對每一個企業組織而言，資產是一種經濟資源，資產通常被認為可以變現為價值的財產。數據很有用，數據很有價值，這點今天應該也無人否認了，可是當大多數中國組織將數據當做資產來變現的時候，如何衡量數據的價值，如何發揮數據的價值，還是遇到這樣那樣的困惑、障礙和問題。

       搞信息技術不是一件輕松的事，而搞數據工作更是臟活、累活、精力透支活，做技術活苦點累點本無可厚非，可大量的數據工作卻成效不顯，數據工作者吃苦受累之時還常受氣，我分析數據工作者這種吃力不太好的狀況歸根到底還是企業對于數據管理工作的必要性沒有得到重視甚至正視，最近我寫過一篇文章《數據要管理了才是自己的》，話說得有些直白，但的確是我多年親身歷練總結出來的肺腑之言。

      今年（2020）已經注定載入史冊，大半年過去了，新冠疫情還不知道何時才謝幕，新的國際舞臺已經風起云涌，恰如主席五十年前的斷言，現在是天下大亂形勢大好，中國在全球危機中一枝獨秀，在重重巨大風險和挑戰中一步一個腳印地走上高歌猛進的偉大復興之路，這個十月也必然在這種披荊斬棘中成為重要的歷史節點。

       可能很多人認為新冠疫情的爆發是冥冥中的天意，可我認為這個天意有客觀必然性，大自然的能量是守恒的，從生態平衡的角度，人類對物質財富的過度貪婪造成了大自然的失衡，新冠疫情是自然界對人類社會在物質世界的活動一次暫停鍵，警告人類還是如此無節制地消耗地球已經讓大自然受不了，人類社會物質生產力發展太快，能量守恒背后的客觀規律一定會讓人類社會活動以某種形式停頓一下，以一種人類不愿接受的方式調整過來。

      正如習總書記在2020年中國國際服務貿易交易會全球服務貿易峰會上的致辭指出的：“這次疫情全球大流行期間，遠程醫療、在線教育、共享平臺、協同辦公、跨境電商等服務廣泛應用，對促進各國經濟穩定、推動國際抗疫合作發揮了重要作用?！?

      新冠疫情吹響了徹底數字化轉型的集結號，不管我們對于這個物質世界有多么的不舍和留戀，這次疫情倒逼人類把更多的工作搬到數字世界來完成，人類生產和生活都必須盡可能更多地依賴數字科技來滿足各種需求，因此數據的價值就和滿足這些需求有關。

       任何一個行業和領域都會產生有價值的數據，而對這些數據的統計、分析、挖掘和人工智能則會創造出意想不到的價值和財富。當今世界正在經歷百年未有之大變局，新一輪科技革命和產業變革孕育興起，帶動了數字技術強勢崛起，促進了產業深度融合，我們已經全面步入了數字經濟時代，數據在經濟活動中的作用變得越來越重要，它不僅能夠幫助人們更好地組織和規劃生產經營，更能有效地進行判斷和預測，所有這些，都能夠為社會創造出巨大的清潔財富。

        數據是典型的時效品，老數據不如新數據值錢，而且隨著時間推移，前者越來越沒有價值。就此而言，大數據與其說是“大”的數據，不如說是實時在線的“活”的數據，只有滿足需求的新數據能源源不斷獲得，才能避免數據的靜態化和僵尸化，才能實現數據價值。

       十九大四中全會的重大決定第一次在公開場合提出數據是生產要素，2020年4月9日，中央第一份關于要素市場化配置的文件《中共中央、國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》（簡稱“《意見》”）正式發布?！兑庖姟分赋隽送恋?、勞動力、資本、技術、數據五個要素領域改革的方向，明確了完善要素市場化配置的具體措施。數據作為一種新型生產要素，成為了《意見》中備受關注的內容。

       劉鶴副總理指出：“數據作為生產要素，反映了隨著經濟活動數字化轉型加快，數據對提高生產效率的乘數作用凸現，成為最具時代特征新生產要素的重要變化?！?

      關于數據要素對數字經濟的生產力促進作用我們可以從兩個方面加以分析。

      一方面，有價值的數據資源是生產力的重要組成部分，是催生和推動眾多數字經濟新產業、新業態、新模式發展的基礎，從中數據要素發揮的作用不僅僅是一種生產資源，還是形成新生產關系的載體，數據要素成為生產力中最活躍的要素，使得數字經濟生產力的發展倒逼生產關系的改變從而形成第四次工業革命。

     另一方面，數據區別于以往生產要素的突出特點是對其他要素資源的乘數作用，可以放大勞動力、資本、技術等生產要素在社會各行業價值鏈流轉中產生的價值。善用數據生產要素，解放和發展數字化生產力，有助于推動數字經濟與實體經濟深度融合，實現高質量發展。

     今天對于任何一個企業組織來說，都必須把自己放在一個高度互聯網化的市場合作和數字經濟生態體系中來看待，基于數據要素的社會化生產協作和協同創新已經逐步成為每一個企業都要共同面對的轉型要求，而基于數據要素的社會化生產協作將廣泛存在于員工之間、員工和客戶以及與合作伙伴之間，這樣的社會化的生產關系，需要通過對數據的信任保證生產協作流程的高穩定性。因此，可信的數據資源以及生產者對這些數據的信任是轉化數據要素潛能為智能的鑰匙。

      宏觀層面的數據要素歸根到底還是來自每個微觀組織和個人的日常生產、經營、生活、學習等人類活動，而可信數據要素的形成離不開每個組織對數據的有效管理，數據管理是讓數據資源自主可控的必要工作，以此話題來遍觀當今中國各企事業組織之數據資源和數據管理工作現狀，從專業的角度可以說非常慘不忍睹。

     除了國家各部委、互聯網、銀行金融、電力能源等少數頭部企業組織有強烈的數據資源自主可控意識并采取了行動，國內當前大多數組織，甚至不少政府各局委辦單位領導都還沒有意識到“數據是自己的”之重要性，對自主可控也還缺乏強烈意愿。

     數字化轉型依托于數據要素，各企事業單位沒有管理數據就沒有自己可以二次利用的數據資源，各項生產力要素如果沒有合適的管理也不可能形成生產力，數據要素也一樣，沒有有效的數據管理也就無法成為創造價值的資產和資本。

     由于每個組織需要的數據都是獨特的，同樣的數據對不同的主體體現的價值不同，所以很難用貨幣價值來衡量數據的價值，不過使用貨幣價值去衡量數據價值的方法對于每個組織又是非常有用，會影響組織對數據的決策，并且成為促成對數據進行管理的商業動機和經濟基礎。

    根據國際數據管理協會(DAMA)在數據管理知識體系（DMBOK）中給出的參考意見，數據價值可以從兩個方面來估算：

    一方面是低質量數據造成的損耗損失和解決相關質量問題所造成的各種費用成本，例如：

(1) 影響業務連續性，導致生產中斷、廢棄和返工造成的損失；

(2) 臨時措施和矯正流程；

(3) 組織的低效活動或者生產率低下；

(4) 組織的矛盾和沖突；

(5) 員工士氣和工作滿意度的低迷；

(6) 客戶不滿意；

(7) 機會成本，包括創新乏力而失去的機會；

(8) 執行成本和罰金；

(9) 聲譽損失和公關成本；

(10) 其他可能的損失。

另外一方面是高質量的數據帶來的相關收益，例如：

（1）客戶體驗的提升，吸引更多新客源；

（2）高效的生產力；

（3） 減少的風險；

（4） 抓住創新機會并且提升了創新能力；

（5） 提升對客戶、產品、流程等方面的洞察力而獲取的競爭優勢；

（6）  從顯著的數據管理能力中獲得的競爭優勢；

（7）  支撐數字化產品和服務中帶來的增值；

（8）  擁有相關大數據資源在資本市場中給組織帶來的股票溢價；

（9）  其他潛在的新商業機會。

    這次疫情毫無疑問會讓數據成為組織前途命運的分水嶺，今天數字科技如此發達，讓企業擁有大數據資源沒有太高的技術門檻，而對數據的利用能力卻取決于組織的機制和文化，如前所述，大量的企業組織在數據管理方面的能力存在重大的短板與弱項，不善于管理數據只能承受低質量數據給組織造成的各種損耗損失，這樣的數據不但不是生產力的要素，反而是生產力發展的桎梏。

    更為嚴重的是，隨著數字化技術在組織業務活動中的滲透，數據管理工作已經事關到組織的業務連續性和安全穩定的底線問題，國內外曾經出現過由于數據被惡意破壞造成的災難性影響，數據如果不能有效管理并成為造福組織的生產要素，有可能會變成災難性打擊的要命原因。

      所以，數據如果不能成為要素，很快就會要了組織的命！

(2020年10月12日初稿，如需引用，請注明出處)