数据资产？你有什么数据资产呢？

一 数据垃圾还是数据资产，这是一个问题

数据绝对不都是资产，更多数据是垃圾。

大数据时代的一个最大的公众误解，就是让人们以为有这么一个万能的数据解构者，能够在容纳了海量的数据之后，产生出人类所不能企及的智慧与洞察。

但可惜，数据越大，可能包含的垃圾越多，大数据并不可能化腐朽为神奇，它只能在海量高质量数据的基础下产生作用。

但是现实世界中，并没有那么多唾手可得的高质量数据。

二 没有不存在保质期的数据

数据的保质期，是让数据变成垃圾的一个重要因素。

比如，我们常说的Device ID(设备ID)，我们以为它是一种长寿命的ID，可惜，它的寿命可能比我们想象的要短。例如，苹果iOS的IDFA并不是随着手机“走完一生”，它的半衰期(所有苹果手机中一半的IDFA更新或无效的时间)，大约只有一年，而安卓的Device ID的半衰期甚至更短。更何况，今天，所有苹果手机的IDFA也快要随着iOS14的到来走到它生命的尽头。(参看我的文章：

影响很大!iOS14对广告投放和数字营销究竟有多大影响)

大部分的数据保质期都非常短暂，绝大部分的数据还不如Device ID的生命周期长。比如，DMP中的人的兴趣标签、在自有触点上抓取的用户行为数据、消费者提交的leads……

并不长久的保质期，意味着手上握有海量数据的广告主，或许并没有多少真正可用的数据。

或者说，你的数据若要成为资产，不可能是死水一潭，而必须不断更新，有进(更新的数据)有出(过期的数据)。

最常见的一个误解，就是我们以为数据资产是一个静态的东西，但实际上，它根本就如同永不停歇的轨道列车——存一潭死水容易，玩转一个轨道交通系统则太难!

三 没有数据体系的规划，数据不会变成资产

谈到轨道交通系统，它的难度不只在于建设，更是在于建设之前的规划。

同样，建立数据资产的难度，也不在于获取数据本身，更在于数据体系的规划——没有好的规划，获取来的数据就可能不是资产，而是垃圾。

最典型的现象，是数据源头构建的随意性。

举一个例子，很多企业有两大类数据，第一类，是企业的客户信息，CRM中的客户数据，以及Leads数据，这些数据已经很成熟，它们等同于收入数据。第二类，则是各种外部第三方工具“帮助”企业抓取的，各种营销运营触点上的数据，这些数据最常见的命运，就是成为各种各样的报表。

这些报表，少部分在短时间内被利用一下之后，会跟随着更多的从来不被人哪怕只看一眼的报告一起，进入永远不再被人打开的数据库中，沉睡，直到消亡。

这些报告背后的原始数据，实际上是更具有价值、更接近于数据资产的部分，也随之进入企业精心构建的各种“数据仓库”、“数据湖”、“大数据系统”中，然后同样随之沉睡。

更糟糕的是，这些数据天生就是由不同部门所拥有的不同的第三方工具捕获的，它们互不相关，各自为战，但却都信誓旦旦地说：“我的工具能够输出数据，是能够跟其他工具数据打通的。”但问题就在这里，没有哪一家的工具能够容纳别的工具的数据，大家都可以输出数据，这没错，但要最终实现对这些数据的打通，这些工具中没有一个愿意做。

但企业的老板们很安心，毕竟，所有的数据都在“大数据系统”里面存得好好的，就像钞票存在银行一样令人安心。在需要打通这些数据的时候，技术同事把这些数据打通起来不就好了?

（编辑：甘孜站长网）

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