重新认识数据资产盘点

什么是数据资产盘点

数据资产是指由企业拥有或者管理的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子形式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。事实上，将数据凝练为数据资产，需要有效且恰当的管理。数据资产盘点即是对存量数据进行系统化梳理，与数据标准匹配，推动数据资源转化为数据资产的过程。

在数据治理架构中，数据资产盘点位于底层数据和数据管理与应用之间，处于承上启下的重要地位。对上支撑数据安全管理等职能建设及以价值发掘为导向的数据应用，对下实现底层数据的梳理、对接数据标准，达成企业内部“统一数据标准”的目标。

为什么要做数据资产盘点

面对烟囱式野蛮生长的存量数据现状，监管数据检查、数据治理等任务的迫切需求倒逼企业厘清所拥有的数据资产，破除数据孤岛；获取数据管理的抓手，实现数据的有效管理。

1.监管数据检查

近年来，监管部门对银行业数据治理工作愈加重视，针对监管数据质量的检查也日趋严格。然而监管数据复杂程度的日益提高，数据来源跨部门跨系统现象的愈加明显。导致监管数据治理过程中，难以定位数据的主管部门，也无法对问题数据进行溯源。为建立监管数据质量治理的长效机制，需要通过数据资产盘点，梳理源系统负责部门，明确责任主体；深挖问题数据源头，通过源系统整改从根本上提升数据质量。

2. 数据安全管理

面对外部《网络安全法》等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分享数据是数据安全的核心问题。为推动数据安全管理体系的建设，需要厘清数据资产在哪，数据资产的状态等问题。通过数据资产盘点建立数据与元数据的映射关系，明确数据类型、属性、分布、分类分级等信息。并以此为依据，有针对性地设计数据存储保护、授权管理等策略，平衡数据安全和数据共享两方面，最终打造“安全合规”的数据可控共享能力。

盘点企业的数据资产是一个较大的工程，其核心是企业逻辑模型的盘点。这里需要专业的团队、丰富的经验、先进的工具。

数据资产盘点的流程

在数据治理架构中，数据资产盘点位于底层数据存储和数据管理与应用之间，对上支撑数据安全管理等职能建设及以价值发掘为导向的数据应用，对下实现底层数据的梳理、对接数据标准，达成企业内部“统一数据标准”的目标，说人话就是“承上启下”。

那么，数据资产盘点应该怎么做呢？

1、制定统一的模板。例如设计医疗、港口、金融、社保、交通等行业的业务模板，并按照标准对各行业数据字典进行梳理，统一了数据口径。企业可以根据所属行业和内部特征，选择合适的行业模板进行梳理和盘点。

2、企业内部数据存储位置的探查和发现。数据资产盘点的前提是知道数据存储在哪里。随着时间的积累企业的数据会散布在各个角落，依靠人工的力量可能无法理清全部数据的存储位置。企业的数据资产主要分布在数据库、云、大数据平台、文件服务器、电脑等终端。

3、数据含义的自动识别和解析。通过内置的业务模板和数据标准，自动识别数据格式，在此基础之上，通过自然语言处理和特征分析等方法，对数据进行语义内容识别；另外还实现了表格分类和关联关系的分析，使得数据内部关系透明化。

4、分类展示数据，划分敏感等级。采用规范的数据分类方案对数据进行分类管理，并根据敏感程度划分敏感等级，帮助企业全面清晰地厘清数据资产、确定数据重要性以及敏感程度，对数据资产实现规范化管理，更好的完成对数据的维护和扩充。

5、生成可视化数据报告。系统最终将会生成完整、全面、直观的可视化发现报告，包括：数据分级分类报告、数据质量报告、数据资产报告等，并提供导出功能，帮助用户清晰地了解企业内部数据情况，掌握数据资产状况，快速完成对数据资产的盘点。

6、数据结果合理应用，实现规范化管理。一方面，根据数据资产盘点的结果可以运用于企业内部经营管理和决策分析，发挥数据价值；另一方面，根据分级分类的结果，针对性地采取适当、合理的管理措施和安全防护措施，在保证数据安全的基础上完成数据的共享；此外还可以根据数据质量的分析针对性地进行数据治理提高整体数据质量，在企业内部形成安全可靠、高质量的数据环境，最终实现对数据资产的规范化管理。

企业所拥有的数据是一笔可观的潜在资产，通过数据资产盘点，可以帮助企业厘清所拥有的数据资产现状，为发掘和释放数据中蕴含的经济价值夯实基础。对数据资产盘点流程的总结及数据资产的智能化盘点方法的探索，为进一步实现方法论的优化提升提供了落脚点。