在数字经济时代，数据已成为新的资产阶层，引领着市场的变革和商业决策。然而，在这个由数据推动的新世界中，一个不容忽视的问题正悄然浮现：数据贫困。
所谓数据贫困，指的是：中小型企业，由于在数据上相比于大企业存在劣势，在数据资产入表的大背景下，这个劣势可能进一步放大，让中小企业在与大企业的市场竞争中处于不利地位。导致在数字经济时代，中小型企业变得越来越边缘化，越来越“贫困化”。
随着数据资产化的趋势不断加强，这种劣势不但没有得到缓解，反而在财务报表上得到了进一步的放大。这种现象不仅关系到单个企业的生存与发展，更牵动着整个经济体系的健康和平衡。因此，理解并应对数据贫困，已成为我们迫切需要关注的课题。
为什么会产生数据贫困？
随着数据资产化和数据驱动决策成为企业竞争力的关键因素，小企业和个人面临的挑战日渐凸显。
首先，我们来看数据获取成本的问题。在数字化时代，数据成为了新的黄金，但获取这些宝贵资源的代价并不低廉。对于许多中小型企业和个人而言，获取高质量、大规模的数据往往需要支付昂贵的费用。这包括购买数据的直接成本，以及投资于数据收集和处理技术的间接成本，存储大量数据也需要昂贵的硬件设施或云存储服务。
与此同时，大型企业和机构凭借其规模经济和资源优势，能够更容易地承担这些成本，并因此获得更丰富的数据资源。
接下来是数据处理与分析能力的差异，高质量的数据分析需要专业知识和先进技术的支持。小企业和个人往往缺乏必要的专业知识和技术工具，或者无法负担相关的培训和技术投资。相比之下，大型企业通常有能力聘请专业的数据科学家，使用高级数据分析工具和算法，这使它们能够更深入地挖掘和利用数据资源。
此外，对于数据的应用能力也是一个关键因素。在一个由数据驱动的商业环境中，有效利用数据的企业和个人可以更准确地理解市场趋势、优化运营效率和提升客户体验，这为他们带来了明显的竞争优势。
那些无法有效利用数据的小企业和个人，则可能在理解市场动向、制定策略和改进服务方面处于劣势，难以与数据丰富的竞争对手相抗衡。
让我们来看一个典型的例子。
一个名为“X”的小型制造企业，有着稳定的客户基础和质量可靠的产品，但随着数字化浪潮的到来，它开始面临日益严峻的挑战。
X企业希望通过分析市场趋势和客户反馈，来优化其产品线和生产流程。然而，他们很快发现，获取这些数据需要高昂的成本。大型数据供应商要求的费用远远超出了他们的预算，而且，即使能够支付这些费用，他们也缺乏将这些数据转化为有价值洞察的内部能力。
X企业的团队拥有扎实的制造业知识，但在数据科学和高级分析领域却几乎是外行。与此同时，他们的大型竞争对手不仅有专门的数据科学团队，还使用了先进的分析软件来优化生产和市场策略，这让X企业在理解客户需求和市场变化方面处于明显的劣势。
由于无法有效利用数据，X企业错过了改进产品和服务的机会，而他们的竞争对手则利用数据洞察实现了更精准的市场定位和产品创新，从而逐渐蚕食X企业的市场份额。
X企业发现，由于数据能力的不足，他们在价格战中始终处于被动，无法像大型企业那样通过数据分析来精准控制成本和优化供应链。这导致了利润的持续下滑，进一步限制了他们在数据能力上的投资，形成了一个恶性循环。
数据资产入表，进一步加剧了数据贫困问题
随着数据资产化成为现代企业管理的重要趋势，它对市场竞争格局的影响日益显著。特别是对于小企业和个人来说，数据资产化的进程可能加剧了他们面临的数据贫困问题。以下是对这个问题的深入分析：
资产价值认定的影响
在数据资产化的过程中，数据被正式认为是一种资产，其价值在财务报表上得到明确评估和记录，这一变化对于拥有大量高质量数据的企业来说，是一个巨大优势。它不仅提升了这些企业的资产总值，还增强了它们的市场声誉和信誉度。
然而，对于数据资源较少的小企业来说，这种趋势却意味着他们在资产价值和财务实力上的劣势进一步加剧。这不仅限制了他们的发展潜力，还可能在客户和供应商眼中降低其吸引力。
投资和融资优势的不平等
数据资产化给企业在融资和投资方面带来了新的机会，能够将数据资产化的大企业在吸引投资和获得融资时处于有利地位。这是因为数据资产提高了这些企业的总资产价值，使它们在财务报告上显得更加健康和有吸引力。
相反，小企业由于在数据资产上的劣势，往往在融资和投资方面面临更大的挑战。他们往往难以展示强大的财务实力或吸引潜在投资者，这限制了他们的增长和扩张能力。
市场竞争力的差异
数据资产化后，企业能够利用这些数据优化业务决策、提高运营效率和创新能力。这使得那些拥有丰富数据资产的大企业在市场上的竞争力得到显著增强。他们可以更有效地预测市场趋势、改进产品和服务，甚至开发新的商业模式。
与此同时，那些无法将数据资产化的小企业和个人在财务报表上无法显示出相应的资产优势，这不仅在融资和投资上处于不利地位，而且在利用数据推动业务增长方面也会受限。他们在市场上的竞争力相对较弱，难以与数据丰富的大企业相抗衡。
在一个典型的例子中，我们可以观察到数据资产化如何加剧数据贫困问题。假设有两家公司：一家大型数据分析公司“A”和一家中型市场研究公司“B”。
A拥有庞大的数据资源和资金实力，能够将其数据资源纳入财务报表，作为公司的核心资产。这一举措提升了它们的市场吸引力，吸引了更多的投资，并进一步扩大了其市场影响力。
相反，B公司由于资源有限，无法进行类似的数据资产化。它在融资和扩展业务方面遇到障碍，难以与A竞争。随着时间的推移，B公司发现自己在数据驱动的市场竞争中逐渐处于劣势，客户开始转向提供更深入分析的A公司。
需要指出的是，数据贫困不仅仅是影响个别的中小企业，而是在更管饭的行业、市场产生深远的影响。
数据贫困在不同行业中呈现出多样化的面貌，每个行业都有其独特的挑战。
例如，零售业的数据贫困主要表现在对消费者行为和市场趋势的理解上。小零售商可能无法承担高级分析工具的费用，导致在库存管理、个性化营销和价格策略上无法与大型零售商竞争。
制造业的数据贫困主要关系到生产效率和产品创新，小型制造商可能缺乏优化生产过程所需的数据分析能力，难以实现成本控制和产品质量提升。
医疗行业的数据贫困，可能阻碍小型医疗机构在疾病预防和治疗方面的进步，他们可能无法获取或处理足够的患者数据来发展个性化医疗方案。
从更广泛的市场来看，数据资产化可能导致市场竞争中的两极分化，加剧市场垄断。大型企业通过利用其庞大的数据资源，能够进一步优化其产品和服务，加速创新步伐。这可能导致市场集中趋势，即市场份额越来越多地集中在少数大型企业手中。小型企业可能发现自己在这种环境中越来越难以生存，尤其是在高度依赖数据的行业中。
这种市场集中可能在某些领域抑制竞争，影响消费者的选择多样性，也不利于市场的创新发展。
如何解决数据贫困问题？
既然数据贫困会带来严重的问题，那这个问题要怎么解决呢？
解决数据贫困问题，特别是在小企业和个人中，是一个多维度的挑战，涉及到数据获取、分析能力的提升，以及创建一个更公平的数据生态系统。以下是一些具体的策略：
1、推动数据开放共享，拓宽中小企业的数据获取途径
小企业和个人通常面临获取高质量数据的障碍，解决这一问题的一个关键策略是建立公共或行业数据共享平台，这样的平台可以使小企业和个人，以较低成本甚至免费获得所需数据。例如，政府可以开放公共数据，如人口统计和经济指标，而行业组织可以提供特定行业的市场数据。
此外，促进开放数据倡议也至关重要。政府和大型企业应当被鼓励分享非敏感数据，这不仅有助于小企业的成长，还可以推动整个行业的创新和发展。
小企业之间的合作，以及小企业与大企业、学术机构之间的伙伴关系，是推动数据共享和资源利用的有效途径。通过建立数据合作联盟和网络，不同规模的企业可以共享数据、技术和市场洞察，共同提高数据利用效率。
2、提供财务支持和培训，增强中小企业的数据应用能力
资金是小企业在数据处理和分析方面的主要障碍之一，为此，政府和相关机构可以为小企业和初创公司提供专门的资金支持，帮助他们投资于数据收集和分析技术。同时，政府补贴或税收优惠也可以激励这些企业投资于数据资产。
除了财务支持，提供数据分析和管理培训也非常重要。通过政府或行业协会组织的培训课程，可以帮助小企业和个人提升他们的数据处理能力，从而更好地利用现有数据资源。
3、改善政策和监管框架，限制大企业的数据垄断行为
改善政策和监管框架，对于解决数据贫困问题至关重要。政府需要制定公平的数据管理政策，确保所有市场参与者，尤其是小企业和个人，能公平访问和使用数据。这包括防止大型企业通过数据垄断扼杀竞争，确保他们在获取和使用数据时遵循透明和公正的原则。
政策制定者应鼓励数据透明度和可访问性，例如实施强制性数据共享法规，要求占主导地位的企业分享一定比例的数据资源。这样的法规不仅有助于打破数据垄断，还能激励整个行业的创新和增长。
政策还应保护消费者和小企业的数据隐私和安全，确保在推广数据共享的同时，不会侵犯个人和企业的隐私权利。通过这些措施，可以为所有市场参与者创造一个更加平衡和健康的数据生态系统。
4、推动技术民主化，降低数据技术门槛
推动技术民主化是解决数据贫困问题的关键策略之一，技术民主化的核心在于使数据分析和处理技术，对所有规模的企业以及个人用户更加可获取和易用。这涉及降低高级数据技术的使用门槛，使得即便是技术背景较弱的小企业和个人也能有效利用数据。
在实现技术民主化的过程中，自助式数据分析工具和平台发挥着重要作用。这些工具简化了数据处理和分析过程，用户无需深入了解复杂的数据科学概念即可获得洞察。例如，通过图形化界面和拖放式操作，用户可以轻松完成数据可视化和基础分析任务。
大模型的发展，让人机交互更加自然，有望进一步降低数据平台的使用门槛。这已经成为大数据行业非常重要的一个发展方向，大量BI企业都在加速技术产品体系的改造，争先恐后的推出对话式BI产品，典型的如网易数帆的ChatBI、阿里瓴羊的Quick BI、思迈特的Smartbi、Kyligence的Copilot AI等产品。
在RPA领域，接入大模型，有望改变原来拖拉拽式的人机交互方式，变为人机自然语言对话方式，这将进一步降低RPA产品使用门槛。比如实在智能、金智维、弘玑等，将AI尤其是大模型技术引入RPA领域，在提升RPA产品易用性和智能化方面效果显著。
此外，还有不少企业将大模型将各个领域进行结合，推出数字员工、专利产品等，比如360应用大模型推出的数字员工产品，智慧芽基于大模型改造专利大数据系统。