数据资产盘点

数据资产
盘点

数据盘点方法

数据盘点方法，一方面通过业务视角的自上而下演绎，确保数据可以按照业务的视角进行组织（需要用到业务元数据，对数据进行主题分类、属性分类、含义描述）；另一方面结合技术视角自下而上归纳（需要用到技术元数据，对数据的存储分布、血缘关系等进行描述），并通过建立目录中数据项与系统信息项的映射关系，保证每个数据资产项对应可以在真实的信息系统中查找到。

明确盘点目标

•盘点想要达到的效果。 •数据资产现状、现阶段管理要求；

明确盘点范围
及内容

•组织范围、业务范围、系统范围。 •数据来源：基础数据、衍生数据、外部数据。

制定盘点模板

•制定数据梳理模板并定义数据资产标准项。

初步整体盘点

•系统、数据库表、字段摸查；补充相关信息的基础属性、管理属性、业务属性。 •元数据采集摸查，数据标准等。

元数据标准化
、分类分级

•采集盘点范围的元数据，建立数据标准、分类，补充数据资产元数据属性为后续实现资产分目提供基础资源。

资产目录生成

•基于“业务域-业务子域-业务活动”的架构思想，建立业务视角数据目录模板。 •基于资源类型、存储位置、安全等级、使用频率，生成技术视角数据目录。 •同时数据资产目录应能支持数据目录管理、资产查询、资产分析以及资产交换等场景。

资产目录落地
发布

•开放数据资产服务，实现数据共享 •开发面向不同消费者的数据服务

数据血缘分析

数据血缘分析（DataLineageAnalysis）是一种追踪、记录和可视化数据在整个生命周期中流动和转换过程的技术。它就像是为数据建立了一个详细的“族谱”，记录了数据从产生、存储、处理到最终使用的每一个环节。数据血缘分析在数据资产管理中的应用是多方面的，是连接数据、技术和业务的桥梁，成为业务用户理解和信任数据的重要手段。

数据分类分级