数据资产盘点

复制代码
    数据资产盘点包含调研诊断、数据盘点、数据对标校正、分类分级、权责划分、数据资产目录建立六大环节。

调研诊断:通常采用访谈或案头梳理的方式,对 IT 整体建设情况、业务系统数据情况进行调研,框定数据资产管理范围、聚焦目标。

数据盘点:基于数据标准、数据管理制度、数据管理规范、数据平台工具、数据模型等盘点的内容及目标,梳理发现的数据问题,并整理归类,输出数据表清单、数据源接入方式、业务流程映表、数据字典等。

数据对标校正、分级分类、权责划分:这三个步骤通常同步、穿插进行,在保障数据准确的前提下,根据影响对象、影响范围、影响程度等维度,按照分类标准、重要程度对数据进行分类、分级;梳理数据资产分布及使用,明确数据项影响覆盖的相关部门,根据业务部门在数据产生、流转应用过程中的相关性,匹配各部门数据资产管理角色。

数据资产目录建立:从业务流程和数据应用的视角出发,基于前几步中对数据资产的梳理成果,完善包含业务属性、管理属性的数据资产信息,形成数据资产报告和数据资产目录。

需要注意的是,数据目录的建立工作需要企业分别从"横"、"纵"的视角

关注数据目录的合理性与科学性。数据目录的"横向"管理主要是指数据的属性信息,一般分为业务属性、技术属性和管理属性信息。数据目录的"纵向"管理主要是指以数据应用场景的维度构建目录体系,以充分贴合业务人员的数据使用习惯、业务使用场景,帮助各类数据使用人员找数、知数、用数。与此同时,数据目录管理工作在保证数据信息准确、权限合规等管理要求的同时,还应保证目录底层数据的统一性与一致性,避免出现"多套"数据目录进而增加管理难度与成本。

相关推荐
ZhengEnCi5 小时前
09bad-斯坦福CS336作业一-构建优化器
人工智能
ZhengEnCi6 小时前
09bac-斯坦福CS336作业一-实现训练损失计算
人工智能
冬奇Lab6 小时前
Skill 系列(01):Skill 评测体系——如何量化一个 AI Skill 的质量
人工智能
IT_陈寒9 小时前
Redis内存爆了,原来我漏掉了这个致命配置
前端·人工智能·后端
大大大大晴天9 小时前
Hudi技术内幕:Key Generation原理与实践
大数据
用户35218024547510 小时前
🎆从 Prompt 到 Skill:让 Spring AI Agent 学会"装新技能"
人工智能·spring boot·ai编程
米小虾11 小时前
手把手教你搭建第一个生产级AI Agent:从选型到实战的完整指南
人工智能·agent
任沫11 小时前
Agent之Function Call
javascript·人工智能·go
米小虾11 小时前
2026年AI Agent全面爆发:从开源生态到企业级应用的进化之路
人工智能·agent
用户69190268133911 小时前
Vibe Coding 开发项目的基本范式
人工智能·设计模式·代码规范