什么是企业的资产价值(企业的价值就是当前企业资产的价值)

从工业时代到互联网时代，以及目前正在经历的从互联网时代到数字化时代的变迁中，旧的模式被打破，新的模式被创造。在这个全新的时代，所有的人和物都被联网，所有的事情都被记录，数据成为这个时代的资产。建立数字愿景，拥抱数据技术，以领先者的身份享受数据技术所带来的的红利，成就新一代的数字化转型创新企业，也就成就了新一代的创富人。

数字化转型的价值是实实在在的。相关研究表明，那些能够积极提升数字化能力，推动企业变革的企业，其利润要高于同行业26%。IBM一项针对5个行业、1089名企业家的调查显示，那些善用大数据与分析的企业，在开发客户和市场洞察方面，比一般企业优秀3倍；在根据分析结果实现流程和决策自动化方面，它们比一般企业高出两倍之多。[1]

企小码作为一家帮助企业构建企业数字大脑的企业数字化转型服务平台，也已经拥有多年数字化转型经验。在如何帮助企业重构数据资产价值方面，想来也拥有一点话语权。

那么如何抓住先机，坚持长期主义战略，并持续为客户创造价值呢？ 且看以下分解。

数据资产

数据资产是指由个人或企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源。

数据资产是拥有数据权属（勘探权、使用权、所有权）、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集。

当数字化转型进入深水区

如今，随着新技术和新业务场景不断出现，解决局部的效率问题已经不是数字化转型的核心诉求，已经从提升单个业务流程的效率进化到将所有业务环节的数据在线打通，将数据从“耗材”变为“资产”，进而释放数据潜能。

未来数据智能赛道亟需解决的，是如何将客户最有价值的活动，用数据表达出来，将数据资产沉淀下来。

但数据赋能知易，行难。

一方面，从需求端看，随着互联网的发展，C端用户不断追求更流畅和更快速的用户体验，同时为了快速变化的市场，灵活敏捷地进行决策对企业来说也至关重要。因此，不论2C还是2B的场景对数据进行实时处理的需求均不断提升，而数据量爆炸增长、数据类型多样也大大提升了实时处理的难度。

另一方面，如果从更高维度整体性的思考数据智能实践，就不难发现形成数据流转与应用闭环、构建数据治理体系正是大多数企业的“痛点”所在。

虽然终端技术的升级和企业系统上云，大大降低了数据收集与存储的成本，但是由于数据分散在不同的业务系统中，各个业务系统往往“自成体系”，数据接口、数据存储方式等均有所不同，从而导致了企业数据易采集、难应用，不仅无法形成统一的数据口径与定义，缺乏统一的管理，且在应用过程中解释成本较高，直接造成了数据决策失效。

同时，企业对数据的应用往往遵循“采集-存储-分析-应用”的流程，缺乏对数据应用效果的反馈机制，因此数据模型难以自动化、智能化的在应用过程中优化迭代，数据经验难以沉淀，大大降低了数据潜力的“天花板”。

面对数据智能实践中的诸多难点，2021年12月初工信部发布的《“十四五”大数据产业发展规划》（以下简称为《规划》）提出了加快数据“大体量”汇聚、强化数据“多样性”处理、推动数据“时效性”流动、加强数据“高质量”治理和促进数据“高价值”转化的企业实践方法论，并对大数据服务商提出了加快向专业化、工程化、平台化发展，培育场景化大数据解决方案，推动行业数据资产化、产品化的要求，为数据智能的未来发展指明了方向。[2]

技术架构为基，企小码构建数据中台为核心的产品服务矩阵

超融合基础架构

超融合基础架构(Hyper-Converged Infrastructure)是一种集成了虚拟计算资源和存储设备的信息基础架构。在这样的架构环境中，同一套单元设备中不但具备了计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源和技术，而且多套单元设备可以通过网络聚合起来，实现模块化的无缝横向扩展(Scale—Out)，形成统一的资源池

企小码产品服务矩阵

企小码超融合服务器自带功能

硬件自带丰富的功能，以极低成本获得更高的企业效率。企小码融合网关精确的流量控制和集成系统，融合了路由器、企业安全接入、集中管理监控等多项上网行为管理领域新产品。

企小码提供了大量软件并永久免费使用

根据企业需求打造专属应用平台。

数据中台

在使用企小码应用过程中，把整个研发、采购、生产、销售、人力、财务的主数据都放到平台上，建立一个数据仓库和数据挖掘进程，最后达到整个数据的贯通，实现大数据的分析。

提供数据采集、数据资产管理、数据智能应用等全链路一站式服务，构建面向业务应用的数据智能平台。

自定义的数据展示大屏

多对一专属数字化顾问团

每位企小码客户都将配备拥有自己专属的数字化顾问团。顾问团队由专业的架构师、企业服务的专业从业者、顾问专家等人组成，每位顾问在对应领域都拥有8年以上的从业经验，深刻洞悉企业客户数字化转型的目标需求，为企业提供专业的数字化转型方案。

各行各业，独到专精

不同行业数据应用场景存在差异，因此数据资产管理的主要动力和视角区别很大，不存在全行业统一的数据治理方案。比如，制造业主要聚焦产品数据在研发、生产、销售等整个供应链上的协同性，因此对数据的一致性和准确性要求较高；金融行业则因受到严格的监管，对数据质量和安全性要求较高。企小码结合不同行业的数据流转环节和数据治理要求，打造具有行业通用性的解决方案。截至目前，企小码已经在智能制造业、园林生态、网络传媒、金融财经、社交电商等领域进行了实践，服务多家知名大中型企业，并取得了实践成果。以企小码在园林生态领域的合作伙伴杭州蓝天园林生态科技股份有限公司为例，作为集园林设计、工程建设、苗木生产和销售及技术研发于一体的生态园林综合服务商，该集团已经完成了对NAS、ERP和OA三大核心平台的搭建，但是尚未形成一体化的数据链路和数据管理。

企小码帮助该集团建成了集团统一数据中心，贯穿从需求、设计、供应链、营销及售后的全业务链条，能够运营应用并沉淀行业数据资产，将成本预算及成本管理的效率提升15.6%供应商及寻源管理效率提升25.3%，财务核算效率提升了43.4%，资金分析与管控效率提升32.2%，采购招标过程效率提升20%，信息互通，节约了人力成本34.6%。

但企小码的数据汇集分析能力，要做的事情不限于此。

迎向智能时代加速数字化转型

挖掘数据潜能、以智能化技术推动业务创新已是大势所趋，数字化也将成为未来数字经济的主要驱动力。对于企业服务市场而言，技术工具可能快速迭代、用户需求也在不断转变，只有前瞻性的战略决策才能帮助企服企业保持竞争力。面对数据智能领域越来越复杂的技术，企小码没有刻意追赶技术潮流，而是以用户需求为核心，选择性的建立技术竞争力，不断优化迭代数字化解决方案，为用户提供最专业最适合的服务。