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[数据治理体系] 数据资产盘点方法初探

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发表于 2019-9-30 17:23:29 | 显示全部楼层 |阅读模式

随着社会的不断发展,人类已经由工业社会向信息社会、数字社会转变,特别是近几年来,各类企业均进行了较大规模的信息化建设及改造,由此积累了大量的、种类繁多的数据。“数据是公司的核心资产”已经成为企业共识,如何有效利用好这些数据资产,为企业的战略发展和经营决策起到正向的推动作用,是每个CIO和CDA要思考和解决的问题。

数据资产盘点是数据资产管理的前提,只有对数据资产完成规范化的、系统化的归并、整理、分类等操作,才能达到有效利用的程度。然而现实中,大家对数据资产盘点还处在摸索阶段,缺少完整的方法论支持,对如何盘点数据资产、数据资产盘点的产出物是什么、甚至是什么是数据资产都是一知半解。接下来,本文将带领大家一起了解数据资产的基本概念,探索数据资产的盘点方法。


什么是数据资产

数据资产(Data Asset)是指由企业拥有或者控制的,能够为企业带来未来经济利益的,以物理或电子的方式记录的数据资源,如文件资料、电子数据等。在企业中,并非所有的数据都构成数据资产,数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。例如一个错误的客户电话、邮政地址,是企业的数据资产吗?它没有为企业带来利用价值,反而会影响到企业的日常经营,显然不是企业的数据资产。


为什么进行数据资产盘点

一家公司经过几十年信息化建设,建设了几十个或者上百个应用系统,系统开发商、外包公司、管理人员换了好几 拨,如果作为一个公司小白,如何快速、准确的掌握企业究竟有多少数据?这些数据存放在哪里?被哪类业务人员使用?各个数据含义是什么?如果作为一个公司数据应用分析师,如何快速的建立数据模型、如何快速响应前端应用需求?如果作为一个信息部门的Leader,如何有效的进行数据服务共享、如何让数据保持一致性和统一性?如何进行数据标准的有效管理?如何提高数据质量、如何分域?当然,每个公司有不同的岗位和角色,他们的数据需求多种多样,在此不一一列举,归根结底,以上列举的这些需求都指向了数据资产,如果要解决这些问题,就要进行数据资产盘点。只有对数据资产进行分门别类的盘点、找出价值数据、过滤掉垃圾数据,才能制定数据资产管理应用方法,从而高效的利用好数据资产,发挥出数据资产的最大价值。


如何进行数据资产盘点数据资产盘点原则1、自上而下,业务驱动从企业各生产系统入手,结合业务和流程框架,梳理各个系统的业务对象和业务属性。2、自下而上,应用为辅从企业各应用类系统、汇报材料、领导讲话稿件等入手,探查总部和领导关注的重点指标,对这些指标口径进行分解拆分,包括经营类指标、分析类指标、管理类指标以及监管类等指标。3、划定重点、方法试行

一是制定梳理资产优先级、先对有价值的,较容易达成共识的数据资产进行盘点,范围尽量集中,并通过一类或几类应用,体现数据资产盘点价值。二是在数据资产的盘点过程中,形成自己的个性化的数据盘点梳理方法论,工作步骤、工作模板、交付物成果模板等。为后续工作开展,打下坚实基础。


数据资产盘点方法论
1、明确盘点范围

确定数据资产盘点的业务范围、系统范围、组织范围。业务范围是指要盘点哪些业务,比如盘点梳理人力资源业务、营销业务等。系统范围是确定盘点梳理的系统范围,比如梳理财务系统、核算系统等。组织范围是确定需要哪些机构或者部门参与本次梳理内容的整理、审核以及确认工作。

2、明确盘点内容

确定盘点内容,由于数据资产内容较多,需要明确盘点内容是哪些,例如盘点业务对象、数据项、指标、CRUD矩阵、概念模型、逻辑模型等内容。

3、制定盘点模板

确定资产梳理盘点内容模板,明确每个模板的具体内容、格式、约束和填写说明等内容。并以此模板为基础,编写至少一个案例。指导数据资产盘点人员高质量的完成数据资产盘点工作。

4、资产盘点

对数据资产内容编写人员进行统一培训后,相关编写人员按照培训要求,按照模板格式,进行数据资产内容编写和盘点工作,编写人员须要具备一定的IT工作经验、了解业务知识、熟悉主要业务系统。

5、数据资产盘点成果评审

对数据资产盘点的交付物进行评审、明确评审原则、评审方法和问题管理方法。检核交付物是否符合规范、是否存在错误和遗漏,对没有通过评审的内容,要限期整改,并持续跟踪整改进度,并纳入个人绩效考核,从而保障数据资产盘点质量。

6、优化改进

对数据资产盘点过程当中,遇到各种问题,比如格式问题、业务问题、理解不一致等,因此需要对每一阶段的盘点工作进行经验总结,并提出改进、优化意见,在下一个阶段的盘点中,避免类似问题的产生、提高交付物质量。

7、数据资产盘点成果发布

对评审通过的交付物进行业务最终确认。并录入资产管理平台。进行资产盘点成果发布。


数据资产盘点实操由于数据资产盘点存在依赖关系,所以在数据资产盘点时,需要按照依赖的先后关系,对数据资产进行盘点,这里以某个行业为例,重点介绍实体和数据项数据资产盘点内容实操。

1、实体盘点

1)设计分类框架,为了方便对数据资产进行管理,需要对数据资产进行分类,按照业内惯例,一般分为三级分类。分类依据可参考企业的流程框架,按照业务分类进行分类。

2)明确盘点范围,对人力、财务、营销业务系统中的业务对象进行盘点,需要系统开发人员、业务人员共同参与,解决梳理过程中遇到的业务和技术问题。

3)明确盘点内容:盘点业务实体对象

4)设计盘点模板,参考业内经验,结合企业实际情况,进行实体盘点模板设计,设计模板如下:

5)资产盘点,通过数据字典、操作手册等资料,判断每个业务对象对应的业务分类,我们可以将业务对象简化为业务系统数据字典中的实体表,找到该实体表对应的三级数据主题,填写到模板文档中。以此类推,完成“实体业务含义”、“对应源系统”等内容的填写,最终完成实体表的梳理盘点工作。

2、数据项盘点

数据项的盘点依赖于实体的盘点,每个实体有若干个数据项,数据项是业务开展的基础属性,这些属性可以从业务系统界面抓取,也可以从后台数据库中抓取。笔者建议以业务系统数据字典为输入,对数据字典中的实体表属性进行梳理。
1)明确盘点范围,对人力、财务、营销业务系统中的业务对象进行盘点,需要系统开发人员、业务人员共同参与,解决梳理过程中遇到的业务和技术问题。
2)明确盘点内容:业务数据项
3)设计盘点模板,参考业内经验,结合企业实际情况,进行数据项盘点模板设计,设计模板如下图:
4)资产盘点,通过数据字典、操作手册等资料,判断每个业务数据项对应的业务分类,我们可以将数据项对象简化为业务系统数据字典中的实体表中的数据项,找到该实体表数据项对应的三级数据主题,填写到模板文档中。以此类推,完成“业务定义”、“系统名称”等内容的填写,最终完成数据项的梳理盘点工作。
5)每类资产盘点完成后,都需要进行审核、优化改进和发布。
①审核,首先制定评审原则和评审方法,之后基于梳理成果,通过产品线、业务骨干、数据治理项目组,IT人员多方参与评审,收集、总结发现的质量和反馈问题。并对问题进行持续跟踪,明确问题解决时间。
②优化和改进,一是对梳理模板的优化改进、二是对常见问题的分析归类,并提出改进方法和手段。并重点挑选代表性的、盘点质量高的进行宣贯。
③资产发布,梳理完成的数据资产,进过业务确认无误后,录入到相关数据资产平台、数据中台进行管理、展示。

数据资产盘点特点
首先数据资产盘点不能一撮而就、它是一个循序渐进、迭代上升的过程。需要提前进行统筹规划、分步实施;其次数据资产盘点工作量巨大,往往涉及十几个系统、几千张表、上万个数据项,需要合理安排、搭配好资源;另外数据资产盘点是一个跨部门、跨系统的事情,需要技术人员和业务人员密切配合才能做好。

结论
数据资产盘点是数据资产利用的前提,而数据资产是企业独一无二的资源。IT系统可以被复制,流程和组织可以被模仿,员工也可以跳槽,唯有数据资产既不会被复制也不会被模仿,通过数据资产盘点我们才能充分利用数据资源创新产品,为客户提供差异化的服务,创造出区别于竞争对手的核心竞争力。同时通过数据资产的盘点和盘点、总结并积累了数据管理方面的相关经验、培养了数据资产管理建设团队、为后续的数据资产工作的开展,打下了扎实的基础。
​来源:御数坊

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