本文来自微信公众号“数据驱动智能”，作者/晓晓。
在任何组织中，领导者的角色都是确定并清楚地传达组织的愿景、使命和价值主张。以此愿景为基础，确定短期、中期和长期战略目标，并将愿景贯彻执行。作为战略举措的一部分，当业务环境发生意外变化时，应主动制定应急计划。然后，员工需要将战略与与组织的每个重要部分相关的关键绩效指标(KPI)联系起来，应该只衡量和查看推动行动的数字，这意味着数据会告诉你下一步应该做什么。
数据是关键，结果驱动的数据策略是整个过程成功的关键。Adaptive Insights前首席财务官Jim Johnson说：“数据是组织的命脉。它将意见与事实分开，可以为组织提供竞争优势。从了解您的客户是谁以及他们使用您的产品做什么，到了解业务线或地理区域的盈利能力，越来越多的公司希望CFO定义将要跟踪的指标和衡量标准，以管理增长、实现敏捷性，并确保长期可持续性。”
创建可靠的数据管理系统以确保及时访问高质量的数据以生成这些财务和非财务KPI度量以及其他必要的高质量信息至关重要。当数据缺乏时，应该优先创建流程来系统地捕获数据，重点关注及时性、质量和所有其他数据管理方面。
数据的演变
20世纪下半叶，全球掀起了一场数字革命。当前关于数据的焦点包括“数据分析”、“大数据”和“数据作为资产”。我们如何定义现代世界中的数据？字典会告诉你数据是一个名词，是拉丁语“datum”的复数形式，这个词从17世纪就开始使用了。无论过去还是现在，数据都是创建信息的原材料，是决策制定的基本要素。
随着时间的推移，数据演进的速度不断加快。当IBM于1952年发布其第一台计算机时，会计师成为了早期采用者。随着数字革命的加剧，组织开始将纸质文档转换并保存为数字格式（数字化）。开发了新技术，将手动流程转变为数字流程（数字化）。所有这些变化使数字数据的数量成倍增加。
麦肯锡发布了一项调查，题为“COVID-19如何推动公司跨越技术临界点——并永远改变业务。”该调查发现，“数字化采用在组织和行业层面都取得了巨大飞跃”，并指出“COVID-19危机使客户互动的数字化加速了好几年。”
数据即资产
许多C级高管、经理以及财务专业人士都认为企业数据是一种资产。但仍然很少有人将财务和非财务数据视为具有战略重要性的资产。如果没有数据管理和分析，数据的质量往往会很差。IBM发现，仅在美国，不良数据每年就造成3.1万亿美元的损失。
任何重要资产的创建和维护都需要大量投资。将数据作为资产进行投资涉及对数据战略、数据管理和数据分析的投资。作为企业数据战略的一部分，了解大量信息至关重要：数据位于何处、由谁负责、如何按安全性和敏感性级别对其进行分类、用户如何根据预期目的和粒度级别不同与之交互，数据是探索性的还是用于法规遵从性，以及它如何帮助绩效管理。
这些工作必须涵盖所有数据管理要素，包括主数据管理（管理、标准、共享等）、数据治理（业务流程管理、合规性、风险管理、政策、程序等）和数据质量管理（架构、集成、校对等）。
数据的价值
目前，企业数据在财务报表上的价值并不常见。数据的价值是什么？有些资产比其他资产更有价值。例如，原始数据和经过科学分析的数据具有不同的价值。同样，不同质量的相同类型的数据将具有不同的价值。内部和外部数据货币化的方式有哪些？组织是否应该或可以合乎道德地出售他们的数据，目前关于数据的规定是什么？组织收集或不收集哪些数据？这些都是会计和金融专业人士需要考虑的问题。
此外，企业数据是一种什么样的资产，是否应该在组织的财务报表中报告？“数据就是新石油”的概念开始流行经济学家2017年发表的一篇聚焦数字时代巨头（亚马逊、微软等）的文章，标题为“世界上最有价值的资源不再是石油，而是数据”。但是石油类比是否适用于财富500强和标准普尔500强名单之外的公司？
数据科学家Samuel Flender认为，“数据是新石油”仅适用于投资于数据管理和数据分析的企业。他指出，理解组织的数据需要大量的资金和时间投资。数据只有通过“仔细的规划、工程和研究”才能提供价值。此外，弗兰德指出，与石油作为一种有限材料相反，只要人类存在，数据将是一种呈指数级无限的材料。
关于数据分类，Henna A.Karna在文章“数据是‘有形’资产”中指出，“在合适的人手中，[数据]通常与土地、建筑物和设备一样有价值。”但Wyatt Partners称，数据也可以归类为无形资产。他们的文章“如何将数据作为资产进行估值”提倡“组织越注重将数据作为资产进行管理，可能的回报就越好。为了做到这一点，组织中的数据所有权应该像任何其他主要资产类别一样集中，并成为战略观点的核心部分。”
数据管理的责任
Netscape首席执行官Jim Barksdale说：“如果我们有数据，就让我们看看数据。如果我们只有意见，那就听我的吧。”在没有可靠数据的情况下，所提供的信息仅供参考。无论您是最高管理层的成员还是员工，将数据视为战略资产至关重要。为了获得高质量的、数据驱动的洞察力，组织必须使他们的业务战略与结果驱动的数据战略保持一致，并投资于数据管理和数据分析。
我们必须专注于通过应用数据分析产生高质量、数据驱动的洞察力来提供价值，以确保组织成功。
