【数据资产】全要素数据资产梳理的路径和方法 | 附下载

   数据已成为企业最宝贵的资产之一，如何有效地梳理、管理和利用这些数据资产，却成为了许多企业面临的难题。今天，我们将为大家介绍一种全要素数据资产梳理的路径和方法，帮助企业更好地挖掘和利用数据价值。

 

    数据资产在不同领域具有不同的价值和特点。业务数据、技术数据和管理数据共同构成了企业的数据资产体系。通过经历数据资源化、数据资产化、数据资本化几个关键阶段，企业能够充分释放数据价值，推动业务发展。

    数据资产梳理的核心在于数据模型的建立，数据模型的层级结构，包括主题域模型、概念模型、逻辑模型和物理模型。通过逐层细化，企业能够构建出完整的数据模型体系，为后续的数据管理和应用提供有力支持。

    元数据是描述数据的数据，是数据模型的重要组成部分，元数据在数据模型中的作用，以及如何通过元数据承载数据模型的结构定义。通过元数据的管理和应用，企业能够更好地理解和利用数据模型，提升数据资产的价值。

    元数据包括技术、业务、管理等维度信息，是数据资产的“说明书”。通过元数据的管理和应用，企业能够实现对数据资产的全面掌控和有效利用。

    以数据资产人员信息数据表为例，展示了数据资产梳理的具体实践。通过梳理数据表的结构、数据源、处理过程等信息，企业能够清晰地了解数据资产的来源和去向，为后续的数据应用提供有力支持。

    数据资产梳理面临诸多难点，如数据库表字段繁多、业务流程与元数据关联难梳理等。深入分析这些难点问题，并提出了相应的解决方案，为企业进行数据资产梳理提供了有益的参考。

    数据资产梳理的两种常见模式：自上而下和自下而上。通过对比和分析这两种模式的优缺点，数据资产梳理过程中存在的问题和挑战，并提出了相应的改进建议。

    自上而下和自下而上的数据资产梳理方式都存在一定的问题，如耗时耗力、业务与技术衔接难等。

    应用系统是业务运转的抓手工具，包含了大量的业务信息和数据。通过实例展示如何从应用系统中获取结构化业务信息，并与技术元数据关联，为后续的数据资产梳理和管理提供有力支持。

    应用元数据识别与采集是数据资产梳理的重要环节。通过实例展示了如何识别并采集应用元数据，包括UI模型、表单模型、请求元数据、SQL元数据等信息，为后续的数据模型建立提供基础数据。

    结合应用元数据的数据资产梳理路径与方法，包括自上向下梳理概念模型、自下向上梳理物理模型以及上下结合梳理逻辑模型等步骤。通过这一路径和方法，企业能够更加全面地梳理和管理数据资产。

    系统为例，详细展示了数据资产梳理的实践过程。通过从业务流程中分析业务对象、采集技术元数据和应用元数据等信息，建立数据模型，并实现业务元数据与技术元数据的关联，最终形成了完整的数据资产目录。

    应用元数据采集与逻辑模型推导是数据资产梳理的关键环节。通过实例展示了如何通过应用元数据采集补充缺失的中文描述、发现未在数据库内定义的关系以及推导逻辑模型实体等过程，为后续的数据资产应用提供有力支持。

    逻辑模型与概念模型的对应是数据资产梳理的重要步骤之一，实例展示了如何将逻辑模型与概念模型进行对应，确保数据模型的一致性和准确性。

    数据模型间关系复杂多样，包括1:1、N:1、1:N等多种关系，图示方式展示了数据模型间的关系，帮助企业更好地理解和管理数据资产。

    通过数据资产梳理，企业能够形成完整的数据资产目录，员工绩效考评领域的数据资产目录，包括员工、考评问卷、考评题目等关键数据要素，为后续的数据应用提供有力支持。

    全要素数据资产应用广泛，包括实现业务一致化、解决业务偏差、便捷获取数据、支撑数据产品构建以及推动数字产业化发展等多个方面，通过实例展示了数据资产在不同应用场景下的价值和作用。