数据资产入表对企业影响深度分析（十一）

作者：小编更新时间：2026-04-10 点击数：

4.2引导企业合理配置数据资源,创造数据价值

数据要素只有流动起来、活跃起来,才能创造价值。数据资产入表为数据要素优化配置提供了路径,引导企业系统梳理数据资源禀赋,激活数据要素,深挖数据价值。

CA Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif; font-size: medium; background-color: rgb(255, 255, 255); text-align: center; text-indent: 2em; visibility: visible; line-height: normal;">（dpex网址：dp.ipfx.net，

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一要用好增量数据,做优存量数据。俗话说"数据不在多,用在精"。企业对内要深挖存量数据的应用潜力,通过数据融合、数据分析等手段,延伸数据应用场景,创新数据应用模式,在开发利用中放大存量数据价值;对外要立足自身优势,有的放矢地获取增量数据源,在开源节流中做优数据存量。比如某汽车企业通过数据分析优化供应链,每年可节约采购成本数亿元;同时积极布局车联网,打造以车载数据为核心的汽车后市场业务,实现存量增量数据的协同共振。存量做优则业绩长虹,增量做强则发展可期。

二要用活单源数据,用足多源数据。当前,不少企业还处于条块分割、烟囱林立的"数据孤岛"状态,数据共享不畅,价值挖掘不足。打破部门藩篱,推进数据融合,成为创造数据价值的必由之路。一方面,要立足单一数据源,通过数据清洗、数据脱敏等手段,提升数据质量,拓展应用空间。如零售企业可通过梳理自有的用户消费数据,洞察客户需求偏好,为精准营销赋能。另一方面,要采取内外兼修策略,对内实现跨部门数据打通,对外获取外源异构数据,在多源数据融合中寻找新的业务增长点。如某银行将内部信贷、理财等数据和外部电商、运营商数据融合,大幅提升风控模型准确率,年减少不良贷款数十亿元。一体多源,揭开数据价值的新面纱。

三要用活结构化数据,用足非结构化数据。企业数据资产可分为结构化、半结构化和非结构化三类,不同类型数据价值各异、场景各异。当前,不少企业虽然积累了海量音视频、图像、文本等非结构化数据,但受制于数据处理技术,应用水平不高。数据资产入表倒逼企业加大数据领域投入,采用人工智能、知识图谱等新技术穿针引线,将非结构化数据的价值一一梳理穿珠。比如某医疗企业将医疗影像、病历等非结构化数据整合,形成医疗知识图谱和智能诊疗平台,显著提升诊疗效率。再如某金融企业通过语义分析技术,将客户服务录音、视频数据结构化,形成数字化客户画像,个性化服务水平大幅提升。让结构化和非结构化数据比翼齐飞,方能越飞越高。

四要用足内部数据,用好外部数据。数据要素只有充分流动,才能迸发更大价值。一家企业的数据禀赋毕竟有限,必须树立开放共享理念,以开放促流通,以共享聚合力。对内要搭建统一的数据共享交换平台,促进部门间、业务间的数据资产流转,让数据多跑路、数据多生金。对外要积极参与数据要素市场交易,让内部数据资产"走出去",盘活存量;同时引入外部数据"走进来",拓展增量,在数据流通中实现1+1>2的效果。如某快递企业将自有数据向金融、电商等领域输出,年创收超千万;同时引入气象、地理等公共数据优化配送路径,年降本近亿元。内外互通,数据流转,共创普惠的数字化未来。

总之,数据要素作为新的生产要素,优化配置的路径尚在探索,盘活利用的空间仍在开拓。数据资产入表为这一进程按下快进键,引导企业端正数字化发展理念,系统优化数据资源配置,在唤醒"沉睡"数据中焕发发展新机。建议企业立足自身特点,构建"两内一外"的数据流通格局,做好存量数据优化这篇大文章,做活增量数据开发这盘大棋,让数据驱动成为企业高质量发展的澎湃动力,以实干实效书写数字化篇章。数据为笔,勾勒发展新蓝图。

引用结束。

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