数据资产管理流程
统筹规划
盘点数据资产
- 对企业的所有数据进行盘点、分类，形成数据资产地图。
- 从业务流程和数据应用的视角出发，完善包含业务属性、管理属性的数据资产信息。
评估数据资产管理能力
- 从制度、组织、活动、价值、技术等维度对数据资产管理进行全面评估。
- 将评估结果作为基线，指导后续数据战略规划的制定。
制定并发布数据战略
- 根据数据资产管理现状评估结果与差距分析，召集数据资产管理相关利益者。
- 明确数据战略规划及执行计划，包括短期规划和长期规划。
建立企业责任体系
- 制定并发布数据资产管理制度规范。
- 构建合理的、稳定的数据资产管理企业架构。
- 确定数据资产管理认责体系。
管理实施
制定数据标准
- 建立企业级数据资产标准规范体系。
- 对数据技术设计、业务含义进行标准化处理。
数据标准的管理也有对应具体的流程体系，可以参考《Datablau 数据标准用户使用手册7.0.6》
数据质量管理
- 利用工具进行数据质量管理，如数据校验、数据清洗等。
- 建立数据质量监控体系，定期生成数据质量报告。
数据质量的管理也有对应具体的流程体系，可以参考《Datablau 数据质量用户使用手册7.0.6》
数据安全管理
- 实施数据加密、脱敏、备份等安全措施。
- 建立数据访问控制策略，确保数据的安全访问和使用。
数据安全的管理也有对应具体的流程体系，可以参考《Datablau 数据安全用户使用手册7.0.6》
稽核检查
数据标准执行情况检查
定期检查数据标准的执行情况，确保数据的标准化管理。
数据质量稽核
对数据进行定期的质量稽核，发现问题并及时整改。
数据存储策略监管
监管数据的存储策略，确保数据的合规性和安全性。
资产运营
数据资产价值评估
构建数据资产价值评估体系，从内在价值、经济价值、成本价值、市场价值等方面对数据资产进行评估。
数据资产运营流通
构建数据运营中心，提升业务部门的数字技术能力。
推动数据的流通和应用，实现数据的价值最大化。
持续优化
反馈与改进
根据稽核检查和资产运营的结果，收集反馈意见，对数据进行持续优化和改进。
技术更新与升级
跟踪数据技术的发展趋势，及时更新和升级数据资产管理工具和技术。
培训与提升
加强对数据资产管理人员的培训和教育，提升他们的专业技能和管理水平。