广州，诞生一家数据资产场景设计“独角兽”

数据资产场景的构建是企业实现数据资产价值转化的关键，它不仅能够提升企业的竞争力，还能够为企业带来新的增长点，推动企业的可持续发展。

数据资产入表如火如荼。

而在广州，一家以数据资产场景设计为核心的企业，基于五大理论创新与大量案例实践，正聚变为一家“独角兽”企业。

数据资产场景是数据资产得以发挥价值的特定应用环境和业务背景。在数据要素基础制度建设及企业数据资产入表浪潮中，数据资产场景的构建对于企业至关重要，它不仅决定了数据如何被利用，还直接影响数据资产的商业价值和社会效益。

广州有数数字科技有限公司（下称“有数科技”）作为专业的数据增值流通全链路服务平台，联合全球性学术机构、国内外数商企业、各地数据交易所等搭建产学研一体化数据流通生态圈。基于自研的五大理论模型，为数据流通交易各方提供高价值数据场景设计，进而提供数据产品打造，确保数据资产增值与可交易，最终配合三方专业机构实现数据资产入表及承销、包销交易等服务。

有了明确的数据场景，才能便于更好的测算数据未来增长价值，进而对评估机构、会计机构等提供更科学的工作佐证。

数据资源潜在价值测算体系（国金认证）

有数科技与重庆国家金融科技认证中心共同推出数据资源潜在价值测算服务。数据资源潜在价值测算服务能有效预测数据资源能释放的最大化价值，指导后续数据开发方向，为数据资产价值评估提供基准参考，为企业质押融资贷款降低风险。

在业务沟通过程中，很多企业面临自有数据资源价值不确定的疑虑，无法在短时间接受花费几十万的成本做入表的整体服务。

而通过数据资源潜在价值测算，由国家金融科技认证中心颁发价值认定证书，进而助力企业判断数据资源价值基础，从而更科学化的做好后续工作部署，避免企业盲目投入。

数据光谱理论（中国版）

有数科技与国际数据管理高级研究院等前沿学术机构合作，打造了数据光谱、数据光波等突破性研究成果，可辅助实现数据场景的精准定位。

图中共十个圈层，光点代表国内典型产业，共42个，光点直径为产业数据标准化水平得分标化值，原点上数字表示产业标准排序号。

图中排序1的产业为“软件和信息技术服务业”，该点位于第一圈层且最靠近中心，意味着该产业的数据规范最丰富，数据价值含量高且易于释放，与跨圈层的产业数据结合便利，成本低，易于产生协同交叉型数据场景。

而外围的小光点代表的产业数据规范程度低，难以与其他产业数据进行转换与互动，数据价值释放难度大，数据场景定位受限。

数据光谱研究也已构建出国际全体产业数据光谱，以及国家总产业数据光谱，典型国家各产业数据光谱等，能全面贴合各类企业进行数据场景挖掘的可行性分析，并判断企业所处产业、行业的前景与数据场景潜力。

数据光波（国际版）

有数科技与国际数据管理高级研究院等前沿学术机构合作，打造了数据光谱、数据光波等突破性研究成果，可辅助实现数据场景的精准定位。

上图从国际产业中挑选三大代表产业的数据光波进行分析，图中数据代表国际产业内部细分行业的数据表现。

数据光波图中曲线的走势变化代表产业生态链各节点标准得分的相应趋势，可反映产业内部各行业在数据标化发展与数据价值含量方面的表现差异，进而识别和发展产业体系中优势行业的数据场景构建，并推动弱势行业数据相关工作的投入与推进。

以信息技术业为例，其开放系统互连、信息编码和信息技术行业在数据标化方面最具活力，应作为重点行业扩大数据运用优势；相反的，其微机系统、云计算和办公机械行业在数据标化方面表现较差，应作为后发行业予以资源扶持并鼓励开发数据运用场景。

数字行为经济学

数字行为经济学，由国际数据管理协会中国分会主席胡本立先生初步提出，由国际数据管理高级研究院发起人、有数科技总经理吴大有主任延申。

作为一门新兴的学科，其源自于行为经济学与数字经济学的深度融合，尤其在大数据时代背景下的创新碰撞，它探索了数据如何影响个体和组织决策过程，进而塑造市场行为的深层次动态。

该领域兴起背景在于传统经济学理论在面对数字时代所遭遇的挑战，特别是消费者行为模式复杂性与社会环境因素的非线性，以及数字技术如大数据、人工智能的兴起，促使了经济学研究方法论的革新，为行为经济学的理论与实践提供新的视角与工具。

在数据场景定位中，数字行为经济学可以用于理解、预测市场需求模式，帮助精确目标市场定位与产品设计。同时，《数字行为经济学》书籍将于年底同步上线。

数据增值战略理论

数据增值战略为企业数据商业模式制定方法论，依托于商业模式结构图与双飞轮模型，从企业的价值主张、客户细分、客户关系、渠道通路、关键业务、核心资源、重要合作、成本结构、收入来源九个板块，判断企业数据业务是否具有可持续运转以及增值优化的空间。

在数据场景定位中，数据战略可用于判断数据场景是否能开辟持续的数据来源入口，并通过数据驱动市场效应，从而保证数据场景有可持续发展能力。

数据资产场景的构建能够确保数据与实际业务需求紧密结合，通过具体场景的应用，企业能够更精准地识别和满足客户需求，提供定制化的服务和解决方案。

同时，数据资产场景有助于企业实现数据的深度挖掘和智能分析，通过场景化的数据应用，企业能够发现潜在的市场机会和运营风险，从而做出更加科学的决策。

在大量沟通企业的诉求之后，已达成共识，数据资产入表仅仅是开始，并不是结束，不能将是否入了表当成企业数据资产管理的考核点，入表，只是企业数据资产化的开端，后续一系列资产的保值增值等环节，企业需要加倍投入精力重视，而数据场景的打磨与设计，能够为企业带来明确的数据资产增长路径，场景的创新应用还能够为企业带来新的收入来源和商业模式。

有数科技基于五大理论体系，已对十余家不同行业客户出具了数据场景设计与市场分析报告，同时，有数科技也同步负责后续的数据资产运营，真正做到数据资产场景增值的落地。随着数据技术的发展，数据资产的场景化应用不断拓展，为企业探索新的业务模式和盈利模式提供了广阔的空间。

数据资产场景的构建是企业实现数据资产价值转化的关键，它不仅能够提升企业的竞争力，还能够为企业带来新的增长点，推动企业的可持续发展。随着数据要素市场化的不断深入，数据资产场景的创新应用将成为企业数据战略的核心内容。