50.保值思維
數據資產的保值增值成主要課題
隨著大數據時代的悄然來臨，各個行業對數據也越來越重視。凡是套上或挨著大數據的光環，再平凡無奇的舊數據都會在短時間內身價倍增。有業內人士表示：大數據是一種無形的財富，可與石油等資源的價值比肩。
但與此同時，很多企業對數據資產的看法陷入了一種誤區。實際上，數據有可能成為資產，但並不是所有數據都能成為資產。就算是石油，在工業化時代來臨前的很長一段時間裏，也隻是一堆無用的黑色液體。
那麼，什麼樣的數據能夠成為資產？或者，我們換一種問法，什麼樣的數據有資格成為資產？在探討這個問題之前，我們先來了解一下什麼是財務意義上的資產。一般來說，資產可以定義為企業能夠擁有和控製的、以貨幣為計量單位，並能夠加以利用，給企業帶來經濟利益的資源。
好了，現在，我們可以繼續剛才那個話題了。資產包含著如下幾個要素：能夠用貨幣來計量、能為企業帶來經濟利益、能被企業擁有和控製。
能夠用貨幣計量
從擁有和控製的角度來看，大多數企業的數據都符合資產要素要求。但如何用貨幣對這些數據進行計量則是個難題。傳統意義上的貨幣計量，指的是在企業運行中，眾多計量單位將貨幣獨立對待，視為統一計量。之所以將其作為會計信息的統一計量單位，則是考慮到貨幣的流通性，它可以使不同企業或不同行業之間有一個可比性，從同一口徑衡量反映出其財務狀況和經營成果。當然，這也是造成存儲在硬盤上的那些以GB、PB為計量單位的數據，不能被歸列在資產負債表上的原因。
目前，很多企業都已經意識到，數據將成為一種無形的資產，甚至能夠影響到企業運行前景的掣肘資源。所以，各方麵對數據的重視度均大幅提升，甚至已經超過對傳統資源的重視度。但除了極個別的以數據交易為主營業務的公司外，很多公司都沒能為數據的貨幣計量訂出一套合理的賬務處理。這也就導致了這些公司在對待數據上有些力不從心、無力施為。對此，我們可以將數據資產當作一種無形資產，參照無形資產的計量規則。
將數據當作無形資產是有極大的好處的。最為突出的一點就是科研方麵。我們都知道，很多高科技企業都需要一個相對漫長的投入產出期。這樣，我們就可以利用對遞延資產攤銷的方式為企業形成一個有效的稅盾，使企業實際稅負有所降低。
能夠為企業帶來經濟利益
前麵我們也已經提到，大數據之所以有意義，就在於它能夠為人們帶來價值。而對企業而言，最大的價值便是經濟利益。據國金證券報告：在現階段，利用數據為企業帶來經濟利益的方法主要有三種：信息租售、數據租售和數據使能。下麵我們就分別對其進行介紹：
信息租售：這個概念主要指的是以彭博為代表的金融信息服務商。他們將視角聚集在某一行業，然後全力施為，對這一行業的數據信息進行收集和提煉。然後，利用科技手段為這些數據中心冠上一個數據終端，逐漸形成了一個集數據采集、信息萃取和價值傳遞的完整鏈條，從而成為行業巨頭。
數據租售：這個概念主要指的是以四維圖新、廣聯達為代表的公司。他們在主營業務的基礎上，對業務數據進行收集、整理、過濾、校對、打包、發布等一係列加工，使數據自身的價值更加明確，然後將其直接作用到企業，為企業帶來經濟利益。
數據使能：這個概念指的是類似阿裏巴巴這樣的公司。這種公司通過對已收集到的海量數據進行深度挖掘和分析，並在此基礎上開展傳統公司難以觸及的小額貸款業務，從而為公司開創新的盈利增長點。
數據資產的保值增值
眾所周知，但凡是資產，就有一個折舊損毀和保值增值期限，數據資產也不例外。所以，怎樣讓數據資產實現保值增值，也是我們必須要考慮的問題之一。在資產負債表的資產項上，大多財務人員的操作方式，是按照資產的流動性將之區分，並從上至下進行排列。在數據資產方麵，它的這種上下分層就體現在數據規模、活性以及收集、運用數據的能力方麵。因此，我們想要讓數據資產實現保值增值，就要從以下三個方麵著手：擴大數據規模、提高數據活性和提升收集運用數據的能力。
擴大數據規模：雖然現在大數據技術方麵的開發研究不斷進步，但我們能夠采集和利用到的信息卻還遠遠不夠。一方麵，由於目前數據收集和提取合法性方麵的製約，能夠作用在商業應用和人們自身的數據少之又少。另一方麵，企業單位想要憑借自己所掌握的獨立數據來了解產業鏈之間各個數據環節的關係，這是根本不可能實現的。因此，想要擴大數據規模，各個企業行業之間必須協同起來，建立起數據交換機製。同時，政府方麵也要相對做些政策調整，這樣才能保證信息足夠被社會利用。
提高數據活性：大數據的一個主要特征就是數據類型多而價值密度低。因此，隻有數據的掌控者們圍繞核心業務的需求建立起數據間的關聯關係，才能提高數據的活性，使數據分類明確、價值提高。
提升收集運用數據的能力：與結構化數據相比，非結構化數據由於難以用傳統數據庫的二維邏輯表表現出來而被放棄。但我們必須得知道，目前階段的數據類型，大多還是以非結構化的數據為主。據IDC的一項調查報告顯示：大部分企業中的數據超過80%的都是非結構化數據，而且這種類型的數據還會逐年遞增。由此可見，想要提升收集運用數據的能力，對非結構化數據利用方式的改革是不容忽視的。同時，隨著技術的發展，現階段對數據處理的方式，已經遠遠不能滿足客戶的業務需求。所以，提高數據的處理速度也是勢在必行的。比如說，O2O模式對用戶數據實時處理有著非常高的要求。數據伴隨用戶行為產生，且是高速實時數據流。此外，O2O業務周期短，這需要實時的分析用戶數據，對用戶進行個性化服務。如果是通過傳統的數據庫查詢方式得到的“當前結果”，就有可能喪失價值。因此，提升對這類數據的高速處理能力才能應對高難度挑戰。
目前來說，有很多需要共享數據的企業間競合關係同時存在，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。
飼料企業如何利用大數據實現增值
當讀者看到這樣的標題，可能會覺得詫異。飼料行業也能運用到大數據？這個行業不就是一群農民在農村做的一些農活嗎？其實不然，如果這樣看的話，那就有點片麵了。
張某是一家飼料公司的銷售經理，有三年工作經驗。某天，他和公司的技術服務經理趙某來到一家養豬企業拜訪，目的是解決某個技術問題和處理銷售訂單問題。
當他們到了豬場門口的時候，他們手機裏安裝的APP就自動感知到了這個豬場的感應器，接著，他們就打開提醒功能，APP按照工作計劃，將豬場客戶和相關的數據呈現出來。由於張某和趙某的職務不同，所以，APP推送出來的數據也不一樣。
張某得到的是更新數據，當然也包括一些利用CRM係統而獲得的客戶行為數據。而趙某得到的則是一些關於豬場實時更新的技術數據。拿到數據後，兩人立即對數據進行了分析，並根據數據對此次拜訪計劃進行了改變和修正。
見到客戶之後，趙某就和客戶對技術服務方麵的問題方麵進行了深入研究，並進入該客戶在公司雲端智能服務平台的專屬賬戶，對豬場內部現場的實際情況進行了查核。之後，他便用這些數據公司的雲端服務器，將這些數據共享給公司的技術專家，並依據這些數據共同製定了處理方案。張某則利用公司的CRM係統，調出了這個客戶的賬戶，針對某個銷售問題與其進行談判。在談判的時候，張某用到了剛剛掌握的客戶的銷售情報。當然了，這些數據大都是在社交媒體上抓取的信息，這樣的功課會使客戶感到關懷。當與客戶達成共識之後，張某就將新的商務條款、新的客戶信息和訂貨數據通過APP傳回ERP係統。公司方麵在接到這些回傳的銷售指令後，就會在銷售內勤體係上自動生成一個新的生產計劃。接著，這個計劃就會自動接入生產車間的中控係統內，中控係統就根據這個計劃生成一個生產排程，並接入智能倉儲係統。
當客戶收到貨以後，銷售數據會和其他數據維護進入CRM係統。比如，客戶的數據資料、豬場的飼料庫存情況等。營銷人員就會利用這些數據對客戶的行為習慣進行分析，然後製訂出一個針對該客戶的體驗改善計劃和技術改善計劃。這樣就保證了客戶能夠獲得更大的價值，公司也能夠獲取更大的利益。
在以上的各個方麵中，數據是一個不可或缺的核心部分。近一段時間，社會對環境治理和食品安全的關注度越發提高，這也就意味著飼料企業在未來要著眼於與終端消費者的直接接觸。正是因為對這方麵的重視，安佑集團便把原來的企業使命改成了“科技安佑，幸福中國，低碳地球”。另外，作為微觀的大數據企業，大數據的應用技術已經從掌握龐大的數據信息蛻變到對這些含有意義的數據進行專業化處理的階段。這也就說明，提高對數據的加工能力，讓數據本身價值 “增值”，才是企業大數據應用的關鍵所在。
《大數據時代》的作者舍恩伯格曾說：大數據並不是一個隻存在運算和機器的冰冷世界，人類的作用依然占據著至關重要的地位。而且，大數據為我們提供的也並非最終答案，對我們的幫助也隻是暫時的。我們隻有參考大數據給出的答案，進行深度分析，才能在不久的將來獲得更好的方法和更為貼切的答案。
如今，我們還處在大數據開發應用的初期階段，思維和技術還是具有極大的價值的。不過，我們一定要杜絕舍本求末的思維，畢竟這些隻是外力，大數據的真正價值，終究還是要從數據本身去挖掘。隨著大數據時代的推進，大數據的應用工具也越來越多，越來越容易、方便，人們掌握起來也越來越簡單。不過，這些便捷的技術，也會帶來一些麻煩—技能的價值相對減少，先驅者的優勢就會逐漸減弱。
正在發生的未來1.
2013年12月13日是中關村大數據日。如果說2012年的首個中關村大數據日是在“布道”，那麼，2013年的大數據日則是在“搭台”，用來唱一出關於產業的大戲。
當天，兩千多人的會議室座無虛席。諸多大數據思想領袖、企業代表、技術先鋒和專家學者齊集一堂，這一聚會的中心隻有一個，那便是 “大數據”。毫不誇張地說，大數據日呈現的不僅僅是一場業界關於大數據的思想激蕩，更從一方麵體現出了中關村大數據產業江頭弄潮、大步向前的姿態。
隨著智能終端進一步普及，數據采集逐漸多樣，智能分析逐漸成熟，雲計算數據存儲和加工後台開始就緒，一個數據新時代正在走來。
在2013中關村大數據日，《大數據的雲圖》的作者、風險投資者大衛·芬雷布這樣說道：“大數據是正在發生的大事件，而大數據應用的大量湧現，則將成為下一個大事件。而下一個類似穀歌、微軟級別的公司，也定將產生在大數據領域。在過去的幾年，風險投資者主要關注的是大數據的基礎設施領域，這就造成大數據無法真正被開發利用。而現在，大數據的應用的出現，將會使大數據的開發利用獲得重大的發展，使大數據變成真正的生產力。”
從他的這段話中，我們不難看出：大數據應用的不斷湧現，必將成為大數據發展的下一個趨勢。而大數據的應用範圍也必將有所拓展，它們將出現在各行各業的交叉領域。
對此，天雲大數據首席執行官雷濤表示：“一個嶄新的數據未來，正在逐漸出現在我們的麵前。”事實上，隨著大數據的不斷發展，大數據應用儼然已經成為了一種基礎設施。而這種基礎設施對於企業而言，已經成為探索企業數據價值、完善企業信息化和提高產業競爭力的根本。這種基礎設施，對個人來說更是如虎添翼，讓人們的生活更加便利、多彩。所以，無論是對個人來說，還是對企業來說，大數據都占據著不能忽視的位置。
比如，電商領域是大數據的主要用武之地，主要表現為精準營銷或者個性化推薦。與以往相比，電商可以采集到更多，甚至更全麵的用戶數據。電商運用大數據工具，根據用戶的上網行為、點擊行為和消費行為進行數據分析，得出精準的分析效果，從而製定更為精準的廣告營銷，或推出具有客戶潛在需求的產品，繼而使得用戶群體得以擴大，銷售量得以提升。而他們便可以在此基礎上收集更多的用戶數據，從而形成一個良性循環。
在金融領域，銀行、證券交易所和股票基金等機構的運作方式，也因為大數據而在不斷變化著。金融機構將通過金融數據與互聯網數據綜合分析，為風險管理、金融分析、客戶價值挖掘和個性化定製服務、保險定製、精準營銷等各個方麵提供更為精準的數據依據，從而製定一個正確的應對策略，將市場波動和不確定因素對金融價格的影響降到最低點。
在醫療領域，一些可供穿戴的智能設備已經出現，他們能夠隨時隨地監測人們的身體數據。由此，一場量化自我的行動正在席卷整個世界。另外，醫院和醫院之間也將建立起一個電子病曆庫，通過對病人曆史數據的分析，醫生能夠更好地分析出病人的身體情況，同時也避免了病人重複檢查，為病人節省了時間和金錢。
除此之外，商業、製造、交通出行、教育等傳統行業也都與大數據產生了交叉點，他們的運行方式也必將隨著大數據應用的不斷進步而有所改變。
正在發生的未來2
21世紀初，曼哈頓地區檢察官辦公室有一個名為麥克·弗勞爾的律師，在他從事律師期間，負責過從謀殺案到華爾街金融犯罪等多種訴訟案件，可以說是聞名遐邇。後來，他轉到一家大型的企業律師事務所工作。但在一年以後，他發現，這種生活對他而言是毫無意義的。於是他決定離開，並想要去幫助重建伊拉克。所以，他委托朋友向公司高層提出了自己的請求。最終，他如願以償地被委派到了綠色區域，即美軍駐巴格達市中心的安全地帶，成為薩達姆·侯賽因審判律師團中的一名律師。