什么是数据资产

① 什么数据可以成为数据资产数据资产化如何实现

何为资产？

我们来看一下资产的概念： “资产是指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。”

在资产的释义中，我们可以看出“拥有或者控制”和“带来经济利益”是资产最核心的内涵。由资产的概念引申到数据资产，我们可以得到，数据资产是由企业拥有或控制，能够为企业带来经济利益的数据资源。

石油在未得到利用之前，只是一种黑色的液体。数据得不到利用也只是一堆毫无价值的信息，那么什么样的数据资源可以转换为数据资产呢？

可“变现”的数据资源

可明确作为“资产”的数据资源，表现为以下两种形式：可帮助现有产品实现收益的增长；数据本身可产生价值。

数据为业务赋能

数据助力现金流，即数据本身不产生价值，但通过数据作用于现有产品 ，使其在创造收益、降低成本上有更好的表现。企业通过这种数据“内消”的方式，将生产经营中产生的数据进行收集、整理、分析，用于服务自身经营决策、业务流程，从而提高产品收益。

数据本身产生价值

通过利用数据优化业务的方式，是数据间接产生收益的方式，这种情况下，数据能够产生的价值是难以评估的。在合法合规的前提下，让数据以各种形式进行交易，这是数据产生价值的直接方式。

数据“变现”的过程就是数据资产化

能够直接产生价值的数据，数据变现的过程就是数据交易的过程，此过程的成本在于数据收集、处理、存储的成本，属于比较容易的数据变现；而利用数据为业务赋能拥有更复杂、专业的资产化流程。我们通过一个案例来解析数据资产化的过程：

某金融机构在投融资交易的过程中，一直苦恼于没有固定的标准来界定企业的可投资性，难以找到符合其投资标准的融资企业和项目，导致出现“有钱找不到投资项目,有投资项目的企业融不到钱”的现象。这时候此机构急需解决信息不完整、不对称、不透明、缺乏客观分析与评价的问题，所以找到探码，希望通过大数据来解决这个事情。

我们了解了该机构的诉求后，得出了数据资产化解决方案：通过机器学习、人工智能等方式对企业大数据进行分析，以得到解决办法。具体步骤为：

• 通过社会数据、网络采集、机构数据、企业填报等数据源采集到企业数据，主要包括工商信息、股权信息、行政处罚、销售年报、司法信息、知识产权、法律诉讼、税务信息等。

• 利用大数据技术等进行数据清洗、数据合并、数据挖掘、数据标准、安全脱敏、多维关联等数据治理操作，提高数据质量。

• 利用机器学习技术学习专家打分，模拟专家对企业价值评价的决策过程，先建立评价模型，自动高效的对企业数据进行多维度、全方位解析，最终生成企业评价报告。

随着数据资源越来越丰富，数据资产化将成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。我们也将以扎实的技术，打破数据之间信息孤岛状态，应用云计算、大数据和人工智能技术帮助企业实现数据资产化运营。

② 数据资产评估价值是什么

提到这款产品，那你对安华金和肯定有了解的，因为这款产品是安华新推出来的一款功能强大的产品，具体价值我就引用一下，以梳理呈现数据资产的分布全貌，包括对数据库、数据载体数量等数据资产的定位，梳理敏感数据的类型、分布、比例，以及资产底帐建设，让用户全面掌握自身数据资产分布情况。
以统计追踪掌握数据资产的实时变化状态，如：敏感数据拥有量、敏感数据访问源、敏感数据增长量、敏感数据修改量等，让用户直观发现敏感数据的变化。
以评估为安全建设提供推动依据，为评测机构提供检测手段，为企业用户提供自查依据，例如：在实施数据库防火墙产品前，帮助客户了解访问源有哪些，评估出其中哪些相对安全，哪些存在风险隐患；或在实施数据库加密过程中，帮助客户了解哪些数据需要被加密等等，你找厂商沟通一下吧。

③ 所谓的数据资产管理是什么呢

数字资产管理的概念我也是和天阳科技合作后，才有了一个大致的概念。数字资产管理体系的核心在于有效解决对数据资产进行管理的实践性问题，既能够帮助银行合理评估、规范和治理银行信息资产，又可以挖掘和发挥数据资产价值并促进持续增值，而且还要符合大数据的跨行业合作趋势。

④ 哪位知道数据资产梳理的功能是什么

安华金和是专业做数据安全的厂商，他家资产梳理产品中涉及对数据资产进行自动发现，并建立资产标签管理；最主要还可以定义敏感数据发现规则，创建敏感数据识别任务，最后系统化生成敏感数据分布清单； 理顺活跃账号及敏感数据访问权限；辅助用户制定分类分级标准，并形成分类分级统计分析和分类分级目录清单； 可视化呈现数据使用状态，包括热度分析、数据流向分析、访问员、访问行为分析； 数据使用流向分析，让客户更加清晰、直观地掌握敏感数据的安全状态及相关信息。

⑤ 数据资产评估具体是指什么

近期安华金和推出了一款新品，叫做数据资产评估系统，是一款协助用户排查数据资产分布，掌握敏感数据使用状况，了解数据风险现状，并能辅助用户进行数据分类分级的集数据资产管理、数据风险管理、数据使用管理为一体的综合数据安全产品。我也是看到他们新品发布跟他们聊得，具体可以找他们问问具体产品情况。非常高兴你能采纳我的回答，如果还有什么问题可以继续追问，谢谢

⑥ 大数据运维中什么是资产管理

数据资产管理（Data asset management 简称DAM）是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。

有时可能会叫“数据治理”或者“数据管控”。

⑦ 什么是数据的具体内容和解释,有具体含义

数据的具体内容和解释如下：
在计算机科学中，数据的定义是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称；而到了21世纪的今天，数据则是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

备注：
数据的发展趋势
1. 数据的资源化
何为资源化，是指数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

2. 同云计算的深度结合
数据离不开云处理，云处理为数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生数据的平台之一。自2013年开始，数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让数据营销发挥出更大的影响力。

3. 科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

4. 数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

5. 数据泄露泛滥
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

6. 数据管理成为核心竞争力
数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显着正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

7. 数据质量是BI(商业智能)成功的关键
采用自助式商业智能工具进行数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。

8. 数据生态系统复合化程度加强
数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

⑧ 阿里提出的“品牌数据资产”是什么意思，可以怎么用

阿里在构建“全域营销”系统的发布会中提出了这个概念。

其实在没有全域营销之前，我们市场部的工作，就是在建立品牌自己的“品牌数据资产”，只是没有提炼出这个名词而已。

那么，抛开平台和工具（阿里实际上提供的是一种极大简化工作的工具），我们是怎么建立自己的“品牌数据资产”的？

（限于篇幅，这里只讨论战略层）

第一步：

找人——目标用户群的洞察（行为洞察 ＋ 认知洞察）：

行为——找到对原本方案最不满的用户和场景，他们原本使用的什么方案？找到理想和现实的“冲突”

认知——了解用户对于你的产品，或者整个品类的认知阶段

第二步：

找路——高契合度渠道（量大＋契合＋沟通）：

量大——找你的目标用户会频繁出现的渠道，是密度最大的渠道

契合——找到用户的场景契合度最高的渠道

沟通——找到用户之间沟通的流畅度更强的渠道

答主：西西，认知科学教你更理性地生活。关注微信公众号［营销航班］

⑨ 大数据时代,数据资产成为核心竞争力

大数据时代,数据资产成为核心竞争力_数据分析师考试

“大数据”一词这两年被炒的火热，但直到现在也没有达成一个统一的概念。对于很多传统而言，对数据的重视程度本身就不够，更别谈大数据。

国联股份COO王挺先生认为，在未来，互联网时代，尤其对于互联网公司来说，一切皆可数据化。所以对于传统企业而言，没必要纠结于大数据还是小数据，至少先把数据的意识建立起来。在这里王挺先生套用邓爷爷的一句话“不管白猫黑猫，抓住耗子就是好猫”。数据不论大小，能够为决策提供依据的就是有价值的数据。

国联股份COO王挺先生说，在大数据时代已经来临的时候，我们一定要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。

那么大数据思维是什么思维呢?

王挺先生是这样认为的：首先大数据思维就是要能够充分理解数据的价值，并且知道如何利用大数据为企业经营决策提供依据，也就是说通过数据处理创造商业价值。

传统企业又该如何行动才能享受大数据带来的福利呢?

王挺先生这样分析到：第一，一切生产经营流程需要数据化。在这一点上长虹公司就是个例子，要想成为大数据企业，第一步必须要实现数据化;第二，搭建大数据分析平台。做企业的大数据管理应用平台，一定要从企业的业务出发，不能盲目跟风;第三，培养数据挖掘和 分析团队。利用大数据平台和大数据分析可以将零散的市场数据、客户数据等迅速高效地转化成决策支持数据，这样才能使企业及时把握市场环境变化，做出快速反 应;第四，建立开放性的数据共享制度。一个企业的数据是有限的，很多时候需要与他人共享来丰富数据的形态，伟大的企业懂得如何把最聪明的人集合起来，为自 己服务;第五，战略性的数据资源储备。阿里巴巴投资高德是为了数据，投资新浪微博也是花钱买数据，所以这一切的本质还是想让数据流动起来做更大的事情。

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