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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企业数据资产盘点方法

时间:2024-04-03来源:互联网浏览数:10

对数据资产进行盘点是数据资产管理的基础。只有通过规范化、系统化的整理、归并和分类等操作,才能有效利用数据。然而,在实践中,对数据资产的盘点仍然处于摸索阶段,缺乏完整的方法支持,对于如何盘点数据资产、数据资产盘点的产出物以及数据资产的概念等问题,仍知之甚少。接下来,本文将引导您深入了解数据资产的基本概念,并探讨数据资产盘点的方法。

数据资产是什么?
数据资产(Data Asset)是指企业拥有或控制的、能够为企业带来未来经济利益的数据资源,以物理或电子形式记录,如文件资料、电子数据等。在企业中,并非所有的数据都构成数据资产,只有能够为企业带来价值的数据资源才算作数据资产。例如,一个错误的客户电话或邮政地址并不构成数据资产,因为它们无法为企业带来价值,反而可能影响企业的日常运营。

数据资产目录的作用是什么?
简而言之,数据资产目录是所有数据资产的清单列表,它能够大大提高查询和访问特定数据资产的准确性和有效性,帮助数据处理和分析人员更好地利用数据,发挥数据的价值。数据资产目录的作用就好比一本书的目录,如果想要查询或查阅特定内容,必须通过目录才能直接找到对应位置,否则就只能一页一页翻阅,效率低下,有可能找不到所需内容。

为什么需要数据资产目录?
就像一本书需要目录来查阅内容一样,企业庞大的数据资产就像一座规模巨大的图书馆。在这样的情况下,要找到特定的内容就像大海捞针一样困难。因此,企业不仅需要图书目录,还需要数据资产目录。只有建立良好的数据资产目录,数据资产才能发挥有效作用,否则就只是一个摆设,虽有数据但难以有效利用。

企业的数据资产主要来自各部门业务系统产生的数据,但并非所有数据都是有效的,也不是所有数据都能创造价值。这些数据存储在庞大的数据库中,如果想要访问和处理这些数据,就必须通过数据资产目录找到所需内容。

此外,数据资产目录也是对企业数据资产进行梳理的过程,能够让企业从战略、文化、组织、经营和管理等方面理清数据资产的使用场景、方向以及价值。通过数据资产目录的建设,企业可以明确数据的所有权和负责人,梳理出核心数据并确定数据的优先级,定位数据所在系统、表、字段,提高数据查看和使用的准确性和效率,解决数据孤岛问题,实现数据的流通。

如何建设数据资产目录?
数据资产盘点:建设数据资产目录的关键是对企业所有数据进行全面盘点。首先要明确数据资产的职权所有,确定管理人员需要的核心数据,然后根据业务流程对数据进行分类和分级,最后由技术部门梳理数据关系、数据结构、数据口径、数据存储等方面的数据资产。

数据资产目录框架:目录需要有一个整体的框架,把相似或同类的内容放在一个大的目录下,根据重要性展示内容,使读者一目了然。因此,企业数据资产目录应从业务主题和核心业务出发,逐步划分二级目录、三级目录等。

数据标签管理:在建立好的数据资产目录框架上填充内容时,需要建立数据标签体系。根据不同主题(如业务主题、组织机构主题、安全主题、技术主题等),将数据资产进行标记。同时,根据数据关系,标记数据间的关系和血缘,追踪数据的来源,发现数据问题。

数据资产目录应用:完成数据资产目录后,企业可以建立完整的数据资产管理体系,并通过数据治理持续优化数据,使不同部门和层级的员工都能在数据资产中找到所需数据。此外,由于数据资产目录的存在,企业还可以加强数据安全防护,保护核心数据,避免泄露事件对企业发展造成影响。总之,建立好数据资产目录后,企业可以更好地利用数据资产,创造价值,满足企业需求,并持续进行管理。

为何进行数据资产盘点
随着数十年的信息化建设,企业建立了数十个甚至上百个应用系统,系统开发商、外包公司、管理人员更替频繁。对于一位公司新手来说,要快速、准确地了解企业拥有多少数据,这些数据存放在何处,由哪些业务人员使用,各个数据的含义又是什么?而对于数据应用分析师来说,要如何快速建立数据模型,迅速响应前端应用的需求?对于信息部门的领导来说,要如何有效地实现数据服务共享、确保数据一致性和统一性,有效管理数据标准、提升数据质量、进行数据分域等?不同岗位和角色的需求各异,但归根结底,这些需求都指向了数据资产。只有通过对数据资产进行分类、找出有价值的数据、过滤掉无用的数据,才能制定有效的数据资产管理方法,从而高效地利用数据资产,最大程度发挥其价值。

如何进行数据资产盘点

企业数据资产盘点一般可分为以下7个步骤:

1.明确盘点目标:
根据数据资产现状和管理要求,明确数据资产盘点目标,规划所需资源,确定本阶段数据资产盘点的目标效果。方法包括通过调研问卷了解企业数据现状和管理现状,通过关键问题访谈了解企业数据资产的采集、处理、应用等问题,通过了解企业发展战略和系统资料等,指定盘点目标。

2.明确盘点范围及内容:
企业数据散落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、重要程度各不相同。盘点范围一般从组织、业务和系统三个角度定义,内容侧重于基础数据、衍生数据和外部数据。

3.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,使相关人员理解并学会使用数据资产梳理模板。

4.整体摸查盘点:
从系统摸查到数据库表,再到数据字段,补充相关信息的基础属性、管理属性、业务属性。通过元数据管理工具进行数据的采集摸查,并在系统中进行属性的补充完善,根据实际需求建设企业数据标准。

5.元数据采集补充:
采集盘点范围的元数据,识别各类数据以便进行梳理分析,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。

6.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。

7.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进行发布,实现数据资产在企业内的共享,以及面向外部的数据开放。

结论
数据资产盘点是数据资产利用的前提,而数据资产是企业独特的资源。通过数据资产盘点,可以充分利用数据资源创新产品,提供差异化服务,创造核心竞争力,并积累数据管理经验,培养数据资产管理团队,为后续工作打下基础。
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