京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据是企业未来新资产!你有,但你盘活了么
资产盘点必不可少!曾经,无论对于个人还是企业来说,资产仅仅包括货币、不动产、品牌价值等;可在当前互联网时代,虽然数据还没有被正式列入企业的资产负债表,但让“数据即资产”已经成为越来越多企业的核心战略。因此,如果你也重视并想拥有自己的“数据资产”,请看过来吧!
▊什么是数据资产?
不是所有的数据都能成为“资产”;或者说,什么样的数据才有资格列入“资产”呢?我们先来看看资产的定义,即指由企业过去经营交易或各项事项形成的,由企业拥有或控制的,预期会给企业带来经济利益的资源。以此类推,美数君给数据资产下的定义为:由企业在过去经营活动中产生、积累、沉淀的,能被企业拥有和掌控的,未来会给企业带来经济利益的数据资源。
一些企业虽然有很多数据,但如果都是来源多样、形式不同、杂乱无章的非结构化数据,不仅没有被有序整合到一起,也没有依据统一的数据标准化规范和流程,进行有效的关联、清洗、处理、细分,甚至从来就没有被应用过,反而增加了存储、服务器方面的成本。这些数据对于企业来说,就不是“资产”,甚至可以称为“废物”。
而真正可以称为“资产”的数据,应该主要有以下三大标准:
1、可控性
即企业对运营流程中各个环节的数据情况都能自己监管、把控,对产生、沉淀的数据拥有绝对的控制权和使用权。
2、可变现
即通过挖掘数据的价值,把数据再次应用到新场景中去:如为客户提供精准化产品和服务、衍生发展出更受客户欢迎的新产品和新业务、指导企业各项经营决策等,从而为企业带来实际的经济利益!
3、可衡量
即一方面是指处理过后的数据能以 GB、PB 等为计量单位存储起来以备后用;另一方面是指要对海量数据进行分类管理,用合理的指标加以衡量区分。还要定期进行数据清洗,保障数据的实时有效;当然,对于通过交易手段获得的数据,也要记录实际花费成本。
▊怎么拥有数据资产?
“巧妇难为无米之炊”,要管理和使用数据,进而形成数据资产,先得有数据!因此,企业首先要具备对分散而割裂的数据进行捕获和收集的功能。
1、别再只靠收集Cookie!
对于大多数企业来说,数字营销使用的用户数据多来自于 Cookie 技术。但美数君认为:Cookie 其中一个很大的局限是很多地方不能到达——嵌入代码的地方才有,没嵌入代码的地方就没有,以至于 Cookie 技术追踪到的数据量级不够大、维度不够多;其次,Cookie≠人,当多人共用同一个浏览器、或单人使用多个浏览器时,容易造成数据不准确;另外,当前移动互联网当道,而 Cookie 技术并不适用。因此,不难看出:Cookie 技术只是数据收集方式之一,但由于其局限性、不稳定性,企业不能再单纯基于 Cookie 进行数据收集,而是需要新的技术和方法来从多渠道进行有效的数据获取,如:通过跨设备统一 ID 识别技术、利用 LBS、POI 为代表的人群追踪技术、与拥有稳定数据源的公司进行战略合作等。
2、投放产生的数据归你么?
数据来源除了有:第一方企业自有数据(CRM、EDM 数据等)和第三方独立数据供应商提供的数据(BAT、运营商数据等),还有第二方数据。即通过与第三方平台合作所产生的数据,如选择 DSP 平台进行广告投放。但当企业选择 DSP 平台的时候,可能会面临这种境况:接入平台的自有数据、投放产生的数据或许有被泄露或反占有的风险,另外数据的控制权是属于平台的。
面对这一痛点,有的企业考虑自建 DSP+DMP 来增加对用户数据资产的管控、整合力度。但事实上,企业不仅会因建设广告技术平台而导致在战略和业务发展上分散精力;而且在数据、技术、算法、经验等方面,也缺乏自建平台的能力,其自建的 DSP 功能远不及一家专业的独立第三方 DSP。因此,企业选对好的独立第三方 DSP 平台,同时搭建完全属于自己的私有数据管理平台,即私有 DMP,无疑是最好的营销策略!
▊数据资产只是用来投放么?
对于大多数企业来说,数据可能更多应用于:洞察消费者行为、进行人群画像,进而指导广告投放。那难道大数据资产的唯一价值应用就是广告的精准投放吗?
答案当然是否定的!数据资产化之后,其会渐渐成为企业的战略资产,渗透企业生产运营各个环节,包括:投放前的预测和过滤、投放中的甄别和优化,以及投放后的监测与验证。甚至,数据资产还会深刻影响、变革着企业的商业模式和业务结构。因此,企业只有利用大数据技术和算法深入挖掘出数据背后的消费者行为、市场机制和规律等商业逻辑,才能够真正盘活数据资产、创造更多的商业价值!
对于大数据资产的未来,世界经济论坛报告曾经预测,“未来的大数据将成为新的财富高地,其价值可能会堪比石油”;大数据之父维克托也乐观表示,“数据列入企业资产负债表只是时间问题”...因此,企业现在开始收集、清理、分析、把控,并真正盘活、应用好数据资产,将决定未来的价值空间和生命周期——你有多少数据资产,就有多大竞争优势和市场份额!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05