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        面对瞬息万变的市场，企业管理层需要在短时间内获取简明、直观的数据信息，并对后续经营管理做出决策，这些都依赖于对数据资产的有效管理。如果企业能够将上述这些关键环节的运作落实到实处，配合成熟的系统和平台，就能提升数据资产的利用层次，从而达到从数据的产生到数据资产转化的有效管理。

      然而从实际情况看，企业普遍面临着数据资产变现的挑战。

      挑战一：缺少深入行业的数据洞察能力

      面对海量的数据信息，并不能真正的转化为对企业或社会有价值的“数据资产”只有深度洞察数据背后的价值，才能使数据为企业的决策、发展提供支持。很多企业受困于数据本身，拥有大量时间跨度久远、内容形式多样、体量庞大的沉睡数据，缺乏数据洞察的技术实力和分析能力，数据没有转化为资产，反而变为负担。

      挑战二：无法真正打通数据孤岛

      在真实的世界里，各个行业间的信息在不同的交互过程中，呈现出一个真实立体的世界，从而在企业决策、营销、产品等各个层面提供了信息支持。而在大数据的世界中，通过“数字化”能够高效、深度的洞察真实世界的各种形态，发掘数据背后的价值。

      然而，在现阶段，数据领域存在着行业间的壁垒，社会上存在着一个个拥有海量数据信息的“孤岛”，在异构数据的获得上存在着不足。

      只有真正打通行业间的数据孤岛，支撑起立体的信息解构体系，“大数据的变现能力”才会获得根本上的解放，实现飞跃的增长。

      挑战三：大数据产业生态圈还未完整建立

      在互联网、移动互联网推动的大潮下，中国的新经济领域获得了将近20年的快速增长期，信息时代与创新技术，共同催生了大数据时代的到来。但是整体产业生态圈建立还处于初期阶段，大数据领域的上下游企业还处于成长中，产业链远未发展成熟，距离良性的自成长体系发展尚待时日。这也成为延缓大数据领域全面商业化运作的客观原因。

      挑战四：不容忽视的资本助推力量

      随着中国经济进入“非常态”，各行业也从“产业资本时代”逐步迈入“金融资本时代”。资本在行业发展中的杠杆效应急剧增加。正确运用资本的力量，将为一个行业赢得一日千里的发展契机。

      大数据行业作为一个有着亿万级规模的市场，拥有产业链上下游的众多企业，但是也由于规模庞大，企业数量众多，同时又是一个相对专业的领域，无形中也为资本市场的进入设置了一定的门槛儿，投融资机构对于产业的了解还需要一定的时间，而大量初创及小型企业，会面临比较多的来自资金方面的压力，一定程度上也延缓了整体行业快速、有序、健康迭代的发展步伐。

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      本文出自仁达方略图书：管理大数据RBD：从CI、BI到AI，您可以关 注“仁达方略”微 信公 众号，点击订 阅号菜单栏的右下角，打开微 店获取。