镇江企业网站排名优化,金湖县网站建设,做网站 对方传销,德州网站建设招聘数字化转型不能一蹴而就#xff0c;数据治理也不是一朝一夕之功。数字化转型带来机遇的同时#xff0c;也给整个企业的数据治理带来了新的挑战。 基于对华为公司数字化转型的解读#xff0c;我们建立了数据综合治理体系#xff0c;发布了信息架构#xff0c;构建了数据湖、… 数字化转型不能一蹴而就数据治理也不是一朝一夕之功。数字化转型带来机遇的同时也给整个企业的数据治理带来了新的挑战。 基于对华为公司数字化转型的解读我们建立了数据综合治理体系发布了信息架构构建了数据湖、数据底座打造了数据感知、安全合规能力提升了数据质量。但是在数据成为新的生产要素数据成为企业核心竞争力的情况下未来已来面对这样一个新的、复杂的内外部环境非数字原生企业在数据治理的问题上做了哪些思考我们应当如何应对 数字化变革改变了人们看待数据的方式。数据不再仅仅被视为商业活动的副产品而是战略资源是发展和提供新型数字产品与服务、建立新型数字商业模式的基础。
数据被列为生产要素制度层面的肯定 从制度层面来看2019年10月中国共产党第十九届中央委员会第四次全体会议审议通过了《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》以下简称《决定》。《决定》指出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。”这是首次将数据作为与劳动、资本、土地、知识、技术、管理并列的生产要素从制度层面确立了数据作为一种新的生产要素的重要地位。如何促进数据要素有效参与价值创造和分配成了数据新时代交给我们的重要课题。 生产要素这一概念自古典经济学时代以来就是经济学家们关注和讨论的重点他们在著作中不惜花费大量篇幅来定义、解析、演绎、推论各项生产要素。人类社会进入数字时代后数据因其在生产过程中的巨大增值作用而被列为生产要素这是历史的进步。 2020年4月9日《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》以下简称《意见》正式公布。《意见》分类提出了土地、劳动力、资本、技术、数据五个要素领域改革的方向明确了完善要素市场化配置的具体举措。《意见》提出要从三个方面加快培育数据要素市场推进政府数据开放共享提升社会数据资源价值加强数据资源整合和安全保护。 数据作为生产要素的美好前景在我们眼前展开加快数据要素价格市场化改革健全数据要素市场运行机制并提供组织保障已经提上了议事日程。各地区、各部门间的数据共享交换将得到快速推进数据共享的责任将进一步明确公共的、基础的数据资源将得到有效流动。在数据开发利用规范化和数据采集标准化的基础上数字经济会不断涌现新产业、新业态和新模式。与此同时数据管理制度得到进一步统一规范数据质量和规范性不断提高数据分类分级安全保护制度不断完善企业商业秘密和个人隐私数据得到更好的保护。
数据将进入企业的资产负债表 从企业管理的层面来看“大数据商业应用第一人”维克托·舍恩伯格在其2012年出版的新作《大数据时代》一书中意味深长地说道“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表但这只是一个时间问题。”当下我们回顾这句话更加感觉这个“时间”已临近。 根据企业财务管理对于资产的定义只有被企业拥有和控制并且能够用货币计量能够为企业带来经济利益的数据才能成为企业的生产要素和资产。这三个方面无疑对我们的数据管理工作和企业的数字化转型提出了努力的方向和要求。也就是说除了要发挥数据的价值之外还要重视和关注数据的主权与定价。数据能创造价值但数据创造价值的功能并不能由数据自身来直接实现数据要素也不能直接参与价值分配而是要经过数据创造、加工并传输给数据要素使用者后才能创造价值进而参与价值分配。由此可见在数字时代能否掌握数据资产并将其有效转化为生产要素已经成为衡量一个企业核心竞争力的决定性因素。 从本书前面的内容大家也可以看出我们始终围绕数据这一新的生产要素的两个方面来论述第一如何提高数据资产的利用率第二如何降低数据的运行维护成本。 衡量一项资产的价值要从资产未来带来的经济利益来看。对于数据资产而言应该从最终的应用价值出发来衡量数据价值而我们采集和整理数据的时候往往很难确切预计到数据资产后续会如何被使用、会产生多少数据价值所以对数据资产的价值评估是一个持续更新的动态过程。 在经济学中国民收入是指物质生产部门劳动者在一定时期所创造的价值是一个国家的生产要素所有者在一定时期内提供生产要素所得的报酬即工资、利息、租金和利润等的总和。这表示劳动、土地、资本、管理等传统的生产要素对最终价值的贡献是加成的。不难想象因为数据能够提升劳动者能力、加速资本周转、加速知识转化、推进技术进步、提高管理水平所以数据对最终所得收益的贡献将是一个乘数因子而非简单的加成。数据对前面几项生产要素所得的报酬或多或少都有提高作用。
数据资产的价值由市场决定 数据资产的定价权掌握在市场手中这就意味着数据资产价值的公允计量取决于市场参与者通过使用资产而创造经济利益的能力只有努力提高企业自身利用数据资产提升生产效率的能力才能主导数据资产的市场定价权。我们利用数据资产来提升生产效率的能力主要体现在提升营收、提高效率、提高质量、提升速度、增加柔性、降低成本、减低风险、品牌增值等方面。而传统做法中基于数据自身属性比如数据的数量、质量、及时性、稀缺性、稳定性以及法律限制等来决定价格的方式相比之下就缺乏对数据价值的想象力。 作为生产要素的数据资产其折旧损毁和保值增值是一对永恒的矛盾。数据资产如果不加以有效利用就会逐渐贬值甚至成为资产负债表上的负资产。实现数据的保值增值要从扩大数据生态、提高数据活性两方面入手。数据生态会带来数据有效连接的扩大网络效应获得的数据价值提升往往是指数级的。数据的活性既包括数据自身的时效与质量又包括使用者对数据的认知和黏性。 当然数据与传统的生产要素的特点不同数据的交易、定价、主权保护、收益分配等方面也还存在很多理论空白。可以想见在不久的未来在经济学界将掀起对这一生产要素的研究热潮。比如通过数字化转型促进了企业资产的保值增值但企业的数据资产自身的变现与保值增值仍然是一个开放的研究课题。
