中小企业数据资产盘点实操

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

一、中小企业数据资产盘点的重要性

1. 提升数据质量：通过数据资产盘点，中小企业可以全面了解数据的来源、格式、质量等情况，从而进行数据清洗和标准化处理，提升数据质量。
2. 优化资源配置：数据资产盘点有助于企业发现冗余数据和潜在价值数据，优化资源配置，提高数据使用效率。
3. 规避风险：数据资产盘点可以发现潜在的数据泄露、丢失等风险，帮助企业及时采取措施，降低风险损失。
4. 支撑决策：完整、准确的数据资产盘点结果可以为企业决策提供有力支撑，提高决策的科学性和准确性。

二、中小企业数据资产盘点的策略

1. 明确盘点目标：中小企业在进行数据资产盘点时，应首先明确盘点目标，如了解数据总量、分布情况、质量状况等。
2. 制定盘点计划：根据盘点目标，制定详细的盘点计划，包括盘点范围、时间节点、人员分工等。
3. 选择合适工具：根据企业自身情况，选择合适的数据资产盘点工具，如数据管理工具、数据分析工具等。
4. 实施盘点工作：按照盘点计划，组织人员实施数据资产盘点工作，确保数据的准确性和完整性。
5. 分析盘点结果：对盘点结果进行分析，找出数据资产存在的问题和不足，为后续的数据治理工作提供依据。

三、在盘点的过程中，需要重点关注以下四个环节

1、明确数据盘点范围

’数据盘点的范围一般从三个角度定义：（1）组织范围，即盘点要覆盖哪些组织和部门，例如：集团本部、集团+分子公司等。（2）业务范围，即要盘点哪些业务的数据，例如：生产业务、采购业务、营销业务、财务业务、人力资源业务等。（3）系统范围，即要盘点哪些应用系统的数据，例如：ERP系统、MES系统、SCM系统、CRM系统、HR系统等。

2、明确数据盘点人员

数据盘点谁负责牵头，谁负责配合、谁负责审核？需要投入多少人力资源，需要投入多长时间，是兼职参与还是全职参与？这些问题需要在盘点计划中进行明确定义，并与相关人员达成共识。

3、明确数据盘点内容

数据盘点要根据业务的需要，确定哪些内容需要理清楚，诸如：

• 数据的分类：采购、营销、生产、财务、人事等
• 数据的结构：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等
• 数据的类型：基础数据、交易数据、统计数据、时序数据等
• 数据的存储：SQL数据库、文件存储、流式数据等
• 数据的敏感等级：核心、重要、一般等
• 数据的共享类型：不共享、有条件共享、无条件共享等
• 数据的开放类型：不予开放、有条件开放、无条件开放等
• 数据的存量：多少条目、多大容量等

为了摸清企业有多少个业务系统、每个业务系统里面有多少张表、业务系统中的业务表哪些是空的、分别有哪些部门在使用和产生数据等问题，首先需要制定一个数据资产调研表，下图为政务信息资源目录调研表模版表，面向政府部门的：

（点击查看高清原图）
下图为某高校的数据标准模版表，面向企业的可以参考： 

（点击查看高清原图）

依据上述调研表的信息按业务主题域进行数据分类、识别相关实体、构建数据模型，规范主数据与编码规则。

4、明确盘点的计划表

数据盘点应该有计划的一步步推进，例如什么时间开始、什么时间结束、什么时间发布都需要定义清楚。

四、中小企业数据资产盘点的实践

1. 梳理数据资产：中小企业应从业务角度出发，梳理出与业务密切相关的数据资产，如客户信息、订单数据、库存数据等。
2. 识别数据来源：对梳理出的数据资产进行来源分析，了解数据的产生、传输、存储等过程，确保数据的准确性和可靠性。
3. 评估数据质量：对数据资产进行质量评估，包括数据的完整性、准确性、一致性等方面，发现数据存在的问题和不足。
4. 分类管理数据：根据数据的特点和业务需求，将数据资产进行分类管理，如按照数据类型、业务部门等进行分类。
5. 制定数据标准：根据盘点结果和数据特点，制定数据标准，包括数据格式、命名规范、质量要求等，确保数据的规范性和一致性。
6. 持续优化数据治理：中小企业在数据资产盘点过程中，应不断总结经验教训，优化数据治理流程和方法，提高数据治理水平。

五、案例分析

以某中小型电商企业为例，该企业在数据治理过程中采取了以下数据资产盘点策略与实践：

1. 明确了数据资产盘点的目标，即了解企业数据资产的总量、分布、质量等情况。
2. 制定了详细的数据资产盘点计划，明确了盘点范围、时间节点、人员分工等。
3. 选择了一款适合企业的数据管理工具作为盘点工具，提高了盘点的效率和准确性。
4. 在盘点过程中，企业从业务角度出发，梳理出了与电商业务密切相关的数据资产，如商品信息、用户数据、交易数据等。
5. 对数据资产进行了质量评估，发现了一些数据质量问题，并进行了数据清洗和标准化处理。
6. 根据盘点结果，企业制定了数据标准，并优化了数据治理流程和方法，提高了数据治理水平。

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