我知道企业数据资产价值实现路径有以下几种。
“业务数据化”主要是指企业将组织、生产、运营过程中产生的数据进行收 集整理分析，使业务数据知识化，不断提升数据的价值质量，拓宽数据应用场 景，深挖数据价值，让数据价值化为知识为业务赋能，驱动业务的自我成长、 自我迭代并应用于服务自身经营决策、业务流程，从而实现企业业务增值。企 业对内实现数据资产价值的主要路径包括但不限于以下几种：
（1）数据自营
自身拥有海量生产或运营数据，并具备一定的数据分析能力的企业，可以 根据数据分析结果改进和优化现有的产品和服务的管理、运营模式，设计和生 产出更符合市场需求和收益模型的产品，并辅助做出更精准的商业决策，进而 降本增效获得更多的商业利润。数据自营对于企业数据治理和技术条件要求较 高，通常比较适合综合实力比较强的大型企业。
（2）数据检索
我们常见的查询类大数据产品，比如天眼查、启信宝、新榜、清博大数据 等。虽然面向的受众和应用场景不一致，但均表明大数据产品是数据价值应用 的重要途径之一。譬如，天眼查是一款服务于个人的企业工商数据信息查询系 统，启信宝提供全国企业信用信息查询服务，新榜、微信指数上可查到微信公 众号的价值，清博大数据还提供大数据舆情分析。这些大数据产品可以快速解 决商事决策中面临的复杂查询以及验证流程，节省大数据产品使用者的决策成 本。即便市面上的大数据产品的功能使用无需付费，但随着使用者的使用习惯 养成以及数据检索产品的市场覆盖率提升之后，便会有付费高级功能，VIP 版本 等。在线教育、游戏、汽车及自动驾驶等领域会是下一个大数据产品的风口。
（3）精准营销
在数据资产应用之前，精准营销是所有商家极力追求实现的目标，甚至有 人铤而走险，通过“直接购买”个人信息的方式，获取潜在客户群体资讯。但 当数据资产应用增值到来，不仅精准营销合规，找到目标客户也更为便捷。企 业可以自主或委托第三方搭建数据平台或采购数据服务，透过分类算法、聚类 算法等形成客户标签画像，将产品或服务推荐给更合适的客户。不仅如此，在 广告营销方面，企业的目的便是希望花最少的钱获得最多更具价值的精准客户。因此，数据可以起到催化剂作用。基础数据量越大，机器学习的算法越准确， 所触达的用户越精准，用户质量越好，广告营销的效果和收益也会越好。
（4）数据风控
数据风控一般在金融、大宗商品交易以及刑事犯罪上应用较为广泛。常用 来对政策、客观环境的数据监测，以及行业和经营数据监测。监测的目的是为 了预防风险。譬如：数据风控在金融方向的应用非常广泛，我们常见的有征信 授信、反诈骗、反洗钱等。通过建立相关数据的指标模型和规则体系，在发生 特定场景时，提前判断是否存在信用风险、金融风险等。主要应用集中在 P2P 互联网金融、保险、理财产品。目前，几乎所有银行都部署了数据风控部门架 构，将数据当作自身的软实力加强建设。另外在大宗商品交易中，大型互联网 企业会通过架设风控模型，收集内外部海量数据，包括生产数据、设备数据、 外部市场数据，以实现相关产能预测、授信定额。
数据业务化是通过深度挖掘数据价值，并通过运营管理将这些数据形成可 对外实现经济价值的产品或服务。企业对外实现数据资产价值的主要路径包括 但不限于：
（1）数据源应用
数据源应用，也叫数据源直接增值。一般而言，数据源直接增值的方式之 一，是通过企业间合作/授权，通过约定被授权方使用特定形式使用数据完成商 业活动，授权方根据商业活动收取固定费用或一定比例分成费用，该模式常见 于通信运营商。使用数据源的数据应用于商业运营活动，产生的商业价值由参与方进行分配。数据源直接增值的另一种方式是通过 API 接口进行调用。该模 式下数据源的应用主要面向中小企业，在特定环境下需要用固定或者较少的数 据源，实现有关经济效益，追求边际效益最大化。这种商业模式类似我们日常 生活中的“用水用电，明码标价”，为满足特定环境下的效益或需求，需要调 用多少数据，中小企业经评估后则通过对应 API 调取相关数据，企业就支付数 据对应的固定费用。当然，前提是这些数据以及使用数据过程是合规且安全的。
（2）数据咨询服务
数据咨询增值最终输出的商业成果是数据报告，对特定数据进行分析总结 形成有价值的报告输出。数据报告的价值在于其分析的结果具有总结性和前瞻 性，对于特定行业或商业目标决策或改善业务具有指导意义。通过获取委托目 的或行业动态需求，对基础数据进行加工处理，根据基础数据的属性标签和委 托咨询目的进行建模以及数据呈现。我们常见的数据咨询增值类型有针对特定 目的出具委托式调研报告，以及定期出具行业研究报告，由有需求的企业付费 委托。
（3）数据流通交易
目前，全国多家数据交易所和交易中心均已建立“数据资产评估、登记结 算、交易撮合、争议仲裁”等市场运营体系。组织形成的数据资产（数据产品、 服务）可通过数据交易平台推动数据资产的价值实现。随着数据交易机构的日 趋成熟，各家交易机构已逐步完善各项交易规则及配套服务机制，并且多数交 易机构在数据交易市场培育上取得了良好成绩，形成了丰富的数据交易生态圈。
近年来，国务院及各部委、地方政府和部门发布了大量的数据交易有关政 策、文件和立法资料。根据国家工业信息安全发展研究中心发布的《2022 年数据交易平台发展白皮书》显示，自 2015 年党的十八届五中全会正式提出“实施 国家大数据战略推进数据资源开放共享”，数据交易机构如雨后春笋般涌现， 截止 2022 年 8 月，全国已成立逾 40 家数据交易机构，数据交易中心和交易所 能够提供事前、事中和事后全链路交易服务。在事前，数据交易中心和交易所 提供质量评估、合规评估和资产评估服务；在事中，数据交易中心和交易所能 够提供联合查询、联合识别、联合建模等技术服务；在事后，数据交易中心和 交易所还能提供交易核验以及争议解决问题。虽各家的业务规则实施指南不尽 相同，但大致都会包括交易前（数据合规评估、质量评估、资产评估、主体挂 牌、数据挂牌）、交易中（联合查询、联合识别、联合建模、协议撮合、协议 达成、数据交付、价款结算）、交易后（交易备案、核验、纠纷处理）的三大 环节。
