信息-数据-资产-入表,全链化拆解

2023-11-21 17:13:53     来源:

信息不等于数据。信息是指对人们有用的,能够指导人们的行为的知识或数据,而数据则是指没有经过处理和解释的原始数字或数据点。虽然信息与数据在某些方面是相似的,但它们之间存在一些重要的区别。

首先,信息是有目的的,它通常与某种决策或行动有关。例如,如果你在寻找一家餐厅,你可能会搜索相关的信息,例如菜单、价格、位置和评价,以帮助你做出决定。这些信息都是有用的,可以帮助你做出明智的决策。

相比之下,数据通常是没有经过处理的原始数据点或数字。例如,如果你有一份包含所有餐厅菜单的列表,那么这份列表就是数据。它可能包含各种信息,如每个餐厅的菜名、价格、类型等等,但你需要进行分析和解释才能从中获取有用的信息。

因此,虽然信息和数据都与数据有关,但它们之间存在一些重要的区别。信息是有目的的,能够指导人们的行为的知识或数据,而数据则是没有经过处理和解释的原始数字或数据点。由此得出信息与数据并不相等,要想让零散的、原始的、无价值的数据成为系统的、可用的、有价值的数据还需要很长的一段路,其中最重要的就是做好数据治理,让数据达到有序化、商品化以及合规化。

当前信息数据化存在一定的痛难点,主要包括:

1.信息存储太少,不满足数据治理的基础量:在数据采集的过程中,由于数据源不足或者数据质量不高,可能会导致信息量不足,无法形成有价值的数据。此时,需要进行数据采集和数据集成,以增加数据的多样性和丰富性,从而更好地发掘数据中的价值。

2.信息存储不互通,数据孤岛严重:在信息化的过程中,由于各系统、各平台之间的数据格式、标准不一致,可能会导致数据之间难以互通互联,形成数据孤岛。此时,需要加强全量数据的概念,将各个系统、平台的数据进行整合,实现数据的共享和流通,从而更好地发掘数据中的价值。

3.信息存储不规范,数据治理难度太大成本太高:在数据管理的过程中,由于数据存储的规范性和标准性不足,可能会导致数据难以被有效利用。比如记录时间可以用[2023-1-1],也可以记录为[2023/01/01],不同的记录方式会影响到数据打通。此时,需要形成可用数据的概念,通过制定规范的数据存储标准和管理流程,提高数据的可用性和可操作性,从而更好地发掘数据中的价值。

4.数据安全法律法规:在信息化的过程中,由于数据的安全性和隐私性不足,可能会导致数据泄露、侵权等问题。此时,需要加强数据安全法律法规的制定和执行,保障数据的安全性和隐私性,从而更好地发掘数据中的价值。

这些痛难点主要集中在信息存储太少、信息存储不互通、信息存储不规范以及数据安全法律法规等方面。为了解决这些问题,数据宝通过三级治理的方式将企业的数据进行分阶段治理。第一阶段是进行数据资源确权登记,第二阶段是数据要素生产加工,第三阶段是数据产品流通交易,通过这三个阶段的数据治理,最终形成全量的、可流通的、标准的、安全的、有应用场景的数据产品。

随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(以下简称《暂行规定》)发布,企业在编制资产负债表时,应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况,增设数据资源项目,那意味着企业应当对企业的数据进行盘点与管理。

数据宝轮值CEO肖斌认为:“数据资产入表政策发布后,对于企业来说是个极大的利好,企业需要抓紧整理评估手上的数据资源。如何管理和运营手上的数据资产,是当下企业的一项必做的功课。”

和实物资产一样,数据资产也需要通过盘点,对必要的信息进行记录。数据宝作为数据资产增值运营服务商,对数据资产入表路径提出“数据雪球”理论。数据宝认为数据资源入表是企业数据资产化的阶段性节点,并非终点;其次是要建立可持续性的数据资产运营管理体系,实现“滚雪球”式的数据资产持续增值能力才是目标和核心能力。

数据资产盘点是数据资产入表的第一步,是要将各类无序的原始数据通过盘点分类为①符合资产定义且满足资产确认条件的数据资源,体现为无形资产或存货;②符合资产定义,但尚不满足资产确认条件,尚未“入表”的数据资源;③其他数据资源。

数据资产盘点的内容

政企的数据散落在各个异构系统、甚至业务人员电脑中,数据结构、数据类型、存储形式、敏感级别、重要程度各不相同,整体看起来就像是一团乱麻的线,如何盘点理出头绪并不容易。

数据资产盘点到底要盘点啥?数据盘点的范围一般从三个角度定义:

基于不同的数据来源,根据不同的划分策略,盘点的内容侧重会有所不同:

基础数据:需要盘点数据分布在哪些IT系统,区分其中哪些是需要跨系统流转、共享使用且变化缓慢的主数据信息,哪些是与IT系统定位相匹配的业务流程交易信息。

衍生数据:需要盘点数据的不同应用场景,比如监管、统计、内部管理等等。一方面根据衍生数据基于不同使用场景进行分类,另一方面通过盘点,梳理对基础数据的使用热度。

外部数据:需要盘点外部数据需求、数据类型、数据来源、采集频率、获取成本、数据质量以及数据价值评估方式等。

此外,还需要构建数据标准,数据定义、数据分级分类、数据归属、数据资产目录等。《暂行规定》落地后,将有越来越多的企业开始对企业的信息、数据、资产、入表等进行盘点与分析,确定哪些是可自用的,哪些是可以作为交易的,哪些是计入成本的。随着数据资产“入表”开启,未来,谁拥有大量的数据,谁就是最大的受益方,因为这些数据都将变成他的资产。同时,这个机会是“普惠制”,也就是所有企业商户都可以分享这块“蛋糕”。数据宝作为大数据行业的开发商,将助力企业吃到这块蛋糕,共创收益。

免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据。

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