数据资产入表的难点与解决办法（二）

3.数据资产入表的整体流程

通常来说,数据资产入表需要经历以下几个关键步骤:

首先是数据源梳理与接入。全面盘点现有数据资产,分析数据源的特性、格式、规模、质量等,制定合适的数据采集方案,通过ETL、API等方式将源系统数据抽取到数据集成层。

其次是数据标准化与治理。依据数据标准规范对数据进行统一编码、命名、格式转换等处理,并按主题域、血缘关系等进行分层规划、分级管控,形成标准统一、结构合理的数据模型。

再次是数据处理与质量提升。对数据进行清洗、去重、数据补全等处理,结合业务应用需求,构建数据加工流程,生成高质量的数据资产,并通过数据质量监测、数据治理等手段持续优化数据质量。

最后是数据资产目录化管理。将处理后的数据按照业务主题、标签、元数据等进行组织呈现,梳理数据资产的特征、口径、业务含义,形成企业级数据地图,便于管理和使用。同时,还需要构建数据资产门户和开放平台,方便用户查询、定制、开发数据,实现数据价值的有效释放。

可以看出,数据资产入表是一项涉及多部门、多角色、多流程的系统性工程,需要精细的顶层设计和长期的持续建设。

    实现无需上传源文件，又可以完成公证存证的“私密存证”功能，满足企业在商业秘密、敏感数据方面的保密需求和存证保护需求。    

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     集成公安大数据+司法大数据+平台区块链+司法区块链+可信时间戳等，共同构成 “双认证+双存证”，具有司法效力。

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