【数据价值化】数据资产盘点

      

目录

一、定义与目的

二、数据盘点内容

数据资产分类

数据存储位置

数据访问权限

数据备份情况

数据价值评估

三、 数据资产盘点步骤

步骤一：明确盘点目标

步骤二：明确盘点范围及内容

步骤三：确认盘点模板

步骤四：整体摸查盘点

步骤五：元数据采集补充

步骤六：资产目录生成

步骤七：资产目录落地发布

步骤八：建立保障机制

步骤九：持续监控与评估

步骤十：数据资产的应用与服务

四、数据资产常见挑战

PART.01 数据质量不足

PART.02 数据共享壁垒

PART.03 数据应用效率低

PART.04 数据资产管理与业务发展割裂

PART.05 数据孤岛问题

PART.06 数据安全风险

五、综述

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          数据资产盘点是数据管理工作中至关重要的，也是数据入表工作中非常重要的一环，它有助于企业全面了解其拥有的数据资产状况，为数据的管理、利用和保护提供基础。

一、定义与目的

        数据资产盘点是指对企业或组织内所有的数据资产进行全面、系统的清查、登记和评估，以掌握数据资产的数量、质量、价值、分布、归属及使用情况等。其目的在于优化数据管理，提升数据利用价值，加强数据安全和隐私保护。

二、数据盘点内容

数据资产盘点的内容通常包括但不限于以下几个方面：

数据资产分类

根据数据的性质、来源、用途等进行分类，如参考数据、主数据、业务活动数据、分析数据和时序数据等。

数据存储位置

确定数据的存储位置和方式，包括云存储、数据库、文件服务器、个人电脑等。

数据访问权限

了解数据的访问权限设置，确保数据的合法使用。

数据备份情况

检查数据的备份策略和恢复能力，确保数据的可靠性和可用性。

数据价值评估

对数据资产进行价值评估，包括经济价值、业务价值等。

三、 数据资产盘点步骤

数据资产的盘点一般分为以下十个步骤，如图所示：

                                数据资产盘点的具体步骤

步骤一：明确盘点目标

·确定盘点的目的和预期成果

·了解企业数据现状和管理现状

·根据企业的发展战略和数据战略要求，制定盘点目标

步骤二：明确盘点范围及内容

·定义组织范围、业务范围和系统范围

·确定需要盘点的数据类型，如基础数据、衍生数据和外部数据

·根据不同的数据来源和划分策略，确定盘点的内容侧重

步骤三：确认盘点模板

·制定数据梳理模板

·定义数据资产的标准项

·对相关人员进行盘点工作的培训和宣贯

步骤四：整体摸查盘点

·从系统到数据库表，再到数据字段，进行详细的数据情况摸查

·补充相关信息的基础属性、管理属性、业务属性

·使用元数据管理工具进行数据采集摸查

步骤五：元数据采集补充

·采集盘点范围的元数据

·快速识别各类数据进行梳理分析

·补充数据资产元数据属性

步骤六：资产目录生成

·根据企业调研结果或数据基础判断，形成资产清单和资产目录

·确保数据资产目录的准确性和完整性

步骤七：资产目录落地发布

·通过专业的数据资产管理平台，将数据资产目录落地

·实现数据资产在企业内的共享及面向外部的数据开放

步骤八：建立保障机制

·包括管理组织、制度办法和落地方案

·确保数据资产盘点工作的顺利进行和持续优化

步骤九：持续监控与评估

·定期对数据资产进行监控和评估，确保数据资产的质量和价值

·根据业务发展和技术变化，更新数据资产目录

步骤十：数据资产的应用与服务

·根据数据资产目录，开发数据服务和应用，促进数据资产的业务价值实现

·这些步骤涉及到数据的识别、分类、评估、记录和维护，是一个持续的过程，需要企业不断地投入资源和努力，以确保数据资产的有效管理和利用

四、数据资产常见挑战

        数据资产盘点是企业数据管理中的一项重要工作，它涉及对企业内部数据资源的全面梳理，以形成数据资产目录，为企业数据的进一步应用和管理提供基础。在进行数据资产盘点时，企业可能会面临以下常见挑战：

PART.01 数据质量不足

        数据资产盘点的核心目标之一是提升数据质量，以提高数据决策的准确性。但很多企业面临数据质量不达预期、质量提升缓慢的问题，这可能源于源头数据质量治理不足、数据资产管理人员与数据使用者之间缺乏协同，以及缺乏统一的质量检核和问题处理机制。

PART.02 数据共享壁垒

数据在组织内部顺畅流动和快捷共享是有效利用的必要条件。但目前很多企业内部信息化建设缺乏统一规划，业务系统分别建设，数据分散存储，数据标准不一，缺乏统一共享渠道，共享效率低，阻碍了数据要素在组织内部流动和共享应用。

PART.03 数据应用效率低

企业积累了大量数据，需要通过各样的数据应用，以不断挖掘数据价值，推动数据利用。但很多企业面临掌握大量数据却无法有效流动和应用的困境。

PART.04 数据资产管理与业务发展割裂

数据来源于业务，并回馈于业务，业务资产化和资产业务化是数据资产管理的两个重要方面。现阶段很多企业的数据资产管理停留在数据的集成和存储上，数据来源业务场景不明确，数据业务化应用少，导致数据价值不显、活力不足。

PART.05 数据孤岛问题

由于各部门之间的数据各自为政，难以实现数据的共享和协同，导致企业无法充分利用数据资产。

PART.06 数据安全风险

在数字化转型的过程中，企业面临的数据安全风险越来越多，如数据泄露、数据篡改、数据滥用等。

PART.07 缺乏有效的数据资产管理工具和平台

高度复杂的业务以及庞杂的信息系统，单纯依靠手工方式对各个库表结构、ETL关系等技术元数据进行采集十分耗费时间和人力，需要采用一些技术工具实现自动化采集、版本管理，包含数据地图、血缘分析、影响分析等元数据的应用功能。

五、综述

        为了应对这些挑战，企业需要采取相应的措施，如提升数据质量、建立数据安全管理体系、推动数据标准化、加强跨部门沟通、建立统一的数据管理平台等。通过这些措施，企业可以更有效地管理和利用数据资产，从而在数据驱动的时代中赢得先机。