数据是一种怎样的新型生产资料

◆ 邵鲁宁 / 文

2020年4月发布的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据作为一种新型生产要素与土地、劳动力、资本、技术一起写入政策文件。在中国移动互联网快速发展的过程中，我们已经真切地感受到互联网和高科技公司走入传统行业，为不同的产业创造巨大价值，如零售、物流、教育等。数据驱动成为未来发展的趋势，不断受到各行业的瞩目。造车新势力的威马汽车提出，要拥有驾驭数据的能力，打造数据驱动的智能化公司。

数据概念本身并不新，数据分析的理论方法也不新，为什么大数据逐渐成为潮流，成为新老企业战略的核心？今天的数据是什么？数据与传统的生产要素有什么不同？掌握了数据，企业就可以把这些数据变成可用的产品、可用的模型、可用的行业解决方案吗？《创新者的窘境》作者克雷顿·克里斯滕森认为，99%的企业数字化的转变是失败的。Google数据科学家彭晨认为，是“移动计算和云计算使得我们千百年来对于获取信息和提炼信息的各种非分之想一夜之间成为可能”。

我们知道，数据是可以被收集和存储、可以复制和增长、在某种程度上可以突破成为无限的资源。但是所有数据都是有价值的吗？今天被认为有价值的数据，明天还会有价值吗？数据可以不断地产生、过度地复制和增长，会不会隐藏或者模糊其真正的意义和价值呢？数据是无形的，不会因为使用而被消耗，任何人使用过后，它还是存储在那里，这可能导致在一次使用过后就事实上获得数据的所有权，那如何确定原始数据的归属权呢？一家公司的数据无法实现价值，再加上另外一家公司的数据可能就能被发现新价值，这种1+1大于2的聚合效应，又如何分配利益呢？可以事先分别估算2家公司投入数据的价值吗？国务院发展研究中心创新发展研究部研究员吕薇认为：“数据作为新型生产要素，只有流动、分享、加工处理才能创造价值。”《精益数据分析》作者Alistair Croll认为，数据是新石油，仅仅收集数据并无价值，需要提取、清洗、分析，让分析结果得以执行与运用，并反馈至“生态系统”中。

基于现有的数据获取技术，我们可以精确、系统、实时、全方位、永久地获取、记录、分析并保存海量的数据。数据越存越多，成本越来越高，如果不能适时发挥数据的价值，企业持续投入的信心可能会被动摇，可能会认为这不是一条正确的路径，或者觉得数据一文不值。比如曾经红极一时的可穿戴设备行业，通过对个人生理数据的收集和访问，可以带来无尽的商业可能。但是该行业的价值不在于技术本身，更多地体现在对数据的分析和使用上，其关键在于如何将获得的数据转化为高质量的产品或服务，垂直程度越深往往价值越大。比如健康类数据的收集——测心率、血压、睡眠质量等，如果只是实时地将数据反馈给用户，并且数据精度非常高，也没有太大意义，因为用户除了想知道数据外，更想知道这些连续记录的数据对其健康状态来说意味着什么；如果出现异常，下一步应该如何做；如何回到正常合理的状态；等等。同时，如果数据收集、分析和反馈过程出现任何偏差，都会极大降低用户对数据的信任和超前消费的兴趣。

我们可以回想一下，身边已经有多少号称可以把数据收集到APP或者云端的产品。这些数据没有增加深度分析的服务价值。针对数据进行深度分析，不是一个公司可以完成的，需要有跨界领域的广泛合作。大数据科学和新的IT标准提高了数据的集成能力，也使得数据跨行业的交互成为可能。

对于企业来说，是否可以在尽可能小地影响正常业务开展的同时，将流程驱动的运营管理转变为以数据驱动的运营管理？面对不断积累的数据，如何建立从0到1的数据中台？如何把“脏乱差”的数据变成高质量的数据，进而转变成为有效的数据资产？如何开展数据治理？北京大学国家发展研究院陈春花教授认为，传统产业数字化转型是一个极为艰难的旅程，根本没有先例可循、没有样板可参照，需要坚定的领导者、开放性组织和协同共生文化，也需要组织拥有一种根本能力——数字化能力，即技术穿透整个业务的能力——的打造。英国帝国理工学院副校长David Gann博士提出“数据驱动创新的五种模式”，包括让产品产生数据、产品数字化、跨行业数据的整合、数据交易、数据服务产品化。

以咖啡为例。如果可以实现数据驱动的全新流程，某位下载了APP的用户何时会需要咖啡、应该以何种促销力度促成其下单、根据他的消费场景预测推荐相关产品或者服务，都将成为个性化的服务。如果将收集整理过的数据直接开放给供应商，又能够提前预测每家门店对物料的需求，帮助商家灵活进货、补货，也将大大降低对员工管理能力的要求。当然也可以开放给咖啡生态的合作者，促进数据价值的溢出。前面提到的汽车公司，提供的将不再是人流与物流交换的硬件工具，而是一种可以私密也可以分享的品味空间，一种车身、内饰和空间完美匹配个性化出行需求的满足。尤其是具备完全自动驾驶功能后，汽车用户将可能扩展到任何有出行需求的人。车这个硬件搭载充足的算力，将实现信息共享和互联，从而成为David Gann博士提出数据驱动创新的新场景、新模式。

无论对于传统企业还是新兴企业，由流程驱动的运营管理转变为以数据驱动的运营管理，都可以尝试融入场景驱动的商业模式创新。当然，在当前的中国市场掌握数据的主动权非常困难。但是，与其争论谁的数据更有价值、谁的数据质量更好，为了打通而打通、为了整合而整合却分不清价值的数据链，不如以更开放的心态共享数据，研究分析是否可以实现新的场景突破。对于能够掌握足够丰富数据的企业来说，如果没有好的商业模式也无法将数据转化为更大的、更持久的竞争力，不如将市场需求和新技术进行对接，以新场景驱动的商业模式，增加成功的可能性。

数据作为一种新型生产资料，其质量是经过一定治理后，与支持有应用价值的场景需求相一致的程度。这里的“治理”应该明确数据的使用目的、使用者、使用时间以及商业环境。