第1篇
定義階段

第1章
概述

1.1 引言

如今，相比于有形資產(chǎn)（如土地、機(jī)器設(shè)備、庫(kù)存和現(xiàn)金）而言，無(wú)形資產(chǎn)（不具有物質(zhì)性質(zhì)的資產(chǎn)，包括數(shù)據(jù)、品牌和知識(shí)產(chǎn)權(quán)等）的重要性迅速上升。2018年，標(biāo)普500指數(shù)中的無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值達(dá)到21萬(wàn)億美元，占據(jù)了所有企業(yè)價(jià)值的84%。相比于1975年的17%，這是一個(gè)巨大的增長(zhǎng)（Ali，2020）?？傮w來(lái)說(shuō)，隨著5G、人工智能、機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、量子計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈等技術(shù)的普及，越來(lái)越多的企業(yè)正在研究和開(kāi)發(fā)并最大化保護(hù)無(wú)形資產(chǎn)，特別是數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，因?yàn)樗袛?shù)字技術(shù)都是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的。

在此背景下，數(shù)據(jù)作為一種重要的無(wú)形資產(chǎn)，被認(rèn)為是關(guān)鍵的商業(yè)資源，因?yàn)樗梢允菇M織的生產(chǎn)力最大化。在市值排名前五的公司中，有四家是數(shù)據(jù)公司（Investopedia，2022）。加拿大豐業(yè)銀行（Scotiabank）的首席執(zhí)行官Brain Porter在2019年表示，“我們從事的是數(shù)據(jù)和技術(shù)業(yè)務(wù)。我們的產(chǎn)品恰好是銀行業(yè)務(wù)，但主要是通過(guò)數(shù)據(jù)和技術(shù)來(lái)提供”（Berman，2016）。AIG和Hamilton Insurance Group宣布成立合資公司Attune，這是一個(gè)利用數(shù)據(jù)和人工智能（AI）來(lái)簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)流程、縮短獲得保險(xiǎn)的時(shí)間并減少成本的技術(shù)平臺(tái)。油田服務(wù)公司Schlumburger利用模擬器和傳感器中捕獲的鉆井遙測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)提高油井鉆探性能。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為提高企業(yè)業(yè)務(wù)績(jī)效的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，更是改善企業(yè)業(yè)務(wù)績(jī)效的關(guān)鍵因素，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)可以增加企業(yè)收入、降低成本和降低風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)生態(tài)系統(tǒng)，即利用數(shù)據(jù)促進(jìn)業(yè)務(wù)績(jī)效的生態(tài)系統(tǒng)，越來(lái)越受到全球認(rèn)可。Netflix、Facebook、Google和Uber等公司利用數(shù)據(jù)獲得了獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。谷歌研究總監(jiān)彼得·諾維格（Peter Norvig）曾表示，“我們沒(méi)有比其他公司更好的算法，我們只是擁有更多的數(shù)據(jù)”（Cleland，2011）。到2021年，谷歌市值已經(jīng)超過(guò)了墨西哥或沙特阿拉伯的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力的公司表現(xiàn)出更好的業(yè)務(wù)績(jī)效，麻省理工學(xué)院的一份報(bào)告稱，數(shù)據(jù)利用率高且數(shù)字化成熟的企業(yè)比同行企業(yè)利潤(rùn)高出26%（MIT，2013）。麥肯錫全球研究所的研究發(fā)現(xiàn)，以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力的組織獲取客戶的可能性是普通組織的23倍，保留客戶的可能性是普通組織的6倍，并且盈利能力是其他公司的19倍（Bokman等，2014）。Forrester的研究發(fā)現(xiàn)，利用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策的公司實(shí)現(xiàn)兩位數(shù)增長(zhǎng)的可能性是其他公司的3倍（Eveslon，2020）。在大規(guī)模應(yīng)用大數(shù)據(jù)后，美國(guó)保險(xiǎn)委員會(huì)協(xié)會(huì)（NAIC）表示保險(xiǎn)服務(wù)的獲取率提高了30%，成本節(jié)約了40%～70%，麥肯錫公司的一項(xiàng)研究表明，在石油和天然氣公司中有效實(shí)施數(shù)據(jù)分析，可以在幾個(gè)月內(nèi)產(chǎn)生相當(dāng)于投資額30～50倍的回報(bào)（McKinsey，2017）。

然而，大多數(shù)公司都面臨將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)績(jī)效增長(zhǎng)的挑戰(zhàn)，這主要是由于缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。根據(jù)精品數(shù)據(jù)管理公司Experian Data Quality的說(shuō)法，不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)影響了88%的組織，影響收入高達(dá)12%（Levy，2015）。麥肯錫公司指出，平均每個(gè)用戶每天要花費(fèi)2小時(shí)來(lái)查找正確的數(shù)據(jù)（Probstein，2019）。《哈佛商業(yè)評(píng)論》發(fā)表的一份報(bào)告稱，在企業(yè)中只有3%的數(shù)據(jù)符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（Nagle等，2017）；而IBM和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)聯(lián)合進(jìn)行的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，公司中有超過(guò)90%的數(shù)據(jù)處于未被使用的狀態(tài)。