數據是一種怎樣的新型生產資料

◆ 邵魯寧 / 文

2020年4月發布的《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，將數據作為一種新型生產要素與土地、勞動力、資本、技術一起寫入政策文件。在中國移動互聯網快速發展的過程中，我們已經真切地感受到互聯網和高科技公司走入傳統行業，為不同的產業創造巨大價值，如零售、物流、教育等。數據驅動成為未來發展的趨勢，不斷受到各行業的矚目。造車新勢力的威馬汽車提出，要擁有駕馭數據的能力，打造數據驅動的智能化公司。

數據概念本身并不新，數據分析的理論方法也不新，為什么大數據逐漸成為潮流，成為新老企業戰略的核心？今天的數據是什么？數據與傳統的生產要素有什么不同？掌握了數據，企業就可以把這些數據變成可用的產品、可用的模型、可用的行業解決方案嗎？《創新者的窘境》作者克雷頓·克里斯滕森認為，99%的企業數字化的轉變是失敗的。Google數據科學家彭晨認為，是“移動計算和云計算使得我們千百年來對于獲取信息和提煉信息的各種非分之想一夜之間成為可能”。

我們知道，數據是可以被收集和存儲、可以復制和增長、在某種程度上可以突破成為無限的資源。但是所有數據都是有價值的嗎？今天被認為有價值的數據，明天還會有價值嗎？數據可以不斷地產生、過度地復制和增長，會不會隱藏或者模糊其真正的意義和價值呢？數據是無形的，不會因為使用而被消耗，任何人使用過后，它還是存儲在那里，這可能導致在一次使用過后就事實上獲得數據的所有權，那如何確定原始數據的歸屬權呢？一家公司的數據無法實現價值，再加上另外一家公司的數據可能就能被發現新價值，這種1+1大于2的聚合效應，又如何分配利益呢？可以事先分別估算2家公司投入數據的價值嗎？國務院發展研究中心創新發展研究部研究員呂薇認為：“數據作為新型生產要素，只有流動、分享、加工處理才能創造價值。”《精益數據分析》作者Alistair Croll認為，數據是新石油，僅僅收集數據并無價值，需要提取、清洗、分析，讓分析結果得以執行與運用，并反饋至“生態系統”中。

基于現有的數據獲取技術，我們可以精確、系統、實時、全方位、永久地獲取、記錄、分析并保存海量的數據。數據越存越多，成本越來越高，如果不能適時發揮數據的價值，企業持續投入的信心可能會被動搖，可能會認為這不是一條正確的路徑，或者覺得數據一文不值。比如曾經紅極一時的可穿戴設備行業，通過對個人生理數據的收集和訪問，可以帶來無盡的商業可能。但是該行業的價值不在于技術本身，更多地體現在對數據的分析和使用上，其關鍵在于如何將獲得的數據轉化為高質量的產品或服務，垂直程度越深往往價值越大。比如健康類數據的收集——測心率、血壓、睡眠質量等，如果只是實時地將數據反饋給用戶，并且數據精度非常高，也沒有太大意義，因為用戶除了想知道數據外，更想知道這些連續記錄的數據對其健康狀態來說意味著什么；如果出現異常，下一步應該如何做；如何回到正常合理的狀態；等等。同時，如果數據收集、分析和反饋過程出現任何偏差，都會極大降低用戶對數據的信任和超前消費的興趣。

我們可以回想一下，身邊已經有多少號稱可以把數據收集到APP或者云端的產品。這些數據沒有增加深度分析的服務價值。針對數據進行深度分析，不是一個公司可以完成的，需要有跨界領域的廣泛合作。大數據科學和新的IT標準提高了數據的集成能力，也使得數據跨行業的交互成為可能。

對于企業來說，是否可以在盡可能小地影響正常業務開展的同時，將流程驅動的運營管理轉變為以數據驅動的運營管理？面對不斷積累的數據，如何建立從0到1的數據中臺？如何把“臟亂差”的數據變成高質量的數據，進而轉變成為有效的數據資產？如何開展數據治理？北京大學國家發展研究院陳春花教授認為，傳統產業數字化轉型是一個極為艱難的旅程，根本沒有先例可循、沒有樣板可參照，需要堅定的領導者、開放性組織和協同共生文化，也需要組織擁有一種根本能力——數字化能力，即技術穿透整個業務的能力——的打造。英國帝國理工學院副校長David Gann博士提出“數據驅動創新的五種模式”，包括讓產品產生數據、產品數字化、跨行業數據的整合、數據交易、數據服務產品化。

以咖啡為例。如果可以實現數據驅動的全新流程，某位下載了APP的用戶何時會需要咖啡、應該以何種促銷力度促成其下單、根據他的消費場景預測推薦相關產品或者服務，都將成為個性化的服務。如果將收集整理過的數據直接開放給供應商，又能夠提前預測每家門店對物料的需求，幫助商家靈活進貨、補貨，也將大大降低對員工管理能力的要求。當然也可以開放給咖啡生態的合作者，促進數據價值的溢出。前面提到的汽車公司，提供的將不再是人流與物流交換的硬件工具，而是一種可以私密也可以分享的品味空間，一種車身、內飾和空間完美匹配個性化出行需求的滿足。尤其是具備完全自動駕駛功能后，汽車用戶將可能擴展到任何有出行需求的人。車這個硬件搭載充足的算力，將實現信息共享和互聯，從而成為David Gann博士提出數據驅動創新的新場景、新模式。

無論對于傳統企業還是新興企業，由流程驅動的運營管理轉變為以數據驅動的運營管理，都可以嘗試融入場景驅動的商業模式創新。當然，在當前的中國市場掌握數據的主動權非常困難。但是，與其爭論誰的數據更有價值、誰的數據質量更好，為了打通而打通、為了整合而整合卻分不清價值的數據鏈，不如以更開放的心態共享數據，研究分析是否可以實現新的場景突破。對于能夠掌握足夠豐富數據的企業來說，如果沒有好的商業模式也無法將數據轉化為更大的、更持久的競爭力，不如將市場需求和新技術進行對接，以新場景驅動的商業模式，增加成功的可能性。

數據作為一種新型生產資料，其質量是經過一定治理后，與支持有應用價值的場景需求相一致的程度。這里的“治理”應該明確數據的使用目的、使用者、使用時間以及商業環境。