50.保值思维
数据资产的保值增值成主要课题
随着大数据时代的悄然来临，各个行业对数据也越来越重视。凡是套上或挨着大数据的光环，再平凡无奇的旧数据都会在短时间内身价倍增。有业内人士表示：大数据是一种无形的财富，可与石油等资源的价值比肩。
但与此同时，很多企业对数据资产的看法陷入了一种误区。实际上，数据有可能成为资产，但并不是所有数据都能成为资产。就算是石油，在工业化时代来临前的很长一段时间里，也只是一堆无用的黑色液体。
那么，什么样的数据能够成为资产？或者，我们换一种问法，什么样的数据有资格成为资产？在探讨这个问题之前，我们先来了解一下什么是财务意义上的资产。一般来说，资产可以定义为企业能够拥有和控制的、以货币为计量单位，并能够加以利用，给企业带来经济利益的资源。
好了，现在，我们可以继续刚才那个话题了。资产包含着如下几个要素：能够用货币来计量、能为企业带来经济利益、能被企业拥有和控制。
能够用货币计量
从拥有和控制的角度来看，大多数企业的数据都符合资产要素要求。但如何用货币对这些数据进行计量则是个难题。传统意义上的货币计量，指的是在企业运行中，众多计量单位将货币独立对待，视为统一计量。之所以将其作为会计信息的统一计量单位，则是考虑到货币的流通性，它可以使不同企业或不同行业之间有一个可比性，从同一口径衡量反映出其财务状况和经营成果。当然，这也是造成存储在硬盘上的那些以GB、PB为计量单位的数据，不能被归列在资产负债表上的原因。
目前，很多企业都已经意识到，数据将成为一种无形的资产，甚至能够影响到企业运行前景的掣肘资源。所以，各方面对数据的重视度均大幅提升，甚至已经超过对传统资源的重视度。但除了极个别的以数据交易为主营业务的公司外，很多公司都没能为数据的货币计量订出一套合理的账务处理。这也就导致了这些公司在对待数据上有些力不从心、无力施为。对此，我们可以将数据资产当作一种无形资产，参照无形资产的计量规则。
将数据当作无形资产是有极大的好处的。最为突出的一点就是科研方面。我们都知道，很多高科技企业都需要一个相对漫长的投入产出期。这样，我们就可以利用对递延资产摊销的方式为企业形成一个有效的税盾，使企业实际税负有所降低。
能够为企业带来经济利益
前面我们也已经提到，大数据之所以有意义，就在于它能够为人们带来价值。而对企业而言，最大的价值便是经济利益。据国金证券报告：在现阶段，利用数据为企业带来经济利益的方法主要有三种：信息租售、数据租售和数据使能。下面我们就分别对其进行介绍：
信息租售：这个概念主要指的是以彭博为代表的金融信息服务商。他们将视角聚集在某一行业，然后全力施为，对这一行业的数据信息进行收集和提炼。然后，利用科技手段为这些数据中心冠上一个数据终端，逐渐形成了一个集数据采集、信息萃取和价值传递的完整链条，从而成为行业巨头。
数据租售：这个概念主要指的是以四维图新、广联达为代表的公司。他们在主营业务的基础上，对业务数据进行收集、整理、过滤、校对、打包、发布等一系列加工，使数据自身的价值更加明确，然后将其直接作用到企业，为企业带来经济利益。
数据使能：这个概念指的是类似阿里巴巴这样的公司。这种公司通过对已收集到的海量数据进行深度挖掘和分析，并在此基础上开展传统公司难以触及的小额贷款业务，从而为公司开创新的盈利增长点。
数据资产的保值增值
众所周知，但凡是资产，就有一个折旧损毁和保值增值期限，数据资产也不例外。所以，怎样让数据资产实现保值增值，也是我们必须要考虑的问题之一。在资产负债表的资产项上，大多财务人员的操作方式，是按照资产的流动性将之区分，并从上至下进行排列。在数据资产方面，它的这种上下分层就体现在数据规模、活性以及收集、运用数据的能力方面。因此，我们想要让数据资产实现保值增值，就要从以下三个方面着手：扩大数据规模、提高数据活性和提升收集运用数据的能力。
扩大数据规模：虽然现在大数据技术方面的开发研究不断进步，但我们能够采集和利用到的信息却还远远不够。一方面，由于目前数据收集和提取合法性方面的制约，能够作用在商业应用和人们自身的数据少之又少。另一方面，企业单位想要凭借自己所掌握的独立数据来了解产业链之间各个数据环节的关系，这是根本不可能实现的。因此，想要扩大数据规模，各个企业行业之间必须协同起来，建立起数据交换机制。同时，政府方面也要相对做些政策调整，这样才能保证信息足够被社会利用。
提高数据活性：大数据的一个主要特征就是数据类型多而价值密度低。因此，只有数据的掌控者们围绕核心业务的需求建立起数据间的关联关系，才能提高数据的活性，使数据分类明确、价值提高。
提升收集运用数据的能力：与结构化数据相比，非结构化数据由于难以用传统数据库的二维逻辑表表现出来而被放弃。但我们必须得知道，目前阶段的数据类型，大多还是以非结构化的数据为主。据IDC的一项调查报告显示：大部分企业中的数据超过80%的都是非结构化数据，而且这种类型的数据还会逐年递增。由此可见，想要提升收集运用数据的能力，对非结构化数据利用方式的改革是不容忽视的。同时，随着技术的发展，现阶段对数据处理的方式，已经远远不能满足客户的业务需求。所以，提高数据的处理速度也是势在必行的。比如说，O2O模式对用户数据实时处理有着非常高的要求。数据伴随用户行为产生，且是高速实时数据流。此外，O2O业务周期短，这需要实时的分析用户数据，对用户进行个性化服务。如果是通过传统的数据库查询方式得到的“当前结果”，就有可能丧失价值。因此，提升对这类数据的高速处理能力才能应对高难度挑战。
目前来说，有很多需要共享数据的企业间竞合关系同时存在，企业在共享数据之前需要权衡利弊，避免在共享数据的同时丧失竞争优势。
饲料企业如何利用大数据实现增值
当读者看到这样的标题，可能会觉得诧异。饲料行业也能运用到大数据？这个行业不就是一群农民在农村做的一些农活吗？其实不然，如果这样看的话，那就有点片面了。
张某是一家饲料公司的销售经理，有三年工作经验。某天，他和公司的技术服务经理赵某来到一家养猪企业拜访，目的是解决某个技术问题和处理销售订单问题。
当他们到了猪场门口的时候，他们手机里安装的APP就自动感知到了这个猪场的感应器，接着，他们就打开提醒功能，APP按照工作计划，将猪场客户和相关的数据呈现出来。由于张某和赵某的职务不同，所以，APP推送出来的数据也不一样。
张某得到的是更新数据，当然也包括一些利用CRM系统而获得的客户行为数据。而赵某得到的则是一些关于猪场实时更新的技术数据。拿到数据后，两人立即对数据进行了分析，并根据数据对此次拜访计划进行了改变和修正。
见到客户之后，赵某就和客户对技术服务方面的问题方面进行了深入研究，并进入该客户在公司云端智能服务平台的专属账户，对猪场内部现场的实际情况进行了查核。之后，他便用这些数据公司的云端服务器，将这些数据共享给公司的技术专家，并依据这些数据共同制定了处理方案。张某则利用公司的CRM系统，调出了这个客户的账户，针对某个销售问题与其进行谈判。在谈判的时候，张某用到了刚刚掌握的客户的销售情报。当然了，这些数据大都是在社交媒体上抓取的信息，这样的功课会使客户感到关怀。当与客户达成共识之后，张某就将新的商务条款、新的客户信息和订货数据通过APP传回ERP系统。公司方面在接到这些回传的销售指令后，就会在销售内勤体系上自动生成一个新的生产计划。接着，这个计划就会自动接入生产车间的中控系统内，中控系统就根据这个计划生成一个生产排程，并接入智能仓储系统。
当客户收到货以后，销售数据会和其他数据维护进入CRM系统。比如，客户的数据资料、猪场的饲料库存情况等。营销人员就会利用这些数据对客户的行为习惯进行分析，然后制订出一个针对该客户的体验改善计划和技术改善计划。这样就保证了客户能够获得更大的价值，公司也能够获取更大的利益。
在以上的各个方面中，数据是一个不可或缺的核心部分。近一段时间，社会对环境治理和食品安全的关注度越发提高，这也就意味着饲料企业在未来要着眼于与终端消费者的直接接触。正是因为对这方面的重视，安佑集团便把原来的企业使命改成了“科技安佑，幸福中国，低碳地球”。另外，作为微观的大数据企业，大数据的应用技术已经从掌握庞大的数据信息蜕变到对这些含有意义的数据进行专业化处理的阶段。这也就说明，提高对数据的加工能力，让数据本身价值“增值”，才是企业大数据应用的关键所在。
