惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

月光博客
月光博客
Martin Fowler
Martin Fowler
Last Week in AI
Last Week in AI
罗磊的独立博客
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
博客园 - 【当耐特】
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
S
SegmentFault 最新的问题
V
Visual Studio Blog
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
雷峰网
雷峰网
博客园_首页
人人都是产品经理
人人都是产品经理
量子位
美团技术团队
The Cloudflare Blog
小众软件
小众软件
WordPress大学
WordPress大学
有赞技术团队
有赞技术团队
M
MIT News - Artificial intelligence
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
D
DataBreaches.Net
博客园 - Franky

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
如何建立数据资产化“铁三角”
成于念 · 2024-08-19 · via 人人都是产品经理

随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的实施,数据资产化正式迈入新阶段,为企业的可持续发展提供了新动力。本文将探讨数据资产化的“铁三角”:数据生产、精准评估与资产化、数据运营中的长期保值增值,以及数字孪生技术在数据资产化中的应用。

在数字经济浪潮中,数据作为“新时代的石油”,已跃升为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大关键生产要素。自2023年1月1日起,国家财政部正式实施的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(简称《暂行规定》),标志着数据资产化进程迈入崭新阶段,通过将数据资产纳入财务报表,数据的价值将在创新应用与流通交易中得到前所未有的释放,为企业可持续发展注入强劲动力。

一、数据资产化的探索与实践

数据资产化,即将数据资源转化为可流通、可交易的商品形态,旨在最大化挖掘数据的潜在经济价值。

与传统资产形态迥异,数据资产以其可复制性和非排他性为特征,对管理提出了更高要求。

在此背景下,数据生产、精准评估与资产化、以及数据运营中的长期保值增值,构成了推动数据资产化业务破局的关键“铁三角”。

二、数字孪生:数据资产化的新路径

数字孪生技术,作为数据资产化的重要载体,其核心在于数据。这一技术可细分为静态孪生与动态孪生两大维度。

静态孪生通过模拟现实环境,为培训与学习提供无需实时数据交互的虚拟平台;

动态孪生则实时对接现场数据,动态反映设备状态与环境变化,如设备生命状态管理,便依赖于对历史运维数据与实时运行数据的深度分析,借助AI算法精准预测零部件状态,展现了数据价值挖掘的广阔前景。

在城市管理领域,数字孪生平台不仅是城市智能体的核心,更是城市级数据资产的蓄水池。它赋予政府决策者以全局视角,实时掌握城市运行细节,高效应对突发事件,并通过数据汇集与挖掘,促进城市治理水平的飞跃。长远来看,这一平台还将促进数据资产的评估与价值确认,为地方政府融资授信提供新途径,同时激发社会各界对数字化建设的重视与投入。

三、数据评估与运营:价值实现的双轮驱动

数据资产评估,是数据资产化过程中的关键环节。它要求评估机构不仅具备数据技术背景,还需金融知识的支撑,以全面理解数据产品的市场潜力与价值构成。联合会计师事务所、律师事务所等专业机构,共同构建完善的价值评估体系,确保评估结果的公正与准确。

然而,数据交易仅是变现手段之一。真正实现数据资产的价值,还需依赖深入的数据运营。从数字孪生平台的持续数据生产,到数据资产化的成果展现,再到数据运营的效益转化,三者相辅相成,共同构建了一个闭环的数据价值实现体系。通过这一体系,不仅解决了地方政府与国企的资金瓶颈,更激发了社会各界对数据的重视程度与投入热情,为数字经济的新一轮繁荣奠定了坚实基础。

四、结语

数据资产化,作为数字经济的关键引擎,其推进与完善正逐步释放着数据的巨大潜力。随着技术的不断进步与应用的持续深化,数据资产将成为推动经济社会发展的新动力,引领我们迈向更加智慧、高效的未来。

本文由人人都是产品经理作者【老司机聊数据】,微信公众号:【老司机聊数据】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。