对于政府和企业而言，数据可以通过驱动业务发展、提升运营质量和效率服务来实现其价值。“数据是资产”、“数据有价值”的理念逐渐成为行业共识。如何识别数据资产，有效地管理和运营数据资产，并利用现有的数据资产创造价值，也是数据治理中的重要任务和目标。
和实物资产一样，数据资产也需要清点，需要记录必要的信息。目前，数据资产清查是解决政企“无数据可用”和“无数据可用”两大痛点的主要手段之一。统计政府和企业拥有的数据将有助于澄清以下问题:
1.有哪些数据可用？注意数据的分类；2.有多少数据？关注数据的存量和增量；3.数据存储在哪里？注意数据的存储和存取方式；4.谁在管理数据？与数据有关的部门和负责人；5.识别哪些是重要数据，哪些是敏感数据？注意数据的分类、共享条件和范围。数据资产清单的内容政府和企业的数据分散在各种异构系统中，甚至在业务人员的电脑中。数据结构、数据类型、存储形式、敏感程度、重要程度都不一样，整体看起来就像一根纠结的线。盘点和梳理线索并不容易。数据资产的库存是什么？数据清单的范围通常从三个角度定义:▲组织范围:清查要覆盖哪些组织和部门，如集团总部、集团+分子公司等。▲业务范围:统计哪些业务的数据，如生产业务、采购业务、营销业务、财务业务、人力资源业务等。▲系统范围:检查哪些应用系统的数据，如ERP系统、MES系统、SCM系统、CRM系统、HR系统等。基于不同的数据来源，根据不同的划分策略，盘点的内容侧重点会有所不同:▲基础数据:需要检查数据分布在哪些IT系统中，区分哪些是需要跨系统流通、共享、使用且变化缓慢的主数据信息，哪些是与IT系统定位相匹配的业务流程交易信息。▲派生数据:需要库存数据的不同应用场景，如监管、统计、内部管理等。一方面，衍生数据按照不同的使用场景进行分类；另一方面，基础数据的热度通过盘点进行梳理。▲外部数据:需要检查外部数据需求、数据类型、数据来源、采集频率、采集成本、数据质量和数据价值评估方法等。以某银行的一个“客户中文姓名”的基础数据项为例，通过数据资产盘点可以得到以下关于数据资产的信息:数据清点的过程和方法在清理自身财力、整理分类、规范管理、根治问题、持续应用的基础上，构建业务系统数据资源目录，发布数据标准，有效推进数据资源共享应用。数据资产清查一般可分为梳理、规范、整理、使用四大流程。1.整理需求，制定计划。数据清查要有计划、有步骤地进行，要明确清查范围、清查目标、清查内容、清查人员和时间计划。2.标准化模板和管理系统。加强数据管理体系建设，制定数据整理模板和定义数据资产标准，推进数据标准规范建设。3.盘点资产，层层推进。从业务角度梳理和规划数据资源，从技术角度盘点系统数据，产生数据资产盘点结果。4.资产应用和开放服务。落地数据资产目录，以“服务”的形式发布数据资产，实现数据资产的共享和对外数据的开放。
1.整理数据来源，了解目前的数据情况。
定义数据资产并配置数据资产属性。然后，通过对接企业业务系统、数据湖或数据仓库，对元数据进行采集，自动获取原始企业数据字典和数据之间的关系，形成企业元数据地图。
2.细化数据分类，规范数据管理。
每个数据资产都有多个属性，也属于多个分类。根据业务领域、应用系统、重要性、数据分布、更新频率、资产类型、安全级别、保密级别等不同维度。，构建了资源标注体系，使各类数据消费者能够快速找到并获取所需数据。
3.构建数据资产目录，实现数据资源的画像。
为满足不同角色用户的数据消费需求，数据资产目录基于“业务域-业务子域-业务活动”的架构思想，建立了业务视角数据目录模板。基于资源类型、存储位置、安全级别和使用频率，生成技术视角数据目录。同时，数据资产目录要能够支持数据目录管理、资产查询、资产分析、资产交换等场景。
4.开放数据资产服务，实现数据共享。
建立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，满足业务系统、数据分析师和前台业务人员的多样化数据需求。对于库表、文件等常用数据资产，可以开放数据查询、下载、交换、分析和API服务。
5.对数据资产的持续评估和监控，以及长期控制。
数据资产不是静态的。随着时代的变迁和企业的发展，数据资产的种类会越来越多。对于资产管理者来说，需要灵活快速地更改元数据、更新资产目录、挂接新资源、响应数据消费需求。
该数据资产清点方案已成功应用于
国家电网、时代地产、广西交通等企业。形成数据资产目录，实现数据资产的开放共享。
