带你读《基于数据资产全生命周期估值与实践报告》——数据资产价值评估应用场景（2）

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数据运营及业务策略制定

通过对于数据产生价值所影响的业务线、业务场景进行关联分析，可以对于公司当前运营状况及数据化程度进行衡量，从而影响企业内部业务决策及战略治理，主要影响动作包括：

∙ 评估重点业务场景、数据产品及其商业价值，为企业战略决策提供依据

∙ 基于数据价值流通链路调整组织结构关系，保持企业各部门工作顺畅进行

∙ 确认数据产品价值模块，优化数据产品商业模式

∙ 了解内部各个部门数据化建设状态，拉齐数据化建设水位，推动内部数据价值流动

∙ 对于数据相关部门工作目标制定提供方向及考核标准

∙ 业务价值分配及绩效衡量指标依据

具体案例：

在获取完整的数据流向后，企业可以进一步基于数据血缘分摊相关信息，得到数据对于企业内部各个数据产品、业务场景、相关团队的支持情况。并进一步得到每份数据的实际业务价值贡献，从而得到数据的价值分层。同时，也可以对于高价值数据流向的业务场景、数据产品及团队进行追踪，从而为企业相关业务运营提供指导和战略决策依据（图 5）。

∙ 业务可以通过分摊后的血缘数据，感知生产链路的变化。如果业务使用表的数量没有大的变化而分摊成本发生剧烈变化，那么从血缘分摊的明细数据可以得知，业务所使用表的成本组成（包含自身生产+存储费用和上游链路分摊下来的费用），继而定位生产链路的变化：包含上游加工链路增删改的变化导致的费用变化，上游任务成本变化导致的费用变化等。这可以一定程度上反应数据链路的稳定性。

∙ 基于不同评估体系（图 6），筛选出高价值的数据，进行数据监控。通常一个公司的监控资源是有限的，因此，将监控资源放在重点业务和重点数据上是必要的。通过分摊后的数据成本以及数据各维度的打分，计算出数据表的ROI，继而选出高价值数据进行保障。

∙ 基于数据表下游服务的业务场景，数量和稳定性，业务可以选出“可信赖的优质表”。通常在一个庞大的数仓中，存在许多相似的表，或者相同的表。“使用哪一张表比较可靠？”这个问题对业务或者数据加工者均是一个难题。因此，拥有丰富的描述信息（包含不限于下游服务的业务场景，数量和稳定性）对业务和数据加工者的帮助是巨大的，这些信息可以帮助他们筛选出质量过硬，价值更高，链路稳定性更强的数据。

图 5: 数据成本生产趋势

图 6: 数据的评估体系

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