
大數(shù)據(jù)價(jià)值究竟幾何
用戶購買了哪些食物,對(duì)哪些Facebook帖子點(diǎn)贊,如何使用車載GPS(全球定位系統(tǒng)),許多企業(yè)的業(yè)務(wù)依賴于這類數(shù)據(jù)的收集和銷售。
問題在于,沒有人知道這些信息的真正價(jià)值。數(shù)據(jù)不是工廠或現(xiàn)金等實(shí)體資產(chǎn),目前尚沒有對(duì)其估值的任何準(zhǔn)則。隨著越來越多企業(yè)買賣信息,利用分析工具找到創(chuàng)收的途徑,衡量數(shù)據(jù)價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)的缺位使得我們對(duì)現(xiàn)代商業(yè)世界的理解出現(xiàn)重大缺失。
費(fèi)城聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行經(jīng)濟(jì)學(xué)家倫納德·納卡穆拉(Leonard Nakamura)稱,企業(yè)擁有的數(shù)據(jù),以及專利、商標(biāo)和版權(quán)等“無形資產(chǎn)”的價(jià)值超過8萬億美元(約合人民幣491264億元),相當(dāng)于德國、法國和意大利的GDP(國內(nèi)生產(chǎn)總值)之和。
數(shù)據(jù)價(jià)值的問題不僅僅局限于科技產(chǎn)業(yè)。超市管理公司Kroger會(huì)記錄客戶在逾2600家連鎖店的購物信息,以及約5500萬積分卡用戶的的購物歷史。Kroger篩選這些數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)購物趨勢(shì),并通過一家合資公司向廠商出售信息。寶潔和雀巢等公司樂意購買這些信息,因?yàn)檫@使得它們能使自己的產(chǎn)品和營銷活動(dòng)更好地滿足客戶需求。分析師估計(jì),Kroger每年從銷售數(shù)據(jù)中獲得的營收為1億美元(約合人民幣6.14億元)。
企業(yè)還必須估計(jì)它們數(shù)據(jù)的有效時(shí)間,判斷未來的增長前景,記錄和報(bào)告數(shù)據(jù)價(jià)值的變化。對(duì)工廠等實(shí)體資產(chǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析相對(duì)容易,但在無形資產(chǎn)領(lǐng)域沒有先例可循。 美國財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則委員會(huì)(Financial Accounting Standards Board,以下簡(jiǎn)稱“FASB”)尚未針對(duì)信息和知識(shí)產(chǎn)權(quán)越來越重要的經(jīng)濟(jì)社會(huì)更新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則,F(xiàn)ASB曾在2002年和2007年兩次討論無形資產(chǎn)事宜,但都因這一問題的復(fù)雜性而擱淺。上個(gè)月,有成員再次提議FASB研究無形資產(chǎn)事宜。無形資產(chǎn)面臨的問題之一是:?jiǎn)T工收集數(shù)據(jù)所用的時(shí)間應(yīng)當(dāng)記作成本還是投資?
對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的衡量缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),給Facebook、eBay和谷歌等公司的投資者造成了一個(gè)特別巨大的盲點(diǎn)。這些公司依靠收集的用戶數(shù)據(jù)創(chuàng)收。
投行和估價(jià)咨詢公司Duff &Phelps董事總經(jīng)理格倫·柯尼克(Glen Kernick)說,“公司的許多業(yè)務(wù)都沒有反映在向公眾披露的信息或財(cái)務(wù)報(bào)表中?!盕acebook、eBay和谷歌的資產(chǎn)凈值為1250億美元(約合人民幣7676億元),但它們的市值高達(dá)6600億美元(約合人民幣40529億元),兩個(gè)數(shù)據(jù)之間的差異表明,市場(chǎng)認(rèn)可搜索算法、專利和數(shù)據(jù)等企業(yè)無形資產(chǎn)的價(jià)值,這些資產(chǎn)沒有出現(xiàn)在它們的資產(chǎn)負(fù)債表中,這使得許多投資者根據(jù)其他不穩(wěn)定的指標(biāo)——例如現(xiàn)金流或未來增長前景等,對(duì)企業(yè)估值。
市場(chǎng)研究公司Needham &Co分析師勞拉·馬?。↙aura Martin)說,“如果不能用來創(chuàng)收,數(shù)據(jù)就沒有價(jià)值?!彪S著用戶興趣的改變,用戶信息就失去了它們應(yīng)有的價(jià)值。這使得數(shù)據(jù)成為一種易變質(zhì)的商品,要對(duì)它估值更加困難。
但是,僅僅依靠市場(chǎng)是危險(xiǎn)的。在2000年的科技泡沫破裂中,許多投資者都賠得血本無歸。當(dāng)時(shí)市場(chǎng)普遍認(rèn)為,傳統(tǒng)的估值和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)不適合“新經(jīng)濟(jì)”。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11