【海亮教育_普华永道】2024教育行业数据资产化实践系列白皮书之一-资源聚合积累数据势能_32页_7mb

教育行业数据资源聚合与数智化转型白皮书总结

核心内容概述

本白皮书由普华永道团队、浙江大数据交易中心、全球数据资产理事会和海亮教育科技服务集团联合发布，围绕教育行业数据资产化过程中的“数据聚合”主题展开。白皮书系统性地分析了教育行业在数字化转型过程中所面临的三大核心挑战：数据价值难以充分计量、数据产品深度不足、数据要素流通低效。针对这些痛点，白皮书提出了以价值为导向的数据资源运营体系，并结合“大富翁游戏”模型构建了企业内部数据共享机制，旨在实现数据资源的高效聚合与价值释放。

主要观点

• 数据聚合是关键：数据资源的聚合是实现数据资产化和释放数据势能的基础，是提升市场分析能力、客户分析能力、产品服务水平以及客户粘性的重要手段。
• 数据资产化路径：数据资产化需要经历数据资源化、数据产品化和数据运营机制建设等阶段，通过数据治理、数据确权、数据估值定价和数据共享机制的构建，逐步形成健康的数据生态。
• 数据确权与利益分配：企业内部数据确权不仅是数据权属的确认，更是利益分配的基础。海亮教育采用“特许经营权”模式，为数据的流转与共享提供制度保障。
• 高效估值定价机制：基于“劳动工时”和“市场规模”两个维度构建了高效、可量化的数据估值定价体系，提出了“海亮贝”这一虚拟计量单位，用于内部数据交易和收益分配。
• “大富翁”模型的应用：通过构建内部数据财富市场，将数据共享过程游戏化，激励各部门积极参与数据资源的流通与共享。

关键信息

教育行业数字化现状

• 教育信息化经历了建设驱动、应用驱动、融合创新三个阶段。
• 教育数字化是教育信息化的升级，强调数据的收集、分析、挖掘与利用。
• 2022年二十大报告首次提出“推进教育数字化”，标志着教育行业进入数字化转型新阶段。

教育行业数字化面临的挑战

1. 数据价值难以充分计量
   • 虽然拥有大量数据，但缺乏统一的量化指标，难以准确评估数据对业务的实际影响。
2. 数据产品深度不足
   • 数据产品多停留在基础分析层面，缺乏深度个性化服务和业务场景的深度适配。
3. 数据要素流通低效
   • 数据共享存在权限限制、流程繁琐、数据格式不统一等问题，影响数据的高效流转。

数据资源聚合机制

• 聚合的三大挑战：数据认知不足、利益分配不明确、技术支撑不够完善。
• 聚合的目标：提升数据产品深度、增强数据价值认知、促进数据共享与流通。

数据确权机制

• 特许经营权模式：将数据持有权、加工使用权和经营权以特许经营权形式授权给特定业务部门，形成清晰的权责关系。
• 确权的重要性：确权是数据流通的前提，有助于保障数据流转中各方权益。
• 确权应用案例：在生涯规划产品开发中，各业务部门基于总校的授权，共享学生数据资源。

数据估值定价体系

• 核心原则：以劳动工时和市场规模为两大核心度量指标，构建统一的“标尺”。
• 标准计量单位：以字段数量和结构复杂度为基准，确定标准计量单位“海亮贝”。
• 调整系数：根据数据字段数和复杂度差异，对标准计量单位进行调整，形成不同数据的价值评估。
• 定价公式：数据价值 = 劳动工时 × 市场规模，价格随共享需求的热度而变化。

“大富翁”游戏模型

• 机制设计：通过虚拟账户、交易撮合、清零机制等，将数据共享过程游戏化。
• 模型应用：海亮教育在生涯规划产品开发中应用该模型，实现跨部门数据的高效聚合与价值转化。

实践案例

• 生涯规划大模型开发：通过“大富翁”机制，海亮教育成功聚合多部门数据资源，实现数据价值的评估与定价。
• 数据聚合成果：通过聚合机制，数据价值得以量化，数据产品开发效率提升，数据共享机制更加高效。

结语

本白皮书旨在为教育行业提供一套可操作性强、具有实践意义的数据聚合与运营机制。通过构建以价值为导向的数据资源运营体系，海亮教育探索出一条可行的数据资产化路径，为行业内的其他企业提供参考与借鉴。未来将继续推出系列白皮书，深入探讨数据资产建设、运营难点与解决方案，推动教育行业数据生态的健康发展。

参考文献

• 《中国教育数字化的现实基础、实然困境与改革方向》 教育部评估中心
• 《中小学信息技术教育》2023年第11期 单志广
• 《数据资产评估指导意见》 财政部、中国资产评估协会
• 《企业数据资源相关会计处理暂行规定》 财政部
• 《数据资产化前瞻性研究白皮书》 普华永道 2021
• 《华为数据之道》 华为公司数据管理部 2020
• 《开放数据资产估值白皮书》 普华永道 2021
• 《数据资产价值与数据产品定价新思考》 普华永道 2022

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