数据资产管理

人类社会，正以靠前的速度，进入大数据时代。数据成为企业宝贵的财富资产，数据资产管理能力将决定企业竞争的胜败。如何应对挑战、占尽先机，本书将给您一个通盘说明，帮您做好准备，打赢这一场没有硝烟的战争！本书从建立数据资产管理的基础概念开始，介绍了一个以治理、应用和运营为内容的三层管理框架，分别阐述了每一层所需要具备的能力结构，辅以实际案例剖析，更为详尽易懂。接下来，通过对数据资产管理战略设计的探讨，以及内外部可能的影响因素分析，从而逐次展开数据资产产业链条下波澜壮阔的商业机会和潜在挑战。本书读者主要面向大数据相关从业人员，包括经营决策者，运营管理人员，技术架构人员以及各类科研单位学术人员、大专院校相关专业学生等，同时，考虑到数据资产可能影响范围，也适用于所有关心数据资产，希望了解如何建立、保护、开发、配置和变现数据资产的社会各界同好。

高伟，大数据行业专家，北京航空航天大学软件学院客座教授、中关村大数据产业联盟数据资产管理专委会主任、靠前数据管理协会（DAMA）会员，现任亚信数据产品线总经理 。
15年以上IT行业经验，具有丰富的产品研发、市场推广和方案咨询经验，目前主要从事大数据行业分析、数据资产管理理论研究及相关技术产品的规划设计和市场推广工作。
作为靠前首批研究并构建数据资产管理理论的青年学者，常年活跃在理论探讨与实践验证的前沿，其主要观点及演讲资料被靠前多家实力媒体及互联网论坛广泛转载。 

推荐序一数据革命
推荐序二实践出真知
推荐序三数据资产启蒙
自序写在“数据资产”编入财务报表的前夜/1
第一章数据资产：财富的新定义/4
第1节大数据带来的造富神话/5
基于数据积累，提供精准营销服务/5
盘活数据资产，升级全新商业模式/6
利用数据集成，创造估值神话故事/7
面向个人数据，提供二次交易平台/8
第2节都说数据是资产，到底什么是数据资产？/9
为什么说数据是资产/9
如何定义数据资产/11
会计实践中的困难与挑战/13
第3节新圈地运动：为什么阿里巴巴在上市前收购这些公司？/16
收购？收购！/16
新时代的圈地运动/19
对于“局外人”的影响/21
破局的另一种思路/22
第4节传统企业应对互联网挑战的最后筹码/23
数据是传统企业的宝贵资产/23
盘活数据资产的几种可选路径/25
第5节下一个没有硝烟的战场/27
第二章数据资产管理的全局概貌/29
第1节数据资产管理，技术还是商业？/30
谁应该关心数据资产管理/30
数据资产管理解决什么问题？/32
技术的商业，还是商业的技术/33
第2章数据资产管理与数据管理的异同比较/34
数据管理的主要思路及内容/34
数据资产管理带来哪些新的要求/36
数据资产管理具体包括哪些内容？/39
第3节跳离误区，把握数据资产管理价值/42
拥有数据≠掌握数据资产/42
最快的数据处理能力可能让你破产/43
最精确的数据分析也会“错误”/45
最牢固的锁也挡不住数据神偷/46
第4节新常态，数据资产管理方兴未艾/49
第三章治理管控：数据资产管理的基础所在/51
第1节核心理念：从“两张皮”到“一张皮”/52
为什么数据治理知易行难？/52
什么是“一张皮”式治理？/55
数据资产治理的“三全主义”/58
第2节管理，从正确定义开始/59
治理管控的前提条件/59
如何正确定义数据资产/62
第3节发现数据资产！/65
数据资产在哪里？/65
如何梳理数据资产？/68
怎样记录和跟踪数据资产？/70
建立数据资产体系/71
第4节“血缘”分析带来的意外收获/73
什么是“血缘”分析？/73
如何建立“血缘”分析？/75
“血缘”分析能带来哪些创新价值？/78
第5节多管齐下，提升数据资产质量/81
数据资产的质量定义/81
事前进行的质量检查/82
事中运行的质量监控/83
事后开展的质量评估/84
数据质量问题的处理/85
第6节建立数据地图，盘活数据资产/85
数据地图的潜在价值/85
将数据装入地图/87
“数据O2O”的地图畅想/88
数据地图在创新中前行/90
第7节别忘了定期要做的数据体检/90
数据体检的意义/90
体检项目1：系统资源的盘点/91
体检项目2：资产状态的评估/92
体检项目3：管控能力的检视/94
第8节新技术的挑战与应对/96
第9节案例分析：某大型国有航空公司数据治理/99
案例背景：数据质量阻碍民航腾飞/99
建设目标：构建多层次数据治理体系/100
整体思路：主动管控、全方位、端到端/101
实施内容：从规范到落地的四个举措/101
展现效果：降本增效，立竿见影/103
第四章应用创新：数据资产管理的价值体现/104
第1节核心理念：没有难用的数据/105
数据资产应用现状/105
破局，数据应用发展方向/106
面向未来的智慧众筹/108
第2节可视化，让你的数据开满鲜花/109
什么是数据可视化？/109
数据可视化案例及探讨/111
如何实现数据可视化？/115
未来的创新发展方向/116
第3节当数据分析成为一种搜索……/118
传统数据分析的能力和短板/118
为什么要用搜索来代替分析？/118
……

自序 写在“数据资产”编入财务报表的前夜
什么是资产？
在会计活动最初出现时，人们理解的资产是指谷物、牲畜、房子、工具等有形资源，那时候拥有的实物越多，就越富有。
然而，随着技术发展、商业变革，这种观念逐渐受到挑战，乃至不堪一击。“苹果”公司在2014年全球企业品牌价值排行榜上，品牌估值高达1188.63亿美元而雄踞榜首，它当年的年报资产负债表里的全部“资产”却不过261.9亿美元。同时，年报里没有体现的还有“苹果”公司通过各种数字终端、AppStore和iTunes等所构建起的数字分发体系的商业价值，当然，也没有包含“苹果”员工所代表的创新精神和能力的内在价值，以及“苹果”粉丝所代表的客户网络的巨大价值。
近年来，无形资产的概念逐渐获得接受，它包括了专利权、版权、秘密制作法和配方、商誉、专营权以及其他类似的财产。2004年，《经济学人》杂志对高级经理人进行了一次针对无形资产的调查，有超过1/3的人将无形资产列为3个最重要的管理问题之一；几乎有一半的被调查者认为无形资产是公司长期股东财富创造最主要的资源。
回顾资产概念的发展，似乎可以得出两个结论：第一，资产的形态随着时代发展而不断改变，从实物工具，到技术专利、客户网络，甚至是品牌商誉，只有认清自己拥有的资产所在，才有可能更好地运用它去创造财富。第二，资产的管理能力至关重要，甚至超过拥有资产本身的价值。时代发展带来的挑战，还包括如何去管理更为潜在的高价值的无形资产，并借此获得市场竞争的制胜法宝。
随着大数据时代的悄然来临，对数据的重视提到了前所未有的高度，“数据是资产”已经被广泛认可，但到底什么是数据资产？如何管理数据资产？数据资产中又蕴含着哪些创业方向、财富机会？这些问题尚没有得到令人满意的回答。从某种意义上说，数据资产仍然是一种隐藏的财富。
可是市场的激烈竞争，不容许我们回避这个问题。
我们看到，仅仅是因为拥有稀缺数据，很多创业公司就获得了惊人的溢价估值；而个人通过出售自身的数据信息，也可以收获一定的金钱补偿；甚至，BAT等互联网巨头在大肆并购传统行业的过程中，隐约浮现的却是对数据资产全面控制的战略规划。与此同时，传统企业在这一方面的战略设计和战术反应，却显得非常缓慢，鲜有新意。
资本永不眠，一场没有硝烟的战争正在开展……
另一方面，数据资产本身的界定、评估、质量管理、应用方式等却还停留在技术工程的认识层面，这就如同对金钱的看法还只是造一个牢固的箱子把它装起来的阶段，而距离利息增值、理财配置、对冲套利、信用展期等高端的金融手段，显然还差着好几个世纪的积累。
从更广的视角来看，数据资产的出现，也将对整个社会经济、文化、法律、政策等带来深远影响和变革冲击。例如，如何保护个人隐私？怎样界定围绕数据资产而进行的交易过程？财税政策（包括会计准则）是否需要有所设定？整个社会及国家政策层面，又该建立怎样的配套体系，从而利用好由技术发展而带来的高速增长的驱动源？
这是一个极速发展的时代，统计表明，人类文明至今获得的全部数据，90%在过去2年内产生，而电子商务、社交网络、传感器等还在源源不断地产生数据，预计到2020年，全球数据规模将会是现在的44倍！时不我待，数据资产对理论研究、管理实践、商业规范等方面带来的挑战无可回避。
但很幸运，这也是一个观点、思路百花齐放的时代，因此，尽管理论体系的推敲可能跟不上实践的脚步，也不妨让我们用尚未构建完整的观点和假设，来探讨一下数据资产以及相应的管理问题，初步构建一个可用于深入研究和指导实践的概念架构。对于有心的读者，或许能产生意想不到的参考价值，同时，也可以为整个社会对数据资产的认识和管理体系的构建提供一个有益 参考。
本书的读者对象可以包括各类人群，因为，这是一个时代背景下产生的全新概念方向，它的影响将会极为深远，值得所有人逐步了解、共同讨论。但就专业方向来说，可能对本书感兴趣的有代表性的读者包括：
1．从事大数据研究的IT专业人员。
2．对大数据感兴趣并打算使用大数据来改善企业经营的运营管理人员。
3．认为数据是资产并打算加强所在企业数据资产管理的企业经营者。
4．对数据资产概念感兴趣的科研人员、学生、专业爱好者。
5．希望在数据资产管理领域里面寻找创业或创新机会的各行业人员。
本书的形成有赖于我在亚信数据的多年工作实践，特别是过去两年左右时间，与13个行业的80多个标杆企业进行商务交流、合作研究所产生的积累，相应地，本书内容也来自众多企业里从首席运营官到数据部门主管、从数据科学家到一线技术工程师给予的丰富的问题挑战以及智慧应答，这里一并表示感谢！同时，本书内容在很大程度上参考了亚信数据在业界首倡的数据资产管理平台软件产品——DACP（数据资产云图）的设计理念和功能结构，为此，也向首席架构师王全胜以及各位产品同仁致以最大的敬意！特别要感谢的还有广州大学的吴爱华老师，他作为一名活跃在教学研究一线的学者，以深厚的学术素养，帮助我完善了对数据资产管理理论框架的构建，使得各种观点论证更为完整。最后，还要感谢我的同事胡宁、华超杰、刘洁丽，他们利用业余时间协助我进行了大量细致而烦琐的校稿工作，并从文字到观点内容提出了诸多有价值的建议，从而使得本书更具可读性和知识性！
本书并不是严格意义上的学术专著，相关概念定义、理论推导、实例论证或许还有较大的改进空间，欢迎各位专家学者批评指正。
正如《大数据时代》作者舍恩伯格所说，“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”，相信随着本书的出版，也将会推动数据资产被编入财务报表的进程，但数据资产如何真正为企业、组织创造价值，如何推动整个社会在大数据的发展方向下走得更远、更好，则有赖于广大读者的深思践行，这也是本书编写的初衷。

高 伟


推荐序一 数 据 革 命
宽带资本董事长 田溯宁

“大数据”“云计算”“移动互联网”“可穿戴设备”，这是未来IT技术发展的四项核心，而每一项内容在改变我们生活的同时也让我们的思维有了很大转变，其中，大数据带来的颠覆和冲击最为凸显。
一段时间以来，“数据是资产”的说法也已经被越来越多的人谈及，但本书却是我看到的第一本集结出版的数据资产管理类著作，书中对于数据资产概念有了一个非常清晰、全面的介绍，对于企业中如何将数据转换为资产也做了较为详实的描述，通过归纳初步形成了数据资产管理方法论，让读者能够从更高视角上俯瞰数据资产管理这一全新的实践领域。在大数据蓬勃发展的当下，本书的出版，对于我们认清大数据本质、把握时代发展脉搏、指导创新实践，无疑是有着非常重要的意义。
人类历次文明进步都与大发现有关系，就像人类过去发现新大陆、矿物质、抗菌素一样，今天我们可能到了一个新的大发现时代，一个数据大发现的时代。这个时代有很多激动人心的东西，也有很多不解、很多困惑。但如果能够从历史的角度来观察和思考，还是可以找到一些脉络。例如，当我们用“革命”这样的词形容大数据，会发现很多非常振奋的事情。大数据时代带来的“数据革命”，造就了非常良好的发展环境与契机，整个社会经济、国家治理都有可能被大数据方式所升级改变。
在这一过程中，对待数据的态度，数据本身的生产方式、管理手段，也会被提出更高要求。这就如同工业革命时代，手工作坊逐渐被规模化工厂体系所取代，工业品的制造成本大大降低、产量极度增长，民众的生活水平也因此而不断提升。今天，数据资产管理所提出的那些全新理念和方法，也会逐渐取代传统商业智能阶段的加工方式、管理手段，带来全社会分工合作体系下，数据的全面流通时代，而这种变化更会裹挟着大数据创新走向更为深入的阶段。
在过去，数据是被很多人所忽视的，埋存在数据坟墓中，而如今，随着大数据概念广泛深入人心，数据开始从过去“被动存储”向 “数据驱动决策”转变。在转变的过程当中，首先要解决基础数据的完整、准确、值得信赖、一致性等问题，这是大数据成功的基石。通过数据资产管理能够让数据结构清晰化、条理化、脉络化，使得决策更为精准，从而释放出更多的数据的隐藏价值。
在大数据时代的浪潮中，谁手中掌握的数据资产更加丰富、完善、质量更高，谁就将会在未来发展中占据主动地位，像Facebook、Google、BAT这些互联网巨头市场估值非常高的一个重要原因就是因为它们手中都掌握了非常宝贵的用户数据资源，拥有着富有的数据金矿。因此说，数据资产及管理能力是能否有效创造未来经济利益的关键，是企业、组织乃至国家决胜未来竞争的关键。
然而，任何一场革命为人类社会创造美好未来的同时，也带来了诸多的新问题，比如工业革命所造成的环境污染问题。和其他技术革命一样，大数据时代为人类社会发展提供了空前的发展机遇，但是也为我们带来了巨大的挑战，大数据流动的国际属性、数据标准、规范、数据产权、隐私权、主权等诸多问题。为了解决这些问题，我们需要把数据资产管理作为大数据的重点研究和实践方向，广泛征求业界意见。
数据资产管理是大数据的新兴分支领域，本书能够在这个领域率先展开深入研究，并关注研究成果的商业传播，说明国内大数据发展已经走上了创新发展之路，希望国内的企业组织能够在此基础上，进一步发挥先发优势，对数据资产的概念有着更清晰的认识与理解，能够更加重视数据资产管理工作，推动国家大数据发展战略，从而在大数据时代中领先于世界。
站在这个时代的风口，推荐大家都来阅读这本书。