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数字化时代迅速发展，数据对企业和社会的发展极为关键。数据资源和数据资产这两个概念，对很多人来说，既诱人又难以理解。尽管它们关系密切，但内涵不同，转换起来也颇为复杂，其内在价值值得深入挖掘。
数据资源的内涵
数据资源范围很广。以北京总部的大型科技公司为例，它们每日生成众多内部数据，涵盖员工出勤和研发各环节的数值。此外，公司还需搜集外部数据，如市场调研机构的行业趋势信息，以及用户在多平台上的资料。这些内部及外部数据整合后，形成数据资源，通常以原始状态保存。这些原始数据往往混乱无序，未经整理，仅作为企业信息的基础存储，然而，它们可能蕴藏着巨大的潜在价值。
数据种类丰富多样，并不局限于企业内部资料。只要对企事业有益，并能加入数据集，就可以被视为数据资源。这涵盖了来自各地销售点的销售资讯，也可能包括全球各地对产品的评价信息。
数据资产的特性
数据资产是企业成长过程中的一种特殊存在。以我国一家知名电商平台为例，它内部储存了消费者购买记录和浏览习惯等大量数据。这些数据在企业管理下，若能为企业带来长期的经济利益，便转变成了数据资产。判断哪些数据能成为资产，关键在于它们是否具备显著的经济价值。数据资产的价值体现在它所蕴含的、可用于企业决策和运营等方面的信息和洞察力。可以说，数据资产如同企业的一把独特武器，在激烈的市场竞争中扮演着至关重要的角色。
数据资产并非一成不变，其价值会随着企业内外环境的变化而波动。市场需求的改变，无论是需求增加还是减少，抑或是竞争环境变得宽松或紧张，这些因素都会对数据资产的价值造成影响。鉴于此，企业需要对自身的数据资产持续进行评估。
两者的差异
数据资源和数据资产存在显著的不同。从状态上讲，数据资源类似于原材料，主要处于原始数据和信息的汇总阶段。相对而言，数据资产则是经过处理后的成品。比如，某餐饮集团搜集了旗下各餐厅每天的食材购买量和客流量等数据，但这些数据只有经过分析，并考虑成本控制、市场需求等因素，在有助于创造经济效益的情况下，比如通过调整采购策略来降低成本，才能变成数据资产。
数据范围广泛，几乎包含了所有可收集的数字资料。但数据资产是从这些资料中挑选出来的，它们具有很高的经济价值。并非所有数据资料都能变成数据资产，只有那些企业经过精心处理和分析，且能满足企业效益需求的部分，才能完成这种转变。
数据资源转化为数据资产
将数据资源转化为资产并非轻而易举。以某制造企业为例，其在美工厂收集了大量生产流程数据。但若想将这些数据变为资产，管理层必须运用数据分析技术，例如构建算法模型。通过分析生产数据与产品质量、成本之间的关系，并制定提高效率的措施，数据资源才能实现向资产的价值转化。
关键在于对数据资源进行有效的管理和深入的分析。通过使用精确的工具和遵循科学的流程，我们可以发掘数据中蕴含的经济价值。然而，许多企业因缺乏这种技术和能力，导致数据资源大量未被利用，无法转变为资产，从而未能为企业创造收益。
数据治理的重要性
数据治理负责管理数据的整个生命周期，从诞生到最终被销毁。在大型金融机构中，这涵盖了每天的数据收集、安全存储、根据业务需求使用数据，以及防止数据泄露，直到数据被归档或删除。这些步骤的顺利进行都依赖于高效的数据治理。良好的治理能够保证数据的质量和合规性等多个方面。如果数据治理不够完善，可能会妨碍数据资源转化为数据资产。例如，如果数据收集方式不当，数据可能会出现不准确或缺失的问题，从而影响后续的分析和转换。
数据治理必须和企业的战略规划、遵守的规定以及业务增长目标相匹配。如果企业计划进军国际市场，那么数据治理就需要根据国际化的数据规范做出相应的调整。
数据资产创造更多价值
处理后的数据资产能显著提升经济价值。以某娱乐公司为例，它收集旗下艺人的各类数据，整合市场反馈，通过分析建模，发现新的娱乐消费趋势，据此调整艺人培养计划，优化演出项目制作。将艺人数据与数字化工具结合，创造出新的数字资产，为企业带来额外市场收益。
每一步都至关重要。首先，我们需要搜集并整理数据，这是确保后续工作质量的基础。然后，通过数据分析和建模，我们提取出有用的信息。我们的目的是创造价值。而将数字化资产化，正是实现这一目标的途径。
您是否留意，在我们公司，数据资源转化为数据资产的机会与它的价值如何？欢迎留言、点赞、分享。
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