数据资产目录建设指南

一、数据资产目录的构成

作为数字化时代的关键基础设施,数据资产目录的构成需要全面地体现企业数据资产的内涵和外延。一个高质量的数据资产目录应当包含以下几个核心组成部分:

更多详情，请搜索公众号：Data200，加入社群。

1.1 数据资产清单

数据资产清单是数据资产目录的基石,全面准确地列出了组织内的所有数据资产。它包含两大类数据资产:

1)业务数据资产 业务数据资产是指与企业核心业务密切相关的数据资产,例如交易数据、客户数据、产品数据等,这些数据通常存在于业务系统、数据仓库等系统中。

2)技术数据资产 技术数据资产是指支撑业务系统正常运行的各类技术数据,包括系统参数、配置信息、代码库、运维日志等。虽然不直接服务于业务,但这些数据对于系统的健康运转至关重要。

对数据资产清单进行合理归类是实现高效管理的基础。常见的分类方式包括:按业务领域分类、按数据类型分类(如结构化/非结构化)、按数据生命周期阶段分类等。无论采用何种分类方式,都应当制定统一的分类标准和规则。

此外,为了确保数据资产清单本身的统一性和一致性,必须制定数据标准化策略,对数据资产的命名、定义、编码等做出明确规范,并在目录中体现和实施。

1.2 元数据管理

元数据(metadata)是描述数据资产的"数据",是数据资产目录的关键支撑。良好的元数据管理对于发挥数据资产目录的价值至关重要。元数据通常包含两大类:

1)业务元数据 业务元数据描述了数据资产的业务语义特征,如数据定义、所有权和责任人、更新频率、数据质量状况等,反映了数据的业务内涵。

2)技术元数据 技术元数据则描述了数据资产的技术特征,包括数据类型、存储位置和格式、访问方式、数据来源等,体现了数据的技术属性。

为了确保元数据信息的完整性和准确性,需要建立元数据管理的工具与流程,包括自动采集元数据、人工标注元数据、元数据标准化等环节。自动采集可通过部署元数据扫描工具实现;人工标注则需要相关人员(如数据负责人、架构师等)参与;对采集到的原始元数据,还需进行清洗和标准化处理,使其符合统一要求。

1.3 数据线索</