数据驱动 创造价值 - 让数据成为企业资产
数字经济时代数据资源的价值实现
数字经济时代数据资源的价值实现随着数字技术的快速发展和普及，数据资源已经成为现代社会最为宝贵的资产之一。
在数字经济时代，数据资源的价值实现对于企业和个人来说都具有重要意义。
本文将从不同角度探讨数字经济时代数据资源的价值实现，并提出相应的策略和措施。
一、数据资源的定义和特点在数字经济时代，数据资源指的是各种形式的数字化信息，包括个人数据、企业数据、市场数据等。
与传统资源相比，数据资源具有以下几个特点：1. 数量庞大：随着数字技术的发展，数据流量不断增加，数据资源的规模呈现爆发式增长。
2. 多样性：数据资源涵盖了各种类型的信息，可以是文本、图片、音频、视频等多种形式。
3. 价值潜力：数据资源蕴含着巨大的价值，通过有效利用和分析，可以为企业创造商业机会和竞争优势。
二、数据资源的商业应用数字经济时代，数据资源的商业应用已经成为企业发展的重要战略之一。
以下是几个典型的商业应用案例：1. 数据驱动的决策：企业可以通过对大量数据的分析和挖掘，制定更为科学的经营决策，提高经营效率和竞争力。
2. 个性化推荐：通过对用户的数据进行分析，企业可以实现向用户提供个性化的产品或服务，提升用户体验和忠诚度。
3. 数据营销：通过对市场和消费者数据的分析，企业可以制定更精准的营销策略，提高广告投放的效果和投资回报率。
4. 风险管理：企业可以通过对内部和外部数据的分析，及时识别和管理风险，减少潜在损失。
5. 智能制造：通过对生产过程中的数据进行实时监控和分析，企业可以实现生产过程的优化和智能化。
三、数据资源的价值实现策略为了充分实现数据资源的价值，企业和个人可以采取以下策略：1. 数据安全与隐私保护：数据资源的价值实现必须建立在数据的安全和隐私保护的前提下。
企业和个人应加强对数据的保护，采取相应的技术和管理手段，防止数据泄露和滥用。
2. 数据共享与合作：通过数据的共享与合作，企业和个人可以获得更多的数据资源，拓展应用场景，实现更大的价值。
大数据资产
大数据资产在当今时代，数据已成为一种宝贵的资产，其价值不亚于传统的物理资产。
大数据资产指的是那些通过收集、存储、分析和利用大量数据来创造商业价值的资源。
这些数据可以是结构化的，如数据库中的表格数据，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文本、图片和视频。
大数据资产的管理和利用已经成为企业竞争的关键因素。
首先，大数据资产的收集是基础。
企业需要通过各种渠道收集数据，包括内部业务系统、外部数据源、物联网设备等。
这些数据的收集需要遵循数据隐私和安全的法律法规，确保数据的合法性和道德性。
其次，数据的存储和管理是关键。
随着数据量的不断增长，传统的数据存储和管理方式已经无法满足需求。
因此，企业需要采用分布式存储系统和数据库技术，如Hadoop和NoSQL数据库，来高效地存储和管理大数据资产。
接着，数据分析和挖掘是大数据资产价值实现的核心。
通过使用数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，企业可以从大数据中提取有价值的信息和知识，从而支持决策制定、优化业务流程、提高产品和服务质量。
此外，数据可视化和报告也是大数据资产利用的重要环节。
通过将复杂的数据转化为直观的图表和报告，企业能够更容易地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
最后，大数据资产的安全性和隐私保护不容忽视。
随着数据泄露和隐私侵犯事件的频发，企业必须采取强有力的安全措施来保护数据资产，包括数据加密、访问控制和安全审计等。
总之，大数据资产已经成为企业不可或缺的一部分，其管理和利用对企业的长期发展至关重要。
企业需要不断探索和创新，以充分利用大数据资产的潜力，从而在激烈的市场竞争中获得优势。
数字经济时代的企业创新变革趋势
数字经济时代的企业创新变革趋势作者：李君邱君降成雨来源：《中国信息化》2018年第04期数字经济时代，以云计算、大数据、物联网、移动互联网为代表的新一代信息技术正在向制造业加速渗透融合，新技术、新模式、新业态不断涌现，为经济发展持续注入新动能，也为企业转型升级和创新发展带来新的挑战和机遇。
党的十九大报告明确提出要“加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。
数字经济背景下，为有效应对数字化转型的机遇与挑战，企业应加强系统性变革，将数字化的技术、知识和信息作为关键生产要素，统筹发展理念、技术体系、生产体系、业务模式等方面的全面转型，加速推动新型竞争能力与传统竞争能力的更替，形成新的生产服务模式，从而不断获取数字经济时代的可持续竞争优势。
一、互联网与制造业加速融合引发战略理念变革战略是企业发展使命、经营理念、价值体系、发展目标等的集中体现。
在数字经济时代，以互联网为代表的新一代信息技术持续创新并与制造领域加速渗透融合，企业的战略目标与发展动力也在发生深刻变革。
顺应并快速响应用户个性化需求，成为企业发展的首要战略目标。
随着互联网技术向制造业各领域、各环节中的逐步渗透，供需信息不对称的问题得到极大缓解，制造业正经历着由“生产导向”到“客户导向”、由“大规模生产”到“小规模定制”、由“标准化”到“个性化”的转变。
企业为应对终端消费者个性化需求的不断升级，应及时优化战略理念和发展目标，基于互联网直接采集对接用户需求，引导消费者深度参与产品研发、生产制造、营销及服务等产品全生命周期的各个环节中，在解决成本、质量、效率等基本问题的基础上，快速满足用户个性化、柔性化、动态化的生产和服务需求，加快形成基于个性化生产和服务的生产经营模式与商业模式，实现可持续发展。
据中国两化融合服务联盟对七万余家企业调查数据显示，个性化定制成为当前众多企业战略转型的重要方向，近三年，全国离散行业开展个性化定制的企业比例由4.2%上升为7.3%，平均增长率达31.8%，整体处于快速发展期。
世界级企业的信息化理念
世界级企业的信息化理念世界级企业的信息化理念随着科技的不断进步和全球经济的快速发展，信息化已经成为现代企业管理中不可或缺的一部分。
尤其对于世界级企业来说，信息化已经成为推动企业快速发展和提升竞争力的关键要素之一。
那么，世界级企业的信息化理念是什么呢？一、创造价值为中心世界级企业的信息化理念首先是以创造价值为中心。
信息化不仅是为了提高企业的效率和降低成本，更重要的是要通过信息化来创造价值，实现企业的核心竞争力。
世界级企业不仅要拥有先进的信息技术和系统，更要深入理解企业的战略目标和市场需求，将信息化与企业的战略和业务紧密结合起来，通过信息化为企业创造更多的价值。
二、全面覆盖的信息系统世界级企业的信息化理念还包括全面覆盖的信息系统。
世界级企业要将信息化贯穿于企业的各个方面，建立统一的、完整的信息系统，实现企业内外各个环节的无缝衔接和信息共享。
这需要企业建立优秀的内部信息系统，包括财务管理系统、人力资源管理系统、生产管理系统等，同时还需要与供应链上下游企业、销售渠道和客户建立紧密的信息交流和数据共享机制。
三、智能化与人性化并重世界级企业的信息化理念还要注重智能化与人性化的平衡。
信息化的目标是以人为本，提高企业员工的工作效率和满意度。
世界级企业要通过信息化来实现工作的智能化，自动化和智慧化，提高企业的运营效率和决策水平。
同时，世界级企业还要注重人性化，关注员工的需求和体验，提供友好的用户界面和便捷的操作方式，让员工能够更好地适应和利用企业的信息化系统。
四、创新驱动的信息化世界级企业的信息化理念还要强调创新驱动。
信息技术的不断发展和创新，给企业带来了新的机遇和挑战。
世界级企业要不断跟随和引领信息技术的发展趋势，不断创新和改进信息化的方式和手段，为企业的发展注入新的动力。
这就要求企业要建立创新的信息化团队，吸纳和培养信息技术的专业人才，并与科研机构和其他企业建立合作关系，共同探索和创造新的信息化解决方案。
五、安全与可靠的信息系统世界级企业的信息化理念还要强调安全与可靠性。
数字化转型的战略方向与优化建议
数字化转型的战略方向与优化建议随着信息技术的快速发展和应用的普及，数字化转型已成为企业发展的重要战略方向。
数字化转型指的是将传统企业通过引入数字技术和改变商业模式来提升效率、创造价值的过程。
本文将首先介绍数字化转型的战略方向，接着提出一些建议来优化转型过程。
一、数字化转型的战略方向1. 数据驱动在数字化转型中，数据是重要的资产。
企业应将数据纳入决策过程的核心，通过数据分析和挖掘，发现市场趋势、提高生产效率、优化供应链和客户关系。
此外，数据驱动的业务模式也有助于提升个性化服务和推动产品创新。
2. 用户体验数字化转型不仅是技术的迭代，更是优化用户体验的机会。
企业应以用户为中心，通过数字技术改进产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
例如，通过移动应用程序提供便捷的购物体验，或通过虚拟现实技术为顾客创造身临其境的体验。
3. 创新与合作数字化转型需要企业具备创新的能力和灵活的思维模式。
创新可以来自内部的技术研发，也可以来自外部的合作伙伴和生态系统。
企业应积极开展创新实验，并与合适的企业和组织建立合作关系，通过共享资源和知识来共同探索新的商业机会。
二、优化建议1. 全员参与数字化转型不仅是技术实施的事情，更是全员参与的战略。
企业应鼓励员工学习数字技术知识，提高数字素养。
此外，培养数字化思维和创新精神，激发员工的创造力和创新意识，为企业转型注入活力。
2. 投资技术基础设施数字化转型离不开良好的技术基础设施。
企业应投入适当的资源和资金来建设数字化平台和系统，保障数据的安全和可靠。
此外，与供应商和技术合作伙伴建立长期战略合作关系，共同研发和推进数字解决方案的发展。
3. 持续创新数字化转型是一个不断演进的过程。
企业应持续关注和研究新技术和趋势，及时进行转型和创新。
同时，建立一套完善的创新管理体系，鼓励员工提出和实施创新想法，并及时评估和跟踪创新成果的效果。
4. 积极营造数字化文化数字化转型需要企业拥有开放、包容和鼓励创新的文化氛围。
数据资产的价值指标
数据资产的价值指标摘要：1.数据资产价值的定义与重要性2.数据资产价值的评估方法3.数据资产价值的应用场景4.提高数据资产价值的策略5.总结与展望正文：一、数据资产价值的定义与重要性随着数字化时代的到来，数据资产已成为企业竞争力的重要来源。
数据资产价值是指企业拥有和掌握的数据资源在实际应用中所能带来的经济价值。
它包括了数据的数量、质量、关联性等多个维度，并通过数据驱动的业务创新和增值服务来体现。
数据资产的价值具有重要意义，它有助于企业优化资源配置、提高运营效率、降低成本、拓展市场、提升客户满意度等。
二、数据资产价值的评估方法1.直接估值法：根据数据资产的现金流折现价值进行评估。
2.相对估值法：通过对比同行业类似数据资产的交易价格来确定数据资产的价值。
3.成本法：根据数据资产的开发和维护成本来估算其价值。
4.市场法：通过分析市场上类似数据资产的售价，得出数据资产的价值。
5.收益法：预测数据资产在未来所能带来的收益，将其折现至现值作为评估依据。
三、数据资产价值的应用场景1.数据交易：数据资产价值的明确有助于数据交易市场的健康发展，为企业间的数据交换和合作提供基础。
2.投资决策：企业可以根据数据资产价值评估结果，合理配置资源，优化投资决策。
3.数据治理：明确数据资产价值，有助于企业加强数据治理，提高数据质量和利用率。
4.数据安全：了解数据资产价值，有助于企业加强数据安全管理，防范数据泄露等风险。
四、提高数据资产价值的策略1.数据采集与整合：扩大数据规模，提高数据质量，增强数据关联性，以提高数据资产的价值。
2.数据技术应用：运用大数据、人工智能等先进技术，对数据进行深度挖掘和分析，发掘数据资产的新价值。
3.数据人才培养：加强数据人才队伍建设，提高员工的数据素养，为数据资产价值的实现提供人力支持。
4.数据合规保障：确保数据资产的合规性，降低法律风险，保障数据资产的安全和稳定。
五、总结与展望数据资产价值是企业在数字化时代的核心竞争力，对企业的发展具有重要意义。
互联网思维的十大特征
互联网思维的十大特征互联网的发展不仅改变了人们的生活方式，还在思维方式和经营模式上带来了全新的变革。
互联网思维的出现，改变了我们看待问题和解决问题的方式，成为了现代社会中的重要元素。
本文将介绍互联网思维的十大特征。
特征一：用户至上互联网思维强调用户体验和用户需求的满足，将用户放在首位。
以满足用户的需求为中心，通过不断的优化和创新，提供更好的产品和服务。
互联网企业通过不断地听取用户的反馈意见和建议，不断迭代产品，提高用户满意度。
特征二：创新驱动互联网思维注重创新，不断推出新产品、新服务和新商业模式。
通过破解传统行业的壁垒和创造性地搭建平台，实现产业链的整合和优化，打破了传统的行业格局。
特征三：平台思维互联网思维倡导平台思维，通过搭建开放的平台，吸引更多的参与者共同创造价值。
互联网企业通过打造自己的平台，聚集用户和合作伙伴，实现资源的共享和价值的最大化。
特征四：数据驱动互联网思维重视数据的价值，通过大数据分析和挖掘，深入了解用户的需求和行为，为决策和创新提供参考和支持。
互联网企业通过对海量的数据进行深度分析，提高产品和服务的个性化和精准度。
特征五：快速验证互联网思维主张快速迭代和验证，通过不断试错学习的方式，验证和优化产品和商业模式。
互联网企业倡导“快速失败”，通过快速迭代的方式，不断改进产品和服务。
特征六：开放共享互联网思维倡导开放共享，通过开放的姿态吸引更多的参与者，共同创造价值。
互联网企业通过开放接口和生态合作，实现资源的共享和优势互补。
特征七：多元化竞争互联网思维打破了传统的产业壁垒，激发了多元化的竞争。
新进入者通过创新和突破，不断挑战传统企业的地位，推动行业的变革和进步。
特征八：迭代渐进互联网思维注重渐进式的改进和优化，通过不断地迭代和演进，提高产品和服务的质量和用户体验。
互联网企业通过小步快跑的方式，逐步改进和完善产品，引领行业的发展。
特征九：开放创新互联网思维鼓励开放创新，通过与合作伙伴和用户的合作，共同创造更大的价值。
数据驱动的管理决策：利用大数据提升决策质量
数据驱动的管理决策：利用大数据提升决策质量在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策过程中不可或缺的重要资源。
数据驱动的管理决策，作为一种基于事实和证据的决策方式，正逐步取代传统的经验主义和直觉判断，成为提升企业管理水平和决策质量的关键途径。
本文将从数据驱动决策的概念、优势、实现路径以及面临的挑战与应对策略等方面进行深入探讨，旨在为企业如何有效利用大数据提升决策质量提供全面而实用的指导。
一、数据驱动决策的概念数据驱动决策，简而言之，是一种基于大数据分析和智能化技术，通过收集、整理、分析和解读数据，以科学、客观的方式指导企业管理决策的方法。
这种方法强调数据在决策过程中的核心地位，将数据作为评估选项、预测未来、优化资源配置的重要依据。
与传统的决策方式相比，数据驱动决策更加注重事实依据和数据分析，能够有效减少主观偏见和误判，提高决策的准确性和效率。
二、数据驱动决策的优势2.1提高决策准确性数据驱动决策基于大量的真实、准确的数据，通过深入分析这些数据，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供更加科学、客观的依据。
这种基于事实的决策方式，能够大大降低决策过程中的不确定性，提高决策的准确性和可靠性。
2.2增强预见性通过对历史数据的分析和建模，数据驱动决策能够预测未来的市场趋势、客户需求和业务变化，从而为企业提前做好准备，制定更具前瞻性的战略和计划。
这种预见性不仅有助于企业抓住市场机遇，还能有效应对潜在的风险和挑战。
2.3优化资源配置数据驱动决策能够帮助企业更加精准地评估各个项目和业务的效益和风险，从而合理配置资源，确保资源得到最优利用。
这种基于数据的资源配置方式，能够显著提高企业的运营效率和市场竞争力。
2.4促进创新数据分析不仅揭示了现有的规律和趋势，还能发现新的商业机会和市场需求。
通过深入分析数据，企业可以发现未被满足的市场需求，进而开发出更具创新性的产品和服务，推动企业持续发展。
三、数据驱动决策的实现路径3.1明确问题和目标实现数据驱动决策的第一步是明确要解决的问题和期望达到的目标。
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大范围的访问提高决策的效能，提供及时的信息请
隐含内容:
求响应和服务 使用信息必须从企业范围去考虑,节省工作时间， 提高数据的一致性
可访问性是指客户识别、获取和使用信息的难易程
度。如果某人在需要的时候无法获取数据，甚至不 知道它是否存在，那这样的数据还有什么意义？
描述：
数据只允许授权用户使用
企业必须建立业务通用词汇，这些定义将在企业中一致 数据管理员需要保证任何一个新的数据都与数据定义一致 定义不能有歧义,必须在企业范围内被明白并接受 多个数据标准需要协调一致
描述：
数据必须是合法、正确无误的
说明：
只有正确的数据才有价值 通过数据验证可以加强准确度
隐含内容:
数据能否正确表述实际情况或可核实的来源？
▪ ▪ ▪ ▪ 短期：保持遗留系统的投资，我们必须有能力把遗留系统的数据迁移到可共享数据环境下 我们也必须开发标准的数据模型，数据原色和元数据 长期：替换遗留系统，我们必须采取强制实施通用数据访问策略，指导新应用开发，确保新系统 数据在共享环境下，并且数据可以共享 不管长期和短期，我们都必须采取通用的方法和工具在企业范围内生成、、维护和访问数据
码不同的情况？
功能强大、技术先进、使用方便的表格式 数据综合管理和分析软件 采用电子表格方式进行数据处理，工作直 观方便 提供丰富的函数，可以进行各种数据处理、 统计分析、辅助决策，并具有强大的制图 功能，可以方便地绘出各种专业图表，实 现了图、文、表三者的完美结合
当页面数据量大或多个页面之间有关联时， 人工录入效率不高，并且很容易出错 对于重复数据的报表需要重复录入，可能 存在录入不一致 不能同时多人进行数据录入,降低效率
描述 说明
数据能带来企业价值，它相应的需要被很好的管理起来 数据是有价值的企业核心资产，它具有真实、可度量的价值 简单来说，数据可以辅助决策。 数据是决策的基础，所以我们必须认真的管理这些数据，我们知道数据来
隐含内容：
源 、保障数据正确性，随时随地需要时就可以获得
管理员必须有责任和义务管理数据 我们必须从“数据拥有者”转变为“数据管理者” 数据管理员角色非常重要，因为过时的、不正确的、不一致的数据会导致
描述： 说明：ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
数据必须是值得信赖的
可信的数据才会更被大家接受和使用，这样才能更
隐含内容:
大的发挥作用
有些人在系统中输入数据时可能进行了大量的检查
和平衡，而有些人可能没有进行多少处理。在合并 多个来源的记录时，您可能会更侧重于某一个系统， 因为您相信该系统的信息更值得信赖。 加强数据的有效性
隐含内容:
数据共享需要文化变更 数据共享原则在数据安全性中会再次提出，数据共享原则绝不能导致机密数据被窃取 可访问的共享数据依赖与执行任务的所有人，只有正确和及时的数据才能更好的支持决 策。共享数据将会成为企业范围内的“虚拟单源”数据
描述： 说明:
用户可以访问工作需要中的数据
企业作出错误决策 一部分数据管理员需要确保数据质量，必须有一定地过程来防止错误的信 息。数据质量需要度量和改善 因为数据是企业核心资产，所以数据管理员有责任从企业视角去看待数据
描述： 说明：
用户有权使用工作需要用到的数据，因此数据需要跨企业职能部门和组织共享。 及时访问准确的数据能够有效的提高决策的质量 在单应用中及时维护正确的数据成本较多应用中低，企业用友丰富的数据，但是分别存 储在上百个不兼容的数据库中，数据收集、生成、转换和利用是组织有效共享这些信息 孤岛的能力 为了确保数据可访问，我们必须考虑短期和长期结合，开发和遵守一套公共的政策、过 程和治理数据管理和数据访问的标准
完整性 符合性 一致性 准确性 重复性
为什么会缺少值？这个字段是不是未使用或不重要？ 所有日期字段指的是不是一个日期数据类型？
所有值是否都在值范围内？它们的负值是不是也在列中？
所有州代码是否全都是 USPS 州代码表中的代码？
文件中是否存在相同的记录？是否存在代码描述相似、但代
企业架构
业务架构
数据架构
数据采集
录入需要的数据
数据处理
将数据结构化
数据查询和
通过各种形式进行数据查询
数据统计和分析
利用模型、算法对数据进行统计和分析
数据是企业的软性资产，而数据资产的质量就要看数据的完整性和 准确性了,只有高质量的数据才能真正增加企业的核心竞争力。以下为最 基本的几个质量维度：
让数据成为企业资产
周金根
zhoujingen@ /zhoujg 2010-3-23
如果您希望从数据和信息 中收获战略资产般的效益，那 么应如同管理其他资产一样积 极而专业地管理数据和信息
— Thomas Redman 谈数据驱动
说明：
信息共享和发布需要受保密、专利和敏感信息
的约束，需要确保数据的安全。
隐含内容:
获取信息基于需要知道的策略进行 需要从应用级别和数据级别考虑安全
描述：
数据在企业中被一致性的定义清楚，大家都明白和接受这些
说明：
词汇和定义
隐含内容:
应用开发中数据必须有一个共同的定义 通用词汇可以方便和有效的进行沟通 系统交互和数据交换也需要共同的词汇和定义
四处分散着众多数据 难以按所需格式获取数据 数据错误、遗漏与不一致 数据质量问题无处不在 业务人员没有积极参与 难以制定和执行管理数据的策略 难以验证业务案例
数据的价值通过业务体现 正确的流程 适当能力的人员 技术支撑的基础架构 数据相关性分析 不同人通过不同功能获取数据 随需应变
1. 2.
数据架构首要考虑的是对当前业务的支持 其次从企业级别架构角度考虑
单一业务只看单一问题,各种业务数据可能脱节 单一业务导致企业级整体数据不完整和不一致
3.
考虑企业战略,做好IT规划,随需应变
1. 2. 3. 4. 5.
6.
7.
数据是核心资产 数据是共享的 数据是可访问的 数据是安全的 通用词汇和数据定义 数据是准确性 数据是可信的