数据资产入表解决方案

高效数据资产入表规划,专业数据合规,精确成本分摊,释放数据价值,助力国央企和上市公司一站式数据资产入表。

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数据资产管理:企业如何进行数据资产盘点?

时间:2024-04-03来源:互联网浏览数:9

数字化已经从单纯的赋能演变为根本性的重构,其最显著的影响之一是数字经济和数字化转型的兴起。根据《全球数字经济白皮书(2022年)》的数据显示,2021年中国的数字经济规模达到了7.1万亿,年均增速为15.9%,相当于GDP总量的39.8%。数字化转型已成为各行各业对未来发展的共识,是企业发展不可或缺的基础设施,也是国家大力推动的发展方向。

数字经济和数字化转型的共同点是什么?答案显而易见,数据是数字经济和数字化转型的基础,也是推动两者快速发展的核心要素。在数字化时代,数据已经成为个人、机构、企业乃至国家的重要战略资产。因此,如何有效利用数据,使其真正成为数据资产,需要进行数据资产管理的建设。数据资产管理涵盖多个方面,本文将着重介绍数据资产盘点。

01 为什么需要数据资产盘点?
在当今社会,数字化已成为最热门的话题之一,而数据是实现数字化的基础。在企业推进数字化的过程中,首要问题是“无数据可用和无可用数据”。

“无数据可用”并不意味着企业实际上没有任何数据。相反,对于一些大型企业来说,它们已经建设了大量的应用系统,但由于缺乏对这些数据资源的统筹规划和全面梳理,导致企业不清楚自己拥有哪些数据,有多少数据,以及数据存储在何处,进而导致企业“无数据可用”。

“无可用数据”是由于数据分散在各个应用系统中,缺乏统一的数据标准,系统之间无法良好通信,形成了信息孤岛,且每个系统的数据质量和标准不一,敏感数据未经有效处理等。这些问题存在的结果是企业在数字化过程中无法利用可用的数据。

数据资产盘点是解决上述问题的主要手段之一,通过清点企业拥有的数据,帮助企业理清以下问题:

企业拥有哪些数据?关注数据分类;
企业有多少数据?关注数据存量和增量;
企业数据存储在何处?关注数据存储和获取方式;
企业数据由谁管理?关注数据归属部门和责任人;
识别重要数据和敏感数据?关注数据分级、共享条件和范围。


02 数据资产盘点从何处开始?

企业的数据散落在各个异构系统甚至员工电脑中,数据结构、类型、存储形式、敏感级别、重要程度各不相同,整体看起来就像是一团乱麻。想要理清这些数据并不容易。

企业数据资产的盘点应从定义合理的盘点计划开始!

明确盘点范围:
组织范围:覆盖哪些组织和部门,例如集团本部、分子公司等;
业务范围:需要盘点哪些业务的数据,例如采购、营销、人力资源等;
系统范围:要盘点哪些应用系统的数据,例如SCM系统、CRM系统、HR系统等。


明确盘点人员:

谁负责牵头、谁负责配合、谁负责审核?
需要投入多少人力资源、多长时间、兼职还是全职参与?这些问题需要在盘点计划中明确定义,并与相关人员达成共识。


明确盘点内容:

根据业务需求确定需要梳理的内容,例如数据分类、结构、类型、存储、敏感级别、共享类型、开放类型、存量等。


明确盘点计划:

确定盘点的具体时间安排,包括开始时间、结束时间、发布时间等。
在明确了以上四个问题之后,数据资产盘点工作即可展开。

03 数据资产应由谁盘点?

通常情况下,企业固定资产的盘点由财务部门牵头,管理部门和使用部门共同配合进行核对,以确保账目与实物相符。

然而,数据作为一种特殊的资产,其确权难、虚拟性、可复制性是其主要特征,这也给数据资产盘点带来一定困难。因此,确定谁负责牵头、谁负责配合、谁负责审核的问题至关重要,否则数据盘点工作将难以推进。

数据资产盘点的原则是“谁生产,谁负责”,“谁使用,谁负责”,“谁管理,谁负责”。一般来说,业务部门既是数据的生产部门,也是数据的主要使用部门,而IT部门通常负责数据的管理。

在理想情况下,数据的盘点应由业务部门牵头,因为他们更熟悉自己的数据。然而,在实际项目中,我们通常看到由IT部门牵头的数据盘点居多。

虽然“业务离数据更近,更熟悉数据”,但业务部门往往只熟悉自己负责的那部分数据,缺乏全局思维和整体视角。因此,由业务部门牵头的数据资产盘点可能导致“盲人摸象”,从而使盘点过程低效。

因此,笔者认为,企业数据资产的盘点需要由具有全局思维的人员统筹,规划盘点的原则、框架和蓝图,定义盘点内容和模板,然后由生产或使用数据的业务部门执行盘点工作。这个统筹的人员可以是IT部门、数据管理部门,或外部聘请的数据专家。

企业进行数据资产盘点通常可分为以下7个步骤:


确定盘点目标:

根据数据资产现状和管理要求,明确盘点目标,并规划所需资源以及盘点想要达到的效果。
方法包括:调研问卷、关键问题访谈、了解企业的发展战略和集团数据要求,以及进行成熟度评估等。


确定盘点范围及内容:

企业的数据分布在各个异构系统和业务人员电脑中,数据结构、类型、存储形式、敏感级别、重要程度各异。
盘点范围从组织、业务和系统三个角度定义,涵盖了集团本部、不同业务的数据以及各种应用系统的数据。
根据不同的数据来源和划分策略,确定盘点的内容,包括基础数据、衍生数据和外部数据等。


确认盘点模板:

制定数据梳理模板并定义数据资产标准项,进行内部培训和宣传,确保相关人员理解并掌握盘点模板的使用方法。


整体摸查盘点:

从系统到数据库表再到数据字段,全面摸查数据情况,并补充相关的基础属性、管理属性和业务属性。
可使用元数据管理工具进行数据采集摸查,并在过程中建设企业数据标准,为数据资产的分类管理提供依据。


元数据采集补充

采集盘点范围的元数据,快速识别各类数据以便进行数据梳理分析,补充数据资产元数据属性为后续实现资产分目提供基础资源。

资产目录生成:

根据企业调研结果或数据的基础判断,形成资产清单和资产目录,明确核心数据或核心的数据资产。

资产目录落地发布:

搭建专业的数据资产管理平台,将数据资产以服务的形式发布,实现数据资产在企业内的共享和面向外部的数据开放。
执行数据资产分类落地,建立分类目录与系统/模块对应关系,快速进行分类,以及建立目录与资产表的对应关系,实现增量分类管理。

以上是企业进行数据资产盘点的基本方法,通过这些步骤,企业可以全面了解和管理自己的数据资产,提升数据管理的效率和质量。

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