前锋
中国经济经历了40年的改革开放和持续高速增长。中国经济已经从高速增长进入高质量驱动阶段。面对产业结构调整带来的行业颠覆和机遇，面对资源环境、数字技术和创新的挑战，中国企业逆水行舟，不进则退。有鉴于此，全面盘点数据资产，建立企业级数据资产目录，成为数据资产管理中不可或缺的环节。
然而，在构建数据资产目录的过程中，许多企业遇到了以下困惑:
●数据资产是什么？构建企业数据资产目录能给企业带来什么价值？
●建立数据资产目录的条件是什么？哪些数据可以被认为是数据资产？
●谁来做数据资产盘点，业务人员还是技术人员？
●数据资产目录建成后，谁来负责管理？如何实现管理？
●花费大量人力财力，最后只得到一堆Excel列表、Word方法、PPT报表？
本文从以下几个方面阐述了企业应该如何构建数据资产目录。欢迎大家留言，一起交流学习，共同推动数据管理行业的发展！
一.数据资产的定义
首先，在建立数据资产目录时，要明确数据资产的定义。2019年6月，中国信息通信研究院发布的《数据资产管理实务4.0白皮书》指出，数据资产是指企业拥有或控制的、能够为企业带来未来经济利益的数据资源，如文档、电子数据等。
根据白皮书中的定义，作者总结了数据资产的四个最重要的属性:
●可控，数据资产不仅是企业内部数据，第三方的外部数据也可以作为企业数据资产；
●有价值，数据资产能给企业带来收益和价值。我认为，这里所带来的经济价值不仅仅局限于金钱等直观的有形价值，还包括品牌、声誉、信誉等无形价值。
●以物理或电子方式记录的数据资源，如文档、电子数据等。论文管理的部分数据目前没有纳入管理范围。
●需要鉴定。不是所有的数据都能成为数据资产。每个国家、行业、企业的业务结构和业务特点都不一样。因此，企业应该根据自身的业务特点，采用有效的方法论，在庞大的数据中识别出自己的核心数据资产。
二、建立数据资产目录的原因
1.外部激励
数据是国家的基础战略资源，大数据已经成为国家战略。2020年，国家密集出台数据相关政策。而且对于金融行业来说，监管机构的风险管理需要准确的数据模型和足够的数据资产来创造价值。
2.内部驱动
随着企业逐渐向数据化转型，企业也需要进入定制化时代，以更低的成本生产多样化的产品，以满足不同客户的不同需求。
就数据本身而言，业务发展加速了数据膨胀，但也带来了数据不统一的问题。业务部门的频繁增加和剥离也对数据管理提出了挑战。数据资产目录的目的是明确定义数据，提高数据质量，进而进一步整合和构建数据分析应用，优化数据所有者的运营和管理，创造商业价值。这几年对数据安全的要求提高了，我们也会做数据分类分级的工作，规定不同的安全等级，保证数据的安全性和可控性。
三、数据资产目录的构建方法
数据资产目录管理是数据治理中最重要的事情。通过识别有效数据，然后按照企业数据管理建设的方法论，可以形成一套面向业务人员、技术人员、管理人员等的企业数据资产目录。从不同的角度，从而提升业务价值目标，更好地利用、分析和理解相关数据。
1.数据资产清点方法
如何找到对企业重要的数据，如何构建企业自己的数据资产目录，是我们今天讨论的话题。我认为数据资产清单是构建数据资产目录的基础。首先，我们想象一个场景。当你面对一整间东西乱七八糟，变化无处不在，垃圾遍地的房间，你会怎么做？大部分人会整理出来，把各个角落的零钱放在存钱罐里保管；把衣服放在不同的柜子里存放；垃圾收集到垃圾桶处理的全过程就是“摸清家底”！
同样，数据资产盘点在企业中的意义在于有效识别企业在业务中产生的重要数据。数据资产清查的流程从实际业务出发，梳理核心业务流程，根据各个流程中的输入输出，识别生成的数据实体、各个实体中的属性以及实体间的关系，实现业务与数据的连接。
数据资产清查的主要工作包括以下六个步骤:
2.目录系统的框架
通过资产清查，梳理出企业的核心业务板块。以银行为例，一级主题分为客户、产品、渠道、协议、交易、区域、资产、金融、营销、公共等。核心业务板块确定后，根据业务需求逐步划分为二级目录和三级目录，最后细分为信息项。
信息项的定义是从业务的角度整理出业务部门中有哪些数据内容。例如，客户信息包括:基本信息、联系方式、管理信息、评价信息和相关信息。基本信息包括:客户姓名、身份证号、出生日期、电话号码等。最后，信息项与物理表进行映射。这样，数据的用户可以在目录中找到他们想要的信息。
目录框架可以参考以下指南:
《信息技术大数据分类指南》GB/T38667-2020
信息安全技术大数据安全管理指南-GB/T37973-2019
数据安全证券期货数据分类分级指南-JR/T0158-2018
3.数据内容划分
1.原始数据
数据是业务系统运行过程中产生的数据，包括主数据和参考数据。基础数据通过基础属性、业务属性、技术属性和管理属性来描述基础数据。比如在基本属性中定义数据分类；基础数据的中文名称、业务定义等。需要在业务属性中定义；指定数据表名称、字段名称、数据类型、长度、数据分布精度等。在技术属性上；在管理属性上，数据安全级别、数据归口部门、可信数据源等。被定义了。代码信息包括代码值和代码含义。
2.指标数据
数据是指为满足内部分析管理和外部监督的需要，对基础数据进行处理而产生的数据。指标数据通过基础属性、业务属性、技术属性和管理属性来描述指标数据。比如在基础属性中，需要定义指标数据的名称，明确指标分类；在业务属性中，需要指定指标的业务含义、业务口径和指标维度；在技术属性中，需要指定索引的范围、模式、条件、数据类型、长度和精度。在管理属性中，需要建立指标制定部门、指标制定人、指标制定依据、可信数据源等。
四。摘要
数据资产清单是建立数据资产目录的前提。笔者认为元数据可以帮助我们快速构建数据资产目录，数据标准可以补充资产目录中数据的描述信息，数据安全可以附加在资产目录中呈现数据的安全级别，从而保证数据的安全性和可控性。
数据资产目录的呈现形式应该是从业务人员、技术人员、管理人员三个角度。通过多角度描述数据信息，可以保证企业内部人员能够理解数据资产目录的内容，真正将数据资产目录落地。
数据资产目录的构建每个企业都应该寻找适合自己企业的方法论，而不应该犯本本主义。行业标杆案例是给我学习和参考的，不能完全按照案例计划的每一步来实施自己公司的数据管理建设。我们要做的是驱动到自己业务的问题上，真正解决问题是与时俱进，取得成功。
为了长期动态地维护和管理数据资产目录并产生价值，应该与资产管理工具相结合。只有这样才能保证资产目录不仅仅是一个Excel列表。
