传统意义上的资产盘点是指对资产进行定期盘点，以确定各种财产在肯定工夫的实存数。数据资产盘点则是对企业领有的数据进行盘点，已确定企业以后领有的数据。
家喻户晓，数据资产是企业数字化转型的数据底座，企业要进行数字化转型就要做好数据资产的治理，比方为了实现数据供应的需要，一项重要的基础性工作便是数据资产盘点。
只有通过全面梳理企业中作为资产的数据，能力使数据从业者理解数据资产全貌、绘制数据资产地图、有机串联数据的技术面与业务面，以便让企业中的数据能看清、可了解、相关联，进而为制订更好的数据策略、搭建更强的数据信赖、实现更智能的数据利用打下坚实基础。明天小亿就从以下几个方面说说数据资产的盘点。
01、为什么要进行数据资产盘点？
目前，国内各大企业通过多年的信息化建设，已积攒了品种繁多、体量宏大的数据，并且随着业务的继续倒退，业务范围、资产规模、客户规模均不断扩大，产生的数据规模也在快速增长。
而数据规模的快速增长为企业带来了数字化转变、智能化改革的时机，同时也对数据资产的掌控能力提出更高要求。而数据资产盘点是解决企业数据资产治理的前提，通过对企业领有的数据进行盘点，将帮忙企业弄清楚以下问题：
（1）企业有哪些数据？关注数据的分类
（2）企业有多少数据？关注数据的存量、增量
（3）企业的数据存储在什么中央？关注数据的存储和取用形式
（4）企业的数据是由谁在治理？关注数据的归属部门和责任人
（5）辨认哪些是重要数据，哪些是敏感数据？关注数据的分级、共享条件和范畴
因而，全面推动数据资产盘点工作，是摸清数据资产家底、明确数据资产存量、辨认数据资产范畴、搭建数据资产地图的重要伎俩，也是精确辨认出有价值的数据资产，并对数据资产发展对立标准治理，进而实现数据资产价值最大化和良性循环的重要基础性工作。
02、数据资产盘点的 2 种根本办法
数据资产盘点有两个办法能够帮忙咱们梳理出企业的数据资产清单或数据资产目录，别离是“自上而下梳理”和“自下而上盘点”。
1. 自上而下梳理
自上而下梳理是一种以业务视角进行数据梳理的办法，通过对企业的相干制度文件、智能体系、业务流程、业务单据等进行全面剖析，逐层合成，梳理数据资产的三级目录、业务属性和相干治理属性。
（1）三级目录：即数据资产的分类，是依照业务视角对企业数据资产的梳理和合成，例如：数据域 - 数据主题 - 数据子主题 - 数据对象，（注：三级目录不限于三级，但个别倡议管制在五级之内为宜）。
（2）业务属性：即用来形容数据资产的业务元数据。常见业务属性包含：所属数据域、数据主题等分类属性，数据对象、业务定义、业务规定、敏感等级等。
（3）治理属性：即用来形容数据资产的治理、保护、应用相干元数据。常见治理属性包含：治理部门、管理人员、联系方式、更新频率、最初更新工夫、数据共享条件等。（注：业务视角下，数据资产的治理属性可能无奈全副梳理进去，这就须要在技术盘点环节对其进行补充欠缺。
2. 自下而上盘点
数据资产盘点的另一个方面是以技术的视角，从 IT 零碎—数据库表 — 数据结构登程，进行自下而上演绎，逐渐明确数据资产相干的零碎信息项（技术属性）。
技术属性：即用来形容数据资产的技术元数据。常见技术属性包含：起源零碎、数据库表、字段类型、字段格局、取值范畴、存储形式、血缘关系等。
最初，对业务视角的梳理出的目录中数据项与技术视角的盘点出的零碎信息项进行关联，建设起两者的映射关系，这样一个残缺的数据资源目录就成型了。通过数据资产目录能够从多个视角（业务或 IT）进行数据的查找，并确保目录中的每一个数据项都能够在实在的 IT 零碎中找到。
03、数据资产盘点由谁负责根本准则是什么？
家喻户晓，数据作为一种非凡的资产，确权难、虚拟性、可复制是其次要特色，这也为数据资产盘点造成了肯定的艰难。数据资产盘点的准则是“谁生产，谁负责”，“谁应用，谁负责”，“谁治理，谁负责”。
因而，企业数据资产的盘点须要找到一个具备全局思维的人来进行兼顾，布局出数据盘点的相干准则、框架和蓝图，定义出数据盘点的内容，制订出数据盘点的模板，再由生产或应用数据的业务部门执行梳理，实现数据盘点工作。这个兼顾的人能够是 IT 部门、数据管理部门，或是内部延聘的数据专家。
除此以外，为了更好地发展企业数据资产盘点工作，保障盘点过程平安稳固、保障盘点构造精确牢靠，还应遵循如下准则发展具体工作：
（1）前瞻性：数据资产盘点还应该站在整个盘点旅程的角度进行布局和实际，充分考虑数据资产标准、搜寻获取、剖析利用、绩效评估、可视化展现等需要；
（2）全面性：数据资产盘点范畴要全面笼罩企业的所有数据资产，但在落地实际过程中，企业也能够分阶段发展盘点工作；
（3）基础性：抉择数据资产最稳固的本质属性或特色作为盘点内容，确保盘点内容不因环境因素而发生变化；
（4）系统性：将须要盘点的数据资产的属性或特色按肯定排列程序以系统化，并造成一个正当的分类体系；
（5）确定性：对于盘点范畴内的任何一项数据资产，在分类体系中应该有惟一确定的根本单元与之相应；
（6）可拓展性：目录框架应满足数据资产一直倒退和变动的需要，容许在目录框架中减少新的盘点内容而不影响原有内容。为使用者进行延拓细化创造条件；
（7）安全性：缩小数据盘点工作对于业务流动和零碎运行的影响，避免出现数据失落或泄露等失误，给企业带来损失；
（8）保密性：数据是企业重要资产，数据资产盘点过程中，盘点人员要严格遵守窃密要求，防止涉及敏感信息。
04、数据资产盘点的流程和步骤
数据资产盘点工作，整体包含筹备阶段、盘点阶段、汇总阶段三局部流程，其中盘点阶段依据所盘点零碎的不同类型和特色，蕴含 4 个子流程、别离针对套装软件、自开发零碎、剖析零碎、数据仓库发展盘点工作。
1. 精确阶段
不同零碎对于盘点文档的需要存在差别，盘点开始前，需对获取或生成的业务及技术文档筹备状况进行核查，确认文档可供盘点应用。同时，向各盘点零碎运维反对人员申请各零碎查问权限并确认。筹备阶段次要工作可分为：
(1) 确认操作权限
由各零碎运维反对人员提供各零碎前台显示和后盾数据库查问权限，盘点人员对所需用户权限在指标零碎进行验证，为后续进行数据资产盘点打下基础。
(2) 造成数据字典
零碎数据字典是零碎盘点过程中的重要依据，如技术支持人员能提供盘点零碎的残缺数据字典，由技术支持人员提供；如技术支持人员不能提供残缺数据字典，需由技术盘点人员通过数据库工具导出该零碎残缺数据字典。
(3) 造成性能操作清单
针对零碎性能文档不全的历史遗留零碎，由盘点业务人员创立零碎性能操作清单，撑持零碎性能与业务分类的关系对照。
(4) 进行业务分类
依据盘点零碎的业务定位，参考组织已有的业务分类体系，补充欠缺业务分类体系。
(5) 确认盘点文档残缺
依据收集与自主生成的文档，确认盘点文档是否残缺。
2. 盘点阶段
(1) 定位数据资产
圈定须要盘点的数据资产范畴，明确盘点对象清单，为后续进行数据资产盘点打下基础。
a）定位数据资产：对照文档及零碎，判断文档与零碎一致性，定位业务流程波及的数据资产和其它在套装软件中自开发数据资产的盘点范畴。
b) 主动生成盘点表格：以数据资产名称为根底，主动生成盘点表格，盘点表格仅包含《数据资产盘点表格》局部，生成的盘点表格会主动填写数据资产分类、零碎名称、指标编码三局部内容，并依据零碎状况主动填写其余属性的局部内容，供后续盘点应用。
(2) 填写盘点表格
由业务盘点组和技术盘点组依据零碎前台信息及后盾数据状况，别离进行数据资产盘点表格初步填写，并收集须要沟通的业务及技术问题。
a) 明确业务分类：基于零碎业务流程设计，依据已有的业务分类体系，对曾经与业务流程关系的数据资产的业务分类进行辨认。
b) 查问数据量：关上数据浏览器，查问数据量，计算新增条数（每月）。
c) 依据数据字典填写盘点表格：依据数据字典的信息，填写《数据资产盘点表格》的治理属性、技术属性和技术属性，以及《数据资产项盘点表格》的治理属性和技术属性。
(3) 沟通及补充欠缺
基于已收集的问题，与相干业务部门、技术支持组进行集中沟通或现场探讨，并对数据资产盘点表格进行补充欠缺。沟通业务部门，欠缺治理属性。针对相干的业务及治理问题，集中与相干业务部门发展探讨，可采纳集中会议、邮件等模式。针对相干的技术及资产问题，集中与零碎开发厂商，即技术支持组发展探讨可采纳集中会议、现场探讨等模式。
(4) 汇总整顿
汇总造成数据资产目录：在数据资产盘点初步实现后，业务人员对数据资产盘点表格进行汇总，并应用工具对局部内容进行生成或批量标准化转换。
3. 汇总阶段
汇总阶段须要将所有盘点零碎的盘点后果合并，造成对立的数据资产目录，并欠缺关联资产名称和数据资产编码。次要工作包含：
（1）汇总造成数据资产目录：汇总各类盘点子系统造成的数据资产目录，合并生成对立的《数据资产盘点目录》。
（2）欠缺关联资产名称：应用自动化工具，将《数据资产盘点目录》中关联资产内容中的代码转换为数据资产名称。
（3）造成数据资产编码：应用组织布局数据资产对立编码规定，生成数据资产编码。
05、亿信华辰数据资产盘点计划为企业数据资产治理赋能
亿信华辰数据资产盘点计划能够帮忙企业盘清企业数据资源家底，搭建全域数据分类管理框架，同步构建常态化的数据盘点机制，实现数据资源的全生命周期可视化治理，造成面向企业内、外对立的数据资产目录，提供标准化的数据服务，无效推动数据资源的共享和利用，为后续数据治理打好根底。
计划内容包含元数据摸底、元数据保护、数据资产分类框架、数据资产目录构建。通过盘点数据资产，造成企业级的数据资产目录，为企业数据翻新利用打好坚实基础，计划流程如下：
1. 元数据摸查
通过对接企业业务零碎、数据湖或者数据仓库，采集元数据主动获取原始的企业数据字典及数据之间的关系，造成企业元数据地图。
2. 有效性资源标注
制订无效资源判断规定，基于采集的元数据，对全量数据资源进行自动识别，筛选出空表、备份表、长期表等有效资源，并补充辅助了解数据业务含意的信息，造成更残缺、无效的资源元数据，为数据资产分类做铺垫。
3. 数据资产编目
依照业务条线、组织架构、数据个性等多个维度构建数据资产分类框架，基于元数据信息欠缺数据资产目录信息，补充与资产相干的业务、权属信息，造成面向数据消费者的数据资产门户。
4. 数据资产服务
建设数据资产目录与实体资源的映射关系，开发面向不同消费者的数据服务类型，满足业务零碎、数据分析师、前台业务人员多样的数据需要。
此计划曾帮忙中国房地产百强企业 - 时代地产实现团体多个零碎 / 模块中的原始数据资产盘点，从源零碎、数据平台、数据利用零碎等通过元数据、数据规范、数据模型等工具落地数据现状，通过数据品质管理工具实现数据品质评估和量化，理解团体目前总体数据规模和散布状况。
同时，基于盘点后果，欠缺资产信息，查漏补缺实现正文补充，无效帮忙理解数据含意及资产业务意义。最终实现团体从不理解数据现状到理解数据现状的转变，为团体后续数据治理、资产治理、数据安全工作有序发展奠定了根底。
06、小结
随着企业数字化转型的落地，数据作为企业一种“非凡资产”，被列入企业的资产负债表，是迟早的事件。因而对企业来说，数据资产当然也是须要盘点的，只有对数据资源进行统筹规划，全面梳理，“摸清家底”，能力让数据更好地服务于企业的业务利用。
企业发展数据资产盘点工作的指标是通过发展企业级的数据资产盘点，明确企业数据资产全貌，助推数据资产全生命周期的对立管控，为数据资产的增值利用提供良好基础，促成数据价值变现。