2016年3月份，MIT科技評論與ORACLE合作撰寫了報告《數據資本的興起》，將數據描述為與人力和金融一樣重要的資本，認為數據將成為未來公司重要的競爭優勢來源。

數據已經成為一種資本，和金融資本一樣，能夠產生新的產品和服務。這種變動會影響到所有公司的競爭策略及為其提供支持的計算架構。和傳統認知不同，數據并不是一種冗余資源，相反它具有巨大的稀缺性和獨特性。零售商如果缺少必要的融資就無法進入新的市場，同樣，沒有必需的數據，他們也無法創造新的定價方法。在幾乎所有的行業中，公司都正在為建設獨特的數據資本庫存及其使用方式展開競賽。仍然將數據視為原材料的公司面臨著巨大風險。

數據巨大的差異性以及利用這些數據進行的決策和操作需要一種新的計算架構。這種架構包括三個主要特性：數據平等性、流動性和安全性。對這些特性的追求，使得企業開始投資于一些方便購買和使用的企業計算服務。一些服務以公有云的形式通過互聯網交付，其他一些公司的數據源則配置為私有云，兩者需通力協作。基于這種新架構會產生新能力，例如數據驅動的量身定制產品和服務。這些能力不僅會極大地改進運營效率，而且會提供新的競爭優勢資源。

數據資本創造新的價值

2013年，一個國際犯罪組織攻擊了全球最大的在線票務公司之一。但是他們并沒有犯下諸如入侵和竊取客戶信用卡信息等明顯的犯罪行為，而是用竊取的身份認證信息挾持合法的客戶賬戶，使用客戶的支付方式購買體育運動和音樂活動的門票，然后重新出售這些門票換取現金。

這種類型的在線盜竊是一門大生意，2015年影響到了美國的1310萬民眾。僅此一項耗費的成本即達到150億美金。由于數字盜竊隱藏在普通的交易中，以合法客戶身份執行欺詐性交易，因此很難察覺。

發生此次盜竊事件時，票務市場擁有將近4000萬個賬戶。公司如何從中發現哪些賬戶被竊取?公司的數據科學家分析了整整八年的交易和客戶歷史，才確認出其中的異常賬戶。

但是欺詐檢測就像一場貓鼠游戲，一旦犯罪分子知道被調查，他們就會嘗試新的方法。算法檢測是唯一一種能夠跟上犯罪分子節奏的方式，而依托海量數據進行訓練是算法能夠區分合法和非法行為之間差異的唯一方式。自2013年以來，算法的改善已經將票務市場的欺詐嘗試降低了95%。

在這樣的案例中，我們很容易可以發現算法扮演著關鍵角色，但其實算法只是引擎，數據才是燃料。沒有數據，欺詐檢測能力無法獨自存在。

這種簡單思路蘊含著巨大的含義，這意味著數據已經成為一種資本，能和金融與人力資本一樣平起平坐，可以創造新的產品和服務。企業需要對數據資本給予特別的關注，因為它是全球經濟附加值的主要來源之一。MIT數字經濟倡議董事Erik Brynjolfsson認為“經濟中越來越重要的資產不再是由原子，而是由比特組成。”事實上，很多輕資產公司已經在數據上進行了大量投入，例如，Airbnb、Facebook和Netflix。這已經重塑了其所在行業的競爭態勢。盡管很多公司擁有大量的數據，但是并沒有充分利用這些數據。這些公司必須養成一種新的思維習慣，應當將數據視為一種資產。

數據的經濟身份

將數據稱為一種資本并不是比喻手法，而是實際情況。在經濟學中，資本和自然資源相反，是一種生產性商品，是生產另一種商品或服務的必需品。數據資本是生產商品和服務所必需的有記錄的信息。它和諸如建筑、設備等實物資本一樣，擁有長期的價值，但是數據資本也具有不同于其他資本的特性，主要反映在以下三個方面：

•非競爭性：實物資本不能多人同時使用，數據資本則不存在這個問題。

•不可替代性：實物資本是可以替換的，例如你可以用一桶石油替換另一桶石油。數據則不行，因為不同的數據含有不同的信息。

•體驗性：諸如電影和書籍等體驗性商品只有在體驗后才能體現其價值。數據也是一樣，只有使用后才知道其意義所在。

數據經濟的顛覆性

數據是創造新價值的原材料。它們會顛覆現狀，對行業進行徹底的重組。

新技術可以采取兩種顛覆性創新戰略：第一種是低端顛覆戰略，即新進者直接與現有企業進行價格競爭，例如書籍零售行業的亞馬遜;第二種為新市場顛覆戰略，即公司直接針對此前沒有時間、技術或金錢來消費某種產品或服務的客戶群體，例如，NetFlix首創的郵寄DVD服務。

顛覆性創新的一個重要特性是，盡管以傳統方式衡量，它們可能并不如現有產品那樣出色，但可以通過其他方面進行彌補，例如價格、便利性和新的功能。當這些產品在保持這些優勢的同時，其品質也達到與傳統商品沒什么差別的時候，這種優勢就會變成顛覆性的優勢。

但是如果顛覆性戰略已經廣為人知，那其為何仍具威脅?新的企業如何出其不意地戰勝現有企業?原因可以歸結為一個詞 ——速度。傳統行業的增長極為緩慢，相反，短短六年之內，Uber的估值就超過了500億美元。得益于網絡效應、低分銷成本和數據驅動的學習曲線，數字服務以令人目眩的速度增長，但同時其價值的消失速度也會和其擴張速度一樣迅速。數字經濟具有巨大的波動性，是一個贏者通吃的市場。

數據資本及其應用的三原則

哈佛商學院的教授邁克爾波特說，競爭戰略意味著以獨特的方式創造獨特的價值。公司僅僅提供獨特性的產品并不足夠，還需要用一種其競爭者無法輕易復制的方式來提供這些服務。在其1996年經典的文章《什么是戰略》一文中，波特將這種難以復制的價值創造方式描述為公司的“行為系統”。公司所有行為都是金融、技巧、技術、信息和處理資源的結合。由于信息是公司所有活動使用或生產的唯一來源，因此公司日常活動的數字化和數據化對于其競爭戰略具有重要影響。以下三個原則是應用數據資本獲得競爭優勢的重要基石：

•原則一：數據來自于行為

從數據生產的角度來看，行為就像是一塊等待發掘的荒地。誰先掌握它們，就能獲得更多數據。但并非所有的數據都有相同的價值。要判斷哪些行為可以產生最具價值的數據并不容易。一般而言，公司應當聚焦于能夠強化其競爭優勢的行為上。

•原則二：數據會產生更多數據

用于定價、尋找目標客戶、存貨管理和欺詐檢測的算法會產生有關其自身性能的數據，從而進一步改善其未來的表現。數據資本的這種飛輪效應可以創造一種讓對手難以模仿的競爭優勢。

•原則三：平臺致勝

數字服務的網絡效應會加大兩極分化，導致贏者通吃，而平臺將成為其中制勝的關鍵。日常行為的數據化和數據化將使得平臺相較實體經濟行業具有更多競爭優勢。公司必須針對平臺威脅重新評估其戰略定位。

數據資本和企業架構

數據資本的興起需要一個全新的企業計算架構。加強IT的單一層級，例如分析工具或數據管理工作只會創造新的瓶頸。云計算的出現標志著企業計算能力的全面復興。大型企業正在通過云基礎設施提供的一系列服務重組公司計算環境。混合云環境是數據資本計算的基礎。重新配置后的數據管理、集成、分析和應用能力需要遵循三大原則：數據平等性、流動性、安全性和治理。

•數據平等性

數據擁有格式，過去四十年來最常見的格式是關系數據庫中的矩形表。這種我們所熟知的行列結構是觀測現實世界的一種有效方式，應用非常廣泛，但是這種簡化的方式已經不足以滿足數據時代的要求。照片、音頻文件、傳感器日志、地圖、網絡關系和其他各種類型的信息都在創造數據，而這些數據無法納入到行列結構中。數據的平等性意味著以數據本來的格式和狀態保存數據。新一代的數據管理軟件可以更加方便地容納形態各異的數據，例如Hadoop、NoSQL等。這些系統同等重要，而且必須無縫合作，使得分析師、數據科學家和開發者無需了解哪些數據保存在何處。

•數據流動性

但是數據平等性也會帶來新的問題。多元化的數據會導致算法、分析和應用差異過大。這一問題的答案就是數據流動性，以最少的時間、成本和風險將所需的數據轉換成所需要的格式。數據流動性不僅僅意味著民眾擁有更多的靈活性，算法也會從中受益。

•數據安全和治理

以數據為中心的安全方式依舊采用傳統的加固邊界等安全措施，但同時也須承認數據資本的現實，即數據并非靜止不動，而是四處流通，由不同的人在不同的系統中使用。因此保障數據資本的安全意味著需要引入新的技術，例如Hadoop和Spark以及新的云環境。現有的授權、接入、審計和加密技術必須延伸到全部的數據資本計算環境中。同時在前所未有的嚴格的監管要求下，建立有效的數據治理政策對公司來說就變得日益重要。但是對很多公司來說，這一事項依然保留在計劃列表中。

展望：

數據的重要性會持續上升。根據Gartner的報告，2016年，物聯網將連接64億臺設備，到2020年將增長到200億臺以上。這些設備將產生越來越多的數據，同時也會帶來更多的挑戰。歷史上，決策者一般依靠直覺，而非數據來進行決策。這一情況正在發生改變。依靠數據進行決策是一種全新的文化。除了輔助人類進行判斷以外，數據資本也將拓展算法決策的范圍。傳統上嚴格屬于人類領域的選擇權也將為機器所有。在營銷建議、卡車路線設定和信貸審批領域，這已經變成現實。諸如癌癥篩查圖像算法等今天仍然處于試驗階段的分析算法也將成為未來的常態。