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從主數據到數據資產，數據資產管理到底應該怎么做？

時間：2020-08-19來源：CDDN瀏覽數：1677次

主數據和數據資產管理的定義我們已經說爛了，今天就從主數據出發，來說說怎么進行數據資產管理。

數據資產管理，主數據

主數據的問題80%是管理問題
很多企業的信息部門都很困惑，主數據管理工作就是典型的錢少、活多、看不見效果、領導不重視、還經常挨領導罵，干的很苦逼。豈不知，主數據的問題80%都是管理問題。高層領導不關注、沒有專業的主數據管理團隊、沒有規范的主數據管理制度和流程，數據標準和技術標準缺失、數據管理重視程度不足，數據維護隨意無檢查機制、沒有定期的數據質量檢驗和清洗 ……，這都是造成主數據質量不高的重要因素。主數據是超越業務、超越部門的數據，要想將主數據做好，需要各層級領導足夠重視、全員參與，同時，構筑起主數據管理的基礎能力，包括：組織、流程、標準和工具。在主數據管理基礎能力中，組織、流程、標準的建設80%決定了主數據項目的成敗和建設效果的品質。

“獲取數據從哪里來，到哪里去”是當前企業數據中心的主要挑戰。隨著數據復制（Replication）、數據倉庫以及其他數據集成技術的廣泛采用，企業數據集成度及依賴關系變得非常復雜，任何一個數據元素的修改都可能引起整個系統的巨大改變。數據資產就是企業數據中心建立全生命周期中所涉及的分析、設計及實現的所有信息與文檔。擁有該過程中的所有數據流信息以及數據資產的文檔及報表能力，可以大大幫助用戶提高變化影響度的分析與預測水平。

數據資產管理對數據建模工具的新需求
對于數據資產管理最重要的就是能夠清楚地定義數據元素，包括數據格式，別名，統計表以及其他特性標識符等；描述數據元素定義的信息來源，及其相關數據元素的信息（如兩者之間的轉換規則）；記錄使用信息，包括數據元素的產生及修改信息（人員及日期等），安全及訪問控制信息，及訪問歷史記錄。用戶能夠跟蹤到數據資產在整個分析、設計及開發流程中的所有狀態，包括中間過渡狀態。為了達到這個目標，對原有的數據建模工具提出新的需求：
1）數據元素的分析、設計應與企業的業務需求及業務過程定義相結合。
2）數據元素的定義必須支持版本管理，來記錄其歷史變化過程。
3）定義數據流，即不同階段（如分析與設計）之間或同一階段中不同數據之間的數據轉換關系能力。

主數據項目的實施能夠幫助企業初步建立起主數據的管理體系，包括：管理組織、制度和流程、數據標準、技術規范以及初始的主數據代碼庫等。但最好持續的運營工作，是發揮主數據價值的關鍵。有些項目實施過程很成功，但系統運行一段時間，比如半年、一年后，突然發現，主數據的質量已經回到了“解放前”。出現這種情況的主要原因是主數據管理相關制度和標準沒有貫徹到位，沒有定期進行數據質量檢查和清洗。所以，實施主數據項目，只是數據治理的一個開始，企業要保持高質量的數據，必須持續的運營和不斷的優化。

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