近日，國家數據局隆重發布了《可信數據空間發展行動計劃（2024—2028年）》，這一重要文件旨在推動可信數據空間的發展。可信數據空間，致力于聯接多方主體，打破數據孤島，實現數據資源的廣泛共享與高效利用。它不僅僅是一種數據流通利用的基礎設施，更是數據要素價值共創的生動應用生態，為支撐構建全國一體化數據市場奠定了堅實基礎。
對企業而言，數據流通，如同企業內部的血液循環，將數據的養分輸送到每一個角落，滋養著企業的成長與發展。而外部數據流通，更是企業拓展市場、提升競爭力的有力武器。
數據流通
從內部到外部的跨越
數據流通實際上涵蓋了兩個層面。首先，是企業內部數據的流通。在這一層面上，企業致力于充分發揮數據的潛在價值，通過一系列精細化的操作和管理，使數據真正實現資源化、資產化。這意味著企業需要對數據進行系統性的整合、分類與處理，確保數據的質量與準確性。還包括數據在不同部門和系統之間的有效傳輸和應用，進而為企業的各項決策提供有力支撐。
與此同時，企業數據在外部的流通是數據資本化必備的能力。隨著大數據時代的到來，數據已經成為一種重要的資本。它要求企業在保障數據安全與隱私的前提下，實現數據的跨組織、跨行業流通，將自身的數據資源轉化為經濟利益和社會價值，從而形成數據市場，激發數據要素的活力，推動數字經濟發展。
然而，數據只有實現“內循環”，才能更好地實現“外循環”。只有關注從數據收集、加工、分析、應用等各個階段在內的全生命周期，讓數據先在企業內部流轉，產生價值，真正融入業務、管理流程，后續才能夠更方便地在企業間流轉。在此基礎之上，推動數據在社會的流轉，讓數據成為真正的資本，實現數據變現，推動數字經濟發展。
五級寶塔模型
企業內部數據流通的基礎框架
縱觀過去十余年企業數據應用情況的演進軌跡，可以看到幾個標志性的階段。
最初，BI軟件的應用成為企業踏入數據工作領域的重要切入點。無論是生成各類報表、進行簡單數據分析，還是打造酷炫的數據展示大屏，BI軟件能夠為企業決策提供直觀的數據支持；
隨著企業業務的不斷拓展和數據來源的日益多元化，當BI軟件所涉及的數據源開始分布于兩個或更多的應用系統時，新的問題逐漸浮現。由于各系統之間基礎數據缺乏一致性，數據分析的準確性大打折扣。在這一背景下，主數據管理，成為企業解決數據一致性問題的必然選擇；
企業數據應用數量的持續攀升，頻繁的數據獲取和指標計算不僅效率低下，出錯率也高，數據倉庫（數倉）的建設成為企業優化數據管理的關鍵舉措。進一步拓展了數據應用場景，為企業決策提供了更為豐富和準確的數據依據。
但企業并未就此滿足，企業發現普通的數據應用雖然能夠快速實現，但對于那些高價值、跨業務域且具有一定技術難度的數據應用，其落地成功率卻不盡如人意。為了攻克這一難關，全面的數據治理工作被提上企業議程。
時至今日，當企業深刻認識到數據管理是一項需要全局統籌的系統性工程時，數據戰略、組織保障以及架構設計等內容成為企業數據工作的核心要素。企業開始從戰略高度規劃數據管理，構建專業的數據組織架構，設計科學合理的數據架構，以確保數據在企業內部的順暢流通和高效利用，實現數據價值的最大化。
對于企業數據應用服務，用友提出了“五級寶塔模型”，這五級寶塔從展現級到創新級，層層遞進，為企業數據服務提供了一個全面且系統的體系框架。通過這一模型，企業能夠更加高效地挖掘數據的潛在價值，從而助力企業在激烈的市場競爭中實現數據驅動的創新發展。
用友提出全面數據服務五層寶塔模型
一是展現級，比如賬簿報表。展現級的數據服務是通過報表報告、可視化展示和定制化報表等方式，將收集到的數據以特定的方式展現出來，幫助人們更好地理解和分析數據。
二是分析級，比如企業的經營分析、財務分析、人力資源分析。
分析級的數據服務的特點是體系化、專業化，按照不同的業務主題構建指標體系，提供更專業的數據分析，從而讓數據產生洞察力，為管理決策提供數據支撐。
三是控制級，比如風險預警。
控制級的數據服務能夠通過通過數據分析和挖掘，對業務過程進行監控和預測，發現潛在的風險因素和威脅，并及時發出預警，以幫助企業采取措施應對風險，以確保業務目標的實現。
四是決策級，比如智能定價。
決策級的數據服務能夠通過高級的數據分析和機器學習算法，為企業的提供更加智能化的決策支持。與前三個層級不同，雖然前三個層級都能夠為企業提供決策方面的信息支持，而第四層級更強調自動化、智能化幫助企業決策。例如通過對數據的分析和挖掘，結合機器學習算法，為企業的產品或服務制定出更合理、更科學的價格策略。
五是創新級，比如產品優化。
創新級的數據服務能夠通過深入的數據分析和挖掘，結合業務知識和創新思維，為企業提供全新的業務模式和產品優化方案。例如通過對用戶行為、市場趨勢和競爭環境等數據的深入分析和挖掘，提供針對產品的優化方案，以提高產品的性能、用戶體驗和市場競爭力。
數據應用服務的五層寶塔，還有兩個隱藏層，即：“塔基”的全面數據治理，與“塔頂”的數據資產的流通與交易。塔基是夯實企業數據要素的基礎也是數據流通的基礎。“塔頂”則是實現企業數據要素真正變現的途徑。
打通外循環
讓數據資本化
在用友看來，數據流通不僅是技術的挑戰，更是業務與管理的變革。用友在數據內部流轉與外部流轉中發揮著重要作用。用友具備“咨詢、實施、產品”三位一體的企業數據服務能力，構建了全域覆蓋、全生命周期的數據工作體系，助力企業實現數據治理、數據平臺建設及數據應用場景的深度挖掘。
用友BIP數據平臺（YonData）更是企業釋放數據價值的強大助力工具。支持HTAP場景、向量化、庫內批流一體的企業級超融合數據庫為高性能引擎，支持企業數據從采集到治理再到分析可視化的端到端生命周期管理。
用友BIP數據平臺（YonData）
在內部流轉方面，用友BIP通過統一的數據治理、構建全生命周期的數據管理體系和實現全面數據服務，激發企業內部數據價值。幫助企業構建數據標準、提升數據質量、優化數據架構，為數據流通提供可靠保障。同時，用友遵循數據應用服務的五層寶塔模型，通過智能分析、數據可視化等工具，將數據轉化為業務洞察與決策支持。
在外部流轉方面，用友積極探索數據交易場景與交易撮合機制，幫助企業實現數據的價值變現。通過數據產權登記、數據評估服務、數據交易所等渠道，有效拉通數據服務到數據交易的通路，顯著增強企業數據的開放、流通和變現能力，加速數據要素的社會級流轉。
2024年1月1日起，財政部《企業數據資源相關會計處理暫行規定》正式施行。數據資產“入表”，有利于提升企業數據資產意識，增強數據流通意愿，為企業對數據進行深度開發利用提供動力。用友BIP數據資產入表解決方案可以通過數據盤點、數據登記/確權、數據資產判定、數據成本歸集以及列表與披露等5個關鍵工作完成基礎入表工作。
就用友觀察，單純的數據資產入表對公司資產規模的影響微乎其微，他們更加關注數據在實際業務場景中的流轉和交易價值。企業迫切希望通過數據交易實現數據資產的貨幣化，即使是小額的數據交易收入，也被視為數據價值的重要突破。
用友通過確定數據要素交易場景、制定數據戰略與組織變革、搭建數據交易平臺和實現企業數據資本化，最終完成數據要素的社會級流轉。
以“渠道供貨匹配”場景為例，在一家大型快消品品牌企業中，企業面臨著經銷商壓貨情況難以精準掌握的困境，導致每年在處理經銷商反饋的貨物積壓問題上耗費大量費用。起初，企業試圖通過建立一套面向經銷商的系統來解決問題，但由于渠道過于龐大，系統使用率極低，建設成本卻高達一兩千萬。用友團隊另辟蹊徑，提出了一種基于數據的解決方案。通過與品牌商和經銷商簽訂數據授權協議，品牌商獲取經銷商的數據，再由軟件服務廠商根據數據需求提供數據分析服務，從而實現了數據交換的閉環。這一過程不僅幫助品牌商準確了解產品在渠道中的庫存和銷售情況，還通過與系統建設費用的對比，清晰地展現了數據方法的巨大價值，并實現了相關方的利益分成。
加速數據流通，是企業實現數智化轉型與高質量發展的必由之路。而要做好這一基本功，離不開企業對數據的基礎治理、加工、應用等全生命周期的管理。用友作為數據流通的賦能者，為企業提供更加全面、高效、智能的數據服務與支持，開啟數據流通的新篇章！
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