一、数据资源盘点的概述

1. 定义与目的

数据资源盘点是指从全局出发，对企业的业务系统、大数据平台、数据仓库等数据进行全面摸查，采集元数据、发现企业数据字典、识别数据之间的关系，从业务流程和数据应用的视角出发梳理数据资源的技术属性、业务属性、管理属性，最终掌握数据资源的全貌，并形成数据资源清单。

2. 重要性

优化资源配置：通过盘点，企业能更合理地分配硬件、软件和人力资源，避免资源浪费。

提升数据质量：有助于发现并解决数据质量问题，提升数据的准确性、完整性和一致性。

加强数据治理：是数据治理的重要环节，通过盘点建立数据目录、制定数据标准，规范数据管理流程。

促进数据应用：清晰的数据资源图谱和高质量的数据资源清单有助于更好地利用数据，推动数据驱动的决策和业务创新。

提升数据安全与合规性：识别敏感数据和关键业务数据，制定更严格的数据安全策略和防护措施。

二、数据资源盘点的实施路径

1. 元数据摸查

元数据是定义和描述其他数据的数据，贯穿数据资产管理的全流程，是支撑数据资产化的核心。元数据摸查主要包括以下步骤：

元数据管理计划：明确元数据管理参与方，收集元数据管理需求，确定元数据类型、范围、属性，设计元数据的元模型规范。

元数据采集：基于元模型对元数据进行收集，形成对数据结构、数据描述的统一视图及清单。

元数据查询：通过数据资源目录提升业务方对数据的理解，辅助数据管理和数据分析应用。

元数据变更管理：持续监控企业数据资源的变化，进行变更影响分析，降低企业风险。

2. 构建数据标准

数据标准是指保障数据内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。构建数据标准依据国家标准、行业标准、地方标准和企业自身情况，制定数据项的定义、口径、格式等规范和标准，推动数据的统一标准化。

3. 数据定义

数据定义是指对企业所持有的所有数据资源进行识别、定义、深度剖析、标记数据内容，明确数据组织、结构、关系，形成更完整、有效的数据架构。主要内容包括：

数据类型识别：确定企业拥有哪些类型的数据，如结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。

数据来源与收集：明确数据的来源和收集方法，确保数据的准确性和时效性。

数据质量基础性评估：评估数据的完整性、准确性、一致性和可靠性，发现潜在问题并制定数据清洗和验证策略。

数据用途与价值定义：明确数据在组织运营、决策支持和业务发展中的作用。

数据存储与访问：描述数据的存储方式、位置以及访问权限。

4. 明确数据血缘关系

数据血缘关系是指各种数据资源之间的依赖关系，通过形成字段级可视化血缘关系图，明确数据的来源、加工过程和结果去向。主要内容包括：

识别数据资源的源头：分析数据源和数据之间的关系，明确数据来源的权属信息和合法性。

分析数据资源的加工过程：识别数据资源经历的加工过程及其之间的关系。

明确数据资源的输出结果：识别数据加工过程的输出结果及其之间的关系。

5. 构建数据资源目录

数据资源目录通常伴随数据资源盘点而产出，通过建立可共享、可复用的多层级数据资源目录，对所有数据进行汇总分类，提供完整的数据定义、数据说明、数据特征、标签、数据责任人等信息。数据资源目录的构建有助于清晰地展示企业的各种数据资源信息，方便用户进行数据访问和查询。

三、数据资源盘点的实施价值

优化资源配置：通过盘点，企业能够清晰地了解数据资源的分布和使用情况，避免资源浪费。

提升数据质量：发现并解决数据质量问题，提高数据的准确性、完整性和一致性。

加强数据治理：建立数据目录、制定数据标准，规范数据管理流程，提高数据治理效率。

促进数据应用：推动数据驱动的决策和业务创新，发现新的商业机会和增长点。

提升数据安全与合规性：识别敏感数据和关键业务数据，制定更严格的数据安全策略和防护措施。

四、总结

数据资源盘点是数据资产化过程中不可或缺的一环，通过对企业数据资源的全面摸查和梳理，形成清晰的数据资源清单和血缘关系图，为后续的数据治理、数据利用和价值挖掘提供坚实的基础。通过数据资源盘点，企业可以优化资源配置、提升数据质量、加强数据治理、促进数据应用和提升数据安全与合规性，最终实现数据资产的最大化价值释放。