随着社会的持续不断的发展,人类已经由工业社会向信息社会、数字社会转变,特别是近几年来,各类企业均进行了较大规模的信息化建设及改造,由此积累了大量的、种类非常之多的数据。“数据是公司的核心资产”慢慢的变成了企业共识,如何有效利用好这一些数据资产,去实施数据资产盘点是一个问题。
数据资产盘点是数据资产管理的前提,只有对数据资产完成规范化的、系统化的归并、整理、分类等操作,才可以做到有效利用的程度。盘点就是将不同来源、不一样的数据按一定标准做分类整理,所有的数据都按统一的形式展示,方便后续使用。明确需要盘点的数据资产之后就可以制定统一风格的数据内容模板,然后按照模板格式,进行数据资产内容编写和盘点工作,最后得到大量便于使用、查看的数据资产。
数据资产盘点有实体盘点,第一点是设计分类框架,为了方便对数据资产来管理,需要对数据资产进行分类,按照业内惯例,大体上分为三级分类。分类依据可参考企业的流程框架,按照业务分类进行分类。第二点是明确盘点范围,对人力、财务、营销业务系统中的业务对象进行盘点,需要系统研发人员、业务人员共同参与,解决梳理过程中遇到的业务和技术问题。第三要注意盘点的内容,也就是盘点业务实体对象。除了实体盘点外还有数据项盘点。数据项的盘点依赖于实体的盘点,每个实体有若干个数据项,数据项是业务开展的基础属性,这些属性可以从业务系统界面获取,也可以从后台获取。
数据资产是属于普通个人和企业的数字财产。平时我们拍的照片、视频、编辑的文档等等这些以文件为载体的各种数据,都是我们的数据资产。对公司而言,设计图纸、合同订单以及任何涉及到使用文件作为载体的各类业务,都属于企业的数据资产。但有必要注意一下的是,企业的数据资产包含了纸质文件和电子文件,因此企业要将纸质文件电子化存储后,与原生电子文件融合,才能真正地形成数据资产。
数据资产是指企业及组织拥有或控制,能给企业及组织带来未来经济利益的数据资源。通过利用数据优化业务的方式,是数据间接产生收益的方式,这样的一种情况下,数据能够产生的价值是难以评估的。我们在很多地方都能用到这一些数据资源,但是由于资源的来源、类型都各不相同,导致没办法获取,没有一个有效的途径去使用这一些资源,在很多情况下这些资源都被浪费掉了。公司能够通过数据资产盘点和梳理,挖掘数据背后隐藏的价值,支持公司经营和决策分析,所以做数据资产盘点是非常有必要的。
在数据治理架构中,数据资产盘点位于底层数据存储和数据管理与应用之间,对上支撑数据安全管理等职能建设及以价值发掘为导向的数据应用,对下实现底层数据的梳理、对接数据标准,达成企业内部“统一数据标准”的目标,说人话就是“承上启下”。
1、制定统一的模板。例如设计医疗、港口、金融、社保、交通等行业的业务模板,并按照标准对各行业数据字典进行梳理,统一了数据口径。公司能够根据所属行业和内部特征,选择合适的行业模板进行梳理和盘点。
2、企业内部数据存储位置的探查和发现。数据资产盘点的前提是知道数据存储在哪里。随着时间的积累企业的数据会散布在各个角落,依靠人工的力量可能无法理清全部数据的存储位置。企业的数据资产主要分布在数据库、云、大数据平台、文件服务器、电脑等终端。
3、数据含义的自动识别和解析。通过内置的业务模板和数据标准,自动识别数据格式,在此基础之上,通过自然语言处理和特征分析等方法,对数据进行语义内容识别;另外还实现了表格分类和关联关系的分析,使得数据内部关系透明化。
4、分类展示数据,划分敏感等级。采用规范的数据分类方案对数据进行分类管理,并根据敏感程度划分敏感等级,帮助企业全面清晰地厘清数据资产、确定数据重要性以及敏感程度,对数据资产实现规范化管理,更好的完成对数据的维护和扩充。
5、生成可视化数据报告。系统最终将会生成完整、全面、直观的可视化发现报告,包括:数据分级分类报告、数据质量报告、数据资产报告等,并提供导出功能,帮助用户清晰地了解企业内部数据情况,掌握数据资产状况,快速完成对数据资产的盘点。
6、数据结果合理应用,实现规范化管理。一方面,根据数据资产盘点的结果可以运用于企业内部经营管理和决策分析,发挥数据价值;另一方面,根据分级分类的结果,针对性地采取适当、合理的管理措施和安全防护措施,在保证数据安全的基础上完成数据的共享;此外还能够准确的通过数据质量的分析针对性地进行数据治理提高整体数据质量,在企业内部形成安全可靠、高质量的数据环境,最终实现对数据资产的规范化管理。
在了解数据资产盘点之后,使用时还必须要格外注意避免掉坑。很多大中型企业都在多地设立分公司,进行年终盘点时通常都是总部行政牵头,到每个分公司进行盘点。对行政人员来说,人工盘点十几个,甚至几十个分公司,绝对是一场旷日持久的阵地转移战。
当然有了方法,还需要工具支撑。亿信华辰睿治数据治理平台提供了丰富的工具库,它将成为数据资产盘点的最佳助手。
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