✅作者简介：《数据运营：数据分析模型撬动新零售实战》作者、《数据实践之美》作者、数据科技公司创始人、多次参加国家级大数据行业标准研讨及制定、高端企培合作讲师。

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随着数据资产入表的政策发布，数据资产这一话题又成了很火的一个话题，很多企业都在考虑如何来组建自己企业的数据资产，市面上也已经诞生了很多数据资产管理平台，然而，随着时间的推移，很多企业会在某个时刻发现数据资产这个概念变得模糊且难以确定，资产价值更无从谈起。

数据资产的定义与特点

首先数据资产通常指的是企业在运营过程中产生、收集、管理和分析的各种数据资源。这些资源包括客户信息、交易记录、市场调研等，它们可以是结构化的，如数据库中的数字，也可以是非结构化的，如文本、图片和视频等。与传统的企业资产，如机器、设备和金融资产相比，数据资产的特点是无形、易复制且难以直接量化其价值。

数据资产与传统企业资产的区别

传统企业资产通常具有明确的物理形态和经济价值，可以直接用于生产或交易，为企业带来现金流和利润，比较直观的就是计算机设备、服务器设备，计算机可供办公人员提高工作效率，服务器是提供企业系统运行的必需载体。

而数据资产则不同，绝多数人思索良久也未必能够很形象指出它的实在落地价值，我们一直说数据价值在于其潜在的分析和应用能力，但是据大多数企业反馈他们的数据应用其实悬浮空中，并未见实型。

如果数据无法直观将价值、利润体现在财务报表，而潜在的应用价值又未很好落地，那么它被称为“数据资产”就不是很贴切，企业数据积攒多了，更贴切的称呼是企业的静态消耗资源，称之为“消耗资源”是因为积累数据是要投入系统、服务器的，存储数据还要占用设备内存空间，随着时间的推移越攒越多，很多数据内容反而会过时，最终数据资产成为耗材。

数据资产未能成为资产的原因

数据资产未能给企业带来价值的原因是多方面的，因为数据从生产到变现是需要经过一个完整的实现路径的，任何环节出现问题都是牵一发而动全身，容易引发蝴蝶效应。

那会有哪些原因呢？

一方面，数据的收集和存储成本高昂，需要企业进行大量的硬件和软件投入；另一方面，数据的有效分析和应用需要专业的技术和人才支持。其次企业要有数据文化，如果企业员工都不具备数据文化，就算拿出了很直观的报告他们也未必想去看。

在这些原因中，第一个问题很重要但是硬件和软件的投入变得相对简单，尽管花钱采购就可以，最难的是第二和第三，了解数据应用，能够将数据与业务结合起来的人少之又少，很多企业都是螺丝钉岗位，懂数据治理不懂分析，懂分析又不懂数据加工，这些问题直接造就企业招聘专业的数字化人才成为一大壁垒。

培养数字化人才

要让数据资产真正成为一项资产，而不是耗材，目前看来最重要的是数据应用能力，因为数字化的核心就是通过数据来帮助企业提本增效，数据是企业内部各业务流通的基础，也是决策者更加了解市场的基石。

当然最基础的是数据思维认知，它是企业数字化转型的基础，企业需要培养员工的数据意识，让他们习惯于用数据说话，用数据决策，这需要从企业高层做起，可以通过培训和实践，逐步建立起全员的数据思维，最终让企业员工有效提升业务理解和商业应用能力。

企业数据文化塑造

企业文化对于数据资产的有效利用至关重要。一个以数据驱动为核心的企业文化，能够鼓励员工基于数据做出决策，促进团队协作和知识共享。企业需要建立一种开放、鼓励尝试和容错的文化氛围，让员工敢于利用数据进行创新和尝试，实现这个过程需要企业高层重视数据，提高数据认知，应该对企业全员工进行数据应用能力培训，因为企业每个员工都应该对自己的业务非常了解。

结语

数据资产的价值并非自然而然地产生，而是需要企业通过有效的管理和应用来实现。企业要想让数据资产真正成为资产，就必须重视数字化人才的培养、企业文化的塑造。

最简单的方式就是引进较为完备的数字化培训体系，让整个公司员工都一同参与，有效提升企业员工的数据应用能力，实现数据作为生产要素参与企业经营，那么数据资产就不会是一个高挂墙上的“伪命题”。

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