数据资产盘点及治理的路径与方法
数据资产盘点及治理的路径与方法
随着数据经济的蓬勃发展，数据已成为企业的核心资产。构建数据产权制度、促进数据开放交换，是实现2030碳达峰、2060碳中和等目标的关键。数据资产作为网络空间中的数据集，具有权属、价值、可计量和可读取性，近年来其价值逐渐被认可，并被纳入企业财务报表，为企业带来了更多利用数据资产的机会和方式。
数据资产与数据治理的定义
数据资产是指由个人或企业拥有或控制的，能够为企业带来未来经济利益的数据资源。而数据治理则是一套涉及数据使用的管理行为，包括数据架构组织、数据模型确定以及数据相关政策和流程的制定与实施。它旨在确保数据在企业中得到有效的使用和管理。
数据资源的价值与应用
数据资源是原始的、未经加工的，但蕴含大量信息和潜在价值的数据记录。随着数字化和数据化的发展，数据资源的价值和应用越来越受重视。数据治理体系如DAMA和DGI都强调了数据治理的重要性，包括组织体系、规则标准、决策权等方面的管理。
数据资产管理体系框架
数据资产管理体系框架包括数据战略规划、数据治理组织、数据运维、业务术语管理等多个方面。它通过元数据智能和人工补录完善的方式盘点全部数据资源，并构建组织机构数据资产运营管理能力，围绕数据决策、提供、管理、开发和消费五大类角色展开。
数据治理的实施路径与步骤
数据治理的实施路径建议建立闭环式覆盖数据治理咨询规划、方案制定、执行和评价的统一流程。步骤包括梳理业务系统、摸底数据现状，成立数据治理委员会并分配职责，制定管理制度和流程，提升数据质量，实现数据治理核心领域功能建设等。
数据生命周期管理与元数据价值
数据生命周期管理涵盖了数据的产生、采集、加工、清洗、转换、应用、服务和退役等各个阶段。元数据管理则通过采集各系统元数据，形成数据字典，实现数据地图及各类元数据分析，如血缘分析、全链分析、影响分析等，为数据资产盘点提供原始数据基础。
主数据管理与数据服务
主数据管理统一管理企业核心黄金数据，通过清洗、转换、整合规则，实现主数据管理平台与业务系统的高效集成和数据共享。数据服务则通过简单便捷的配置实现数据的快速共享，无需后台代码开发，提供多样化数据服务，如无代码API服务配置等。
数据质量管理与改进建议
数据质量管理包括标准问题、人员问题、流程问题和技术问题等多方面。改进建议包括补录缺失数据、修正有误数据、改造现有源系统、完善数据标准、规范数据采集人员操作、完善业务流程、建立数据质量管理流程和团队等。
数据资产门户与治理大屏
数据资产门户为不同岗位和角色提供对应的功能模块及数据资产服务，实现数据资产的可视化管理和应用。数据治理大屏则对各管理域进行分析监控，如主数据、数据标准、数据质量、数据安全等，为管理层提供从集团层面到系统层面的数据治理情况跟踪和对比。
数据资产治理的价值与意义
数据资产治理构建起企业数据资产运营体系，实现数据资源的全生命周期可视化管理，形成统一的数据资产目录和数据服务。它提升数据质量，增强风控水平，促进数据开放共享，优化流程管控，降低IT建设和运维成本，提升业务管理能力，放大数据资产业务价值，推动企业数字化转型和商业模式创新。