数据要素是什么？一文讲清数据要素

这两年数据要素这个词出现得越来越频繁。政策里在讲企业也在讲很多人听得多了却还是会有点懵。数据不就是数据吗为什么还要加上要素两个字。它和我们平时说的数据资产、数据资源又有什么区别。企业天天存了那么多数据为什么真正能产生价值的却不多。其实数据想真的能带来价值不能光躺在系统里不动它得被整理、被流通、被真正用起来。于是就有了数据要素这个概念。今天我这篇文章就想用尽量直白的话把数据要素这件事讲清楚。开始之前给大家分享一份数字化建设知识地图里面围绕数据化管理落地、数据化应用落地和数据团队建设三个重点梳理出了数据化流程管理、数据分析以及数据团队建设等多模块知识。它能帮你更深入地理解数据要素也能为你开展数据相关工作提供一些思路和方向。需要的朋友可以自取https://s.fanruan.com/ip0ko复制到浏览器一、先搞明白数据要素到底是什么先从最简单的理解说起。过去我们常说土地、劳动力、资本、技术是推动经济运行的重要生产要素。现在数据也被放到了这个位置上所以才有了数据要素这个说法。说白了数据要素就是那些能够参与生产、流通、配置并且持续创造价值的数据。它不只是存着不用的记录也不只是系统里的一堆表而是能真正被加工、被流通、被应用的数据资源。这里有个关键点要注意。不是所有数据天然都能叫数据要素。一个企业每天会产生很多数据比如订单数据、库存数据、客户数据、设备数据、财务数据、日志数据。这些数据虽然很多但如果只是散落在各个系统里口径不一致质量不稳定也没人敢用那它本质上还只是原始数据谈不上真正发挥了要素价值。只有当这些数据能够被采集、整合、治理、共享、应用真正进入业务决策、运营优化、产品创新这些环节它才更像一个能创造效益的要素。你可以把它理解成数据本身是原材料数据要素是被组织起来、能拿来创造价值的生产资料。二、为什么现在企业都在讲数据要素原因其实不复杂因为企业越来越发现很多业务问题最后拼的不是谁数据更多而是谁更会用数据。以前企业做增长更多靠经验。现在市场变化快用户需求细供应链复杂单靠拍脑袋已经不太够了。你要判断客户偏好要预测销量要优化库存要识别风险要提升服务效率这些背后都离不开数据支撑。问题是很多企业虽然系统不少数据也不少但真正到了用的时候常常还是卡住。销售系统里有一套客户信息财务系统里又是一套会员系统里还有一套。想看一个完整客户画像得来回对数据。订单数据在业务系统里库存数据在供应链系统里经营分析时很难放到一起看。不同部门报表口径不一样同一个指标开会时能报出几个版本。还有些数据更新慢等报表出来业务窗口都过去了。说到底不是企业没有数据而是数据还没有真正变成可流通、可复用、可产生价值的要素。这也是为什么现在大家越来越重视数据要素建设。因为它关注的不是单纯把数据存起来而是让数据真正流动起来、用起来、创造价值。三、企业在数据要素建设上都遇见了什么问题很多人一提数据要素会觉得这件事很大、很宏观好像离日常业务很远。其实落到企业里问题都很具体。最常见的一个问题就是数据散。数据分布在ERP、CRM、OA、MES、电商平台、财务系统这些不同地方系统彼此隔着数据标准也不一样。你想把它们拉到一起用第一步就很费劲。第二个问题是数据乱。同样是客户名称有的系统写全称有的写简称有的甚至一家公司有好几种写法。时间格式、编码规则、字段命名也都可能不统一。表面看都有数据真要分析时却对不上。第三个问题是数据不稳。有的数据更新不及时有的数据同步会丢有的数据质量不过关。报表今天和昨天口径不一致业务部门自然就不信任数据。还有一个很现实的问题是数据难共享。不是说把数据导出来发给别人就叫共享。真正可用的共享要解决权限、安全、标准、时效、责任边界这些问题。否则数据不是流不动就是流了也没人敢用。像我对接的很多企业都是用数据集成工具FineDataLink来治理他们团队的多方数据的这个工具可以将加工、融合后的数据封装然后发布为规范化 API 接口数据供外部系统调用这样组织内不同部门、不同业务线就拥有了统一的数据视图很好地解决了数据难共享这一难题。所以你会发现企业做数据要素真正难的从来不是概念而是怎么把散的数据接起来把乱的数据理顺把不稳的数据管起来。四、这些问题企业一般的做法是什么在实际项目里很多企业不会靠人工反复导表、手动清洗数据来做这件事因为根本撑不住。系统一多、数据一杂人工方式很快就会失控。更常见的做法是用数据集成工具把这些环节尽量标准化、自动化。对企业来说它不只是省掉一些重复搬数据的体力活更重要的是让数据流转这件事变得稳定一点、规范一点。比如全量和增量同步怎么配任务多久跑一次失败了怎么提醒数据质量怎么检查这些都能更系统地管理起来。你可以把它理解成企业想把数据要素用起来不能只停留在有数据这一步还得先把数据接通、理顺、管住。像这样的工具做的就是前面这些打基础的活。这里分享我们团队正在用的FineDataLink这个工具它通常就是在这个阶段发挥作用能把多个业务系统的数据接进来按规则做同步、清洗、转换和分发帮助企业把原本分散的数据慢慢整理成可用、可管的数据资源。这个工具的链接我放在这大家可以上手体验一下​​​​​​​https://s.fanruan.com/tx4dw复制到浏览器当然工具不是万能的。数据要素建设也不是上一个产品就能立刻完成。标准怎么定流程怎么管业务怎么配合这些都很重要。但从落地角度看没有一套稳定的数据集成能力很多事情确实很难往下走。五、数据要素真正的价值到底体现在哪说到底企业关心数据要素不是为了多学一个新概念而是为了看见更实际的结果。最直接的价值是让决策更有依据。过去看经营情况可能要等人手工汇总很多报表现在如果数据链路打通了企业就能更快看到销售、库存、客户、回款这些关键情况判断也会更及时。第二个价值是让业务协同更顺。当不同部门看到的是同一套相对一致的数据沟通成本会低很多。销售、运营、财务、供应链不再各说各话很多问题处理起来会更快。再往下数据要素还能支撑更细的运营和创新。比如识别高价值客户优化商品组合做更准确的需求预测提升风险预警能力。这些都不是凭空发生的而是建立在数据能稳定供给、持续流动、被反复利用的基础上。从这个角度看数据要素的价值不是把数据堆得越来越多而是让数据越来越能参与业务、服务业务、放大业务价值。写在最后好了看到这里你可以把数据要素理解成一种能持续创造价值的数据能力而不是简单的数据存量。它的关键不在于企业有多少数据而在于这些数据能不能被打通、治理、共享和应用。很多企业迟迟感受不到数据价值不是因为数据少而是因为数据还停留在分散、混乱、难流通的阶段。所以数据要素这件事看起来讲的是价值真正落地时做的往往还是基础工作。先把数据接起来理顺了管住了后面才谈得上分析、决策和创新。如果你是刚接触这个概念的小白记住这一句话就够了数据要素不是把数据存下来而是让数据真正用起来。