数据资产规划

数据资产规划就是对数据进行治理,北大教授王汉生先生所说:“数据治理不是对“数据”的治理,而是对“数据资产”的治理,是对数据资产所有相关方利益的协调与规范。”

如果我们想要全面的理解这句话,我们首先要回答下面的三个问题:

① 什么是数据资产?
② 数据资产的相关利益方是谁?
③ 协调与规范什么?

1.什么是数据资产?

我们说不是所有数据都是数据资产,那到底什么才是数据资产呢?

通过各种高峰论坛会议,我们得出:数据资产是指企业过去的交易或者事项形成的,由企业拥有或者控制的,预期会给企业带来经济利益的数据资源。

由此可见,数据要成为数据资产,至少要满足3个核心必要条件:

① 数据资产应该是企业的交易或者事项形成的;
② 企业拥有或者控制;
③ 预期会给企业带来经济利益。

2.数据资产的利益相关方是谁?

根据数据资产的定义,数据资产的利益相关方,包括:
① 数据的生产者,即通过业务交易或事项产生数据的人或组织。
② 数据的拥有或控制者,生产数据的人不一定是拥有数据,就像我们天天上网的各种数据都不归我们自己所有,而是落在了各个互联网公司的数据库中。
③ 数据价值和经济利益的收益者。数据治理就是对数据生产者、拥有或控制者,数据价值获益者的规范和协调。

3.都什么是需要协调和规范?

首先是数据的标准化,定义统一的数据标准,具体包含以下几个层面:
① 数据模型标准化。
② 核心数据实体的标准化(主数据的标准化)。
③ 关键指标的标准化。

其次是数据的确权。数据一旦成为资产,就一定有拥有方,或者实际控制人,可以把他们统称产权人。由于数据产生的方式多种多样,其拥有权模糊不定,使得数据资产难以确权,为人们带来了巨大的困扰。希望随着技术和商业的进步,尽快能够找到解决方案!

最后是流程的优化。数据治理的两个目标:一个是提质量,一个是控安全。一方面,通过业务流程优化,规范数据从产生、处理、使用到销毁的整个生命周期,使得数据在各阶段、各流程环节安全可控,合规使用。另一方面,进行一定的流程优化,通过对相关流程的监管,从而对数据的质量规则进行数据校验,符合“垃圾进、垃圾出”的数据采集、处理、存储原则,提升数据治理,赋能业务应用。

数据资产规划业务流程