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如何构建企业安全易用的数据资产

  在数据治理架构中,数据资产管理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。

  一、数据资产管理的重要性

  1.让数据资产可视化

  企业通过发现、描述和组织数据资产,形成一套企业数据资产的清单目录,提供一套上下文背景信息,为数据分析师、数据架构师、数据管理专员和其他数据用户,根据业务价值目标更好的查找和理解相关的数据资产。最终让数据管理者高效、便捷的了解数据脉络,构建全景图,随时掌握数据资产的运营状态。

  2.提升数据管控能力

  企业在识别出自身数据资产的基础上,进一步构建数据资产目录,加强数据资产的管控能力,对技术管理、业务运转起到良好的支撑作用,能够让数据在业务流转过程中更规范、更有效率;

  3.促进数据应用与共享

  通过数据资产盘点和梳理,挖掘数据背后隐藏的价值,在数据资产的应用和共享层面,起到引擎作用,最大化释放数据的核心价值,支持公司经营和决策分析,助力企业快速发展。

  4.加强数据安全管理

  资产盘点是保证数据安全的基础,通过数据资产盘点完成对数据的分类和敏感等级划分,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。

  二、如何做好数据资产管理?

  1.整体策略

  (1)明确驱动力、优先选择业务价值高的应用场景

  数据资产管理建设最重要的是要以价值为导向,能够对业务起到有效的支撑作用,并具备良好的运营机制,才能体现价值。

  因此,可以结合当前及未来企业对数据管理工作的现状、挑战和需求进行分析,识别对业务支撑力较强的业务领域、数据主题、信息系统等,选择业务价值高的应用场景为建设支撑目标,在此范围内,进行数据目录管理工作目标和路径的设计,从而通过数据目录支撑到企业数据管理战略、产生更为直接的工作效益。

  数据治理实施步骤

  除此以外,还可从行业发展的角度分析未来应具备的数据资产,构建相对前瞻性的数据资产管理。例如,电信运营商可对未来5G业务进行分析,构建数据资产目录,以迎接即将到来的5G类新业务应用的需求;汽车制造业的厂商可对新能源、车联网等业务进行前瞻性布局,从内外不同渠道获取相关数据资产进行分析、构建目录,支撑业务发展。

  (2)配套所需的组织管理、工作机制以及文化氛围

  数据资产的建设与管理需要相应的组织和机制支撑,需要企业内部数据文化达到一定氛围后,才能发挥相应的价值。

  对于数据资产管理模式、评价模式、认责机制等,都需要业务部门的业务专家、数据专家深度参与其中,持续养护数据、完善数据定义、提升数据质量、分享数据成果。但我们需要在数据管理团队职责和工作机制较为明确的基础之上,能够进一步推动业务部门设置数据管理相关角色、明确职责,并在数据团队与业务团队之间、多业务部门之间,建立专项小组、讨论组等多种沟通机制,促进跨团队的沟通交流、提升数据文化氛围。

  2.流程方法

  数据资产目录的建设分为四个环节,包含准备阶段、目录盘点与构建、审核发布、应用与运营管理。其中,前三个环节为数据资产目录的构建过程、最后一个环节为数据资产目录的使用和管理过程。

  (1)准备阶段:此阶段主要对建设数据资产的背景、环境、价值点进行分析,明确要支撑的业务场景、以及建设目标;在此基础上,确定需要构建数据资产目录的范围,进一步制定相应的数据采集模板、标准,并收集与之有关的材料。

  (2)目录盘点与构建:在第一阶段准备工作完成后,利用数据资产工具,按照模板和标准,对数据资产的有关信息进行初步采集和智能解析,形成数据资产目录初始清单;然后结合人工与工具平台,对初始清单进行筛选优化,补充完善相关属性,对其实施标签分类、形成目录,建成待审核发布的数据资产目录。

  (3)审核发布:组织相关业务、技术专家对建成的数据资产目录进行审核,审核通过后,向相关使用者进行发布。

  (4)应用与运营管理:此环节是在数据资产目录建成发布后,对其进行使用和管理。

  企业对数据资产目录服务的需求具有常态化、层次化特征,可选择重点业务域、数据资产关键信息进行盘点梳理,优先满足对数据资产信息依赖程度最高的数据分析师、数据应用开发工程师等角色的基本需求。通过有计划的迭代开发维护,不断丰富数据资产信息维度、关联关系等,覆盖更多角色的应用场景,使数据资产目录价值得以持续释放。


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