於企業經營成長，於政府服務治理，於社會建設發展，「資料是核心資產」都已成為共識。

而在實踐場景中，海量的資料則如同不斷湧出的原油，必須經過提煉、加工才能轉化成汽油、機油為引擎所用。

5月6日，資料中臺建設實戰系列課程「數智加速度」第5課，奇點雲資料產品專家 星魁帶來分享 《企業資料資產管理方法論》，解答關於資料資產的那些事兒，例如：如何把資料變為資料資產，如何管理、評估資料資產，資料資產化給企業帶來的變化等。

星魁，奇點雲合夥人、資料產品專家，原阿里巴巴資料產品專家、原阿里巴巴雙11媒體大屏負責人、原阿里巴巴資料小站產品創始人。

下文為分享節選：

01 什麼是「業務資料化」？

業務資料化是企業數字化轉型的第一步，也是資料資產化的前提。

一般來說，業務資料化有三個環節：

1、業務系統化

梳理業務，用系統去承載業務環節，例如會員系統、訂單系統、商品系統等，如果沒有那就需要構建新系統，實現把資料存下來。

2、資訊結構化

在業務系統化的過程中會發現，有很多資料是非結構化的，例如攝像頭錄下的影片資料、店內陳列的照片資料等。我們需要透過視覺演算法等方式，將非結構化的檢視聲資料轉為可分析的結構化資料。

3、資料集中化

很多企業的資料是分散在各個部門的，尤其是大企業、傳統企業，各個部門掌握一部分資料，互不流通，或有著很高的交換門檻，譬如2012年前的阿里巴巴，消費者資料分散在淘寶、天貓、聚划算等。而資料作為新型生產要素，只有流動、分享、加工處理才能創造價值。企業需要統籌分散割裂在各個單元，才能看到資料的全貌，更好地發揮「大資料」的價值。

有聽眾朋友提出：「為什麼要集中？那為什麼大企業都採用分散式呢？」這裡的資料集中化不是指把所有資料儲存在一個地方，而是指打通各單元之間的資料壁壘，由企業去統籌資料資產。而分散式其實是一種儲存方式，並不與理念上的資料集中化矛盾。

02 什麼是「資料資產」？

資料資產化是企業數字化轉型的基石，是把資料原礦提純為資料金子的必經之路。

那麼為了完成從原礦到金子的轉變，企業資料應該向什麼方向發展以實現資料資產化？ 以消費者資料資產為例，我們有四個評價指標：

1、標籤化

即能透過資料提煉出形象的標籤，例如消費者的性別、品牌偏好等。這種標籤是概括性的、易懂的，而非絕對值指標。

如果資料只能告訴我「這個消費者，昨天花了100多元錢，買了一隻某品牌、草莓紅的口紅」，那不是標籤化。需要將統計資料標籤化，比如此消費者對口紅的偏好是「中端、某品牌、草莓紅」，才是標籤化。

2、價值化

指已對原始資料進行了清洗、治理、提煉， 轉化為可衡量的資料，基於這個資料可推導轉化為GMV。比如掌握了100萬消費者資產，其中有1萬是鐵桿粉絲，每年復購3次，每次客單100元，那麼單鐵桿粉絲的價值就是1萬*3*100元=300萬元，其他的忠誠度不高的使用者以此方法類推。

3、可應用

做資料看板算不算完成了資料資產化？不算。

資料不止是用來「看」的，而需要面向效果運營，最終可轉化為服務並支援變現，為企業帶來看得見的效益。例如，把消費者資料運用到廣告投放中，提升廣告的觸達和轉化；基於對消費者的偏好資料，對產品研發做下一步的升級等等。

4、可持續

這裡指的是 資料需要保持新鮮度，並源源不斷地注入新的資料，是「活水」。

打個比方，短短一個月內，消費者的消費偏好就可能發生改變，譬如受到懷孕的影響，從偏好美妝類產品轉為天然護膚類產品，開始關注孕婦養護和嬰幼兒的產品。有的使用者本來可能買東西前要看小紅書，直播風起後，很快轉為直播購物，購物習慣都發生了改變，流量渠道也會發生變化。

拿舊的消費者資料，一定不能指導現在的市場活動。

資料需要標籤化、價值化、可持續、可應用，才是「資料資產」，才可以說企業真正擁有資料主權。

03 資料資產管理「五步驟」

從方法論上講，企業管理資料資產要經歷這5個步驟：

1、業務資料化

上文已經談到，業務資料化是企業數字化轉型的第一步，也是資料資產化的前提。

例如，零售企業需要圍繞人、貨、場，構建能落資料的業務系統，把物理世界的業務放到數字世界上，把資料攢起來，這是開採原始的金礦。

2、實體歸一化

同實體，融通多源資料，從而發揮最大價值。

例如，在不同平臺，同一使用者可能有不同的id，積累了不同標籤的資料，至少要打通一個手機號關聯的資料，才能讓使用者形象更加豐滿，從而去做有針對性的服務。在阿里的資料中臺體系裡，這方面叫OneID，對應的技術是ID-Mapping。

3、資料資產化

資料資產化在上文也談到了，簡單來說就是「把資料原礦提純為資料金子」，把資料標籤化、價值化，讓資料可持續、可應用。

在這裡，我們也需要注意一個問題，資料量越來越大，有些領域已經步入了指數級增長，不得不面對一筆不小的資料儲存開支。降低成本，讓資料成為資產並儘快發揮價值，成為企業必要的課題。

4、資料服務化

技術底層透明化，把資料提供給各個業務單元去呼叫，業務單元只需要從業務的角度出發使用資料服務，無需考慮底層資料技術。

5、資料業務化

資料一定要用起來，去服務業務，為企業帶來降本增效。在這個過程中，資料中臺（或企業的資訊資料部門）也就實現了從成本中心到利潤中心的轉變。

04 資料資產管理「六要素」

在管理資料資產的過程中，有六大要素需要企業去重視：

1、標準體系

有一個平臺某資料口徑為A，另一個平臺某資料口徑為B，這個A和B指向同一個內容嗎？那到底是以誰為準呢？正如秦始皇統一文字度量衡， 統籌企業資料，標準化很重要。

具體來說，有 資料同步標準、資料建模標準、資料規範定義、後設資料標準、資料服務標準等五大類標準。

2、健康體系

庫裡那麼多資料，可能針對一個使用者一個指標都有好幾個不同資料，哪個資料是真實的呢？是否存在很多錯漏資料呢？例如我們曾經遇到過，一個女鞋品牌裡的消費者資料，曾經有一大串都是「男性」，後來發現是之前的運營人員「圖方便」隨便選擇了一個值，這就影響到了資料的健康分。

我們從準確性、完整性、一致性、及時性等四大標準定義來理解資料資產的健康度。像給資料資產體檢一樣，透過對每一項檢查，都有一個標準，建立健康體系，達標了100分，不達標扣分，最終可以得出一個資料資產總的健康分，去提醒資料運營管理人員不斷地完善資產質量。

3、價值評估

100萬的使用者資料，到底是「值」一個億還是兩個億？如何評估資料能為企業帶來的價值？

我們從覆蓋率、健康度、呼叫度、業務效果、業務依賴等五個角度，去評估資料資產的價值。

最直接可衡量價值的指標就是GMV，比如前面說到的消費者資料資產，掌握了多少消費者，就掌握了多少GMV資產。

4、資產ROI

上文我們也談到了，儲存資料成本不菲。在發揮資料價值的同時，也需要降低儲存資料原礦石的成本。同樣是這麼多資料，有人投入100臺機器，有人只需要投入10臺機器，這就有了巨大的ROI差別。

資料資產不僅要衡量價值，也要衡量成本。在企業數智化轉型的程式中，需要不斷去權衡，做到 價值與成本的平衡（資產價值>計算成本+儲存成本+其他成本…），才可以稱為合格的「資料資產」。

5、資產安全

資料既然成為資產，安全自然非常重要，包括資料安全（高危告警、資料脫敏、資料分級等）及系統安全（傳輸加密、防篡改、防入侵等）。

6、組織保障

還是這個老例子，對於人力資產，我們有HR體系去保障；對於物質資產，我們有財務、採購等部門去保障；那麼對於DT時代極為核心的資料資產，組織保障自然不可缺失。

一方面，需要有資料平臺團隊（或請外部服務商支援配合）來完成一系列的資料工作，另一方面，也需要有一系列的規範機制去保障資料管理的正常執行。

羅馬不是一天建成的。

我們可以為企業資料資產化描繪一張理想而完備的藍圖，但企業不可能一下子完成所有的程式；前面我談到的五步驟、六要素，企業也很難快速做到「萬事俱備，只欠東風」。不妨按照需求緊急程度、業務匹配度等劃分為數期，逐步實施， 「讓車子先跑起來，邊跑邊換輪子」，把資料用起來，讓企業更快看到資料的價值。

用起來，是企業管理資料資產的最佳啟動方式。