随着近年来企业信息化的日臻成熟、社会化网络的兴起，以及云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的广泛应用，全球数据的增长速度之快前所未有、数据的类型也变得越来越多。数据蕴藏的巨大商业价值也引发了传统行业对数据资产化的巨大需求。

数据资产包含哪些数据

• 第一类数据-企业内部数据。即企业通过自身的交易和事项形成的,为企业所拥有的一系列数据。这一类数据主要来源于企业本身,如淘宝、京东等电商平台通过日常销售所掌握的消费者基础数据,或通过进一步的处理、挖掘和集成,所掌握的消费者行为数据、市场需求数据等。通过有效的数据技术处理后会为企业带来利益。

• 第二类数据-企业外部数据。此类数据主要是通过网络爬虫、文本挖掘工具从互联网、各类公开文件中所获取,关联机构、竞争对手、行业机构等的数据这类数据并不是由搜集企业自身的交易和事项形成,但确实会为相关数据的搜集者带来一定的经济利益，例如企查查此类企业信息查询网站！

• 第三类数据-企业购买数据。第二类数据的产生是产业进一步细化分工的结果,在大企业更多地将重点聚焦于企业自身的优势竞争力时,会将部分运营管理的数据流量端口交由其他公司进行专业化的处理,专业服务商通过为各行业企业提供技术服务，这些大数据服务商通过积累了大量的行业数据、广告营销数据、用户行为数据根据客户现状为其打造成熟的应用产品。

数据资产化已成为传统行业数据转型最终趋势

根据中国信通院最新发布的《中国数字经济发展与就业白皮书 (2018年)》显示，从总量上来看，近年来中国数字经济规模保持快速增长，占GDP比重持续上升。2017年我国数字经济总量达到27.2万亿元，同比名义增长超过20.3%，显著高于当年GDP增速，占GDP比重达到32.9%，同比提升2.6个百分点。数字经济已成为近年来带动经济增长的核心动力，2017年我国数字经济对GDP的贡献为55%。

随着数字经济在国民经济中的地位不断提升，越来越多的企业开始走上了数字化转型之路，采用数字化的方式来解决企业实际运营中产生的问题。数字化转型已经成为一种趋势，因为“整个国家都在数字化转型道路上前进。”此外，数字化将会对企业商务运作模式带来一场巨大的变革。

企业战略将从“业务驱动”转向“数据驱动”。数据资产化是企业未来发展方向。 企业通过收集、分析大量内部和外部的数据，获取有价值的信息。通过挖掘这些信息，企业可以预测市场需求，进行智能化决策分析,从 而制定更加行之有效的战略。

探码科技数据资产化的方法

探码科技实现数据大集中,形成企业数据资产。

探码科技通过自主研发的Dyson大数据系统，从数据的采集、处理、分析实现企业数据大集中，并将收集处理后的数据上传到企业的运数据库中消除了企业间的数据孤岛，加强企业内部协同性，从而形成企业的数据资产。这是企业利用大数据资源的第一步。只有把企业的信息化架构向云平台迁移,才能促使集团数据的大集中与统一管理，从而在此之上对数据资源的价值进行挖掘。

探码科技深度分析挖掘数据价值,加深数据的应用化程度。

探码科技非常重视数据的实体化，应用化对大数据的价值的深入分析与挖掘以数据为支撑创造更好的应用服务企业的商务运作中，推动企业决策机制从“业务驱动”向“数据驱动”转变。根据预测，大数据挖掘和应用可以创造出超万亿美元的价值，数据将成为企业的利润之源，加深数据应用化，实体化将加强企业的核心竞争能力。

探码科技实现数据资产化的步骤

打造数据湖：探码科技通过web（网页）数据采集、和工厂设备数据采集通过这两种数据采集的方式为客户构建数据湖！目的是全面整合企业数据资产。

构建数据流：将数据湖中的数据经过抽取、清洗转换之后进行存贮，深度分析挖掘大数据的价值，将静态的数据湖转化为动态的数据流。

聚云化雨生成应用：将数据湖中通过清洗整合的数据，根据客户需求、行业背景、用户体验生成真正有价值的SaaS应用，助力企业智能决策。

总结

探码科技数据资产运营不仅激活数据价值，而且对既有经济模式形成颠覆重塑，促进产业结构优化升级，催生一系列大数据新业态和新模式，其对企业、政府、机构的经济的引擎效用已经在很多地方得到验证！