企业数据战略中，什么样的数据才能算是真正的数据资产

后疫情时代，数字化的发展似乎又进行了一次加速，线上化的娱乐工作生活更快速的进行了普及，相当一部分的企业进行了远程工作的尝试，同时很多教学工作也已经被网课所替代。不得不感叹，短短数年的时间里人和社会的改变是如此巨大，尤其是对于企业来说，数字经济取代传统经济成为了新的高速增长点，数据也有了丰富的价值转换方式，这一切都要求企业需要随环境的变化而变化。

这其中数据对于企业来说绝对是不可忽视的重点，为什么我们会强调数据资产对于企业的意义，一方面是因为数据虽然也需要进行各种处理，但也切实能够较为简单的为企业发展带来成长；另一方面则是因为数据价值增长太快，其重要性不断提升，已经成为了国家都要重视的生产要素。所以企业利用数据只是时间的问题，但如果企业根本没有利用数据的计划，那么在业务流程中沉淀的数据就失去了意义，也不能享受数字化的发展成果，只能逆时代前行。

目前数据的价值已经得到了社会各界的认可，最新的第50次《中国互联网络发展状况统计报告》中也提到，截至2022年6月，我国短视频用户规模达9.62亿，即时通信用户规模达10.27亿，网络新闻用户规模达7.88亿，网络直播用户规模达7.16亿，在线医疗用户规模达3亿......这一系列数据就说明了数字化对人们的影响有多深，数据的规模、广度又有多大。

数据资产

对于企业来说，数据资产最基本的应用方式就是数据分析，而数据分析师在进行数据分析的时候并不是在规模巨大的数据库中逐个去寻找想要的数据，这样不仅效率太低，还非常容易出现错误。

数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

在实际的数据分析工作中，取数基本都是通过数据指标进行，这就要求企业提前建立整个数据指标体系，以此来保证数据的可用性。否则的话，企业空有数据却不能进行价值变现，无法产生利益，那么很难把这些数据看作是数据资产。

还有企业也应该全面考虑到底有哪些人群会用到数据，从而采取对应的措施，让数据变得更好用。就比如现在的运营人员、营销人员、市场人员经常会用到数据来对自身业务进行优化调整。

那为了让这些业务人员能够使用数据，企业技术人员需要建立数据标签化体系，将数据库中海量难以理解的数据转化为可以正常阅读的标签。这时候业务人员就能够根据自身需求调取对应标签信息数据，并能够利用这些标签和分析人员共同完成数据分析，优化业务流程。

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当然对于很多中大型的企业，很多都已经完成基本的信息化转型、数字化转型，对于数据战略的建设已经达到了一个比较高的水平，并通过数据治理、数据管理等实现了数据的标准化，保证了企业的数据质量。

所以对于这些企业数据服务化才是数据资产的重头戏，为什么前几年时间数据中台能够那么火爆，数据服务化绝对是其中的关键，哪怕到了现在，它还是得到了非常多的认可。

数据服务化简单来说就是把数据进行封装，也就是把数据采集、传输、存储、处理、交换等数据的各种形态转给为外部可以高效利用的软件服务。像数据分类、数据标签，元数据管理、数据血缘、数据追溯等数据资产，就能够让通过数据服务化在企业内外部流通，重复进行利用，实现降本增效。

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此外数据资产还有一点值得很多企业重视，那就是数据安全防护的建设，这其实也是数据资产需要的。数据资产发挥的作用越大，其中的数据就越重要，一旦发生数据泄露事件，造成的影响就很大。

这一方面会导致企业内部数据信息泄露，对经营管理造成恶劣影响，另一方面还有可能导致用户信息泄露，造成社会层面的安全危机，反而使企业遭遇危险。所以数据资产的建设是需要数据安全共同进步的，这是企业需要引起重视的。