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哪些數據可以成為數據資產?如何實現數據資本化?

什麽是資產?我們來看壹下資產的概念:“資產是指由企業過去的交易或者事項形成的,由企業擁有或者控制,並預期給企業帶來經濟利益的資源。”

在資產的定義中,我們可以看到“擁有或控制”和“帶來經濟利益”是資產的核心內涵。從資產的概念到數據資產,可以得出數據資產是企業擁有或控制的數據資源,能夠給企業帶來經濟利益。

油在使用前只是壹種黑色的液體。如果數據不被使用,只是壹堆沒有價值的信息,那麽什麽樣的數據資源才能轉化為數據資產呢?

可以“變現”的數據資源,可以明確視為“資產”的數據資源,表現為以下兩種形式:可以幫助現有產品實現收入增長;數據本身可以產生價值。

數據賦能商業

數據有助於現金流,即數據本身並不產生價值,而是通過數據作用於現有產品,使其在創造收入和降低成本方面表現更好。企業通過這種方式對生產經營中產生的數據進行收集、整理和分析,服務於自身的經營決策和業務流程,從而提高產品收益。

數據本身產生價值。

利用數據優化業務是數據間接創收的壹種方式。在這種情況下,數據所能產生的價值是很難評估的。在合法合規的前提下,允許數據以各種形式進行交易,是數據產生價值的直接方式。

數據“變現”的過程就是數據資本化可以直接產生有價值的數據,數據變現的過程就是數據交易的過程。這個過程的成本在於數據采集、處理和存儲的成本,屬於比較容易實現的數據。用數據賦能商業有壹個更復雜、更專業的資本化過程。我們通過壹個案例來分析數據資本化的過程:

在投融資交易過程中,壹家金融機構壹直為缺乏固定標準界定企業的可投資性而苦惱,難以找到符合其投資標準的融資企業和項目,造成“錢找不到投資項目,有投資項目的企業拿不到錢”的現象。這個時候,這個機構迫切需要解決信息不完整、不對稱、不透明、缺乏客觀分析評估等問題,於是找到代碼檢測,希望通過大數據解決這個問題。

在了解了組織的訴求後,我們想出了壹個數據資本化的解決方案:通過機器學習和人工智能分析企業大數據,得出解決方案。具體步驟如下:

企業數據通過社會數據、網絡采集、機構數據、企業申報等數據源采集,主要包括工商信息、股權信息、行政處罰、銷售年報、司法信息、知識產權、法律訴訟、稅務信息等。

利用大數據技術進行數據清洗、數據合並、數據挖掘、數據標準、安全脫敏、多維關聯等數據治理操作,提高數據質量。

利用機器學習技術學習專家打分,模擬專家對企業價值評估的決策過程,先建立評估模型,自動高效地對企業數據進行多維度、全方位的分析,最終生成企業評估報告。

隨著數據資源的日益豐富,數據資本化將成為企業提高核心競爭力、搶占市場先機的關鍵。我們也將用紮實的技術打破數據之間的信息孤島狀態,應用雲計算、大數據、人工智能技術,幫助企業實現數據資產運營。

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