什么是数据资产清单？
数据资产是指由企业拥有或管理，并能给企业带来未来经济利益，以实物或电子形式记录的文件、电子数据等数据资源。事实上，将数据压缩成数据资产需要有效和适当的管理。数据资产清查是对存量数据进行系统整理，与数据标准相匹配，促进数据资源向数据资产转化的过程。
在数据治理结构中，数据资产清单位于底层数据与数据管理和应用之间，处于承上启下的重要位置。支持数据安全管理和价值导向的数据应用的功能建设，梳理底层数据和连接数据标准，实现企业内部“统一数据标准”的目标。
为什么要做数据资产清查？
面对烟囱般野蛮生长的存量数据现状，监管数据检查、数据管理等任务的迫切需求，迫使企业明晰自身数据资产，打破数据孤岛；掌握数据管理，实现有效的数据管理。
1.监管数据检查
近年来，监管部门越来越重视银行业的数据治理，对监管数据质量的检查也越来越严格。然而，随着监管数据的日益复杂，跨部门、跨系统数据源的现象越来越明显。在监管数据管理过程中，很难定位数据的主管部门，无法追溯问题数据。为建立监督数据质量管理的长效机制，需要梳理源头系统的责任部门，通过数据资产清查明确责任主体；深挖问题数据源头，通过源头系统整改，从根本上提升数据质量。
2.数据安全管理
面对网络安全法等外部法律法规的压力和内部信息安全的要求，如何在安全的前提下充分共享数据是数据安全的核心问题。为了促进数据安全管理体系的建设，有必要明确数据资产的位置和状态。通过数据资产清查建立数据与元数据的映射关系，定义数据类型、属性、分布、分类、分级等信息。在此基础上，设计数据存储保护、授权管理等策略，平衡数据安全和数据共享，最终构建“安全合规”的数据可控共享能力。
企业数据资产清查是一个大工程，其核心是企业逻辑模型的清查。我们需要专业的团队，丰富的经验和先进的工具。
数据资产清查过程
在数据治理结构中，数据资产清单位于底层数据存储、数据管理和应用之间，支持数据安全管理和价值导向的数据应用的功能建设，梳理底层数据并将数据标准连接到底层，实现企业内部“统一数据标准”的目标，即“承上启下”。
那么，数据资产清查应该怎么做呢？
1.制定统一的模板。比如设计医疗、港口、金融、社保、交通等行业的业务模板，按照标准梳理各行业的数据字典，统一数据口径。根据行业和内部特点，企业可以选择合适的行业模板进行排序和盘点。
2.探索和发现企业内部数据存储位置。数据盘点的前提是知道数据存放在哪里。随着时间的积累，企业的数据会分散在各个角落，人力可能无法整理出所有数据的存储位置。企业数据资产主要分布在数据库、云、大数据平台、文件服务器、计算机等终端。
3.数据意义的自动识别和分析。通过内置的业务模板和数据标准自动识别数据格式，并在此基础上通过自然语言处理和特征分析识别数据的语义内容。此外，还实现了表的分类和相关性分析，使数据的内部关系透明化。
4.分类显示数据，划分敏感级别。采用标准化的数据分类方案对数据进行分类管理，根据敏感程度划分敏感级别，帮助企业全面清晰地理清数据资产，确定数据的重要性和敏感程度，实现数据资产的标准化管理，更好地完成数据的维护和扩展。
5.生成可视化数据报告。最后，系统会生成完整、全面、直观的可视化发现报告，包括数据分类报告、数据质量报告、数据资产报告等。，并提供导出功能，帮助用户清晰了解企业内部数据情况，掌握数据资产状态，快速完成数据资产盘点。
6.合理应用数据结果，实现规范化管理。一方面，根据数据资产清查结果，可以应用于企业内部管理和决策分析，充分发挥数据的价值；另一方面，根据分类结果，采取适当合理的管理措施和安全保护措施，在保证数据安全的基础上完成数据共享；此外，通过对数据质量的分析，有针对性地管理数据，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，最终实现数据资产的规范化管理。
企业拥有的数据是一笔可观的潜在资产。通过数据资产清查，可以帮助一个企业理清其数据资产的现状，为发现和释放数据所蕴含的经济价值打下坚实的基础。数据资产盘点流程的总结和数据资产智能盘点方法的探索，为方法论的进一步优化和推广提供了立足点。
