01數據到底有沒有價值？

1、數據沒有價值

此刻我說數據是沒有價值，相信一定會有很多人罵我。

但事實上就是如此，數據本身確實沒有任何價值。數據就是存儲在計算機系統的“01”代碼，如果你不去用它，能有什么價值？

根據“DIKM模型”，單純的數據只是無意義的字符，只有將其放到上下文中，它才能變成有意義的信息。整體來看，從數據到智慧本質上是一個對數據不斷加工處理的過程，從噪音中分揀出來數據，轉化為信息，升級為知識，升華為智慧。這是個螺旋上升的過程，其實也是數據產生價值的過程，也是數據治理的過程，讓數據從龐大無序到分類有序，各取所需。

正如美國哈佛大學教授格林先生曾說：數據本身并不等于知識，更不是智慧，只有經過正確分析之后，數據才能凸顯它的意義。如果人們覺得大量數據能夠奇跡般地產生良好的分析結果，而不需要人工任何干預，那么它消極方面的問題可能就會走上前臺，阻礙我們做出積極的判斷。

2、把數據比作黃金是低估了數據的價值

有人說：數據像黃金一樣，數據也需要開采、冶煉、精煉、提純、加工、成型才能將其變成有用的產品。 

如果是從這個角度去理解數據的價值，筆者認為：將數據比作黃金是低估數據的價值了。

因為黃金是有規格的，它的規格限制了它的價值，一定的純度，一定重量的黃金，其市場價值是有衡量的標準，容易計算。而數據具有可復制性、易傳播性、虛擬性，用的人越多其價值就越大。另外，對于相同數據不同人、不同方式使用其價值也不一樣。

對企業而言，數據是企業生產、經營、戰略等幾乎所有的經營活動所依賴的、不可或缺的信息。數據就如企業經營者的眼睛，通過數據可以反映出經營的問題。

• 財務人員掌握全局財務數據，就能夠幫忙老板作出更好的戰略布局，提高企業決策力。
• 管理人員掌握全面人才數據，就能更好地讓合適的人，干合適的事，增強企業整體競爭力。
• 生產人員掌握市場數據、產品數據，客戶數據，就能以更高的效率生產出更好的產品，提升企業生產力。
• 營銷人員掌握客戶數據，就能更深入了解客戶，為客戶提供更好的產品和服務，提升企業營銷力；
• ……

黃金提純的價值尚可計算，數據利用的價值不可估量！

02數據到底有什么價值？

數據的價值歸根到底是能幫助人們建立對事物的認知，幫助人們形成正確的決策。其價值主要體現在以下幾個方面：

1、用數據準確地描述事實

用數據可以更準確地描述、記錄事物和現象，幫助人們準確識別事物對象，全面了解事物的真實面目。

假如你是一家零售店的老板，你關注每日的產品銷量，你問你的店員：“今天X產品的銷量怎么樣？”如果A店員說：“老板，今天X產品銷售可火爆了，我們賣了很多X產品”。而B店員說：“報告老板，今天X產品上午賣了100件，下午賣了300件，總體比昨天多賣了50件”，聽到這樣的答案，我相信你一定會對A店員大發雷霆，而喜歡B店員，對吧！

2、用數據發現事物的規律

數據的作用還在于能讓人們發現問題，分析現象之間的關系，并形成正確的判斷與決策，指導應該做什么、怎么做。

假如你是一家零售店的老板，你關注每日的產品銷量，你問你的店員：“今天X產品的銷量怎么樣？”

這個時候你店里的店員小C說：“老板，今天我們共銷售了X產品400件，下午6點左右客流最大，我發現這些客人大多是剛下班的女士，他們不僅喜歡買X產品，還會順手帶個Y產品回去，我建議搞個購買X產品，Y產品打9折的活動。這樣，預計兩個產品的綜合銷量能夠提升10%，整體利潤率提高8.2%”。

小C不僅準確描述了X產品的銷量，還發現了客人的偏好和購買規律，同時給出了活動的建議，以及活動的成本和價值估算。面對這樣的店員，你會不給他加薪升職？

我相信：作為老板的你，當然關注銷量，但更關注如何提升銷量和利潤率，而店員小C對數據的洞察明顯更有價值。

3、預測價值：用數據更好的預測未來

數據還可以通過統計與分析，預測即將發生什么，發生的概率是多大，告訴人們能做什么，不能做什么。

假如你是一家零售店的老板，你關注每日的產品銷量，你問你的店員：“今天X產品的銷量怎么樣？”

這個時候你店里的店員小D說：“老板，今天我們共銷售了X產品400件，我統計了近3年的X產品的每日銷售情況，發現每年的8月份銷量最好，并且我發現目前生產X產品的材料有上漲趨勢，X產品可能會漲價，我建議盡快做好備貨。而受季節影響，Y產品銷量在逐步減少，未來幾個月應該縮減進貨量。

”小D通過對數據的統計分析，預測了未來X產品和Y產品的銷售情況，并給出了備貨的建議。如果你真的遇到了這樣的店員，你就偷著樂吧。不過這樣的店員會甘心做一個店員嗎？

——沒有數據思維的店員，不是好老板。

03數據價值該如何衡量？

數據的價值是由其流動性決定的，流動性越高，其價值越大。數據的流動性主要體現在兩個方面，即：數據交易和數據使用。因此，一般來說衡量數據的價值也是通過這兩個方面進行衡量的。

1、數據交易價值

這個比較好理解，就是根據市場上已有數據交易的價格，以貨幣的形式評估數據價值的高低。目前各個國家都在探索和推動數據的交易的流動，但是由于數據價值的不確定，數據定價一直是一個世界性難題。因此，市場上的合法數據交易并不多見。反而在“暗網”，充斥著大量的非法數據交易和犯罪。

下圖是暗網的一個明碼標價的數據清單：

2、數據應用價值

除了數據交易，數據的價值更多體現在應用上，數據越用價值越大。

但是，數據應用價值的主要來源不僅是數據，還有算法、時間、人、環境等等。也就是說，相同的數據不同的算法會產生不同價值；相同的數據不同的時間使用會產生不同的價值；相同的數據不同的人使用會產生不同的價值；相同的數據在不同的環境下使用會產生不同的價值。因此，數據的應用價值是不可預估的，也不太可能有確定的定價標準！

針對數據價值的問題，C總（化名）與我的有類似的觀點，他有個形象的比喻：

“比如說你把土豆炒成土豆絲，土豆絲是土豆的使用價值體現，但是土豆的價值是它僅僅是土豆這個價值，當它變成土豆絲了，那就是土豆絲的價值了，不是土豆的價值了。

那你非要把土豆變成土豆絲之后的價值考慮進去，那就變成排列組合了。我切成絲是土豆絲，切成片是土豆片，打成泥是土豆泥，我還可以做土豆餅～～但是你買土豆的原因肯定是奔著它能做成土豆絲去買的，但你不會因為你能做100道土豆相關的菜，然后你買土豆就100塊一斤，另一個人只會做2道土豆相關的菜，他買的土豆2塊錢一斤。

3、數據價值評估方法

光大銀行在2021年發布了一個《商業銀行數據資產估值白皮書》，該白皮書按照估值結果的形式，將數據資產價值評估分為以貨幣度量的估值方法及非貨幣度量的估值方法兩類。

（1）貨幣度量的估值方法

來源：《商業銀行數據資產估值白皮書》，光大銀行

（2）非貨幣度量的估值方法

來源：《商業銀行數據資產估值白皮書》，光大銀行

光大銀行總結的這個數據價值評估方法還是比較全面的，非常值得參考。?

04數據價值評估與數據價值利用

數據對阿里巴巴、騰訊等公司的價值并沒有體現在定價方法中。盡管他們的數據可能對第三方是有價值的，但數據對他們的業務優化和運營的則更有價值。

事實上，沒有數據，他們就無法繼續運營。因此，我們不能將數據價值簡單地理解其他人愿意支付的價格，而必須進行更廣泛的思考，這個過程就是從數據價值評估到數據價值利用的過程。如下圖：

1、數據價值評估

第一，需要評估您的企業有哪些數據資產，以及如何使用這些數據。常見的方式是數據資產盤點。第二，評估企業所擁有數據的價值，并讓企業員工認識到數據的價值，在企業內部形成尊重數據，用數據說話、用數據決策的文化。第三，必須進行適當的數據投資以確保數據適合使用，例如：通過良好的數據治理，實施數據標準、改進數據質量、控制數據安全，以讓數據更有價值。

2、數據價值應用

第一，數據的價值在于使用，數據越使用，其價值就越大。第二，通過數據為利益相關者創造價值，例如提升效率、控制成本等。

第三，數據反哺。通過對數據的探索和洞察，找到業務需要改進的地方，實施改進、推進創新。

05管理數據資產，釋放數據價值

數據資產管理提高業務數據化效率，推動數據業務化，釋放數據價值，加速企業數字化轉型。

數據資產管理從數據的業務供給端出發，通過數據資源化設計業務流程與數據模型，提高業務從物理世界到數字世界的轉換效率，并對線上業務的數據質量和安全進行管控，保障業務運轉的高質量，降低業務的安全風險。

數據資產化從業務的數據需求端出發，打通企業內部數據、引入企業外部數據，加深數據與業務線的融合，催生數據場景化，應用數據分析技術，實現數據賦能業務發展，推動企業精細化管理變革。下圖很好的解釋了數據資產價值釋放的過程：

來源：《數據資產管理實踐白皮書5.0》，中國信通院

寫在最后的話

與黃金、石油不同，數據是用不完的，數據可以無限可再生。相同的數據可以以多種方式使用和利用，包括在算法和應用系統中，而不會降低價值。相反，數據的價值往往會在反復使用和使用時增加，整合兩個或更多互補的數據集比將它們分開可以提供更多的洞察力。

這里再次指出：數據本身沒有價值。當數據被用作管理決策、業務改進和業務創新的促成因素時，數據的價值就會在企業中突顯出來！