捷克裔美國經濟學家米蘭瑟蘭尼（Milen Zeleny）1987年在一篇題為《管理支援系統：邁向整合知識管理》（Management Support Systems：Towards Integrated Knowledge Management）的論文中提出DIKW體系，即數據（Data）、信息（Information）、知識（Knowledge）、智慧（Wisdom）。筆者認為，DIKW構成現代各種學問及其實踐之基礎，企業管理和策略管理亦不例外。

數據是信息的載體，從數據提升至信息不僅是一門技術，也是一門藝術。通過對原始數據進行加工所獲得的具有邏輯的數據則為信息。數據和信息經過處理後，就成為知識。知識是更為高級和抽象的概念，具有系統性、規律性和可預測性。智慧則是在知識基礎上，通過經驗積累，逐漸形成對事物的深刻認識、洞見，最終以精準的判斷力體現。

交易平台，儀器、運輸工具、機器等運作，時時刻刻都在產生並使用數據。數據如同石油、電力一樣不可或缺，為企業提供源源不斷的動能。數據作為生產力的「黏合劑」和「催化劑」，賦予其他要素能量。數字經濟時代，數據經濟對生產力發展的影響，必然超過傳統的生產要素，成為不可替代的「第五元素」。

統計方法將不同來源的數據組合在一起，提升為信息和知識，以獲得更好的總體估計或回答問題。數據使用就是把數據用作支持商業任務、例如戰略規劃、客戶關係管理（CRM）、處理發票、向供應商發送採購訂單等。更為先進的是數據分析，目的是建立新的信息和產生商業洞察力，即企業智慧涵蓋對過去業務績效和調查技能及實踐，以獲得對未來走向的洞察和驅動中長期商業規劃。

決策樹為一種用「樹狀結構」組成的數據群，列出各種選擇方案的結果及風險，以供企業家作出決策或預測，其核心概念為透過一連串的是／否問題，逐步把信息分類（如貸款質素評定）、廻歸（如房價預測）及分析（如商業和醫療上輔助人工作出判斷）。從數據到信息附加了很多人工操作，信息來源於數據而層次又高於數據，數據通過信息體現其涵義，而信息依附於數據而存在。

會計信息系統（AIS）通過建立、記錄、報告和匯總企業的財務交易事項，向企業決策者提供可靠信息。AIS的主要模式是輸入——處理——輸出和報告。交易事項輸入到AIS中，經記錄或處理，然後歸納成報告。AIS中的數據以對決策者最有用的方式進行匯總，可以編制成簡單的每日銷售報告，也可以編制成較複雜的提交給監管當局的合規報表。

數據倉庫為一組大型數據庫，由主要用於分析而不是處理交易事項的詳細數據匯總組成，可用來檢索企業的各種程序、資源和存儲位置。數據倉庫經常清理和組織數據，以便用以搜索。例如企業績效管理（EPM），包括對企業績效的監控和評價。企業資源規劃（ERP）系統幫助管理公司日常運管，而EPM則是通過分析、綜合和報告來管理業務。專門開發EPM軟件包使許多財務報表合併和報告職責自動化，加上軟件即服務（SAAS）程序為企業廣泛採用，使員工可將精力放在更高層次的任務上，而不是困身在繁複而低效的工序上。

數據納生產要素 創造經濟價值

在數字時代，土地、資本、勞動力和技術這些傳統生產要素結合，產生新的價值。數據已和其他要素一起融入經濟價值的創造過程，將數據納入生產要素範圍，是數字經濟發展的必然結果。數據要素是數字經濟的關鍵，其巨大價值和潛能可分為三個層次：第一個層次，是「新資源」；第二個層次，是「新資產」；第三個層次，是「新資本」。地區間的數據共享交換，可推動交易流通、跨境傳輸、因此有必要制定國際規則和標準。中國新科技企業如騰訊、百度、華為等均在發展數字經濟過程中作出過大量探索，成績斐然。

值得鼓舞的是，香港特區政府在2024年7月成立「數字政策辦公室」，以數字政策驅動智慧創新，並促進粵港澳大灣區數據跨境流通。千里之行，始於足下，期待香港的數字經濟在產學研的相互配合下，穩定發展。

（作者為香港理工大學工商管理博士、資深金融家）