数据流通从内循环到外循环，企业数据变现有多远？

11 月 23 日，国家数据局隆重发布了《可信数据空间发展行动计划（2024—2028 年）》，这一重要文件旨在推动可信数据空间的发展。可信数据空间，致力于联接多方主体，打破数据孤岛，实现数据资源的广泛共享与高效利用。它不仅仅是一种数据流通利用的基础设施，更是数据要素价值共创的生动应用生态，为支撑构建全国一体化数据市场奠定了坚实基础。

对企业而言，数据流通，如同企业内部的血液循环，将数据的养分输送到每一个角落，滋养着企业的成长与发展。而外部数据流通，更是企业拓展市场、提升竞争力的有力武器。

数据流通

从内部到外部的跨越

数据流通实际上涵盖了两个层面。首先，是企业内部数据的流通。在这一层面上，企业致力于充分发挥数据的潜在价值，通过一系列精细化的操作和管理，使数据真正实现资源化、资产化。这意味着企业需要对数据进行系统性的整合、分类与处理，确保数据的质量与准确性。还包括数据在不同部门和系统之间的有效传输和应用，进而为企业的各项决策提供有力支撑。

与此同时，企业数据在外部的流通是数据资本化必备的能力。随着大数据时代的到来，数据已经成为一种重要的资本。它要求企业在保障数据安全与隐私的前提下，实现数据的跨组织、跨行业流通，将自身的数据资源转化为经济利益和社会价值，从而形成数据市场，激发数据要素的活力，推动数字经济发展。

然而，数据只有实现“内循环”，才能更好地实现“外循环”。只有关注从数据收集、加工、分析、应用等各个阶段在内的全生命周期，让数据先在企业内部流转，产生价值，真正融入业务、管理流程，后续才能够更方便地在企业间流转。在此基础之上，推动数据在社会的流转，让数据成为真正的资本，实现数据变现，推动数字经济发展。

五级宝塔模型

企业内部数据流通的基础框架

纵观过去十余年企业数据应用情况的演进轨迹，可以看到几个标志性的阶段。

最初，BI 软件的应用成为企业踏入数据工作领域的重要切入点。无论是生成各类报表、进行简单数据分析，还是打造酷炫的数据展示大屏，BI 软件能够为企业决策提供直观的数据支持；

随着企业业务的不断拓展和数据来源的日益多元化，当 BI 软件所涉及的数据源开始分布于两个或更多的应用系统时，新的问题逐渐浮现。由于各系统之间基础数据缺乏一致性，数据分析的准确性大打折扣。在这一背景下，主数据管理，成为企业解决数据一致性问题的必然选择；

企业数据应用数量的持续攀升，频繁的数据获取和指标计算不仅效率低下，出错率也高，数据仓库（数仓）的建设成为企业优化数据管理的关键举措。进一步拓展了数据应用场景，为企业决策提供了更为丰富和准确的数据依据。

但企业并未就此满足，企业发现普通的数据应用虽然能够快速实现，但对于那些高价值、跨业务域且具有一定技术难度的数据应用，其落地成功率却不尽如人意。为了攻克这一难关，全面的数据治理工作被提上企业议程。

时至今日，当企业深刻认识到数据管理是一项需要全局统筹的系统性工程时，数据战略、组织保障以及架构设计等内容成为企业数据工作的核心要素。企业开始从战略高度规划数据管理，构建专业的数据组织架构，设计科学合理的数据架构，以确保数据在企业内部的顺畅流通和高效利用，实现数据价值的最大化。

对于企业数据应用服务，用友提出了“五级宝塔模型”，这五级宝塔从展现级到创新级，层层递进，为企业数据服务提供了一个全面且系统的体系框架。通过这一模型，企业能够更加高效地挖掘数据的潜在价值，从而助力企业在激烈的市场竞争中实现数据驱动的创新发展。

用友提出全面数据服务五层宝塔模型

一是展现级，比如账簿报表。展现级的数据服务是通过报表报告、可视化展示和定制化报表等方式，将收集到的数据以特定的方式展现出来，帮助人们更好地理解和分析数据。

二是分析级，比如企业的经营分析、财务分析、人力资源分析。

分析级的数据服务的特点是体系化、专业化，按照不同的业务主题构建指标体系，提供更专业的数据分析，从而让数据产生洞察力，为管理决策提供数据支撑。

三是控制级，比如风险预警。

控制级的数据服务能够通过通过数据分析和挖掘，对业务过程进行监控和预测，发现潜在的风险因素和威胁，并及时发出预警，以帮助企业采取措施应对风险，以确保业务目标的实现。

四是决策级，比如智能定价。

决策级的数据服务能够通过高级的数据分析和机器学习算法，为企业的提供更加智能化的决策支持。与前三个层级不同，虽然前三个层级都能够为企业提供决策方面的信息支持，而第四层级更强调自动化、智能化帮助企业决策。例如通过对数据的分析和挖掘，结合机器学习算法，为企业的产品或服务制定出更合理、更科学的价格策略。

五是创新级，比如产品优化。

创新级的数据服务能够通过深入的数据分析和挖掘，结合业务知识和创新思维，为企业提供全新的业务模式和产品优化方案。例如通过对用户行为、市场趋势和竞争环境等数据的深入分析和挖掘，提供针对产品的优化方案，以提高产品的性能、用户体验和市场竞争力。

数据应用服务的五层宝塔，还有两个隐藏层，即：“塔基”的全面数据治理，与“塔顶”的数据资产的流通与交易。塔基是夯实企业数据要素的基础也是数据流通的基础。“塔顶”则是实现企业数据要素真正变现的途径。

打通外循环

让数据资本化

在用友看来，数据流通不仅是技术的挑战，更是业务与管理的变革。用友在数据内部流转与外部流转中发挥着重要作用。用友具备“咨询、实施、产品”三位一体的企业数据服务能力，构建了全域覆盖、全生命周期的数据工作体系，助力企业实现数据治理、数据平台建设及数据应用场景的深度挖掘。

用友 BIP 数据平台（YonData）更是企业释放数据价值的强大助力工具。支持 HTAP 场景、向量化、库内批流一体的企业级超融合数据库为高性能引擎，支持企业数据从采集到治理再到分析可视化的端到端生命周期管理。

用友 BIP 数据平台（YonData）

在内部流转方面，用友 BIP 通过统一的数据治理、构建全生命周期的数据管理体系和实现全面数据服务，激发企业内部数据价值。帮助企业构建数据标准、提升数据质量、优化数据架构，为数据流通提供可靠保障。同时，用友遵循数据应用服务的五层宝塔模型，通过智能分析、数据可视化等工具，将数据转化为业务洞察与决策支持。

在外部流转方面，用友积极探索数据交易场景与交易撮合机制，帮助企业实现数据的价值变现。通过数据产权登记、数据评估服务、数据交易所等渠道，有效拉通数据服务到数据交易的通路，显著增强企业数据的开放、流通和变现能力，加速数据要素的社会级流转。

2024 年 1 月 1 日起，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行。数据资产“入表”，有利于提升企业数据资产意识，增强数据流通意愿，为企业对数据进行深度开发利用提供动力。用友 BIP 数据资产入表解决方案可以通过数据盘点、数据登记/确权、数据资产判定、数据成本归集以及列表与披露等 5 个关键工作完成基础入表工作。

就用友观察，单纯的数据资产入表对公司资产规模的影响微乎其微，他们更加关注数据在实际业务场景中的流转和交易价值。企业迫切希望通过数据交易实现数据资产的货币化，即使是小额的数据交易收入，也被视为数据价值的重要突破。

用友通过确定数据要素交易场景、制定数据战略与组织变革、搭建数据交易平台和实现企业数据资本化，最终完成数据要素的社会级流转。

以“渠道供货匹配”场景为例，在一家大型快消品品牌企业中，企业面临着经销商压货情况难以精准掌握的困境，导致每年在处理经销商反馈的货物积压问题上耗费大量费用。起初，企业试图通过建立一套面向经销商的系统来解决问题，但由于渠道过于庞大，系统使用率极低，建设成本却高达一两千万。用友团队另辟蹊径，提出了一种基于数据的解决方案。通过与品牌商和经销商签订数据授权协议，品牌商获取经销商的数据，再由软件服务厂商根据数据需求提供数据分析服务，从而实现了数据交换的闭环。这一过程不仅帮助品牌商准确了解产品在渠道中的库存和销售情况，还通过与系统建设费用的对比，清晰地展现了数据方法的巨大价值，并实现了相关方的利益分成。

加速数据流通，是企业实现数智化转型与高质量发展的必由之路。而要做好这一基本功，离不开企业对数据的基础治理、加工、应用等全生命周期的管理。用友作为数据流通的赋能者，为企业提供更加全面、高效、智能的数据服务与支持，开启数据流通的新篇章！