文章分析的内容涉及三个本质性的问题：数据是什么、数据有什么价值、数据是如何产生价值的。笔者把自己对这三个方面的理解称之为“数据的价值观”。

对数据的认知深度与人类文明的进化程度是紧密关联的。提到数据，我们还经常会谈及“大数据”、“小数据”、“冷数据”、“温数据”、“热数据”等等，笔者认为这些提法都是“数据”在不同语境下的表现形式，都可以归结到“数据”的范围中来讨论。因此，笔者在这里只对“数据”这一个原始的、最根本的词语进行讨论与分析。

01 数据是什么？

1. 功能效用角度

从数据的功能和价值角度来看，数据是客观世界的测量和记录，数据是对人类社会的一种描述、记录和表达。用《信息简史》一书中的一句话来概括：万物皆比特。一切皆可数据化，正如“大数据之父”维克托•迈尔•舍恩伯格所言，世界上的一切事物都看作是由数据构成的，一切皆可“量化”，都可以用编码数据来表示。数据是人类分析和解构世界的基本角度和元素。

2. 表现形态角度

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据，也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式来表示。

3. 生产要素角度

人类社会已经从农业经济、工业经济进入到了数字经济时代，农业经济时代的核心生产要素是土地，工业经济时代的核心生产要素是技术和资本，数字经济的核心生产要素就是数据。随着数据与人工智能、物联网技术的深入融合，数据为人类社会的数字化转型提供了新的动能。数据已成为数字经济时代的新型生产要素。数据资源已经成为“智慧地球”的重要的生产要素。

2020年4月9日，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（以下简称《意见》）印发。《意见》明确了要素市场制度建设的方向和重点改革任务，对于推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革具有重要意义。其中，《意见》将数据作为与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素，并进一步提出：加快培育数据要素市场，充分挖掘数据要素价值，引发广泛关注。可见，数据可以像土地一样进行定价、确权和买卖了，数据作为国民经济中基础性战略资源的地位日益凸显。

02 数据到底有什么价值？

数据的价值归根到底是能帮助人们建立对事物的洞察和形成正确的决策，具体来说是以下四个方面：

（1）帮助人们获得知识和洞察：用数据可以完成对事物的精准刻画，帮助人们全面了解事物的本真面目。此时，数据发挥的价值在于，减少了信息的不对称，帮助人们建立了获得了新的知识和洞察。以前不知道的事情，现在用数据告知他们了；以前不清楚的，现在用数据能解释明白了。也就是说，在数据的支持下，人们实现了从“不知道”到“知道”，从“不清晰”到“清晰”的转变。

（2）帮助人们形成正确的决策：数据的作用还在于能让人们发现问题，并形成正确的判断与决策，告诉他们应该做什么、怎么做。只要人们相信数据是在说真话的，数据就像一个充满睿智的顶级谋士，会告诉人们事物的来龙去脉、问题症结，然后把决策权交给人们。相信数据的力量，数据就能创造信任，让人们的形成正确的决策。

（3）帮助人们做出快速决策：在瞬息万变的市场竞争中，商机稍纵即逝，数据可以快速的判断出商机，帮助人们快速的形成决策，缩短人们做决策的时间耗损，降低决策成本，提高决策效率。特别是在信息爆炸的万物互联时代，数据能帮助人们在纷繁复杂的信息网络中，抽丝剥茧、条分缕析，帮助人们快速找到“确定性”的路径和决策，在市场竞争中赢得“时间差”优势。

（4）帮助人们少犯错误：数据还可以通过统计与分析，预测即将发生什么，发生的概率是多大，告诉人们不能做什么。通过数据发现异常状况时，实时预警，帮助人们降低决策风险，及时止损，减少试错成本。

03 数据是如何产生价值的？

上面提到数据能辅助人们做决策，决策后的价值决定了数据的价值。那么，数据是怎样释放出价值的呢？人们又是通过什么样的方式感知到它的价值的呢？笔者认为，数据是在相应的场景下它与人、计算机的互动中产生价值的，具体表现为以下六种方式：

（1）数据价值由数据的消费者来定义：数据有没有价值，数据有多大的价值，是由数据的消费者或需求者说了算的，而不是数据的提供者来主张和自说自话的，或者说数据的价值是由市场需求决定的。数据的价值还在于数据消费者看到这个数据之后所做出决策所产生的价值，就如同通过数据分析和情报研判发现了一个项目竞标机会，我们通过充分准备赢得了项目，项目标的额的大小就是衡量之前数据价值大小的标尺，项目标的额越大，数据提供的价值就越大。

（2）数据需要在具体的应用场景下发挥价值：数据需要在适当的场景应用中才能发挥出价值，也就是说数据在A场景下可能是没什么价值的，但是换到B场景下就可能有巨大价值。如果这个有价值的场景可以复制到更多的商业客户，那么数据的价值也就会随之倍增。数据如同人一般，在不同的平台下其身价可能有云壤之别。所以，合适的数据需要找到合适的场景，合适的场景是数据释放出价值的基础和土壤。

（3）数据需要经过分析和加工才能释放出价值：大多数情况下，数据是比较粗糙的，不能直接产生出价值。数据一般需要加工出指标，经历挖掘建模、对比分析、预测预警等动作后才能释放出价值、散发出“味道”来。所谓“沙里淘金”，数据需要经过必要的、专业化的加工处理后才能让人们看到价值。

（4）数据价值的传递离不开人际传播和专业解释：实际工作中，数据价值的最终实现是离不开沟通和传递的。通过适当的人、在适当的场合下、用适当的方式去传播和解释，数据的价值才会跨越“最后一公里”直达受众心中。数据价值的传播者可以是企业的CEO，CTO或CDO（首席数据官）等角色，传播的方式可以是一对一或一对多，传播的方式可以是面对面讲课或者在线课程等。比如：天气预报就是一款很不错的数据价值传递方式，天气预报的主持人通过口播解说和手势动作，告诉电视观众各地的天气预测数据，提醒大家防范地质灾害等，将天气预测的数据用形象化的语言解释出来，并告知人们应该做什么、注意什么，天气数据的价值关联到了人们的生产生活场景，天气数据的价值就是在这种沟通方式下传递出去的。

（5）数据在业务运营中产生价值：我们常说“数据赋能业务”，其实就是用数据化的方法来优化业务决策，提升业务运营效率的。数据可以用于产品设计、产品运营、营销推广和售后服务等环节，通过数据来洞察客户需求，优化产品功能，诊断业务短板，精选目标客群，提升营销精准度等等。相应的，客户数、转化率、客单价等指标的提升就能反映出数据的价值。

（6）数据在人工智能应用中发挥价值。在人工智能中，机器的学习和训练离不开数据的喂养，数据不不仅仅是机器的养料，更是人工智能发展的基石，数据的厚度和有效性决定了人工智能的效率模型。数据量越大，数据的质量越高，机器学习的效率就会越高。数据能在与机器的互动中发挥出价值，数据的价值就体现在机器的智商提高的幅度上。

04 数据价值观小结

综上所述，数据可以从功能效用、表现形态和生产要素三个角度来定义和理解。数据的价值是能帮助人们建立对事物的洞察和形成正确的决策，数据的价值体现在四个方面：帮助人们获得知识和洞察、帮助人们形成正确的决策、帮助人们做出快速决策、帮助人们少犯错误。数据产生价值有六种方式和途径：数据的消费者定义价值、具体的应用场景下发挥价值、经过分析和加工释放价值、人际传播和专业解释传递价值、数据赋能业务运营、数据提升机器智能。

以上就是我的数据价值观，欢迎各位专家批评指正。

作者：黄小刚，微信公众号：大数据产品设计与运营

本文由 @黄小刚 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议