企业数据可能是一个隐藏的宝藏。以下是如何通过聚焦于可操作价值并防范常见风险来安全地将其变现。
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全球企业正储存着海量数据。尽管数据一直是随着消费者和商业活动不断增长而自然累积的，但数据增长正呈指数级扩大，为组织提供了将前所未有的大量信息变现的机会。 技术研究与咨询公司ISG的首席数据与分析官Kathy Rudy表示，通过将数据转化为市场认可的产品或服务，可以有效地实现数据变现。她指出，她的公司与各种数据丰富的客户合作。“在我们的工作中，经客户许可，我们收集数据并将其录入我们的数据库。然后，我们将这些数据转化为产品，帮助我们的客户与同行进行比较，并了解哪些供应商最适合支持他们的战略举措。” 将企业数据转化为新收入的兴趣正在飙升。根据《2025年CIO状况调查》，38%的IT领导者表示，公司数据变现是今年驱动其IT投资的最重要业务举措——这是排名第一的此类举措，是去年持相同看法的16%的两倍多。
如果你也是那些希望将公司数据转化为新收入的IT领导者之一，这里有一些来自已经实践过的数据专家的关键技巧和见解。
一、强调产品开发基础 (Emphasize product development fundamentals)
“数据变现与其他产品的创造和销售并无不同，”AI内容生成器Agility Writer的创始人Adam Yong说。“它需要创意构思、市场研究、定价分析和上市计划。” 这就是为什么Young建议首先制定一个结构化的产品开发流程。
ISG的Rudy表示赞同：“你需要定义你的数据产品或服务是什么，为什么市场会想买你卖的东西，你的竞争对手是谁，以及你卖的东西为何独特。在你确信自己拥有市场想要的数据产品或服务之后，再定义管理、维护和治理数据所需的技术。” 专业服务公司Sikich的数据与AI负责人Rick Young建议，应采用易于与现有产品集成的系统进行直接的分析——并将初始的数据变现项目保持在可控范围内，收集客户反馈，并在扩展前了解机会。 “组织应优先考虑与其当前数据/技术栈和产品生命周期相一致的解决方案，以确保无缝实施，”他说。
二、确保你的数据具有可操作价值 (Ensure your data has actionable value)
ISG的Rudy说，最具变现价值的数据类型是那些能提供其他地方找不到的洞察。“这包括用于与同行比较以帮助推动可操作变革的基准数据，具体的竞争情报，帮助推动基于事实决策的预测分析，以及从通常孤立的多个数据源中提取的AI驱动洞察。”
Agility Writers的Yong表示，用户行为数据是最具变现价值的数据类型之一，他以Google Analytics为例。“它追踪用户互动，企业可以用这些数据来微调他们的网站或营销活动，”他解释道。更深层次的数据，如购买意向或客户流失率，可以出售给第三方或用于定向营销，使其极具价值。 Rudy说，不值得变现的数据类型包括过时的数据、任何人都可以访问的第三方数据、你的组织没有特定使用权的数据（可能导致潜在诉讼），或者可能导致错误决策的不一致或不完整的数据。
Yong表示，陈旧或缺乏可操作背景的数据不会产生任何实际价值。“缺乏细分或行为背景的原始流量数字，不如个性化参与数据那样提供有用的洞察，”他观察到。 机器人与人形机器人信息网站MyHumanoid的创始人Iliyan Paskalev说，关键在于仔细选择能够帮助客户将洞察转化为实际价值的数据。他认为，重要的是要精确指出你的数据解决了什么问题。 “高度精细、可操作的数据集——例如用户行为模式、交易数据和地理位置洞察——通常最容易变现，”他建议道。“这些数据集直接帮助企业优化运营、预测市场变化或更好地理解消费者偏好。”
Paskalev观察到，泛化数据，如宽泛的人口统计细节、过度匿名化的数据集，或很快过时的历史信息，很少能证明变现努力是值得的。“这些信息不仅缺乏竞争优势，而且合规成本和隐私风险往往超过利润。”
三、不要低估潜在风险 (Don’t shortchange potential risks)
数据变现可能存在风险，特别是对于那些不习惯处理金融交易的组织而言。ISG的Rudy说，随着其他方意识到你拥有有价值的信息，安全漏洞的威胁会增加。另一个风险是无意中使用了你无权使用的数据，或者发现你想变现的数据质量差或无法跨数据集集成。最终，最大的风险是没人想买你卖的东西。 Agility Writer的Yong说，强大的安全性至关重要。“如果你不小心，可能会因处理数据不当或未获得用户的适当同意而面临巨额罚款，”他警告说。如果发生数据泄露，可能会严重损害企业的声誉。“保护数据安全并对用户如何使用其信息保持透明，可以在很大程度上避免这些代价高昂的错误。”
未能满足法规遵从性也可能代价高昂。“如果你不小心，GDPR、CCPA及类似法规会带来巨额罚款，可能会抹去你希望赚取的任何利润，”Paskalev警告说。“从一开始就慷慨地为数据安全和合规专家分配资源，”他建议道。
四、选择合适的收入模式 (Select a suitable revenue model)
Sikich的Young建议，利用基于订阅的方法和商业化策略，直接向企业、研究机构或政府机构销售。 “数据即服务（Data-as-a-Service），即公司汇编和打包有价值的数据集，是数据变现的基础模式，”他指出。然而，洞察即服务（Insights-as-a-Service），即客户提供描述性/预测性建模能力，可以要求更高的估值。另一个考虑因素是提供洞察平台即服务（Insights Platform-as-a-Service），订阅者可以将他们的数据安全地集成到提供商的洞察平台中。
Young补充说，还可以通过嵌入式分析来增强产品，以增加价值和客户保留率。 “这包括使用数据来改进内部运营、优化客户体验和创建个性化产品，”他说。“先进的AI驱动分析现在能够实现产品定制和实时洞察生成，这可以在保持竞争优势的同时转变核心业务产品。”
五、明智地再投资 (Reinvest wisely)
MyHumanoid的Paskalev建议，将数据变现的部分收益再投资于改进数据收集方法、加强隐私保护措施和提升分析能力。“这会创造一个自我维持的循环，确保长期增长而非短期收益，”他说。
Agility Writer的Yong说，重要的不仅仅是数据本身，而是你如何使用它。“无论你是构建内容、个性化营销还是优化销售，聪明且负责任地使用数据是关键。”
作者：John Edwards 特约撰稿人
John Edwards撰写的关注科技行业问题的文章数量可能比历史上任何人都多。不开玩笑。 John的专业知识涵盖许多技术领域，包括网络、电信、移动性、机器人技术、传感器、大数据、云计算、半导体、电子营销和前沿实验室研究。他的作品曾发表在《纽约时报》、《华盛顿邮报》、《国防新闻》、《IEEE信号处理杂志》、《计算机世界》和《RFID Journal》等媒体。他出版的书籍包括《律师事务所小型计算机指南》（Shepard’s/McGraw-Hill）、《利用Web服务》（AMACOM）、《电信宇宙》（John Wiley & Sons）和《战争极客》（AMACOM）。 John也是一位屡获殊荣的纪录片、风景和商业摄影师。他毕业于霍夫斯特拉大学，目前居住在凤凰城地区。
睿观：面对企业数据指数级增长带来的机遇，以及日益增长的数据变现兴趣（CIO调查显示其重要性激增），成功将企业数据转化为新收入流的关键在于：采用产品化思维进行规划开发，确保数据提供独特且可操作的价值，严格管理并防范安全、合规及质量风险，选择合适的商业模式，并通过明智的再投资形成持续增长的良性循环。
主要支撑论据 (Supporting Arguments):
视数据为产品，遵循开发原则 (Tip 1: Product Fundamentals):
数据变现应遵循标准的产品开发流程（创意、市场研究、定价、上市计划）。
先定义清晰的产品/服务及其独特价值，确认市场需求，再投入技术建设。
从小处着手，优先选择与现有技术栈易集成的方案，收集反馈，迭代优化。
确保数据具有可操作的独特价值 (Tip 2: Actionable Value):
最具变现潜力的数据能提供其他地方无法获得的、可指导行动的洞察（如基准数据、具体竞争情报、预测分析、用户行为模式）。
避免低价值或高风险数据：过时的、公开可得的、无权使用的、质量低劣或缺乏背景信息的数据难以变现且风险高。
聚焦于能解决客户特定问题的、精细且可操作的数据集。
全面评估并管理风险 (Tip 3: Address Risks):
识别并应对潜在风险：安全漏洞（数据价值吸引攻击）、数据使用权问题、数据质量问题、市场接受度风险。
合规性是底线：严格遵守GDPR、CCPA等法规，避免巨额罚款。
透明度与投入：对用户保持透明，并早期投入资源于数据安全和合规专业能力建设。
选择合适的收入模式 (Tip 4: Revenue Model):
探索多样化模式：如订阅制、直接销售、数据即服务(DaaS)、洞察即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)。
嵌入式增值：将分析能力嵌入现有产品或服务中，提升价值和客户粘性。
内部应用也是变现：利用数据优化内部运营、客户体验或个性化服务。
明智地再投资以持续发展 (Tip 5: Reinvest Wisely):
将部分变现收益再投资于数据生态系统：改进数据收集、加强隐私保护、提升分析能力。
形成良性循环，确保数据资产持续增值，实现长期、可持续的增长，而非短期获利。
负责任地使用数据是贯穿始终的关键。
