目录一. 数据产品化二. 数据服务化三. 数据交易四. 数据合作

在数字经济时代,如何将数据资产高效变现,挖掘其内在价值,已经成为当前企业发展的重中之重。通过合理选择并有效实施各种数据资产变现模式,企业可以从中获益,进而激活数据要素红利,实现可持续发展。本文将深入解析近年来涌现的各类数据变现模式,剖析每一种模式的运作机理、收益途径、关键环节、实施步骤,并辅以大量实际案例进行全景式诠释,为企业数据资产的高效开发与价值创造提供可资借鉴的思路与方法。

数据产品化模式是指将企业积累的数据资产,通过加工处理、标准化包装而形成标准化的数据产品,并面向外部客户销售或订阅获取收益。这一模式下的主要变现路径包括行业报告与分析、数据API服务、数据集订阅等。

通过将企业掌握的数据资产与行业公开数据、第三方数据等进行整合分析,形成覆盖行业全景的专业分析报告是行业报告的典型形式。这些报告通常会对行业发展现状、趋势预测、热点事件、典型案例等进行深入解读和洞察,为企业和个人提供决策依据,并通过销售或订阅方式获取收益。

以IDC(国际数据公司)为例,其长期致力于发布IT行业专业报告。IDC汇集全球IT市场的大量数据,通过先进的分析模型进行加工研判,每年发布数千份专业报告,涵盖了从整体行业到细分领域各方面内容,为企业在产品定位、市场策略、技术路径等诸多方面提供参考。IDC分析师团队凭借专业严谨的分析视角,加之其行业权威性和公信力,使其报告产品一直备受业界关注和订阅。另外,IDC还采用了差异化定价策略,针对不同客户群体提供数字或印刷版本的报告订阅服务。

而在金融证券领域,机构投资者普遍希望能及时掌握宏观经济走势、行业动态、上市公司运营情况等信息,以指导投资决策。富途证券就推出了基于大数据挖掘形成的"富途数据终端"产品,为投资者提供实时统计信息、专业报告等数据服务,收费模式为线上订阅或报告购买。富途通过数据整合与模型分析,持续跟踪影响金融市场的各项指标,并从腾讯、网易、新浪等获取互联网用户行为数据,综合形成前瞻性的深度分析报告,因其数据来源广、分析深入而备受青睐。

数据API服务是企业向外部用户提供标准化数据访问接口,用户通过调用这些API获取所需数据,并按访问量付费或采取订阅方式付费。数据API可广泛应用于各类系统开发、应用构建、数据集成等领域。

例如谷歌推出的谷歌地图API,就为全球开发者提供定位、路径规划、街景漫游等通用地理位置数据服务。谷歌地图API包括三个主要方面:地图显示API(静态地图、动态地图)、路线API(驾车/步行/骑行路线规划)、数据API(地理编码、高程数据)。开发者只需调用谷歌提供的标准API,便可在自身的网站和应用中嵌入谷歌强大的地图能力,根据具体使用情况付费。

由于谷歌在全球范围内长期积累了大量实时动态的交通和地理位置数据,加上其云端计算能力,使得谷歌地图API具备领先的时效性、准确度和并发处理能力。在线约车类应用就是谷歌地图API的典型应用场景:当用户对软件发起叫车请求时,软件会通过谷歌地图API调用获取乘客实时精确位置以及附近可用车辆的实时位置,并同时借助路径规划API计算出最优路线和预计时间,从而可以高效完成派车叫车等用车需求。通过API服务模式,谷歌地图数据获得了广泛应用价值的释放。

将企业数据集中某个专题领域的优质数据集合整理形成标准化数据集,然后面向用户进行发布订阅或销售,是另一种常见的数据产品化模式。

以亚马逊AWS数据交换为例,该服务平台汇集了来自政府机构、公共组织和企业的数以万计经过处理并标准化的各类数据集,覆盖金融、医疗、地理、交通、消费者行为等众多领域。这些优质数据产品均附有规范化的元数据说明,包括数据格式、更新频率、订阅方式等,用户可以根据自身需求进行在线一键式订阅,支付相应费用后即可下载获取。亚马逊会对上架数据集进行审核把关,同时支持第三方数据供应商自行选择数据发布模式(免费公开或付费订阅)和定价方式,并与其收益分成。

以Visa旅游数据产品为例, Visa公司汇总了全球Visa卡消费数据,通过数据标准化、匿名化等处理后推出旅游统计数据集群,包括旅游地点、旅游季节、购物偏好等多个维度。这些Visa旅游数据集都附有详细的元数据描述,数据格式为CSV文件,更新频率是季度。政府机构、咨询公司、旅游企业等都可在该平台上订阅和下载所需数据集,用以开展各种旅游相关的分析应用。

通过在AWS上发布数据集,Visa不仅可以变现其数据资产,而且还能让其优质数据得到更广泛应用和价值释放。该平台还为数据提供方提供了收益分成机会,以及全球范围内的营销和客户支持等增值服务,促进了数据资产的高效流通。

除了AWS这样的公共数据交易平台,一些企业也会自建内部数据市场实现数据集的交易和订阅。例如沃尔玛公司就构建了"数据咖啡"内部数据市场,旨在打通企业内部数据壁垒,促进数据资产的流动共享和价值创造。

该平台将公司内部各业务线的数据进行采集、标准化处理后汇聚成数据集,员工可自助浏览并申请订阅所需数据集。同时平台还支持上架数据集的定制加工和分析服务。"数据咖啡"实现了基于统一数据标准的自动化数据采集和汇总,并建立起用户目录和订阅管理体系,促进了沃尔玛庞大数据资产的高效内部流通。该数据平台的建设极大激活了沃尔玛的数据资产潜力,使得数据驱动的价值创造成为可能。

企业也可以将数据资产的应用价值通过专业化服务进行变现,为其他企业机构提供面向数据加工处理、分析挖掘、数据展现等各环节的服务。这一模式下主要包括数据清洗与标注、数据分析与挖掘、数据可视化与呈现等服务类型。

数据清洗和标注是对数据进行加工处理、赋予语义、提升质量的基础工作,对于释放数据价值至关重要。企业可以利用自身在这一领域的技术积累和经验,为其他机构提供专业化的数据清洗和标注服务。

例如KS科技公司就凭借其在计算机视觉和人工智能领域的技术优势,为众多政府部门、企业客户以及其他AI公司提供专业的影像数据标注服务。影像数据标注是指对影像图像数据进行人工标记和赋予语义概念,例如标记出车辆、行人、信号灯等目标物体及其位置、属性等信息,是进行计算机视觉算法训练和模型构建的基础。

KS汇聚了大量拥有行业经验的专业标注队伍,结合自身的算法辅助工具,能高质量高效率地完成各类影像数据的标注加工。在无人驾驶汽车数据建设领域,旷视就曾为一家知名自动驾驶公司提供过大规模的路面行人车辆标注服务。旷视团队对来自全球各地的上百万张公里实景图像进行智能化标注,对车辆、行人、道路标识、红绿灯等元素进行精准标记,为该公司的自动驾驶算法训练提供了大量高质量的原始数据支持。

在医疗AI领域,KS还为某三甲医院提供过包括医学影像标注、病灶勾画、器官解剖结构标记等服务,极大提升了医疗影像数据的可用性,为基于深度学习的医学AI诊断系统研发提供了有力数据支撑。同时,旷视还与多家医院和医疗机构建立了紧密合作,基于互利共赢模式实现医疗数据的持续共享与变现。

数据挖掘分析是数据资产价值挖掘和创造的核心环节,企业可以将这一领域的数据智能化专业服务化,为其他机构提供定制化的数据分析服务。

以ASZ为例,这家全球领先的专业服务和咨询公司,将数据分析与咨询服务高度融合,为众多领域的客户机构提供智能化的数据挖掘分析服务。例如,在制造业领域,ASZ利用专有的"生产智能平台",将工厂现场采集的大量生产设备数据进行建模分析,帮助客户实现设备故障预测、产能优化、库存管理等,实现了典型的数据智能化。

该平台整合了物联网、大数据、人工智能等多项前沿技术,通过构建先进的分析模型,可以从复杂的生产数据中发现隐藏的规律性,对生产环节中可能出现的缺陷、瓶颈等问题进行前瞻性预测和分析。基于产能模型可以优化工厂的产品交付和产能利用率,从而降本提质;基于时间序列模型对设备性能数据进行分析,可以实现预测性维护,显著减少设备故障率。

在服务实施过程中,ASZ秉持"以客户为中心"的原则,针对客户具体的业务挑战和诉求来量身定制分析工作,打造个性化的人机智能解决方案。在实施效果方面,ASZ帮助XX公司通过实施生产智能方案,将工厂整体运营绩效提升了13%,节省了20%的运营成本;另一家制造业客户通过采用该方案实现了20%的产能提升,缩短了27%的产品周期。

除了工业制造领域,ASZ的数据分析服务还广泛应用于零售、金融、医疗、电信等行业。比如通过分析零售商的销售数据,可以寻找业绩增长点或发现供应链管理中的风险;通过分析医疗影像数据,可以帮助医院提升疾病诊断的准确性等。无论是利用已有的行业解决方案,还是基于定制的数据分析建模,ASZ都能助力企业客户释放数据潜力、优化运营效率。

数据可视化是数据资产价值实现和体现的关键环节。通过将枯燥的数据转化为生动直观的可视化展现形式,不仅可以增强数据分析结果的表达力和沟通效率,更能帮助企业深化对数据价值的洞察和发现。

以FR公司为例,这家数据可视化服务商为企业提供覆盖全生命周期的可视化建模、设计、开发、集成等一站式服务。凭借多年累积的可视化技术积淀,FR能够基于企业的实际需求,量身定制高效的数据可视化解决方案。

以FR为某能源集团公司提供的能源数据可视化平台为例。该能源集团旗下拥有众多发电厂、输电线路,传统上这些生产运营数据往往存在于孤立的系统和应用中,很难进行整体呈现和辅助决策。

为此,FR团队深入调研了能源行业的特殊需求,并利用自身的可视化建模工具,构建了集中式的能源数据可视化平台。该平台将来自各发电厂和线路的电力生产数据、设备运行数据、环境数据等多源异构数据进行了集成汇总,并通过开发定制化的数据可视化应用,使这些海量复杂的数据得以高效直观地呈现。

通过该平台,能源集团的决策层可以毫不费力地掌握电网的全貌,轻松查看发电量、线损、设备状态等核心运营指标;现场工人也可通过可视化大屏实时监控设备运行状况,提前发现异常;并且平台还集成了专业化分析模型,使管理人员能对未来用电需求、效率提升空间等进行预测。

通过实施这一数据可视化平台,该能源集团不仅解决了信息孤岛难以整体呈现的痛点,更重要的是释放出了数据资产潜在的巨大价值。数字化决策、智能化运维成为可能,生产运营效率和能源利用率显著提升。该项目凸显了数据可视化在激活数据价值方面的关键作用。

另一家服务商TZ,则在数据可视化领域形成了软硬件一体化的独特服务能力。它不仅提供数据可视化软件工具,更重要的是基于自主研发的大尺寸高分辨率拼接显示终端,可组建多屏交互式数字化显示系统。

以TZ为某股份制银行打造的"数字化运营中心"为例。这一集监控、展示、管控于一体的运营大屏系统,通过软硬件融合充分释放了数据资产价值。系统整合了银行各类业务运营系统产生的关键数据,以可视化直观方式在大屏上精准呈现出核心指标、用户分布、风险等情况,并结合人机交互、数字孪生等新兴技术,使决策层可高效管控全行业务运营态势。

上述案例充分说明,数据可视化服务是激活数据价值、赋能企业数智化的重要手段。通过借助专业化服务商的技术能力,企业无需自身拥有可视化领域的专门研发团队,便可充分实现自身数据资产的高价值可视化呈现和利用。

将数据资产通过公开或私有的交易市场进行交易买卖,是一种较为直接和传统的数据变现模式。主要形式包括直接数据交易、数据交易所、数据托管交易等。

直接数据交易是指数据资产的买卖双方通过商务谈判或合同的方式,进行定制化、一对一的数据交易。这种交易通常是基于某种特定业务需求或应用场景而发生,交易价格由双方根据数据价值、用途、独占性等因素协商定夺。

在金融保险行业,机构之间通过直接交易来获取特定数据资产是较为常见。例如,某保险公司在开发精算模型时,需要获取汽车驾驶行为数据来分析人们驾车习惯,以此评估投保人的潜在风险等级。于是该公司就与一家专业的车辆行车数据公司进行洽商,并最终达成协议,以一次性付费的方式获取了所需的驾驶行为数据集。

在制药行业,医药企业也常常需要通过直接购买获取患者病历、医院诊断数据等敏感数据,以支持新药研发过程中的临床前试验和临床试验阶段。由于这类数据的隐私合规性要求极为严格,制药公司需要与医院、科研机构等机构单独签署保密协议后,才能进行定制化的数据交易。这种一对一、点对点的交易模式,有助于保护敏感数据的隐私安全。

在零售快消行业,商业地产公司往往需要掌握大量人口和消费行为数据,以指导商场选址、店铺布局和营销策略的制定。为此,地产商经常会与专业的消费数据公司签订购买协议,采购所需数据。例如WD商业地产曾购买过某家消费大数据公司提供的中国多个重点城市的人口分布、消费情况等数据包,用于全国范围内商场选址和业态设计的科学决策。

数据交易所则是一种公开、规范化的数据资产交易市场。作为第三方独立的交易中介机构,数据交易所通过统一的交易规则和技术平台,为数据买卖双方提供安全可信的交易环境,撮合数据资产的买卖。

目前,一些城市和地区政府均在推动建设专业化的数据交易所,以促进政府数据、企业数据和个人数据等的有序流通。以首个获批开业的贵州省贵阳市大数据交易所为例,这一政府主导的第三方数据交易机构采取"交易所+会员制"的模式运营。贵阳大数据交易所目前聚集了800余家数据企业入驻,围绕新基建、新产业、新科技等领域,交易各类结构化、半结构化和非结构化的数据产品。

在该交易所上,交易数据需要经过严格的审核备案程序,确保数据来源合法、质量可靠。数据供应方可选择通过一次性出售、使用授权或定期订阅等多种方式交易其数据产品。同时,该交易所还为数据交易参与方提供灵活多样的定价模式,包括一次性买断、包年包季订阅、按次计费、分成收益等灵活组合,以满足不同交易场景的定价需求。

在确保数据合规合法的前提下,贵阳大数据交易所支持各类有价值的数据资产上线交易,包括政务数据、行业数据、网络数据、物联网数据等。例如在平台上,企业可以购买到人口数据、交通数据、气象数据等政府数据;也可以买到一些商业银行的授信数据、地产数据等行业数据;同时还有来自主流互联网公司反馈的搜索数据、社交数据等。

除了标的数据的多样性,贵阳交易所还注重交易结构的创新。它支持数据资产的"整体交易"和"分时租赁"两种模式。整体交易是指数据资产的所有权一次性转让;而分时租赁则允许数据买方按需短租一定时间段内的数据使用权,从而降低采购成本。该所还创新性地推出了"数据资产证券化"服务,将优质数据资产批量打包成数据资产支持证券,并在二级市场上市交易,进一步拓宽了数据资产的流转渠道。

此外,贵阳交易所还积极探索"数据存证交易"模式。数据存证是指通过区块链技术对数据存证,为数据提供永久可查、不可篡改的电子指纹,有助于保护数据版权。交易所可为双方存证并撮合交易,为数据资产的合规流通提供技术支撑和身份认证。

总的来说,作为专业化的第三方数据交易中介机构,贵阳大数据交易所致力于厘清数据资产的产权边界,规范数据交易秩序,搭建公开透明的交易平台,进而促进数据资源高效流通和价值释放。相较于点对点的直接交易模式,交易所模式具有交易标准统一、信息对等透明、安全合规性强等优势。

在数据托管交易模式下,企业将自身的数据资产委托给专业的数据资产管理机构进行统一运营和交易变现,并从中获取相应收益分成,这种模式降低了企业数据资产自我运营的成本。

以贵阳大数据交易所的"数据资产托管"业务为例,交易所推出"1+N"的数据运营服务体系。企业只需将原始数据存储至交易所云平台(1),交易所便可对其数据进行标准化预处理、分级分类、打Tag赋能、制定营销策略、定价授权等全流程运营管理(N)。

具体来说,托管服务首先会对企业数据进行清洗加工和标准规范化处理,生成可交易的结构化数据资产。接下来交易所会基于专业的数据分级模型,对数据进行分级分类,如按敏感程度区分为内部数据、外部数据、可公开数据等。同时交易所还可按照企业的需求定制智能化标注服务,使数据资产的价值属性和语义概念得到充分体现。

数据分级和赋能完成后,交易所将结合数据的潜在交易需求特征,设计交易策略,如推荐适合的交易模式(直接出售、使用授权、租赁分时等),确定合理的定价机制等。最后一环节是制定具体的数据营销方案,并利用交易所自身渠道资源对外进行推广和销售。

对于委托的企业来说,直接将数据资产交由数据交易所这样的专业机构托管并代为交易和变现,最大限度降低了自身的运营成本。同时,企业可放心将更多精力集中在主业和发展战略上,而无需分心数据资产的管理和营销工作。而交易所作为专业的数据资产管理机构,拥有数据加工处理、分类赋能、定价交易、营销推广的技术和资源优势,可以最大化地提升企业数据资产的价值。

贵阳交易所的托管服务对中小微企业和长尾数据尤其具有吸引力。这类企业虽然拥有某些特色数据资产,但往往缺少相应的资金、人力、技术实力去进行专业化的数据产品化运营。因此,托管交易模式可以很好地解决这一矛盾,使中小微企业也能够最大限度获取数据资产带来的收益。

与其他机构建立数据共享与合作,是企业实现数据资源互补、降低获取成本、创造新价值的有效途径。这一模式主要包括数据共享联盟、跨行业数据互换、数据众包平台等形式。

为解决企业间的数据壁垒,释放数据协同价值,构建数据共享联盟已成为一种常见实践路径。数据联盟实质上是一种基于利益共享的数据共享合作机制,联盟中的企业通力协作,在确保各自数据安全和隐私的前提下,采取统一标准和规则实现数据资源的融合和流通。

以医疗健康领域为例,多家医疗机构凭借各自的优势数据形成医疗健康数据联盟,用于深化行业协同和提升数据价值。参与的医疗机构可在遵守患者隐私保护规范的前提下,汇聚各自的医疗数据资源。联盟提供标准化的数据处理技术,对各方提供的临床、检验、影像等海量医疗数据进行去标识化、结构化处理,最终汇聚形成一个大规模的联盟医疗数据平台。

平台通过AI分析技术对上传数据进行深度挖掘,诸如发现潜在的疾病相关模式、药物相关性等,从而为基因检测、新药研发、疾病诊治等应用场景输出分析见解。同时联盟内部还建立了公平合理的数据交换机制,各家医疗机构可基于所贡献数据的质量和数量获得相应的收益分成。通过建立起数据资源的高效流通和交换机制,地平线联盟充分激活了各家医疗机构分散的数据潜力,促进了医疗大数据的协同创新应用。

可以看出,通过数据共享联盟的合作机制,企业可以打破数据孤岛,实现优质数据资产的高效对接和流通,摆脱单打独斗的局限,充分释放出数据协同创新的潜能。

跨行业数据互换是一种低成本获取互补数据资产的有效方式,企业可与其他行业的企业开展数据互换合作,交换双方互有所需的数据资产,实现资源的优化配置。

以蚂蚁金服与中国铁路总公司的数据合作为例。蚂蚁金服长期积累了大量电子支付、网上购物等互联网用户的消费和行为数据;而铁路系统则拥有庞大客运物流数据资产。双方基于各自数据优势,建立合作关系,开展跨界数据互换和融合。

具体来说,蚂蚁金服将旗下产品如支付宝、口碑的线上消费和位置数据授权给铁路系统;而铁路系统则以12306购票数据、车站地理位置数据等为对价,形成数据资产的双向流通。通过数据融合,铁路系统不仅可获得乘客消费习惯等数据支持高铁沿线商业开发,还能依托位置大数据优化运输线路、精准预测客流量。

蚂蚁金服则可利用12306购票大数据优化其旅游及出行服务,如区分不同出行目的的乘客群体、发现热门旅游目的地等,为支付宝小程序、蚂蚁乘车码等旅游出行业务赋能。同时,双方还将携手在智慧物流和车货精准运力匹配等领域开展更深入的数据合作。

通过这种跨界数据互换,双方避免了重复建设数据获取能力和渠道,降低了数据采购成本。更重要的是,互补数据资产的有效融合助力双方发掘新的价值创收点,驱动业务创新,实现合作共赢。

对数据来源和规模需求较大的企业来说,搭建数据众包平台是获取优质数据资产的有效路径。这种模式下,企业可利用互联网平台的裂变式传播效应,整合各类网民、用户的分散数据供给,并向数据提供方支付一定的数据赏金,构建起多元化、规模化的数据供给网络。

例如在电商领域,亚马逊公司就长期运营着一个叫做"AMT"数据众包平台。该平台汇集了来自全球的数百万网民参与者,通过向其发布一系列添加商品信息、分类描述、评价等各类任务,以赏金激励的形式吸纳众包数据,不断丰富亚马逊海量商品的描述数据。这些众包数据成为了提升亚马逊商品推荐系统的关键支撑。

除了面向所有网民,针对某些专业领域,众包平台还能精准吸纳各类职业群体的数据供给。以医疗健康数据为例,LY科技公司面向医疗从业人员打造了一个专业的医学影像众包平台。在平台上,公司会发布影像数据标注任务,如肿瘤病灶勾画、器官解剖结构标记等,向执业医生群体支付标注赏金。通过如此众包模式,平台可以高效、持续地获取医生标注的影像数据,支撑医疗AI算法的持续优化和创新。这种利用群众智慧和裂变模式来持续获取数据资产的模式,已成为数据供给的有力补充。

总的来说,通过上述各种模式路径,企业可以有效地将数据资产转化为经济价值,助力实现数字化转型。企业需要根据自身的数据资源特点、行业属性、发展阶段等因素,审慎选择最适合的变现模式组合并付诸实施。同时也要高度重视数据资产变现的合规性和可持续性,真正实现数据资产的高价值开发和盈利能力的持续提升。

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