優化價值創造機制提高數據資產的轉化效果

數據資產的開發利用及價值轉換可以為企業的可持續發展提供更多的助力。企業可以通過數據資產在決策制定、業務優化、服務創新、風險管理等方面的應用，推動數據資產的價值轉換。并在此基礎上加強流程管理，配合人才隊伍建設、數據文化建設開發數據資產價值，提高數據資產價值轉換效果。

企業數據資產價值創造的實踐路徑

數據驅動決策優化數據資產的戰略部署于企業運營效能的提升而言有著決定性意義。作為當代企業的核心生產要素，多維數據的融合分析可以系統性地展現出組織資產結構、運營動態、市場趨勢以及客戶畫像等關鍵方面。決策層借助構建數據中臺來達成對經營要素的全面把控，再結合戰略目標、業務特點以及可持續發展的需求，構建起基于動態數據流的決策優化機制。

數據分析推動業務流程優化業務流程直接關系到企業的運營效率和經濟效益。在業務流程優化的過程中做好企業數據資產的開發與應用十分必要。企業可通過數據的分析整合準確識別影響業務效率的關鍵因素。例如，發現某個審批流程耗時過長，或是多個部門存在重復勞動。在此基礎上，根據企業內部活動資金體量和發展前景來分析如何創新優化業務流程，在保障風險可控范圍內還可通過自動化智能化手段提高業務流轉效率和質量。

數據整合賦能產品服務創新企業在產品研發以及服務改進中運用數據資產，可極大地增強市場競爭力。比如，汽車產品檢測服務企業針對客戶服務能否進行有效的優化以及創新式的調整，會直接關乎到客戶滿意度與企業形象。且在服務優化和產品調適的進程中，企業能夠借助追蹤銷售數據以及服務評價等這類數據資產，精確地辨識出客戶需求的變化趨向以及市場機遇，明晰產品及服務的創新升級方向，讓產品及服務更具市場競爭力，給企業帶來更多的價值。

企業數據資產價值創造的過程與要點

數據采集與整合數據采集與整合是企業數據資產價值創造的基礎環節，需確保采集數據的完整性和數據的準確性，相關工作人員可在內源數據和外源數據兩個維度落實數據采集工作。在內源數據收集中可借助企業銷售系統、庫存系統甚至客戶投訴系統等信息系統整合企業原始數據信息，了解企業的運營情況。在外源數據收集中可借助社交媒體、公共服務平臺等多元化渠道了解市場變化、市場需求，確保信息真實、完整，為價值創造奠定數據基礎。在此之后則需對數據進行初步處理，完成數據清洗、去重、格式轉換等相應工作。

數據分析數據分析是數據資產價值創造的核心重點之一，借助數據分析可明確在企業運營發展過程中各因子之間的相互關聯性及企業和市場的發展趨勢，為后續的決策及價值創造奠定良好的基礎和保障。在數據分析階段可通過描述性統計分析、推斷性統計分析、預測性分析等多種方法進行數據分析，挖掘數據價值，了解客戶行為、市場動態、現存問題等關鍵信息，明確企業內部情況和市場發展情況，通過歷史數據和實時數據來預測未來數據發展趨勢，保障決策制定的前瞻性，有效預測企業在業務層、管理層、決策層存在的欠缺和不足及所帶來的影響，找到相應的解決對策和處理方案。

數據可視化應用將數據信息以更為直觀的圖表甚至數字模型的形式呈現出來，可以為數據的價值開發與應用提供更多保障，幫助決策者快速提取關鍵信息，直觀了解企業情況和市場情況，進而提升決策效率和決策質量。需要注意的是，在數據可視化應用的過程中財務人員應當抓住關鍵重點，為企業發展服務，將市場調研、用戶畫像構建、業務報表制作等作為關鍵內容，幫助決策者更好地判斷企業實際情況和企業面臨的風險，結合企業數據資產分析結果明確如何吸引投資者、合作伙伴和客戶關注，調整管理決策、業務流程，進而促進企業的可持續發展。

企業數據資產價值創造的保障措施

數據文化建設在數字化浪潮的有力推動下，數據文化建設已然成為企業釋放數據資產價值的一項基礎工程。這項系統性工程需突破傳統管理思維的束縛，憑借構建起新型的組織認知體系以及協同機制，為企業的戰略轉型給予可持續的動力。

首先，應將數據意識的培育視作首要任務。企業要構建起系統性的宣導體系，重點要培育三個維度的認知能力：在戰略層面達成數據驅動決策的共識，在執行層面增強跨部門數據協同意識，在操作層面提高全員的數據素養。這種分層遞進的意識培育機制可以切實破除數據孤島，保障數據采集、處理、應用整個流程的完整性與準確性。

其次，需增強數據透明度。為確保數據信息的真實性和可靠性，提高后續決策制定的科學性與有效性，可通過增強透明度的方式公開討論數據信息，由各部門骨干及管理人員作出數據解釋，盡可能減少偏見、誤差等問題，促使各部門建立信任，為數據的開發與應用奠定堅實的基礎。只有當數據思維真正融入到組織的基因之中，當透明協作成為工作的常態，數據資產才能夠突破單純的技術工具定位，轉而化為驅動企業創新的核心生產要素。

構建數據驅動型人才梯隊在數據資產價值轉化的進程當中，人才隊伍建設已然演變成企業數字化轉型的核心工程。企業有必要構建起涵蓋人才選育、能力重塑以及價值創造的閉環體系，以促使人力資源配置與數據戰略達成深度的耦合。

人才選育體系的重新構建應當突破崗位勝任力模型的局限，確立以數據素養為導向的選拔標準，在招聘的環節中植入數據應用能力的評估維度，著重考察候選人的數據解讀、場景遷移以及問題建模的能力。針對數據治理、分析應用等關鍵崗位，設置諸如數據思維、數據應用等的專項測評模塊。從而篩選出具有數據基因的復合型人才。

人才培育體系需要達成三個維度的能力提升：管理層的數據戰略決策能力、技術團隊的數據資產運營能力、業務單元的數據價值挖掘能力。應當構建起分層分類的培育體系，針對決策層開展數據價值評估的專項培訓，對技術團隊施行數據治理認證體系，對業務骨干舉行場景化數據應用工作坊。尤其要構建業務-技術融合培養的機制，通過輪崗實踐、項目制協作等方式，培養出既懂業務邏輯又具數據思維的跨界人才。

作者單位：中汽研汽車檢驗中心（廣州）有限公司