终于有人把数据资产目录给讲清楚了

主要观点总结

文章主要介绍了数据资产的定义、分类、盘点、目录架构以及如何利用数据资产目录优化企业数据生产全链路。文中强调数据资产的价值和所有权，介绍了不同分类方法下的数据资产类型，并详细说明了数据资产盘点的方法和步骤。此外，还阐述了数据资产目录架构的层级结构，如何建立和优化数据资产目录，以及数据资产目录的价值和重要性。

关键观点总结

关键观点1: 数据资产的定义和分类

数据资产是企业拥有或控制的，能够带来现实或潜在经济利益的数据资源。在实践中，数据资产可分为结构化、半结构化、非结构化数据，也可按来源和用途分类，如内部数据、外部数据、主数据、事务数据。

关键观点2: 数据资产盘点的方法和步骤

数据资产盘点是对企业拥有数据的清点，以确定企业当前的数据情况。主要方法和步骤包括构建数据标准、数据发现、数据定义、分类分级、明确归属、数据资产目录等。

关键观点3: 数据资产目录架构的层级结构

数据资产目录架构包括业务数据主题域、数据域、业务对象、数据项和数据属性等层级结构。建立数据资产目录有助于企业清晰地了解自身的数据资源。

关键观点4: 如何建立和优化数据资产目录

建立数据资产目录需要自定义的数据资产目录模板，将数据按照层级结构汇总，并经过评审确认形成企业数据资产目录。优化数据资产目录包括统一数据管理、自助式探索分析、安全合规保障和高效协同生产等价值。

关键观点5: 数据资产目录在优化企业数据生产全链路的作用

通过建立数据资产目录，企业可以实现数据的统一管理，减少错误和风险，提高数据分析效率。同时，这也是精益数据治理的典型实现方式。

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来源：数据学堂 全文共  3131  个字，建议阅读  5  分钟 1、数据资产的定义和分类 中国信息通信研究院在其发布的《数据资产管理实践白皮书》中将数据资产定义为"企业拥有或者控制的，能够为企业带来现实或潜在经济利益的数据资源"。这个定义强调了数据的所有权和经济价值，这在数据交易日益活跃的中国市场尤为重要。 在实践中，我们通常将数据资产分为以下几类： 结构化数据：如员工信息、财务报表，存储在关系型数据库中。 半结构化数据：如日志文件、XML文档，有一定的组织结构。 非结构化数据：如邮件、合同扫描件，占企业数据的80%以上。 另一种常见的分类方法是基于数据的来源和用途： 内部数据：企业自身生产的数据，如销售记录。 外部数据：从第三方获得的数据，如社交媒体评论。 主数据：描述业务实体的核心数据，如客 ………………………………