科学的分类编目是海量异构数据有序管理的前提。从本质上说,数据资产分类就是用树型结构刻画数据集合的层次化组织形式。一套科学、规范、语义化的分类体系,能从数据的繁杂表象中提炼出数据的主题属性和内在联系,揭示业务概念模型和数据资产的全景图。分类设计要充分考虑业务领域、数据性质、管理流程等多重因素,才能做到覆盖全面、结构清晰、边界明确。要坚持面向主题、面向业务、面向应用的原则,兼顾数据资产的静态属性与动态行为,并设计配套的分类流程和更新机制,使分类体系在动态演进中不断自我优化,以适应数据资产管理需求的持续变化。
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分类的基础上,数据编目则是精细化、结构化地描述和标引数据资产。通过定义统一的数据资产元数据标准,从资产的物理属性、业务属性、管理属性等多维度形成数据资产的"ID证",用于唯一性标识和管理数据资产。编目过程中,既要充分吸收主流元数据标准,如DCMI、DCAT等,保持一定通用性;也要结合本组织的业务特点,个性化定制实用的元数据属性集。编目信息的标准化采集与自动化提取,将大大提升数据标引的效率和质量,助力后续的数据检索和共享利用。
元数据的标准化和语义化,是数据资产组织的纲领性工作。目前我国尚缺乏统一权威的元数据标准体系,各行业、部门间存在大量自定义、碎片化的元数据形式,亟需在国家层面统筹规划、制定数据元、代码集、分类目录等重点领域的元数据标准,夯实数据有序流通的基础。
在此基础上,组织内部的元数据标准化要在两条主线同步推进:横向做到公共属性、代码集、值域等标准统一,纵向做到概念、逻辑、物理各层次的语义一致。对于历史存量数据的描述性元数据,要通过数据血缘分析等手段,系统梳理数据溯源关系,开展元数据自动抽取与结构化,消除元数据"诸侯割据"状况。针对增量数据,则要从源头规范元数据定义、元数据采集流程,提升元数据标准的执行力。
完备的元数据只是数据组织的基石,更需要在元数据基础上构建覆盖全域的语义数据模型。通过本体映射、知识融合等技术手段将技术视角的元数据映射到业务概念,建立统一的语义数据字典,用通俗易懂的业务术语描述底层数据资产,并揭示数据资产间的关联关系网络。建立元数据与主数据的联动更新机制,将业务主数据作为统一语义标准,实现数据资产的业务归一化管理,从而最大程度降低数据使用门槛,便于非技术业务人员理解和应用数据资产。
DPex数字公证存证亮点 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。 
