随着信息化、互聯網、物聯網、智能化的發展，數據積累越來越多。都知道數據是企業的資産，但雜亂的數據是無法産生業務價值的。

數據中台是企業數據彙聚地，企業的一切數據都彙聚到數據中台，企業業務所需的數據總能在數據中台找到。但數據中台中的數據并不是簡單地堆積，各種系統産生的原始數據堆積在一起導緻使用成本非常高，這類數據隻能在某些數據技術基礎非常好的部門使用，而且會經常出現命名不一、口徑不一的問題，從而導緻整個企業數據無法真正用起來。

因此，數據資産管理作為數據中台的主要構成部分，也作為企業價值體現的重要突破口，其重要程度是不言而喻的。

下滑閱讀，了解系統企業是如何做到數據資産管理，提升企業數據利用價值 ↓↓

01 數據資産問題

随着企業數據成指數級别的增長，其企業在數據資産能力分布、資産實踐模式等方面呈現如下特點：

特點一：數據資産管理内驅動力不足。

對于多數組織而言，面對數據資産價值不明顯，數據資産管理路徑不清晰，導緻企業展開數據資産管理的内驅動力不足。

特點二：數據管理與業務發展存在隔離。

數據資産管理團隊與業務團隊缺乏有效的協同機制，使數據資産管理團隊不清楚業務的數據需求，業務團隊不知道如何參與數據資産管理工作。

特點三：數據孤島阻礙數據内部分享。

由于信息化階數據系統分散建設，數據能力分散培養，缺乏體系化管理數據資産的意識，缺少統一的數據資産管理平台與團隊，使得數據孤島發展為普遍問題

特點四：數據質量難以及時滿足業務預期。

目前多數企業面臨數據質量不達預期、質量提升緩慢的問題；同時由于質量管理技術不足，導緻質量問題發現與整改不及時。

特點五：數據開發效率和敏捷程度較低。

目前大多數企業因為無體系化的數據開發及數據資産沉澱機制，無法及時有效形成數據資産并沉澱下來。

特點六：數據資産無法持續運營。

數據資産運營是推動數據資産管理長期、持續開展的關鍵。但是由于多數組織仍處于數據資産管理的初級階段，尚未建立數據資産運營的理念與方法，難以充分調動數據資産管理的積極性。

特點七：難以兼顧數據流通和數據安全。

如今數據洩漏的問題越來越嚴重，對于數據的需求也在逐步遞增。随着數據規模的持續增加，大多數組織現階段面臨難以平衡數據資産流通和數據安全合規的問題。

02 數據資産管理目标

數據資産管理是數據中台面向企業提供數據能力的一個窗口，數據資産中心将企業的數據資産統一管理起來，實現數據資産的可見、可懂、可用和可運營。

目标一：數據資産的全面可見。

通過對數據資産的全面盤點，用數據目錄的形式共享數據資産，讓用戶可以快速、精确地查找到自己關心的數據資産。

目标二：方便數據資産使用人員快速理解資産。

借助數據标準和元數據管理，為數據資産綁定技術和業務屬性，方便資産使用人員快速理解資産。

目标三：數據資産的簡單易用。

借助數據質量、數據安全、數據編目等功能，對數據資産進行萃取，将有價值的資産進行沉澱，提高數據的可信程度。

目标四：數據資産可運營。

提供數據服務運營門戶，将有價值的數據以商品的方式對外運營，讓數據價值越滾越大。

03 數據資産管理基本流程

企業的數據盤點會分為五個步驟，主要是從計劃制定、數據資産盤點、效果評價、資産運營四個步驟。企業組織可以結合自身情況去靈活調整各個階段的實施方案。

步驟一：資産盤點計劃制定

• 步驟前提首先要明确數據資産盤點的範圍，梳理數據盤點的目标以及人員和計劃安排；同時也需要制定好數據資産盤點清單的模闆，在企業内部進行指導培訓。
• 該階段的交付物：數據資産盤點範圍、數據人員安排清單、數據資産盤點清單。

步驟二：數據資産盤點

• 在明确項目預期成果的基礎上，根據項目人員的能力、職責和範圍進行數據資産盤點計劃安排，同時對于資産盤點的風險點進行提前預判，制定風險響應計劃和控制方案。
• 該階段交付産物：數據資産盤點工具、項目計劃表、風險響應表、風險控制方案表。

步驟三：數據資産管理實施

• 本步驟主要是數據的實施安排，包含入場的時間計劃安排、客戶系統的調研、數據入湖的方式，數據标準、數據編目以及數據建模、數據資産的落地工作。
• 該階段交付産物：系統調研結果表、數據标準清單、數據資産清單、數據資産盤點計劃。

步驟四：效果評價

• 針對梳理出來的數據資産清單、核心數據模型、數據分布圖圖等成果物進行評審和意見征集，并根據反饋意見完成相關成果物問題修訂。
• 該階段交付物：數據資産管理檢查辦法、數據資産管理檢查總結。

步驟五：資産運營

• 該階段的主要目标是構建有價值的數據資産體系以及運營策略。建立數據資産運營的門戶，直觀展示數據資産内容。同時對于用戶的使用情況、資産運營情況進行全方位的監控，讓資産持續不斷的産生價值。
• 該階段的交付物：數據資産服務目錄、數據資産流通規則以及數據資産價值體系。

04 數據資産管理平台介紹

北明數科在結合行業的需求以及自身對過往案例的思考，形成了一套屬于數據資産管理體系，能夠覆蓋政務、工業、集團類數據的資産管控。助力客戶進行數據資産盤點、數據價值提升。

數據标準管理：是通過統一的數據标準制定和發布，結合制度約束、系統控制等手段，實現企業大數據平台數據的完整性、有效性、一緻性、規範性，推動數據的共享開放，為數據資産管理活動提供參考依據。

數據标準管理

數據模型管理：通過已經建立的元模型模闆動态創建數據模型，從而對數據開發中的表名、字段名規範性約束。數據模型一般和數據标準相結合，通過模型來保證最終數據開發的完整性。

數據模型管理

元數據管理：北明數科在結合政務以及企業的優秀經驗，建立了一套成熟的元數據管理體系。

主要模塊：元模型管理--元數據采集--元數據編目--數據地圖--數據血緣--元數據版本--元數據流程管理，還包括數據溯源、全鍊路監控等功能。

元數據管理

數據地圖：對整個數據中台内的數據進行統一查詢、管理的“地圖”，數據地圖主要面向數據開發者，彙聚用戶所有數據信息，通過元數據信息收集、數據血緣探查、數據權限申請授權等手段，幫助數據中心專有雲完成數據信息的收集和管理，解決"有哪些數據可用"、"到哪裡可以找到數據"的難題，讓用戶找到數據、讀懂數據、消費數據，緻力于為用戶提供高效率的數據消費産品。

數據地圖

數據質量：從準确性、完整性、一緻性、有效性、唯一性、及時性6個維度建立質量管理的标準，摸清質量現狀，并形成質量報告，供用戶進行參考。

數據質量

數據安全：數據安全平台是通過定制數據的安全使用策略和規範，确保數據處于有效保護和合法利用的狀态，避免數據洩露及非法使用的風險。數據安全主要提供資産分級分類、敏感數據識别、數據加密脫敏、數據權限等功能。

數據安全

數據指标：指标管理平台幫助企業建設指标體系，疏通指标數據，落地指标管理，使得業務目标可描述、可度量、可拆解，有助于更好地發揮數據的價值。指标管理平台主要包含指标庫、指标建模、指标監控、指标地圖等功能。

數據指标

數據資産全景：提供數據總覽能力，包括不同目錄視圖（數倉、主題）的數據量TOP10分析，數據趨勢分析，數據統計明細等信息。

數據資産全景

數據運營門戶：為用戶提供數據信息發布的統一平台，是數據消費方統一訪問入口與管理平台，門戶系統以支持數據共享使用為首要目的，解決數據消費方“選”、“用”、“評”、“治”問題，加快企業内部信息流通，提高工作效率。

數據運營門戶

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