文章分析的內容涉及三個本質性的問題：數據是什麼、數據有什麼價值、數據是如何產生價值的。筆者把自己對這三個方面的理解稱之為「數據的價值觀」。
對數據的認知深度與人類文明的進化程度是緊密關聯的。提到數據，我們還經常會談及「大數據」、「小數據」、「冷數據」、「溫數據」、「熱數據」等等，筆者認為這些提法都是「數據」在不同語境下的表現形式，都可以歸結到「數據」的範圍中來討論。因此，筆者在這裡只對「數據」這一個原始的、最根本的詞語進行討論與分析。
01 數據是什麼？
1. 功能效用角度
從數據的功能和價值角度來看，數據是客觀世界的測量和記錄，數據是對人類社會的一種描述、記錄和表達。用《信息簡史》一書中的一句話來概括：萬物皆比特。一切皆可數據化，正如「大數據之父」維克託邁爾舍恩伯格所言，世界上的一切事物都看作是由數據構成的，一切皆可「量化」，都可以用編碼數據來表示。數據是人類分析和解構世界的基本角度和元素。
2. 表現形態角度
數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑑別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關係等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字符號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關係的抽象表示。數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據，也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。在計算機系統中，數據以二進位信息單元0,1的形式來表示。
3. 生產要素角度
人類社會已經從農業經濟、工業經濟進入到了數字經濟時代，農業經濟時代的核心生產要素是土地，工業經濟時代的核心生產要素是技術和資本，數字經濟的核心生產要素就是數據。隨著數據與人工智慧、物聯網技術的深入融合，數據為人類社會的數位化轉型提供了新的動能。數據已成為數字經濟時代的新型生產要素。數據資源已經成為「智慧地球」的重要的生產要素。
2020年4月9日，《中共中央國務院關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》（以下簡稱《意見》）印發。《意見》明確了要素市場制度建設的方向和重點改革任務，對於推動經濟發展質量變革、效率變革、動力變革具有重要意義。其中，《意見》將數據作為與土地、勞動力、資本、技術並列的生產要素，並進一步提出：加快培育數據要素市場，充分挖掘數據要素價值，引發廣泛關注。可見，數據可以像土地一樣進行定價、確權和買賣了，數據作為國民經濟中基礎性戰略資源的地位日益凸顯。
02 數據到底有什麼價值？
數據的價值歸根到底是能幫助人們建立對事物的洞察和形成正確的決策，具體來說是以下四個方面：
（1）幫助人們獲得知識和洞察：用數據可以完成對事物的精準刻畫，幫助人們全面了解事物的本真面目。此時，數據發揮的價值在於，減少了信息的不對稱，幫助人們建立了獲得了新的知識和洞察。以前不知道的事情，現在用數據告知他們了；以前不清楚的，現在用數據能解釋明白了。也就是說，在數據的支持下，人們實現了從「不知道」到「知道」，從「不清晰」到「清晰」的轉變。
（2）幫助人們形成正確的決策：數據的作用還在於能讓人們發現問題，並形成正確的判斷與決策，告訴他們應該做什麼、怎麼做。只要人們相信數據是在說真話的，數據就像一個充滿睿智的頂級謀士，會告訴人們事物的來龍去脈、問題癥結，然後把決策權交給人們。相信數據的力量，數據就能創造信任，讓人們的形成正確的決策。
（3）幫助人們做出快速決策：在瞬息萬變的市場競爭中，商機稍縱即逝，數據可以快速的判斷出商機，幫助人們快速的形成決策，縮短人們做決策的時間耗損，降低決策成本，提高決策效率。特別是在信息爆炸的萬物互聯時代，數據能幫助人們在紛繁複雜的信息網絡中，抽絲剝繭、條分縷析，幫助人們快速找到「確定性」的路徑和決策，在市場競爭中贏得「時間差」優勢。
（4）幫助人們少犯錯誤：數據還可以通過統計與分析，預測即將發生什麼，發生的概率是多大，告訴人們不能做什麼。通過數據發現異常狀況時，實時預警，幫助人們降低決策風險，及時止損，減少試錯成本。
03 數據是如何產生價值的？
上面提到數據能輔助人們做決策，決策後的價值決定了數據的價值。那麼，數據是怎樣釋放出價值的呢？人們又是通過什麼樣的方式感知到它的價值的呢？筆者認為，數據是在相應的場景下它與人、計算機的互動中產生價值的，具體表現為以下六種方式：
（1）數據價值由數據的消費者來定義：數據有沒有價值，數據有多大的價值，是由數據的消費者或需求者說了算的，而不是數據的提供者來主張和自說自話的，或者說數據的價值是由市場需求決定的。數據的價值還在於數據消費者看到這個數據之後所做出決策所產生的價值，就如同通過數據分析和情報研判發現了一個項目競標機會，我們通過充分準備贏得了項目，項目標的額的大小就是衡量之前數據價值大小的標尺，項目標的額越大，數據提供的價值就越大。
（2）數據需要在具體的應用場景下發揮價值：數據需要在適當的場景應用中才能發揮出價值，也就是說數據在A場景下可能是沒什麼價值的，但是換到B場景下就可能有巨大價值。如果這個有價值的場景可以複製到更多的商業客戶，那麼數據的價值也就會隨之倍增。數據如同人一般，在不同的平臺下其身價可能有雲壤之別。所以，合適的數據需要找到合適的場景，合適的場景是數據釋放出價值的基礎和土壤。
（3）數據需要經過分析和加工才能釋放出價值：大多數情況下，數據是比較粗糙的，不能直接產生出價值。數據一般需要加工出指標，經歷挖掘建模、對比分析、預測預警等動作後才能釋放出價值、散發出「味道」來。所謂「沙裡淘金」，數據需要經過必要的、專業化的加工處理後才能讓人們看到價值。
（4）數據價值的傳遞離不開人際傳播和專業解釋：實際工作中，數據價值的最終實現是離不開溝通和傳遞的。通過適當的人、在適當的場合下、用適當的方式去傳播和解釋，數據的價值才會跨越「最後一公裡」直達受眾心中。數據價值的傳播者可以是企業的CEO，CTO或CDO（首席數據官）等角色，傳播的方式可以是一對一或一對多，傳播的方式可以是面對面講課或者在線課程等。比如：天氣預報就是一款很不錯的數據價值傳遞方式，天氣預報的主持人通過口播解說和手勢動作，告訴電視觀眾各地的天氣預測數據，提醒大家防範地質災害等，將天氣預測的數據用形象化的語言解釋出來，並告知人們應該做什麼、注意什麼，天氣數據的價值關聯到了人們的生產生活場景，天氣數據的價值就是在這種溝通方式下傳遞出去的。
（5）數據在業務運營中產生價值：我們常說「數據賦能業務」，其實就是用數據化的方法來優化業務決策，提升業務運營效率的。數據可以用於產品設計、產品運營、營銷推廣和售後服務等環節，通過數據來洞察客戶需求，優化產品功能，診斷業務短板，精選目標客群，提升營銷精準度等等。相應的，客戶數、轉化率、客單價等指標的提升就能反映出數據的價值。
（6）數據在人工智慧應用中發揮價值。在人工智慧中，機器的學習和訓練離不開數據的餵養，數據不不僅僅是機器的養料，更是人工智慧發展的基石，數據的厚度和有效性決定了人工智慧的效率模型。數據量越大，數據的質量越高，機器學習的效率就會越高。數據能在與機器的互動中發揮出價值，數據的價值就體現在機器的智商提高的幅度上。
04 數據價值觀小結
綜上所述，數據可以從功能效用、表現形態和生產要素三個角度來定義和理解。數據的價值是能幫助人們建立對事物的洞察和形成正確的決策，數據的價值體現在四個方面：幫助人們獲得知識和洞察、幫助人們形成正確的決策、幫助人們做出快速決策、幫助人們少犯錯誤。數據產生價值有六種方式和途徑：數據的消費者定義價值、具體的應用場景下發揮價值、經過分析和加工釋放價值、人際傳播和專業解釋傳遞價值、數據賦能業務運營、數據提升機器智能。
以上就是我的數據價值觀，歡迎各位專家批評指正。
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