数据已然成为驱动数字经济发展的新型生产要素,是国家基础性战略资源。当前,各行各业的数字化转型持续深化,海量数据资源不断汇聚,大数据在经济社会发展中的作用日益凸显。面对海量的数据资源,组织亟需全面梳理掌握数据资源家底,摸清数据资产的规模、质量和分布,充分发挥数据要素的价值潜力。
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数据资源是编制数据资产台账的基础。组织须在全局视角下,以业务活动和管理活动为导向,系统全面地梳理汇总散落在各处的数据资源,并依据一定的标准规则进行分门别类,这是摸清数据家底的必由之路。
组织的数据资源是海量的、多源异构的,存在于业务系统、办公系统、运维监控日志等各类IT系统中,呈现出碎片化的特点。开展数据资源梳理首先需要明确梳理对象和范围。一方面,从横向来看,既要覆盖总部各部门,也要辐射分支机构,既要涵括在线的结构化数据库,也要兼顾离线的非结构化数据。另一方面,从纵向来看,不但要梳理当前应用的业务数据,也要考虑归档的历史数据。唯有梳理对象全面系统,才能最大程度还原组织的数据资源全貌。
在明晰梳理范围后,组织需要动员各单位负责人开展数据普查,对本单位应用系统中的数据表/文件进行逐一登记造册,包括数据内容、数据量、数据格式、更新频率、所在位置等关键要素。鼓励采用问卷调查、座谈讨论、一对一访谈等方式,多渠道获取数据资源的静态信息和动态信息。同时,组建数据资产管理团队,利用数据发现工具扫描主要业务系统,提取数据资源的技术元数据,并与单位填报的数据资源信息表进行比对校验,以期获得全面准确的数据资源盘点清单。
面对盘点采集到的海量数据资源,还需要进行系统梳理分类,理出头绪。一般可基于数据的业务属性、管理属性、安全属性等开展多维度分类:
1. 基于业务属性,可将数据资源划分为人力资源数据、财务数据、客户数据、产品数据等;
2. 基于管理属性,可将数据资源划分为业务主题数据、共享交换数据、统计报表数据、归档数据等;
3. 基于安全属性,可将数据资源划分为公开数据、内部数据、秘密数据、机密数据等。基于科学的分类标准,将松散分布的数据资源进行规整归类,能够便于组织从全局视角分析其结构性特征,也为后续的数据资产评估、共享开放管理等提供基础支撑。
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