数据资产入表正式落地！企业怎么样做数据资产管理

  数字化时代，数据已成为了个人、机构、企业乃至国家的重要战略资产。近日，财政部正式对外发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，并自2024年1月1日开始实施。数据资产入表政策落地节奏超预期，标志着国家把数据作为生产要素的坚定决心。如今能明确：数据价值被认可。企业内部使用的数据将成为企业的非货币性资产，企业可供出售给外部的数据将成为企业的存货资产。

  所以，如何利用好数据，让数据真正成为数据资产，就需要数据资产管理的建设。数据资产管理有很多模块，今天就先来简单讲下数据资产目录。

  把数据想象成实物资产，如大型超市的库存商品，如果不进行商品盘点，形成分类索引，记录每件商品的价格、生产日期、供应商、产地、物流、仓储、销售等信息，对于商品管理将一团混乱。数据资产的管理同样如此。我们对数据资产进行识别与盘点，了解数据的存储分布和加工链路；按业务视角建立数据资产主题分类和目录，形成数据层面业务与技术的链接，是数据认责、数据标准建立、数据质量管理、数据安全定级及权限管理等一系列数据管理工作的基础。

  和实物资产一样，数据资产也一定要通过盘点，对必要的信息进行记录。这时，就要介绍元数据的概念了。类比超市商品，我们会对其分类、用途、产地、生产日期、保管员等方面的信息进行描述与记录。对于数据，我们同样也会对其分类、来源、分布、采集日期、管理责任人等信息进行记录。这些用于“描述数据的数据”，我们就称之为“元数据”。按照描述的不同视角，我们又将元数据分为业务元数据、技术元数据、管理元数据。

  数据资产目录就是所有数据资产的清单列表，能够极大的提升查询、访问特定数据资产的准确性和有效性，辅助数据处理、分析人员更好的利用数据，发挥数据的价值。

  举个例子，即使是一本书的内容都一定要通过目录进行查阅，那么企业庞大的数据资产就像是一座规模巨大的图书馆，其内容量已达到了一个新的量级，这时再去翻阅寻找特定的内容，绝大多数都是一个大海捞针的状态。所以不仅图书需要目录，这座图书馆也需要目录，套用过来只有建立好数据资产目录数据资产才是有效的，不然就只是一个摆设，空有数据却难以有效利用。

  对于企业来说，数据资产基本上来源于各部门业务系统中经由业务流程产生的数据，这一些数据并不都是有效的，也不是所有数据都能创造价值。这一些数据都沉淀在庞大的数据库中，如果想要进行访问、处理，那么只可以通过数据资产目录才可以找到需要的内容。

  另一方面，数据资产目录也是对企业数据资产进行梳理的一次过程，能够让企业 自上而下从战略、文化、组织、经营和管理等方面理清数据资产的使用场景、方向以及价值等。比如说，通过数据资产目录的建设，公司能够明确数据的所有权、负责人；也可以梳理出数据的优先级，列出企业的核心数据；更可以定位数据所在系统、表、字段，提高数据查看、使用的准确性和效率；还能处理常见的数据孤岛问题，全面整理企业数据，实现数据的顺畅流通。

  对数据进行盘点，一方面通过业务视角的自上而下演绎，确保数据可根据业务的视角进行组织（要使用到业务元数据，对数据来进行主题分类、属性分类、含义描述）；另一方面结合技术视角自下而上归纳（要使用到技术元数据，对数据的存储分布、血缘关系等进行描述），并通过建立目录中数据项与系统信息项的映射关系，保证每个数据资产项对应可以在真实的信息系统中查找到。

  在进行数据资产目录构建时，需要结合数据资产类型，定义数据资产的属性，不同资产类型对应不同业务属性，管理属性，应用模式、资产目录视角等，达到千数千面的效果，最终形成数据资产权威、可信、可用的企业级数据资产目录。

  以业务领域构建资产目录为例，能够最终靠资产盘点，梳理银行数据主题分类/核心业务板块，再依据业务要素逐步向下划分二级目录、三级目录，最后到叶子结点的信息项上。信息项的定义也是从业务出发，梳理业务板块都有哪些数据内容，例如客户信息包括：客户名称、联系方式、地址、证件类型、证件号码等。

  在技术元数据采集的基础上，探索信息项所属系统来源，确认其系统分布情况，将数据资产信息项与物理表/字段间构建映射关系，并确定权威数据来源。对于单个业务系统而言，只需要将主表中经过分析最准的内容映射过来，而不是所有表，避免数据使用者因为多表冗余存储造成混淆。

  我们以“客户中文姓名”这一信息项为例，梳理数据来源与系统表映射关系如下：

  在完成数据资产目录后，企业就可以真正建立起一整个数据资产管理体系，并通过数据治理等持续对数据来进行优化，让企业不同部门、层级的员工都能在数据资产中找到需要的数据。并且因为数据资产目录的存在，企业也可以越来越好的完善数据安全防护系统，对核心数据来进行保密，防止泄漏等事件影响到企业未来的发展。总之，建立好数据资产目录后，企业就能更加进一步利用数据资产创造价值，满足企业的需要，持续来管理。