流程更便利、时效性更高、需求更贴合业务；海量数据与智能算法结合，助力业务应用场景优化，如在补货、排产、运输等方面实现动态调整和优化，降低成本、提升效率；前沿技术加速数据资产运营价值呈现，数字孪生、5G、3D 打印、人工智能等技术在设备维护、医疗健康、供应链模式等方面发挥重要作用，推动产业升级和创新。
2. 数据资产运营的阶段：数据资产运营建设难以一蹴而就，企业通常会经历四大运营阶段。萌芽期企业尚未形成有效的业务框架，不能满足有效数据需求，对业务问题定位不够清晰；成长期数据与业务融合，完善数据分析工具，形成数据资产运营体系；形成期形成有效的业务框架，满足不同层级对数据的不同需求，能够定位业务问题，指导决策制定；成熟期数据成为企业的直接和间接生产力，实现数据变现，为决策提供有力支持。

数据资产运营对于企业在数字经济时代的发展至关重要。它不仅是企业解决现存数据问题的关键，更是实现业务价值持续释放的必经之路。企业应充分认识到数据资产运营的重要性，根据自身发展阶段和需求，采取合适的运营方式和策略，积极推动数据资产运营的实践，以提升企业的核心竞争力，实现可持续发展。

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