企业数据价值链与数据变现策略
 　　复旦大学管理学院信息管理与商业智能系教授
 　　博士生导师 黄丽华 　　数据要素的价值需要通过实际落地才能体现，才能真正撬动全要素生产力的提升。而全要素生产力提升的最基本单元，正是企业。
 　　本文将从企业视角出发，探讨数据价值发挥的整体流程及其实现变现的路径。数据价值最终必须转化为企业所能获得的实际成效，而这种成效最终需体现在财务账上，即带来可衡量的财务收益。
 　　从微观层面看，企业的数据价值链总体上可归纳为三大步骤。
 　　第一步，将不同来源、不同结构的数据进行整合与归集，并经过必要处理，转化为可利用的资源。这一过程称之为“数据资源化”。
 　　第二步，根据实际需求，将数据资源开发成可持续提供服务的数据形态，也就是形成“数据产品”。该产品需能够持续满足使用者的需求，具备可持续服务的能力。
 　　第三步，是实现数据产品的实际应用，称之为“产品价值化”。其价值体现可分为三个层面。一是内部使用，这是最基础也是最能直接带来效益与效率提升的途径；二是对外服务，既可与业务伙伴共享开放数据，三是通过积极参与数据要素市场，向外部提供数据产品，从而获取数据相关收益。因此，企业数据价值链可总结为：数据资源化—数据产品化—产品价值化。
 　　借鉴管理学中著名的企业价值链模型，我们可以从两个层面来理解这一过程。一是主要活动，即上述三大步骤。二是为保障数据合规使用所必需的一系列管理支持活动，包括数据战略与治理、数据合规与安全、数据资产管理等。通过这些主要活动与管理支持活动的协同，企业才能切实实现数据收益与变现。
 　　从宏观层面看，数据流通价值链涵盖三大关键环节。
 　　首先，是企业内部的数据使用与价值释放。当前，数据广泛存在于各类机构之中，包括政府与企业。数据的产生本身无需额外激励，但其对外服务则需制度激励。作为生产要素，数据必须通过流通才能被更多主体运用，从而释放其要素价值。没有流通，就谈不上数据作为生产要素的意义。
 　　数据流通需实现“供得出、流得动、用得好”三大目标。其中，“流得动”有赖于市场体系与制度的构建，这也是当前我国正在推进的重点工作——培育全国一体化数据市场、完善数据市场体系，并鼓励多样化的数据流通模式创新。数据流通不仅限于数据交易，还包括数据开放、共享等多种形态。
 　　当前，在推动数据流通与价值释放过程中仍面临诸多难点，亟待创新突破。我们应解放思想、大胆探索。数据具有若干基本特性，例如：其价值高度依赖于具体应用场景，相同数据在不同企业、不同业务场景下的价值可能截然不同；数据价值需通过计算与分析来实现，因此不同企业的算力与算法能力将直接影响其数据价值实现的水平；数据还具有“规模收益递增”的特性，即企业数据规模越大、使用能力越强，其所能创造的价值也越大，形成正向反馈循环。由此可推断，大体上大型企业从数据中获得的收益通常高于中小企业，当然这一点仍有待实证检验。同时，数据价值也可能出现边际收益递减的趋势。这些都是数据价值的基本特征与规律。
 　　数据价值最终要体现在变现能力上，即在财务层面实现成本降低或收入增加，也就是带来实实在在的财务绩效回报。我们可以打一个比方：数据好比一棵树苗，其本身质地决定了生长潜力，即数据资源需优质；树木成长需要阳光、水分与养分，对应地，数据需要领域专家与数据专家的协作，通过洞察发现知识与价值；果实不会自己掉落，意味着数据分析结果必须转化为业务行动；而果树的真正意义在于果实的享用，对应于数据的价值实现，即获得实际收入，也就是数据变现。
 　　实现数据变现，取决于以下几方面要素。
 　　第一，企业需具备相应的变现能力。包括五大能力，也就是数据管理能力、数据平台能力、数据分析能力、与客户共创的能力、数据使用能力。
 　　第二，企业应在战略层面作出明确指引与部署，推动产品与服务变革、业务流程优化，甚至转型为对外提供数据服务的机构。这要求企业不仅关注业务层面，更需进行战略层面的思考与布局。
 　　第三，必须在组织层面推动变革，建立领域专家与数据专家之间的紧密协作机制，实现知识的无缝共享与相互学习，最终通过数据发现业务问题的解决方案，推动真正的业务变革。
 　　以上三者相辅相成，缺一不可，构成数据价值实现的基本要求。
 　　就传统企业而言，数据变现主要有三大策略。
 　　第一，提升现有业务效率。借助数据实现更优、更便捷、更低成本的运营，具体方式包括：整合多源数据，为决策或运营提供分析洞察；基于数据触发业务环节的自动执行。
 　　第二，改进或开发新产品。通过数据提升产品体验、增强客户价值主张，使客户更愿意购买或支付更高价格。具体方式包括：提供多源整合的高质量数据服务，包括预警、异常报告、行动建议等；实现某些服务的自动化，如设备自动优化、内容自动推送等。
 　　第三，对外销售数据产品。将数据产品(或服务)作为独立业务对外销售，获取销售收入。目前常见的形式包括：提供数据集、提供基于数据的解决方案或信息服务、以及提供人工智能代理(AI Agent)服务等。可持续的服务能力是实现该路径的关键。
 　　对于新兴企业，尤其是平台型企业，除上述传统策略之外，还有三种新的变现途径。
 　　当前，包括数据流通机构在内的众多组织正转向平台化运营。平台本质上是双边或多边市场，通过连接供需双方创造价值。平台通过数据变现的新策略包括：平台可通过提供免费服务获取用户数据，进而提供增值服务实现收入。通过深化用户洞察提升匹配效率与推荐精准度，例如精准广告业务；通过构建双边网络效应，扩大参与者规模与连接质量，增强市场支配力。此外，平台还可基于用户偏好数据扮演行业经纪角色，降低其他企业触达需求方的机会，从而进一步提升自身市场地位。
 　　因此，总结平台型企业数据变现的新途径包括：以免费服务换取数据，进而提供增值服务；通过提升特征洞察精准度，改善服务匹配与推荐效果；利用网络效应与灵活定价策略，增强市场支配力与盈利能力。
 　　最后总结一下一些基本观点，目前市场上公开的数据产品数量已不少，但数据流通交易仍面临诸多挑战。我认为数据需求与价值变现是驱动市场发展的关键抓手。数据要素的一个基本特征是“需求依赖”——没有需求，就没有供给；单有供给无法撬动需求。因此，市场需求将决定数据要素的有效供给。
 　　我国数据市场目前总体仍处于起步与形成阶段，市场生态尚未固化，正处于培育期。从供给端来看，根据我们对全国四十多家数据交易机构中四万多个公开数据产品的跟踪观察，数据供给方呈现“两多两少”态势，一是数据产品来源以公共数据为主，企业数据较少。二是供方中以中小型民营企业居多，国有企业参与程度较低。这两点也是未来可重点发力突破的方向。
 　　从需求端来看，当前市场呈现出显著的需求分层与交互模式多样性特征。虽存在如金融市场、在线广告市场等具有规模化需求的领域，但更多企业迫切需要垂直行业的深度数据。它们除了需要数据本身，还期望获得包括数据清洗、归集、整合、数据平台搭建、数据建模与分析等一站式服务。因此，深刻理解需求方的真实场景与变现路径，是进一步激活数据市场的关键。
 　　针对现阶段的供给与需求特征，应鼓励数据流通模式的持续创新。除现有数据交易机构所建设的流通交易平台之外，还应积极发展数据可信空间和产业互联网平台等新模式，真正赋能广大企业——特别是中小企业——实现数字化转型，激发其对数据市场的真实需求。
 　　最后，应大力培育数据经纪服务商。当前数据供给仍显不足，且现有产品多集中于个人兴趣推荐、征信等有限场景。我们亟须深入挖掘企业端需求，尤其是大型企业的需求。根据数据的基本特性，大企业释放的数据价值通常远高于小企业，应围绕前述三大变现策略，牵引更多高价值数据——尤其是公共数据资源——的开发利用。尽管目前公共数据开放已取得显著进展，约占公开产品的70%，但仍存在巨大潜力。
 　　同时，应认识到三类数据流通模式(交易平台、可信空间、产业互联网平台)均具有平台属性。我们必须理解平台成长的内在规律，其本质是数据驱动。作为数据服务者，我们更应依托数据变现的三大策略，不断创造可持续的新应用模式。
 　　供稿丨江苏数交所
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