“组织熵增”的危机在“流动的使命型团队”和下沉的决策权作用下，暂时得到了遏制，组织肌体重新焕发出些许活力。然而，就在陈默和管理层认为可以专注于业务拓展时，一个更深层次、关乎“智伞”未来核心竞争力的议题，随着一次内部数据复盘会，被尖锐地提上了日程。
会议由新任的首席数据官（CDO）韩冰主导，他是陈默从一家顶级互联网公司挖来的数据科学专家。韩冰没有展示常规的业务增长曲线，而是调出了一张令人困惑的“数据资产价值热力图”。
图上清晰地显示，“智伞”平台沉淀的数据量极其庞大，且在不断增长。但代表“数据价值密度”的颜色，却大片地呈现为象征低价值的浅蓝色。只有零星几点，如部分高端农产品的溯源扫码数据、少数几个深度合作的供应链金融风控数据，呈现出温暖的橙色或红色。
“我们坐拥一座信息的‘富矿’，但开采和提炼的能力严重不足。”韩冰指着图表，语气冷静而专业，“我们收集了大量数据，但其中绝大多数，要么是孤立的、未被连接的‘数据孤岛’，要么是未被深度分析和挖掘的‘沉睡数据’。它们占据着昂贵的存储资源，却无法有效地转化为驱动业务增长或创造新价值的‘数据资产’。”
他举了一个具体例子：“比如，我们社区平台上有海量的用户交互和行为数据，供应链平台上有丰富的物流和贸易流程数据，农业溯源平台上有细致的生产环境数据。理论上，这些数据如果能在保护隐私的前提下进行安全的关联分析，可以产生巨大的价值——比如预测区域消费趋势、优化农产品产销匹配、甚至构建更精准的供应链风险模型。但现状是，这些数据分散在不同的事业群，受限于技术壁垒、部门墙和数据安全顾虑，彼此之间几乎是割裂的。”
这个问题，由负责“精品农业”业务的赵博从一个业务角度提了出来，显得更为迫切。“我们说服茶庄接入溯源，讲的是‘数据赋能’的故事。但现在除了帮他们讲个好故事，我们还能用这些数据为他们做什么？如果数据只是沉淀在那里，时间久了，客户也会觉得价值有限。”
陈默立刻意识到，这不仅是技术问题，更是战略问题。“智伞”的商业模式，如果仅仅停留在利用数据为单个客户提供“信任背书”的工具层面，其价值天花板是显而易见的。他们必须找到一种方法，将分散的、原始的数据，通过某种“炼金术”，提炼成能够持续产生商业价值的、可流通的“数据资产”。
“我们必须启动‘数据炼金’计划。”陈默在数据战略专题会上定下基调，“目标是打破内部数据孤岛，在确保安全和合规的前提下，让数据流动起来，关联起来，产生‘1+1＞2’的化学反应，将信息沉淀为我们和我们的客户共同拥有的、能增值的战略资产。”
一场围绕 “数据资产化” 的攻坚战役就此展开。这涉及技术、产品、法务、合规和业务的深度协同，其复杂程度远超以往任何一次产品迭代。
首先，是构建“数据基座”，统一语言与标准。 方哲的技术团队与韩冰的数据团队联手，开始构建公司统一的“数据中台”。这并非简单的数据仓库，而是一个集数据采集、清洗、整合、治理、安全控制和标准化服务于一体的复杂系统。
他们首先制定了公司级的“数据标准规范” ，为来自不同业务线的同类数据（如“用户ID”、“商品SKU”、“地理位置”）定义统一的格式和含义，这是实现数据互联互通的基础。
然后，他们开发了严格的“数据分级分类” 和 “隐私与安全管控” 体系。根据数据的敏感程度（如个人身份信息、商业机密、公开信息等）和应用场景，设定不同的访问权限、脱敏规则和使用审批流程，确保数据在流动中的安全与合规。
其次，是设计“数据价值挖掘”的引擎与模型。 在稳固的基座之上，韩冰的团队开始施展“炼金术”。
他们首先选择了一个相对容易突破、且价值显性的领域——“供应链金融风控”。他们将“智伞”平台上沉淀的贸易单据数据、部分物流节点的状态数据（来自瀚海物流等合作伙伴），与外部引入的宏观行业数据、部分企业的公开信息进行安全的联邦学习建模。
目标是训练出一个更精准的“中小企业供应链健康度评估模型” 。这个模型不再仅仅依赖传统的财务报表（很多小微企业没有或不全），而是基于其真实的贸易活跃度、合作伙伴信誉、物流效率等动态数据来评估其信用状况。
初步验证结果显示，这个新模型对坏账风险的预测准确率，比银行传统风控模型提升了近二十个百分点。
再者，是打造“数据产品与服务”，实现价值闭环。 光有模型不够，必须形成可对外提供价值的产品。
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