中国经济经历四十年改革开放和连续高速增长，中国经济已经由高速增长，进入高质量驱动的阶段。面对产业结构调整、资源环境挑战、数字技术与创新带来的行业颠覆与机遇，中国企业逆水行舟，不进则退。鉴于此，对数据资产进行全面盘点、构建企业级的数据资产目录成为了
数据资产管理不可或缺的重要环节。
一、什么是数据资产目录
数据资产是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。数据资产具备四个重要的性质：1) 有价值 ，数据资产能够给企业带来效益和价值，笔者认为此处带来的经济价值不仅仅局限于直观的金钱等有型价值，还应该包含品牌、名誉、公信力等无形价值；2) 可控制，数据资产不仅仅只是企业内部的数据，第三方的外部数据也可作为企业数据资产；3) 需识别 ，并非所有的数据都能成为数据资产，每个国家，每个行业、每个企业的业务架构和业务特点都是不相同的，所以企业应根据自身的业务特点，采用有效的方法论在庞大的数据中识别出属于自己的核心数据资产；4）有方式 ，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。对于一些纸质管理的数据目前没有纳入管理范围。
数据资产目录是指对数据中有价值、可用于分析和应用的数据进行提炼形成的目录体系。编制数据资产目录可以给出业务场景和数据资源的关联关系，降低理解系统数据的门槛。
二、为什么要搭建数据资产目录
一方面，随着企业逐步开始进行数据化转型，企业也需要进入定制化时代，以更低成本，生产多样化的产品，从而满足不同客户的不同需求。对于数据本身而言，业务发展加快了数据膨胀的速度，也带来数据不统一的问题，业务部门频繁增加和剥离同样对数据管理提出挑战。而数据资产目录的目的就是把数据定义清楚，提升数据质量，然后进一步做整合、构建数据分析应用，优化数据拥有单位的经营管理，创造业务价值。最近几年对数据安全要求提高，也会去做数据分类分级方面的工作，规定不同的安全等级，确保数据安全可控。
另一方面，数据是国家基础性战略资源，大数据已上升为国家战略。2020年，国家密集出台数据有关政策。并且对于金融行业，监管机构风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分数据资产。
三、如何搭建数据资产目录
1、盘点数据资产
数据资产盘点能帮助企业有效识别出在业务中产生的重要数据。数据资产盘点的过程以实际的业务出发，梳理核心业务流程、根据每个流程中的输入物与输出物来识别产生的数据实体、每个实体中的属性以及实体间的关系，实现业务与数据的衔接。
2、目录体系框架
通过资产盘点，梳理企业核心业务板块，以银行为例，一级主题分为，客户、产品、渠道、协议、交易、地域、资产、财务、营销、公共等（每个银行划分可能会有所不同），确定核心业务板块后，根据业务需求逐步向下划分二级目录、三级目录，最后细分到信息项。
3、数据内容划分
1）指标数据
指标数据是针对满足内部分析管理需要以及外部监管需求对基础类数据加工产生的数据。例如，在基础属性中需要定义指标数据名称，明确指标分类；在业务属性中需要明确指标的业务含义、业务口径和指标维度等。
2）基础数据
基础数据是在业务系统在开展业务过程中产生的数据，包含主数据以及参考数据。基础数据通过基础属性、业务属性、技术属性和管理属性来描述基础数据。例如在基础属性中明确数据分类；业务属性中需要定义基础数据中文名、业务定义等。
四、主流数据资产管理工具
亿信华辰自主研发的EsDataAssets数据资产管理平台，定义、盘点、规划无序的数据类和应用类资源，提供全局统一的数据资产门户，开发授权丰富、高效、安全的数据服务方式，构建主题明确、服务完善、权责清晰的数据资产管理体系，充分释放数据要素在业务中价值。
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