【数据价值化】数据资产盘点 —— 数据分类

       

目录

一、数据分类流程图

二、具体步骤

1、明确分类视角

2、制定工作计划

3、调研数据现状过程

4、确定分类对象

5、选择分类维度

6、选择分类方法

7、拟定实施流程

8、开发工具脚本

9、记录实施过程

10、输出分类结果

11、核查实施过程

12、访谈相关人员

13、测试分类结果

14、变更控制

15、定期评估

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        企业数据资源管理应遵循以下步骤。在这个过程中，数据安全管理是贯穿全流程的。值得注意的是，数据治理、知识产权登记、数据资源入表、质量管理等环节是相互影响的。数据治理为数据知识产权登记提供了基础和前提，可以为企业提供更好的数据管理和控制能力，为数据知识产权登记提供准确、可靠的数据支持；而数据知识产权登记可以为数据治理提供明确的权属关系和使用规则，为数据的合规性、安全性和隐私性提供保障。数据质量和数据治理之间也存在密切的关系。数据治理的目的是确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，以满足组织的需求和目标。而数据质量则是实现这一目标的关键因素。如果数据质量不佳，存在缺失、错误或不一致等问题，那么数据治理的效果将大打折扣。并且，通过数据治理的工作流程，可以不断改善和优化数据质量，从而形成一个良性循环。

（企业数据资源管理全流程图）

 

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一、数据分类流程图

二、具体步骤

1、明确分类视角

• 明确分类业务场景；

• 根据业务场景选取分类视角。

2、制定工作计划

• 明确规划拟开展分类的数据范围；

• 明确拟采用的分类维度和方法；

• 明确预期分类结果；

• 明确分类工作实施方案及进度安排；

• 明确对分类结果的评估方法；

• 明确对分类结果体系的维护方案。

3、调研数据现状过程

• 调研数据产生情况，包括但不限于数据产生的场景、主体、方式、频率、稀疏稠密、合法合规性等；

• 调研数据存储现状，包括但不限于数据内容格式、存储方式、存储位置、存储量等；

• 调研数据质量情况，包括但不限于数据的规范性、完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性等；

• 调研数据业务类型，如组织人事管理数据、经营数据、财务数据等；

• 调研数据敏感程度，包括但不限于数据的涉密程度、安全性、保护需求等；

• 调研数据应用情况，包括但不限于数据的使用目的、应用领域、使用方式等；

• 调研数据时效性情况，包括但不限于数据处理的时效性要求、数据价值时效性等；

• 调研数据权属情况，包括但不限于数据的所有权、管理权、使用权等。

4、确定分类对象

• 确定数据分类的业务场景；

• 确定数据产生的起止时间；

• 确定数据量的大小；

• 确定数据产生的频率；

• 确定数据结构化特征；

• 确定数据存储的方式；

• 确定数据处理的时效性；

• 确定数据的交换方式；

• 确定数据产生的来源；

• 确定数据的流通类型；

• 确定数据的质量；

• 确定数据的敏感程度。

5、选择分类维度

• 梳理分类视角的数据特征；

• 根据数据特征选取分类维度。

6、选择分类方法

• 选择分类方法过程宜明确分类维度的排列顺序和组合方式。

7、拟定实施流程

• 拟定实施流程宜结合数据的生命周期，拟定具体的分类实施流程，包括但不限于明确实施步骤、启动实施工作、开展实施工作、总结实施过程等。

8、开发工具脚本

• 开发工具/脚本宜根据实施流程、分类维度和分类方法编写分类算法、遵循软件开发或者脚本编制的规范开发分类工具/脚本。

9、记录实施过程

• 记录实施过程宜记录分类实施过程的各个步骤及分类结果，输出文档。

10、输出分类结果

• 输出分类结果宜梳理各个步骤的分类结果，形成数据分类表。

11、核查实施过程

• 核查数据分类表，明确类别划分是否合理；

• 核查分类过程记录，明确分类结果与预期目标的偏离程度；

• 核查分类维度，确保分类维度符合业务需求、分类目标；

• 核查分类方法的合理性；

• 根据核查结果调整数据分类过程。

12、访谈相关人员

• 访谈数据分类执行者、咨询分类视角、范围、维度、方法与业务场景的关联性等；

• 访谈数据所有者，咨询数据分类结果中的数据权属类别划分、产生频率类别划分等是否符合实际情况；

• 访谈数据管理者，咨询数据分类结果中的数据结构化类别划分、数据存储方式类别划分、稀疏程度划分、敏感程度划分等是否符合实际情况；

• 访谈数据使用者，咨询数据分类结果中的数据处理实时性划分，交换方式类别划分、业务归属类别划分、流通类型类别划分等是否符合实际应用情况；

• 核查意见和问题，调整数据分类过程。

13、测试分类结果

• 对分类后的数据执行分类脚本或程序，查看是否有不符合分类策略的分类结果；

• 核查意见和问题，调整数据分类过程。

14、变更控制

• 分析变更的必要性和合理性，确定是否实施变更；

• 制定变更计划，评估变更对数据分类工作的影响，包括分类维度、分类方法的改变等；

• 执行变更，对分类结果进行更改，记录变更过程；

• 对新的数据分类结果进行评估；

• 发布新的数据分类结果。

15、定期评估

• 定期评估数据分类维度和方法的合理性，检查其是否符合业务场景变化和分类视角变化；

• 定期评估数据分类结果的有效性和应用情况，检查其是否满足业务应用需求的更新；

• 检查意见和问题，调整数据分类过程。