数据资产目录建设指南

一、数据资产目录的构成

作为数字化时代的关键基础设施,数据资产目录的构成需要全面地体现企业数据资产的内涵和外延。一个高质量的数据资产目录应当包含以下几个核心组成部分:

1.1 数据资产清单

数据资产清单是数据资产目录的基石,全面准确地列出了组织内的所有数据资产。它包含两大类数据资产:

1)业务数据资产 业务数据资产是指与企业核心业务密切相关的数据资产,例如交易数据、客户数据、产品数据等,这些数据通常存在于业务系统、数据仓库等系统中。

2)技术数据资产 技术数据资产是指支撑业务系统正常运行的各类技术数据,包括系统参数、配置信息、代码库、运维日志等。虽然不直接服务于业务,但这些数据对于系统的健康运转至关重要。

对数据资产清单进行合理归类是实现高效管理的基础。常见的分类方式包括:按业务领域分类、按数据类型分类(如结构化/非结构化)、按数据生命周期阶段分类等。无论采用何种分类方式,都应当制定统一的分类标准和规则。

此外,为了确保数据资产清单本身的统一性和一致性,必须制定数据标准化策略,对数据资产的命名、定义、编码等做出明确规范,并在目录中体现和实施。

1.2 元数据管理

元数据(metadata)是描述数据资产的"数据",是数据资产目录的关键支撑。良好的元数据管理对于发挥数据资产目录的价值至关重要。元数据通常包含两大类:

1)业务元数据 业务元数据描述了数据资产的业务语义特征,如数据定义、所有权和责任人、更新频率、数据质量状况等,反映了数据的业务内涵。

2)技术元数据 技术元数据则描述了数据资产的技术特征,包括数据类型、存储位置和格式、访问方式、数据来源等,体现了数据的技术属性。

为了确保元数据信息的完整性和准确性,需要建立元数据管理的工具与流程,包括自动采集元数据、人工标注元数据、元数据标准化等环节。自动采集可通过部署元数据扫描工具实现;人工标注则需要相关人员(如数据负责人、架构师等)参与;对采集到的原始元数据,还需进行清洗和标准化处理,使其符合统一要求。

1.3 数据线索

在现代IT系统环境下,各种数据资产往往是通过复杂的衍生关系和流转路径相互关联的。数据线索(data lineage)正是描述和记录了这种关联关系,能够追溯某个数据资产的来源和去向。

1)关系数据线索 对于关系型结构化数据,其数据线索可以通过数据模型直观地呈现出来,例如展现了表与表之间的关联关系。

2)非结构化数据线索 而对于非结构化数据(如文本、图像等),由于缺乏严格的数据结构,其线索需要通过解析数据内容,发现数据之间潜在的衍生关联。

掌握全面的数据线索不仅有助于理解整体的数据流转路径,更重要的是能够支持数据质量问题的根因分析、影响评估等,是数据资产目录的重要组成部分。

1.4 数据规范和政策

为了确保组织内数据资产的安全、合规和可管理性,需要制定统一的数据规范和政策,并在数据资产目录中加以记录和实施,包括:

1)数据命名规范 2)数据定义规范 3)数据质量规范 对数据质量的维度如准确性、完整性、时效性等提出明确的标准化要求。 4)数据安全和隐私政策 规定数据资产在获取、使用、存储、传输、销毁各环节所需遵守的安全保护和隐私保护措施。

这些规范和政策为数据资产的统一管理奠定了基础,同时也为数据资产目录发挥全面的管理和决策支持作用提供了支撑。

1.5 访问控制和安全性

数据资产往往涉及大量敏感数据,确保数据资产的访问控制和安全性至关重要,这需要在数据资产目录层面有所体现和实施。

首先需要建立身份认证和权限管理机制。所有访问数据资产的用户和应用系统都必须经过身份验证,且只能访问其被授权范围内的数据资产。

其次需要对敏感数据资产进行加密和脱敏处理。对涉及个人隐私等极私密数据需要脱敏保护,防止数据泄露;对其他敏感数据则需要加密存储和传输,防止被窃取。

最后还需要引入审计追踪机制,记录所有对数据资产的访问和操作行为,以便进行事后审计分析,及时发现可疑违规行为并追查。

二、构建数据资产目录的步骤

要想全面构建优质的数据资产目录,需要采取分步实施的方法,将整体工作拆解为若干关键步骤,以确保目录建设质量可控。这些步骤包括:

2.1 确定数据资产边界

明确数据资产的范围是数据资产目录建设的基础和前提。需要回答这样几个关键问题:

1)哪些业务数据需要纳入目录?业务系统涉及的数据是否都需要涵盖? 2)技术数据(如参数数据、代码库等)是否也需要纳入? 3)与合作伙伴系统之间,数据资产的边界如何划分?

开展业务需求分析和现有系统数据源盘点,将有助于全面把握数据资产边界。需求分析可以辨识出各业务领域对数据资产的实际需求;系统盘点则能够揭示现有数据的具体位置和形态。

2.2 收集元数据

收集完整准确的元数据是构建数据资产目录的关键。需要建立标准的元数据采集流程,结合自动采集和人工标注两种模式。

自动采集主要是通过部署元数据提取工具,从数据库、文件系统等源头系统扫描抓取元数据信息;人工标注则需要相关人员(如数据负责人、架构师等)手工补充关键元数据。

采集到的原始元数据往往是凌乱无序的,因此需要进行元数据标准化处理,清洗并统一格式,确保符合组织的元数据标准要求。

2.3 整理分类数据资产

拥有了数据资产和元数据的原始清单之后,需要按照统一的分类规则对其进行打标和归类,形成有层次的数据资产分类体系。常见的分类方法包括:

1)按业务领域划分 例如将销售数据、财务数据等进行归并,以业务领域为粒度进行分类。 2)按技术特征划分
按照数据类型(如结构化/非结构化)、数据格式等技术特征进行分类。 3)按生命周期划分 结合数据资产的生命周期阶段(如研发中、已上线、即将下线等)进行动态分类。

数据资产分类的同时,还需要结合生命周期进行动态管理,确保分类视图的新鲜度,及时反映分类调整。

2.4 设计目录结构

定义好数据资产分类之后,需要在逻辑层面设计统一的目录结构。一方面要设计目录的物理存储结构,如采用关系型还是非关系型数据库技术、应当如何存储庞大的元数据等;另一方面还要设计面向用户的目录逻辑查询结构,以便用户能够方便快捷地浏览和查找数据资产。

在逻辑查询结构上,应当提供灵活的检索方式,如全文搜索、分类导航、关键字过滤等,用户可以使用自然语言或特定语法快速查找感兴趣的数据资产;同时还应支持跨系统、跨领域的统一视图呈现。

除了呈现现有数据资产,数据资产目录还需要提供友好的数据请求通道,用户可以按需申请新数据资产的上线。

2.5 技术实现与工具选择

针对上述各个环节,需要合理选择和部署相应的技术工具,确保数据资产目录系统的高效运行。主要涉及以下几类工具:

1)元数据管理工具 用于自动扫描获取元数据、收集人工标注元数据、元数据标准化等。开源工具如Apache Atlas,商业工具如Collibra等都可作为选择。

2)数据建模工具 用于对关系、非关系型数据等进行统一建模,自动发现和管理数据线索关系。常用工具如erwin、PowerDesigner等。

3)数据目录展现工具 以数据门户的形式,直观呈现数据资产目录内容,支持检索、申请、审批等功能。Alation等工具可提供通用解决方案,也可自行开发定制化展现系统。

工具选择时需要综合考虑成本、运维复杂度、与现有系统的集成能力等因素。同时还应当制定统一的操作流程,对工具的使用、数据的治理等环节进行规范,确保系统的安全高效运行。

三、数据资产目录的应用

数据资产目录不仅是数据资产的集中呈现,更是数据资产全生命周期管理的纽带,能为企业带来多方面的价值。一个全面优质的数据资产目录可以支撑以下几个关键应用:

3.1 数据治理

数据资产目录是数据治理的核心支撑,发挥着不可或缺的作用:

首先,目录中记录的数据规范和标准可以指导数据标准化的统一实施,确保组织内部数据的命名、定义等标准一致。

其次,通过目录内的访问控制和使用审批流程,可以防止数据被违规访问和滥用,保障数据的合规使用。

再者,目录中的数据质量元数据可以驱动数据质量监控机制,对异常及时预警并主动修复,显著提升数据质量水平。

3.2 数据质量管理

通过数据资产目录的数据线索功能,可以非常有效地支持数据质量的分析和管理。由于线索能够追踪某个数据资产是如何从上游系统生成并流转至下游,因此可以开展具有针对性的数据质量剖析和评估。

例如,发现某个报表存在数据不准确问题,可以依赖线索一直向上游溯源,直到找到真正的根源所在,然后通过修复上游数据即可使下游异常数据一并得到改正。

同时,基于数据线索,还可以主动挖掘数据质量的潜在风险点,建立持续监控机制并优化修复流程,确保数据资产的可信赖程度不断提升。

3.3 合规审计

合规审计是企业运营中至关重要的一环,数据资产目录为此提供了有力支撑:

首先,目录中已经明确定义了各项数据资产遵守的规范和政策要求。结合数据线索,就可以清晰追踪任一数据资产从生成到加工利用的全过程,检查是否存在违反规范和政策的行为。

其次,数据资产目录中的访问审计机制会记录所有对数据资产的访问和操作行为,因此可以依据审计记录对数据使用的合规性进行检查。比如敏感数据是否都获得了恰当的访问授权、个人隐私数据是否得到妥善保护并防止泄漏等。

一旦发现违规行为,数据资产目录所呈现的数据血缘可以为追查违规根源提供重要线索,并为合理处置提供依据,从而保障数据资产的合规使用。

3.4 数据架构设计

数据资产目录为数据架构设计提供了理想的支撑环境:

1)统一数据资产视图 目录中整合了组织内全部数据资产的信息,为架构师提供了统一的数据视图,有利于全局把控和管理。

2)数据模型参考 目录中的数据模型和元数据信息,可以直接为新系统的数据模型设计提供参考依据,无需从零开始建模。

3)数据集成指引 数据资产之间的关联关系、数据标准等,可以指导新系统的数据集成设计方案,确保与现有系统的无缝集成。

4)架构复用和优化 基于数据资产目录的架构输出,未来的新系统架构设计可以最大限度地复用已有资产,提高效率和质量。

3.5 数据资产价值评估

数据资产目录将组织内全部数据资产的情况暴露无遗,这为企业评估和管理数据资产组合价值提供了可能:

1)数据资产价值度量 基于目录中的元数据信息,可以建立数据资产价值的评估体系和计算模型,对单个数据资产的价值进行量化。

2)数据资产组合优化
对组织内所有数据资产的价值进行评估之后,可以识别出高价值和低价值资产,并针对性地制定投资策略。

3)数据货币化应用 对于价值不高的数据资产,企业可以考虑通过外部货币化的方式实现其潜在价值,如将数据出售给有需求的第三方。

企业可以围绕高价值资产,持续投入组织资源进行维护和优化;对于低价值资产,则需要审慎考虑是否继续运维,或寻求其他出路。如此一来,就能够最大程度发挥数据资产的综合价值。

总的来说,数据资产目录为数据资产的全生命周期管理提供了集中统一的支撑,有助于从策略、架构、运维等多个层面发挥数据资产的内在价值,是现代数据驱动型企业的基础设施。