量化标准缺失、价值动态性、数据质量与治理、技术能力脱节、安全与合规风险、存储成本高昂——益企研究院与希捷科技的调研揭示了企业定义“数据价值”面临的六大挑战。相当一部分调研反馈为“无”或“不清楚”，部分企业尚未深入思考数据价值的系统化定义，数据管理仍处于被动存储或技术支撑层面。随着AI渗透率提升，清醒认识数据价值的本质，正成为企业贯通数据生产、收集、处理、应用与决策全流程的关键命题。
挑战一——量化标准与统一框架缺失
数据价值难以用财务指标（如ROI）或单一业务指标普适衡量。不同部门对价值的认知存在天然鸿沟：业务关注收入增长与客户转化，技术聚焦数据质量与系统性能，风控看重风险规避。这种割裂导致企业内部难以形成统一的价值评估语言和决策框架。
挑战二——价值的动态性与时效性
数据价值高度依赖业务场景、市场环境与技术演进。生产扩张期业务数据价值高，收缩期则骤降。企业常陷入“存与不存”的两难：难以判断当前数据在未来未知场景中是否仍有价值。这使得评估标准难以固化，易造成存储资源浪费或错失数据复用机会。
挑战三——数据质量、治理与整合的底层挑战
价值提取建立在数据可用基础之上。“数据分散在各个系统”、“大量重复数据，难以清除”、“无法确认数据的完整性、正确性”等反馈直指核心。“系统规划不完善，数据定义不持久”也反映了源头数据架构设计的不足。
挑战四——技术能力与业务需求脱节
“AI的成熟度”、“缺乏专业的数据人才”、“数据分析能力不足”等观点表明，从原始数据到洞察决策的链条存在断层。许多企业尚未具备数据价值挖掘所需的工具、算法和专业技能，导致“数据无价却难变现”。
挑战五——数据安全与持久性风险
数据价值需通过流通和融合释放，但这与数据安全、个人隐私及合规要求直接冲突。金融、医疗等行业严格监管限制数据的跨系统、跨组织共享。企业普遍担忧“数据安全风险”，包括外部攻击、内部泄露及硬件故障，确保数据在数年甚至数十年内安全、完整、可恢复需要复杂技术方案和持续投入。
挑战六——存储与治理成本高昂
高价值数据常混杂于海量低质信息中，冷热数据分层、长期保存、灾备恢复带来巨大技术与资金压力。许多企业面临“性价比不够好”、“空间与成本”的权衡。
提升数据价值的五大建议
对行业企业用户：以业务场景驱动数据价值评估，聚焦核心业务目标识别关键数据资产；构建轻量级、可迭代的数据价值评估框架；打破部门壁垒推动数据协同治理；投资“可用性”而非仅“存储量”；将安全与合规内嵌于数据价值实现流程。对存储产品及解决方案供应商：产品设计从“存得下、管得好”升级为“看得清、用得巧”；强化安全与合规原生设计；提供价值导向的咨询服务；开放生态与AI就绪。
