长江精品读书群首届读书会（4）

再举个例子，美国有个Splunk公司，目前还没有盈利，在纳斯达克上市。做日志分析软件，一上市就市值30亿美元，IBM收购它，目前涨到40亿美元，中国市场最高的软件企业市值也就100来个亿，从中可以看出数据资产的价值。

这是谷歌的数据中心，全球有好多，大到什么程度呢，谷歌购买一个水电站自己给自己供电。

这图是Facebook上的情况，越亮的地方数据分享越多。

分享一个实际的案例：雅昌公司，它是做印刷的，我国申办奥运会世博会宣传册是他们印刷，还有全球五大拍卖行拍卖艺术品画册都是他们做。93年他们把印刷电子底稿保留下来，现在积累两千多万件图文数据库，这些数据资源不是只属于企业，而是属于国家、民族、人类。它积累了独立的数据资产，不管雅昌做电商，还是传统业务，都没有企业能和它竞争。

上个礼拜，跟一个百货业老总聊天，传统百货业受到阿里的冲击，没有自己独特的价值与资产，中国百货业一向是历史割据型的，供应链管理也谈不上，没有自己品牌，没有雅昌这种模式。

数据成为资产，公司就具备势能，像雅昌一样，大数据的飞轮，一开始推动它非常费力，但他一旦旋转后轻轻一推就会具备特别大的势能。很多公司如谷歌，腾讯，阿里都会裹挟冲击不同产业。除非你能冲击飞轮的中心——大数据，否则你不能和这样的公司竞争。

这是一个数据资产评估的框架，我举个例子，比如说颗粒度，支付宝余额宝推出，银联怎么看啊？银联自己说他们也没招。自己的数据资产，比如吃饭时间、花多少钱都有数据，但是没有菜品的数据，不知道吃什么菜的话不能帮餐馆给出建议。银联的数据，做宏观研究用，但是也不全面，底层也下不去。茅台企业的例子，在给茅台做ERP的时候，做管理商品时起初认为酒是无差别的，而现在认为每瓶酒都要管理起来，追踪一瓶酒由谁卖给谁，这些数据都要记录，从批量管理逐渐精细化到单品的管理。对人的话要到个人，对城市就要到整个网格（100m*100m的区域），整个世界的颗粒度就要越来越细，如果颗粒度不够精细的话，整个数据的价值就要打一个折扣。

维度：汪洋主政的广东的时候，想了解外来人口有多少，这个数据不好统计，有好多户口、好多孩子的、还有好多不愿意统计的。那怎么办？想了两个办法，一个是看春节食盐的消费量下降多少，第二个是看活跃的通话次数下降多少。因为外来人口都回家了，用这俩交叉验证一下，结果是都下降20%，结论就是东莞外来人口就是20%。并且，维度越多，数据价值越大。数据之和的价值远远大于数据价值的和，先要整合起来才能有大价值。像棱镜这事。

第三个是活性，活跃度，就像在群里大家都积极发言，群就有价值。

第四是规模，没有足量规模的数据没法成为资产，具体规模要根据自己特征决定。

第五是关联性，数据孤岛现象严重，好多企业存在这样的情况，如果不同维度数据是割裂的那么就不太可能成为资产。

以上是数据成为资产的五个特征。

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