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數據資產入表解決方案

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數據資產管理:企業如何進行數據資產盤點?

時間:2024-04-03來源:互聯網瀏覽數:12

數字化已經從單純的賦能演變為根本性的重構,其最顯著的影響之一是數字經濟和數字化轉型的興起。根據《全球數字經濟白皮書(2022年)》的數據顯示,2021年中國的數字經濟規模達到了7.1萬億,年均增速為15.9%,相當于GDP總量的39.8%。數字化轉型已成為各行各業對未來發展的共識,是企業發展不可或缺的基礎設施,也是國家大力推動的發展方向。

數字經濟和數字化轉型的共同點是什么?答案顯而易見,數據是數字經濟和數字化轉型的基礎,也是推動兩者快速發展的核心要素。在數字化時代,數據已經成為個人、機構、企業乃至國家的重要戰略資產。因此,如何有效利用數據,使其真正成為數據資產,需要進行數據資產管理的建設。數據資產管理涵蓋多個方面,本文將著重介紹數據資產盤點。

01 為什么需要數據資產盤點?
在當今社會,數字化已成為最熱門的話題之一,而數據是實現數字化的基礎。在企業推進數字化的過程中,首要問題是“無數據可用和無可用數據”。

“無數據可用”并不意味著企業實際上沒有任何數據。相反,對于一些大型企業來說,它們已經建設了大量的應用系統,但由于缺乏對這些數據資源的統籌規劃和全面梳理,導致企業不清楚自己擁有哪些數據,有多少數據,以及數據存儲在何處,進而導致企業“無數據可用”。

“無可用數據”是由于數據分散在各個應用系統中,缺乏統一的數據標準,系統之間無法良好通信,形成了信息孤島,且每個系統的數據質量和標準不一,敏感數據未經有效處理等。這些問題存在的結果是企業在數字化過程中無法利用可用的數據。

數據資產盤點是解決上述問題的主要手段之一,通過清點企業擁有的數據,幫助企業理清以下問題:

企業擁有哪些數據?關注數據分類;
企業有多少數據?關注數據存量和增量;
企業數據存儲在何處?關注數據存儲和獲取方式;
企業數據由誰管理?關注數據歸屬部門和責任人;
識別重要數據和敏感數據?關注數據分級、共享條件和范圍。


02 數據資產盤點從何處開始?

企業的數據散落在各個異構系統甚至員工電腦中,數據結構、類型、存儲形式、敏感級別、重要程度各不相同,整體看起來就像是一團亂麻。想要理清這些數據并不容易。

企業數據資產的盤點應從定義合理的盤點計劃開始!

明確盤點范圍:
組織范圍:覆蓋哪些組織和部門,例如集團本部、分子公司等;
業務范圍:需要盤點哪些業務的數據,例如采購、營銷、人力資源等;
系統范圍:要盤點哪些應用系統的數據,例如SCM系統、CRM系統、HR系統等。


明確盤點人員:

誰負責牽頭、誰負責配合、誰負責審核?
需要投入多少人力資源、多長時間、兼職還是全職參與?這些問題需要在盤點計劃中明確定義,并與相關人員達成共識。


明確盤點內容:

根據業務需求確定需要梳理的內容,例如數據分類、結構、類型、存儲、敏感級別、共享類型、開放類型、存量等。


明確盤點計劃:

確定盤點的具體時間安排,包括開始時間、結束時間、發布時間等。
在明確了以上四個問題之后,數據資產盤點工作即可展開。

03 數據資產應由誰盤點?

通常情況下,企業固定資產的盤點由財務部門牽頭,管理部門和使用部門共同配合進行核對,以確保賬目與實物相符。

然而,數據作為一種特殊的資產,其確權難、虛擬性、可復制性是其主要特征,這也給數據資產盤點帶來一定困難。因此,確定誰負責牽頭、誰負責配合、誰負責審核的問題至關重要,否則數據盤點工作將難以推進。

數據資產盤點的原則是“誰生產,誰負責”,“誰使用,誰負責”,“誰管理,誰負責”。一般來說,業務部門既是數據的生產部門,也是數據的主要使用部門,而IT部門通常負責數據的管理。

在理想情況下,數據的盤點應由業務部門牽頭,因為他們更熟悉自己的數據。然而,在實際項目中,我們通??吹接蒊T部門牽頭的數據盤點居多。

雖然“業務離數據更近,更熟悉數據”,但業務部門往往只熟悉自己負責的那部分數據,缺乏全局思維和整體視角。因此,由業務部門牽頭的數據資產盤點可能導致“盲人摸象”,從而使盤點過程低效。

因此,筆者認為,企業數據資產的盤點需要由具有全局思維的人員統籌,規劃盤點的原則、框架和藍圖,定義盤點內容和模板,然后由生產或使用數據的業務部門執行盤點工作。這個統籌的人員可以是IT部門、數據管理部門,或外部聘請的數據專家。

企業進行數據資產盤點通??煞譃橐韵?個步驟:


確定盤點目標:

根據數據資產現狀和管理要求,明確盤點目標,并規劃所需資源以及盤點想要達到的效果。
方法包括:調研問卷、關鍵問題訪談、了解企業的發展戰略和集團數據要求,以及進行成熟度評估等。


確定盤點范圍及內容:

企業的數據分布在各個異構系統和業務人員電腦中,數據結構、類型、存儲形式、敏感級別、重要程度各異。
盤點范圍從組織、業務和系統三個角度定義,涵蓋了集團本部、不同業務的數據以及各種應用系統的數據。
根據不同的數據來源和劃分策略,確定盤點的內容,包括基礎數據、衍生數據和外部數據等。


確認盤點模板:

制定數據梳理模板并定義數據資產標準項,進行內部培訓和宣傳,確保相關人員理解并掌握盤點模板的使用方法。


整體摸查盤點:

從系統到數據庫表再到數據字段,全面摸查數據情況,并補充相關的基礎屬性、管理屬性和業務屬性。
可使用元數據管理工具進行數據采集摸查,并在過程中建設企業數據標準,為數據資產的分類管理提供依據。


元數據采集補充

采集盤點范圍的元數據,快速識別各類數據以便進行數據梳理分析,補充數據資產元數據屬性為后續實現資產分目提供基礎資源。

資產目錄生成:

根據企業調研結果或數據的基礎判斷,形成資產清單和資產目錄,明確核心數據或核心的數據資產。

資產目錄落地發布:

搭建專業的數據資產管理平臺,將數據資產以服務的形式發布,實現數據資產在企業內的共享和面向外部的數據開放。
執行數據資產分類落地,建立分類目錄與系統/模塊對應關系,快速進行分類,以及建立目錄與資產表的對應關系,實現增量分類管理。

以上是企業進行數據資產盤點的基本方法,通過這些步驟,企業可以全面了解和管理自己的數據資產,提升數據管理的效率和質量。

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平臺管理的數據資源可快速開發多種服務,包括數據查詢、下載、API、分析產品授權等高附加值服務。

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平臺內置自定義數據資產服務工作流,可根據權責劃定服務審批對象,同時支持數據權限控制。數據消費者獲取的數據會按照分級分類要求進行脫敏和加密處理。

可視化數據資產服務門戶

平臺盤點的數據資產以數據商品形式在門戶中對用戶開放,用戶可通過分類、標簽、評級和關鍵字檢索查找資產并發起服務申請。

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