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什么是数据资产?由于缺乏统一规范,不同组织对数据资产有不同理解。一般而言,数据资产是以数据资源为基础,经过标准化的采集、汇聚、治理、加工,最终可被广泛应用,产生实际效益或潜在价值的数据产品。这一定义揭示出数据资产的本质特征:一是数据资产的物理载体是数据;二是数据资产须经过标准化处理形成;三是数据资产具有广泛的应用性;四是数据资产能够产生现实效益或潜在价值。因此,识别数据资产要以数据资源为基础,同时还要考察其质量、标准化程度、应用广度以及价值属性等多重因素。
基于数据资产的概念内涵,组织要建立一套规范的数据资产判别标准,明晰哪些数据资源可被纳入数据资产范畴。通常采用的判别标准如下:
1. 数据资源的准确性、完整性、一致性、时效性等数据质量指标达到规定标准;
2. 数据资源已经过治理加工,并采用组织认可的技术标准、数据标准和元数据标准;
3. 数据资源在全组织范围具有通用性,能够支撑共性业务的开展;
4. 数据资源能够为组织创造实际效益或潜在价值,例如提升经营管理效率、优化业务流程、创新产品服务等。只有全面满足上述标准的数据资源才能被视作组织的数据资产。各单位可对照数据资产判别标准,逐一评估筛选本单位的数据资源,形成本单位的数据资产识别清单。
组织汇总各单位的数据资产识别清单,经过论证评估、去重合并,最终梳理形成统一规范的组织级数据资产目录。数据资产目录一般采用主题-类目-表级的三级目录结构,并遵循统一的命名规则、编码规则。在一级主题目录中,可根据组织的核心业务,设置人力资源、财务资源、业务运营等主题;在二级类目目录中,可根据各主题的分类需求,划分人员、组织、考勤等类目;三级表级目录中则是一张张具体的数据表或文件。这样的目录结构清晰规整,为数据资产全生命周期管理提供了基本框架。
在明确界定数据资产、梳理形成目录的基础上,组织还需要进一步构建数据资产管理的框架模型,包括:
1. 基础元数据:数据资产台账的基础信息,如资产名称、资产编码、数据项、数据量、更新频率、责任部门等;
2. 技术元数据:数据资产的技术属性,如字段名称、字段类型、字段长度、主键外键、索引等;
3. 业务元数据:刻画数据资产的业务属性,如业务口径、业务规则、使用部门、共享范围等;
4. 质量元数据:反映数据资产质量现状,如完整性、准确性、唯一性等数据质量评估指标值;
5. 安全元数据:确保数据资产安全可控,如敏感度标识、脱敏规则、访问权限、使用痕迹等;
6. 价值元数据:体现数据资产的应用价值,如资产等级、访问频次、使用评价、产生效益等。建立全面系统的元数据框架,能够从不同视角对数据资产进行刻画,为数据资产全生命周期管理提供重要依据,是数据资产管理走向精细化、规范化的必由之路。
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