数据资产盘点的流程和方法

对于政企而言，数据是通过驱动业务发展和提升经营质效服务，从而实现其价值的，“数据即资产”“数据有价”的观念已逐渐成为行业共识。怎样识别数据资产、有效管理和运营数据资产，利用现有的数据资产创造价值，也是数据治理中的一项重要工作和目标。

和实物资产一样，数据资产也需要通过盘点，对必要的信息进行记录。而数据资产盘点是目前解决政企“无数据可用”、“无可用数据”两大痛点的主要手段之一，通过对政企拥有的数据进行盘点点将帮助弄清楚以下问题：

1. 有哪些数据？关注数据的分类；

2. 有多少数据？关注数据的存量、增量；

3. 数据存储在什么地方？关注数据的存储和取用方式；

4. 数据是由谁在管理？关注数据的归属部门和责任人；

5.识别哪些是重要数据，哪些是敏感数据？关注数据的分级、共享条件和范围。

数据资产盘点的内容

政企的数据散落在各个异构系统、甚至业务人员电脑中，数据结构、数据类型、存储形式、敏感级别、重要程度各不相同，整体看起来就像是一团乱麻的线，如何盘点理出头绪并不容易。

数据资产盘点到底要盘点啥？数据盘点的范围一般从三个角度定义：

组织范围：盘点要覆盖哪些组织和部门，例如：集团本部、集团+分子公司等。
业务范围：盘点哪些业务的数据，例如：生产业务、采购业务、营销业务、财务业务、人力资源业务等。
系统范围：盘点哪些应用系统的数据，例如：ERP系统、MES系统、SCM系统、CRM系统、HR系统等。

基于不同的数据来源，根据不同的划分策略，盘点的内容侧重会有所不同：

基础数据：需要盘点数据分布在哪些IT系统，区分其中哪些是需要跨系统流转、共享使用且变化缓慢的主数据信息，哪些是与IT系统定位相匹配的业务流程交易信息。
衍生数据：需要盘点数据的不同应用场景，比如监管、统计、内部管理等等。一方面根据衍生数据基于不同使用场景进行分类，另一方面通过盘点，梳理对基础数据的使用热度。
外部数据：需要盘点外部数据需求、数据类型、数据来源、采集频率、获取成本、数据质量以及数据价值评估方式等。

以银行一个“客户中文姓名”的基础数据项为例，通过数据资产盘点，我们可以得到关于数据资产的以下方面信息：

数据资产盘点的流程和方法

以盘清家底为根基，梳理分类、规范管理、根治问题、持续应用为目标，构建业务系统数据资源目录，发布数据标准，有效推进数据资源共享和应用，数据资产盘点一般可分为“梳、规、盘、用”四大流程。

1、梳理需求，制定计划。数据盘点要有计划的一步步推进，明确盘点范围、盘点目标、盘点内容、盘点人员、时间计划等。

2、规范模板，制度管理。加强数据管理制度建设，制定数据梳理模板并定义数据资产标准项，推进数据标准和规范建设。

3、盘点资产，层层推进。从业务视角对数据资源进行梳理和规划，从技术视角对系统数据进行盘点，产出数据资产盘点成果物。

4、资产应用，开放服务。落地数据资产目录，将数据资产以“服务”的形式进行发布，实现数据资产的共享以及面向外部的数据开放。

可以说，数据资产盘点的一个重要成果物是“数据资产目录”。那盘点具体有什么方法呢？

对数据进行盘点，一方面通过业务视角的自上而下演绎，确保数据可以按照业务的视角进行组织（需要用到业务元数据，对数据进行主题分类、属性分类、含义描述）。

另一方面结合技术视角自下而上归纳（需要用到技术元数据，对数据的存储分布、血缘关系等进行描述），并通过建立目录中数据项与系统信息项的映射关系，保证每个数据资产项对应可以在真实的信息系统中查找到。

不过也如超市库管员会用传送带、扫码枪这些辅助工具进行盘点一样，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。

数据资产盘点通用方案

如何帮助政企在数据资产盘点中化被动为主动，基于需求痛点，通过数十个项目沉淀出来一套数据资产盘点通用方案，助力搭建专业的数据资产管理平台，快速盘清数据资源家底，同步构建常态化的数据盘点工作机制，推进数据管理与企业其他工作的有机融合，实现数据资源的全生命周期可视化管理。

此方案内容包括元数据摸底、元数据维护、数据资产分类框架、数据资产目录构建，方案架构如下：

梳理数据来源，摸清数据现状

先定义数据资产，配置数据资产属性。再通过对接企业业务系统、数据湖或者数据仓库，采集元数据自动获取原始的企业数据字典及数据之间的关系，形成企业元数据地图。

精细化数据分级分类，规范数据管理

每一个数据资产具备多个属性，同样也归属多个分类。按照不同的业务域、应用系统、重要程度、数据分布、更新频率、资产类型、安全等级、保密等级等维度，构建资源标签体系，使各类数据消费者都能快速发现和获取需要的数据。

构建数据资产目录，实现数据资源画像

数据资产目录要满足不同角色用户的数据消费需求，基于“业务域-业务子域-业务活动”的架构思想，建立业务视角数据目录模板。基于资源类型、存储位置、安全等级、使用频率，生成技术视角数据目录。同时数据资产目录应能支持数据目录管理、资产查询、资产分析以及资产交换等场景。

开放数据资产服务，实现数据共享

建立数据资产目录与实体资源的映射关系，开发面向不同消费者的数据服务类型，满足业务系统、数据分析师、前台业务人员多样的数据需求。比如对于库表、文件等常见数据资产，可以开放数据查询、下载、交换、分析以及API服务。

数据资产持续化评估与监控，进行长期管控

数据资产并不是一成不变的，随着时代的变迁，企业的发展，数据资产的种类也会越来越多。对于资产管理者来说，需要通过元数据技术，在变更元数据的同时，更新资产目录，挂接新资源，灵活、快速的响应数据消费需求。

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