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。