
大数据价值究竟几何
用户购买了哪些食物,对哪些Facebook帖子点赞,如何使用车载GPS(全球定位系统),许多企业的业务依赖于这类数据的收集和销售。
问题在于,没有人知道这些信息的真正价值。数据不是工厂或现金等实体资产,目前尚没有对其估值的任何准则。随着越来越多企业买卖信息,利用分析工具找到创收的途径,衡量数据价值标准的缺位使得我们对现代商业世界的理解出现重大缺失。
费城联邦储备银行经济学家伦纳德·纳卡穆拉(Leonard Nakamura)称,企业拥有的数据,以及专利、商标和版权等“无形资产”的价值超过8万亿美元(约合人民币491264亿元),相当于德国、法国和意大利的GDP(国内生产总值)之和。
数据价值的问题不仅仅局限于科技产业。超市管理公司Kroger会记录客户在逾2600家连锁店的购物信息,以及约5500万积分卡用户的的购物历史。Kroger筛选这些数据预测购物趋势,并通过一家合资公司向厂商出售信息。宝洁和雀巢等公司乐意购买这些信息,因为这使得它们能使自己的产品和营销活动更好地满足客户需求。分析师估计,Kroger每年从销售数据中获得的营收为1亿美元(约合人民币6.14亿元)。
企业还必须估计它们数据的有效时间,判断未来的增长前景,记录和报告数据价值的变化。对工厂等实体资产的数据进行分析相对容易,但在无形资产领域没有先例可循。 美国财务会计准则委员会(Financial Accounting Standards Board,以下简称“FASB”)尚未针对信息和知识产权越来越重要的经济社会更新会计准则,FASB曾在2002年和2007年两次讨论无形资产事宜,但都因这一问题的复杂性而搁浅。上个月,有成员再次提议FASB研究无形资产事宜。无形资产面临的问题之一是:员工收集数据所用的时间应当记作成本还是投资?
对数据价值的衡量缺乏统一的标准,给Facebook、eBay和谷歌等公司的投资者造成了一个特别巨大的盲点。这些公司依靠收集的用户数据创收。
投行和估价咨询公司Duff &Phelps董事总经理格伦·柯尼克(Glen Kernick)说,“公司的许多业务都没有反映在向公众披露的信息或财务报表中。”Facebook、eBay和谷歌的资产净值为1250亿美元(约合人民币7676亿元),但它们的市值高达6600亿美元(约合人民币40529亿元),两个数据之间的差异表明,市场认可搜索算法、专利和数据等企业无形资产的价值,这些资产没有出现在它们的资产负债表中,这使得许多投资者根据其他不稳定的指标——例如现金流或未来增长前景等,对企业估值。
市场研究公司Needham &Co分析师劳拉·马丁(Laura Martin)说,“如果不能用来创收,数据就没有价值。”随着用户兴趣的改变,用户信息就失去了它们应有的价值。这使得数据成为一种易变质的商品,要对它估值更加困难。
但是,仅仅依靠市场是危险的。在2000年的科技泡沫破裂中,许多投资者都赔得血本无归。当时市场普遍认为,传统的估值和风险评估标准不适合“新经济”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11