数据资产化已成为企业数据资产管理的最重要的环节，也是企业数字化转型必须要提的话题，一谈到数字资产大多数人认为的都是我们过去做业务信息系统产生的数据，这些数据如何被利用。本文强调的是管理数据，重要的原因是我们过去在数字化转型过程中忽略了管理数据，尤其是人的工作行为数据，怎样将人的工作行为数据及决策数据转化为企业的数据资产、利用这些的数据资产创造价值，将是企业不得不面临的一个课题。

传统资产与数据资产

我们来看一下资产的概念： “资产是指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。”在资产的释义中，我们可以看出“拥有或者控制”和“带来经济利益”是资产最核心的内涵。由资产的概念引申到数据资产，我们可以得到，数据资产是由企业拥有或控制，能够为企业带来经济利益的数据资源。企业的交易数据可以成为企业的数据资产，原因是交易数据可以通过算法或大数据预测交易双方的信用，通过数据产生的信用数据可以做供应链金融，所以说银行最大的资产应该是客户的信用数据，这就是为什么“蚂蚁金服”的估值远远高于其他传统金融业的原因。

管理数据为业务赋能

管理数据本身不产生价值，但通过数据作用于现有产品，使其在创造收益、降低成本上有更好的表现。企业通过这种管理数据“内消”的方式，将生产经营中产生的数据进行收集、整理、分析，用于服务自身经营决策、业务流程，从而提高产品收益。

管理数据“变现”的过程就是数据资产化的过程

能够直接产生价值的数据，数据变现的过程就是数据交易的过程，此过程的成本在于数据收集、处理、存储的成本，属于比较容易的数据变现；而利用数据为业务赋能拥有更复杂、专业的资产化流程。企业的管理数据难于数字化原因是企业很多的管理数据不被企业重视，企业业务数据形成了很多数字孤岛，企业因为职能分工而产生了不协同，我们分析了大量企业发现，企业中人与人的协同行为恰恰是人的工作行为或管理行为，通过协同技术工具将这些数据数字化，比如，通过销售人员的协同数据大数据分析发现，一位优秀的销售的协同行为是有一定规律的，我们把3-5年的销售的协同行为数据转为企业的数据资产，通过企业中人的人协同过程产生的大量的数字信息，把这些数字信息通过智能分析、建模，把组织中的每个角色在与人协同的过程，将这些人的协同行为为组织中的不同岗位人员画像，通过把这些数据资产转为可订阅的人力资源数字知识产品可以为企业转型提供借鉴。