数据不是石油。它是土地。
谈论数据是新油已经变得很普遍。但是《连线》杂志 最近的一篇  文章指出了这种类比的问题。首先，您必须提取石油才能使其有价值  ，这是最困难的部分。 将数据构筑成石油并不能照亮那些试图对其数据资产进行估值的高管。石油是有价值的，可销售的和可交易的。没有大量的努力，数据就不是。与可能包含油矿的土地相比，数据与石油具有更多的共同点。
将数据框架化为一种真实资产可能有助于高管了解其价值。
为什么数据不是石油
最近一些著名的出版物强调了数据的丰厚潜力。例如，《纽约时报》强调了对Facebook隐私墙的修改是如何引起第三方数据共享激增的，并将其称为“数字时代最有价值的商品”。《经济学人》将数据称为“世界上最有价值的资源”，就其潜在收入而言，它已经超过了“黑金”和其他商品。     
在《 连线》杂志中，安东尼奥·加西亚·马丁内斯（  Antonio Garcia Martinez）从经济角度批评了石油类比，尤其是提议的“数据红利”计划，该计划旨在为消费者使用其数据的行为提供报酬。这篇文章写得很好，阐明了数据的经济性。
但是，加西亚·马丁内斯（Garcia Martinez）远远不够，无法提供一个替代类比。并非所有资产都是可替代的或可交易的，但所有资产都具有价值。那么，如果数据不是可替代的，可销售的商品，那又是什么呢？
数据作为实物资产
更好的类比是将数据视为真实资产。换句话说，  土地。Martinez在他的Amazon数据示例中错过了这一点。他认为，接收具有完整亚马逊客户数据集的硬盘是毫无价值的，因为它仅引用亚马逊客户，因此仅对亚马逊有价值。他认为该数据不能单独出售给他人是错误的。数据并非一文不值，  仅需努力工作以充分利用它们。
数据是一种资产，但是仅仅拥有它们并不能揭示它们的价值。 必须开发它以使其价值最大化。数据的价值不是别人会为此付出的，  而是您如何使用它。
在上下文中评估数据值
在房地产中，影响财产价值的三个最重要的因素是位置，位置和位置。如果他们想靠近海滩，在山上卖房就没有意义了。除非造纸厂土地稀缺以至于 仍然需要在任何地方都可以建房（不管气味如何），否则在造纸厂的顺风处划分一个分区是一个坏主意  。 确定财产价值的  主要因素是  位置：它是否靠近人们所关心的某个地方或某个地方，以至于他们会为此付出代价？
同样，对数据资产的评估必须评估它们与公司战略和目标的距离。数据仅  在用于解决问题或回答重要问题时才具有价值  。Laney 在他的书《Infonomics》中，根据关键绩效指标（KPI）随时间的相对变化来衡量数据资产的绩效价值。这样，可以切实评估数据相对于业务价值的“位置”。也就是说，如果KPI定义明确，则在建立和维护数据资产时其价值变化就是该数据资产的贡献。
就Martinez而言，Amazon数据   在Amazon业务环境中主要是有价值的。例如，有关过去购买的数据可用于推荐将来的购买。但是， 存在其他  次要上下文，其中相同的数据可以提供价值。考虑基于Amazon搜索历史来预测与移动相关的物品的搬迁。或使用数据来预测交叉推广进入新市场的有效性。如果您的目标是获取  新  客户，则收集有关现有  客户的其他数据  可能无济于事。或者，如果您希望对现有  客户的流失建模，请  在新客户上引入汇总数据  客户不太可能提供帮助。就像房地产一样，邻近是关键。这里，涉及到您业务问题的第三方数据。
数据开发-构建，构建，构建
任何购买或出售房地产的人都知道，当您进行重大改进时（例如，在其上建造房屋），土地的价值会发生巨大变化。开发人员将他们的业务押在能够升级宝贵的空间上，无论是零售，商业还是混合用途。改善土地价值  。
土地是经济学家所谓的竞争商品：任何人，实体或公司在任何时候都只能拥有和利用土地  。同样，土地一旦得到改善，就不能在不破坏其先前设想的目的的情况下用于其他用途。正如琼斯和托内蒂最近发表的一篇文章所说明的那样，  数据是非竞争性的商品 ：一个以上的人或实体可以以完全不同的方式来发展数据，从而在不损害另一方可利用的价值的前提下为其创造价值。例如，如果您想了解客户的行为，则数据科学家可以开发与以下方面有关的应用程序：
购买可能性
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尽管所有这些应用程序的原始数据可能相同或非常相似，但由于要素工程和推导，进入每个模型的特定数据集将有所不同。因此，对于公司而言，制定具有凝聚力的数据策略非常重要。明确的治理（具有保留重要原始数据的战略意图）可能对企业的许多部门产生价值影响。由于数据是非竞争性的，因此它实际上可能比您公司拥有的实际资产更有价值！
围绕数据，数据科学，机器学习和人工智能的炒作-除了对像Google，Facebook和Amazon这样的大型科技公司进行平凡的估值外-还证明了“数据就像石油”的比喻。但是，这种类比从根本上是有缺陷的。将数据视为石油并不能帮助CDO，CAO或CEO正确评估其核心数据资产，因为它依赖于估计其数据对他人的市场价值。它还假定已经很努力地提取了数据中可用的值。一个更好的，尽管仍然不完美的类比将数据视为土地。强调  必须开发数据使其有用和有价值。将数据视为一种真正的资产可以指导形成具有凝聚力的数据策略，该策略可以提供支持业务目标的真实价值。
这些山丘上可能有油，但是如果您想获得回报，就必须购买土地并进行耕作。

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