在今年4月公佈的《中共中央國務院關於構建更加完善的要素市場化配置體系機制的意見》中，“數據”首次作爲一種新型生產要素寫入中央文件中，與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素並列成爲要素之一。
那麼企業在進行數據資產利用和轉化方面有哪些痛點，數據資產有哪些價值呈現方式呢，今天我們來探討一下。
一、企業在數據價值發掘上的常見痛點
數據分析是數據價值發掘的手段，企業在數據分析上的痛點一般包含以下幾個方面：
1、數據壁壘嚴重，缺乏統一分析平臺
企業的信息化系統建設是按照業務條線分別建設的，缺少統一規劃，煙囪式的IT系統建設導致數據壁壘嚴重，數據難以共享和關聯使用。
缺少專業的自助式數據可視化分析工具/平臺，導致數據分析應用手段匱乏，在技術層面限制了數據價值的利用能力。
2、分析需求實現週期長，報告靜態化
IT對於業務的分析需求的響應慢，需要耗費數週到數月，無法快速響應。
數據分析時效較差，無法滿足業務發展和變化的形勢。
分析方式固化，以靜態報告爲主。
3、項目成本及投入高，回報週期長
傳統的數據分析項目成本高、投入大、風險高，回報週期長，導致企業對於投資回報率心存疑慮，造成企業數據應用能力始終得不到提升。
二、數據分析的四種價值呈現
發掘數據資產的價值，構建企業的數據競爭力，其核心是實現企業的數字化轉型，實現從經驗驅動決策到數字驅動決策的轉變。本質上是要實現由數據驅動企業運行效率的提升並實現業務增長，促進企業戰略目標的達成。
數據應用的價值可以體現在以下四個層次：
監控預警
結合企業的戰略目標構建清晰的業務目標和相應的指標體系，實時監控業務狀況，讓業務對象能夠及時準確的監控業務狀況。當業務出現異常時可以通過自動預/告警和主動數據服務的方式讓業務對象能夠及時進行干預，提升協作效率。
問題診斷
通過細分法、關聯分析法等多種數據分析方法對數據進行診斷，精準定位，找到核心關鍵要素，並反饋到業務環節進行針對性改善，再對改善效果進行監測和評估，實現業務閉環和有效管理。
智能預測
已經積累的數據資產不僅僅可以用來做統計分析，還可以結合最新的大數據和AI的能力來實現數據挖掘和預測等深度應用，在銷售預測、精準營銷、風控、設備故障預測與預防性維護、供應鏈優化、庫存優化等各個環節都可以結合AI的能力來實現降本增效，提升企業的運營水平。
決策支持
決策支持一個常見誤區是認爲決策支持只是針對高級管理層的。而實質上無論是決策層、管理層還是執行層，都有大量需要思考判斷的事項，只有把決策支持環節下沉到日常的業務當中才能發揮更多的價值。在決策支持上，一方面我們要爲決策支持提供全面和精準的數據支持，另一方面要將判斷依據和判斷規則在數據平臺中集成實現，打破原先零散收集判斷依據、憑經驗得出決策結果的方式，實現決策效率和水平的提升，實現業務和管理的雙向優化。
三、典型場景
監控預警
這是一個企業的供應鏈管理駕駛艙，核心指標突出展示，有數據有對比，界面編排從總體到分支，直觀易懂。
業務診斷
這是一個銀行的零售業務診斷看板，其目的是希望提升存量高淨值客戶的業務收益。通過縮放聚焦，可以在多個維度實現關聯分析，最終完成客羣的定位。
智能預測
這是一個零售行業的銷售預測。銷售預測的元數據爲時序數據，時序數據是指將同一統計指標的數值按其發生的時間先後順序排列而成的數列。時序數據的目的是要通過分析序列進行合理預測，做到提前掌握其未來發展趨勢，以此爲業務決策提供依據。在銷售預測場景下需要結合多層次進行交叉預測和調和，既可以根據上層目標調節下層指標，也可以根據下層指標調節上層指標，實現銷售指標的自動分解和優化，最終實現週轉率的提升和利潤最大化。
決策支持
這是一個採購經理的決策看板，作爲一個採購經理日常要決策判斷的事項通常包括：
今天哪些商品/物料需要下單採購？
應該下給哪家供貨商？
採購數量時多少？
供應商的供貨及時率是否有保障？
這個看板可以支持採購經理完成全部的決策過程，從缺貨告警到庫存趨勢，再到供應商信息和採購建議，有事實，有分析，有建議。
四、永洪觀點
數據時代，數據資產包含企業內部和外部的各種數據，個人、企業、政府都是數據的生產者，也可以是數據的利用者。
如何在大數據時代更好的盤活和用好數據資產，永洪根據多年來服務於衆多行業頭部客戶的經驗，總結出了數據能力構建的PASO模型，從平臺-P、應用-A、服務-S、運營-O四位一體幫助構建企業的數據競爭力。
永洪一站式大數據分析平臺產品Z-Suite可以提供從數據整合、數據建模、高性能計算、數據分析與可視化到AI深度分析在內的全棧能力。永洪的專業服務團隊可以提供從前期的項目諮詢、到項目的實施交付和對企業的數據賦能在內的全方面貼心服務，協助企業共同構建其內部的數據生態，提升企業的數據分析和運用能力，並在運營側持續提供包括運營規範、推廣策略和健康檢查在內的運營支持，實現客戶成功。