数据如何产品化？

企业及机构 在实践中可以通过以下几种方式实现数据产品化。

（1）建立企业级数据集市 大多数据平台建设体系以建设数据集市为主要目 标，通过数据集市可以实现数据汇集和数据资源可 共享的目标。数据集市一般按业务分析领域进行数 据组织，一个数据集市往往包含有一个特定业务分 析领域的数据，例如销售数据集市、财务数据集市 等。在此路径下也存在一定问题，不同数据集市的 结构不统一，一方面集市数据范围狭窄需要不断扩 充，另一方面不同集市数据存在着大量的冗余，对 同一批标的计算在不同集市之间可能存在不一致， 产生了新一轮的“数据孤岛”。

（2）通过大数据分析挖掘数据价值 基于大数据各自分析手段，为企业各个业务价值链 的相关场景提深入洞见。例如，在客户洞察方面， 数据产品可围绕客户特征行为，结合庞大的数据服 务标签库，提供丰富的客户洞察角度和关键指标， 以可视化的产品界面展示分析结果。在精准获客方 面，企业基于海量的移动端行为数据、强大的数据 清洗及分析能力以及对精准营销的透彻理解，组建 了精准的用户画像标签库，通过用户线上线下的移 动互联网行为进行精准的目标用户需求匹配，再根 据对目标用户的大数据研究确定广告投放形式及渠 道，并在广告投放全流程通过终端唯一识别技术进 行效果跟踪和反流量作弊，在整个投放闭环中充分 利用数据提升广告效果。在风险控制方面，大数据 能够从身份核验、贷前审核、贷中监控、失联修复 等几个层面进行金融客户异常行为侦测和趋势分 析，帮助行业预防风险。

（3）形成数据产品化多元模式 企业可通过“数据+场景/应用”、“数据+标 签”、“数据+科技”、“数据+算法”等多种方 式，形成多元数据产品。“数据+场景/应用”，基 于不同数据应用场景，实现业务自动化，如估值中 心、风控一体化平台等；“数据+标签”，对数据 进行标签管理等数据加工方式，将数据进行分级分 类，如客户标签、交易标签、资产标签等，实现资 源共享；“数据+科技”，通过先进技术如区块 链、知识图谱、智能机器人等技术，助力实现企业 效能提升；“数据+算法”，通过有监督学习模 型、无监督学习模型等模型构建，协助企业更好的 进行管理层决策，为企业和投资机构提供运营以及 投资的决策依据。

（4）依托管控式数据治理模式 该阶段企业依旧依托管控式数据治理模式，从数据 本身的质量和使用出发，以数据质量提升和数据安 全共享为目标，强调数据本身的处理与过程管理， 保障数据完整性、准确性、一致性和时效性。没有 数据治理体系作为保障，数据不但不能转变为企业 资产，还很容易让企业陷入“数据沼泽”。一个良好的数据治理体系，为数据资产管理打下坚实的基 础，是实现数据资产经营和变现的重要前提和保障。