《企業網D1Net》12月9日訊
大數據時代的來臨悄無聲息，卻已成既定事實，與此同時，隨著大數據價值的凸顯，企業對數據的重視也被提到了前所未有的高度。套上大數據的光環后，原本那些存放在服務器上平淡無奇的陳年舊數一夜之間身價倍增。
按照世界經濟論壇報告的看法，“大數據為新財富，價值堪比石油”.大數據之父維克托則樂觀預測，數據列入企業資產負債表只是時間問題。
數據資產的保值增值
數據既然具備資產的屬性，也就存在著折舊損毀和保值增值的問題。如何讓數據資產實現保值增值呢?通常在資產負債表的資產項上，財務人員喜歡按照資產的流動性將資產從上至下進行排列。與之相類比，決定數據資產價值的則是數據的規模、活性，以及收集、運用數據的能力。因此，要實現數據的保值增值，就要從擴大數據規模，提高數據活性，提升收集運用數據的能力三個方面入手：
提高數據活性
我們知道，數據類型繁多和價值密度低是大數據的重要特征。只有數據所有者們圍繞核心業務需求構建起數據間的關聯關系，才能提高那些不同來源獲取的結構化與非結構化數據的活性。例如，對于數字營銷中關鍵的業務環節-消費者畫像，建立起統一的用戶識別標識后，才能把眾多環節收集的數據整合到一起，更加全面的了解用戶。
擴大數據規模
盡管大數據技術層面的應用可以無限廣闊，但是受制于當前階段數據收集和提取合法性方面的限制，能夠用于商業應用、服務于人們的數據要遠遠小于理論上大數據能夠采集和處理的數據。另一方面，單體企業僅僅基于自己掌握的獨立數據很難了解產業鏈各個環節數據之間的關系，對消費者做出的判斷和影響十分有限。因此，只有充分發揮大數據生態圈中各企業的協同效應，建立起數據交換機制才能有效的擴大數據規模。當前階段，很多需要共享數據的企業間競合關系同時存在，企業在共享數據之前需要權衡利弊，避免在共享數據的同時喪失競爭優勢。
提升收集運用數據的能力
與結構化數據相比，非結構化數據由于其難以用傳統數據庫的二維邏輯表來表現而被放棄。IDC的一項調查報告中指出：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%.顯然，加強對非結構化數據的重視程度對于提升整體收集運用數據的能力效果顯著。另一方面，伴隨著技術發展，傳統的數據處理流程已不能滿足業務需要，提高數據處理速度勢在必行。例如，O2O模式對用戶數據實時處理有著極高的要求：用戶數據伴隨用戶行為產生，這些數據往往是高速實時數據流。而且O2O業務周期短，這需要實時的分析用戶數據并根據分析結果對用戶進行個性化服務，通過傳統的數據庫查詢方式得到的“當前結果”很可能已經沒有價值，必須提升對這類數據的高速處理能力才能應對挑戰。
D1Net評論：
大數據深入應用的過程也是大數據價值凸顯的過程，企業已經認識到大數據帶來的巨大價值，大數據不僅是一種工具，更是重要的戰略資源和數據資產，保持數據資產的增值，也是保證大數據價值源源不斷供應的過程。
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