자산의 해석에서 우리는' 소유 또는 통제' 와' 경제적 이익' 이 자산의 가장 핵심 내포임을 알 수 있다. 자산의 개념에서 데이터 자산까지, 우리는 데이터 자산이 기업이 소유하거나 통제하여 기업에 경제적 이익을 가져다 줄 수 있는 데이터 자원이라는 것을 알 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 데이터 자산, 데이터 자산, 데이터 자산, 데이터 자산, 데이터 자산, 데이터 자산, 데이터 자산)
석유는 이용되기 전에 단지 검은 액체일 뿐이다. 데이터를 이용할 수 없는 것도 무가치한 정보일 뿐인데 어떤 데이터 자원을 데이터 자산으로 변환할 수 있을까요?
"실현 가능한" 데이터 자원은 "자산" 의 데이터 자원으로 명확하게 사용될 수 있으며, 기존 제품의 수익 증가를 돕는 두 가지 형태로 나타납니다. 데이터 자체는 가치를 창출할 수 있다.
데이터는 업무에 능력을 부여한다
데이터는 현금 흐름을 돕는다. 즉, 데이터 자체는 가치를 창출하지 않지만, 데이터를 통해 기존 제품에 작용하여 수익을 창출하고 비용을 절감하는 데 더 나은 성과를 거둘 수 있다. 기업은 이러한 데이터' 내부 제거' 방식을 통해 생산 경영에서 생성된 데이터를 수집, 정리, 분석하여 자체 경영 의사 결정, 비즈니스 프로세스를 제공함으로써 제품 수익을 높입니다.
데이터 자체가 가치를 창출합니다
데이터를 사용하여 비즈니스를 최적화하는 방법은 데이터가 간접적으로 수익을 창출하는 방법이며, 이 경우 데이터가 생산할 수 있는 가치를 평가하기가 어렵습니다. 합법적인 규정 준수를 전제로 다양한 형태로 데이터를 거래할 수 있도록 하는 것은 데이터가 가치를 창출하는 직접적인 방법입니다.
데이터' 실현' 과정은 데이터 자산화가 직접 가치를 창출할 수 있는 데이터이며, 데이터 실현 과정은 데이터 거래 프로세스이며, 이 프로세스의 비용은 데이터 수집, 처리, 저장 비용에 있습니다. 비교적 쉬운 데이터 재현에 속합니다. 데이터를 이용하여 비즈니스에 더 복잡하고 전문적인 자산화 프로세스를 제공할 수 있습니다. 우리는 한 가지 사례를 통해 데이터 자산 화 과정을 분석합니다.
한 금융기관은 투자 융자 거래 과정에서 기업의 투자성을 정의하는 고정 기준이 없어 투자 기준에 맞는 금융기업과 프로젝트를 찾기 어려워' 투자 프로젝트를 찾을 수 없고 투자 프로젝트가 있는 기업이 돈을 융해할 수 없다' 는 현상이 나타나고 있다. 이때 이 기관은 정보 불완전성, 비대칭, 불투명, 객관적 분석과 평가가 부족한 문제를 시급히 해결해야 하기 때문에 정탐을 찾아 큰 데이터를 통해 이 문제를 해결하길 바란다.
이 기관의 호소를 이해한 후, 기계 학습, 인공지능 등을 통해 기업 빅데이터를 분석하여 해결책을 얻는 데이터 자산화 솔루션을 얻었습니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언) 구체적인 단계는 다음과 같습니다.
사회 데이터, 네트워크 수집, 기관 데이터, 기업 보고 등의 데이터 소스를 통해 기업 데이터를 수집합니다. 주로 상공정보, 지분 정보, 행정처벌, 판매연보, 사법정보, 지적재산권, 법률소송, 세무정보 등이 포함됩니다.
대용량 데이터 기술 등을 활용하여 데이터 청소, 데이터 통합, 데이터 마이닝, 데이터 표준, 보안 탈민, 다차원 상관 관계 등의 데이터 거버넌스 작업을 수행하여 데이터 품질을 향상시킵니다.
기계 학습 기술 학습 전문가를 이용하여 점수를 매기고, 기업 가치 평가에 대한 전문가의 의사 결정 과정을 시뮬레이션하고, 먼저 평가 모델을 구축하고, 기업 데이터를 자동으로 효율적으로 다차원, 전방위적으로 분석하여 기업 평가 보고서를 생성합니다.
데이터 자원이 풍부해짐에 따라 데이터 자산화는 기업의 핵심 경쟁력을 높이고 시장 주도권을 확보하는 열쇠가 될 것입니다. 또한 데이터 간의 고립된 정보 상태를 깨고 클라우드 컴퓨팅, 대용량 데이터 및 인공 지능 기술을 적용하여 기업이 데이터 자산 운영을 실현할 수 있도록 지원합니다.