在數據成為企業核心競爭力的今天，如何高效、安全地管理并利用數據資產已成為企業面臨的關鍵挑戰。臨研通集團，作為臨床研究領域的深耕者，深知數據資產管理的重要性，為優化內部數據資產管理流程，提升數據利用效率，針對數據資產目錄與索引做了分析與總結。數據資產目錄是企業管理數據資產的一個重要元素，其目的是希望為企業提供了一個清晰、直觀的數據資產視圖。

數據資產目錄是什么

我經常將書的目錄與數據目錄進行類比，翻開一本書的目錄，它會告訴你這本書寫了啥、內容結構、作者的寫作思路等，如果你對某一章節感興趣，通過目錄就可以快速找到這想看的內容。圖書目錄起到提綱挈領，綱舉目張的作用。

數據資產目錄也一樣，它也有都有“字典”的作用，能夠幫助企業相關業務和技術人員快速定位數據，解釋數據，找到數據，并從中提取業務價值。

除以上經濟行為外，當數據持有人有提高內部管理水平、量化資產價值等需求時，也可對數據資產進行評估。

1、數據資產目錄的本質

數據資產目錄本質上就是一個元數據的存儲庫，它提供特定范圍內所有數據資產的清單，無論其位置或來源如何。數據目錄包括有關數據資產的關鍵屬性信息，例如：名稱、業務含義、類型、大小、模式和其他相關屬性。

數據資產目錄支持數據治理，包括：數據的分類分級，數據權限的管理，識別冗余和不一致的數據并為數據血緣分析和影響分析奠定了基礎。

2、數據資產目錄與數據目錄

數據資產目錄和數據目錄本質上是一樣的，都是元數據管理。

在項目實踐中，數據目錄也叫數據資源目錄，一般是指通過元數據管理工具，對相關數據源（業務系統數據庫、數據倉庫、數據湖等）的元數據進行采集，而形成的數據目錄。由于直接采集過來的基本都是數據庫表結構、數據流、ETL腳本、數據庫操作日志等技術元數據，所以數據目錄要有一定的技術基礎才能看懂，而且它的定位就是給技術人員看的。

而數據資產目錄是數據目錄的子集，更多是站在業務的視角，以利益相關者的數據需求為目標對那些預期能夠為企業帶來價值的數據進行分類分級，業務元數據定義、打標簽，授權等。

數據資產目錄特點？

區別于技術人員使用的數據字典，數據資產目錄的定位是面向業務的，鼓勵業務人員參與建設和使用十分關鍵，數據資產目錄必須是業務人員所熟悉的場景和流程，是客觀反映銀行目前數據現狀的，是可擴展的支持未來取數用數的。

一個使用友好的數據資產目錄，能夠打通查數/取數環節、打通基礎類數據和指標類數據的聯系，并通過人工智能和機器學習等先進技術，更好地支持數據的探查和關聯推薦。

數據資產目錄體系框架

我們在進行數據資產目錄構建時，需要結合數據資產類型，定義數據資產的屬性，不同資產類型對應不同業務屬性，管理屬性，應用模式、資產目錄視角等，達到千數千面的效果，最終形成數據資產權威、可信、可用的企業級數據資產目錄。

以業務領域構建資產目錄為例，可以通過資產盤點，梳理銀行數據主題分類/核心業務板塊，再根據業務要素逐步向下劃分二級目錄、三級目錄，最后到葉子結點的信息項上。信息項的定義也是從業務出發，梳理業務板塊都有哪些數據內容，例如客戶信息包括：客戶名稱、聯系方式、地址、證件類型、證件號碼等。

數據資產分布與映射關系建立

在技術元數據采集的基礎上，探索信息項所屬系統來源，確認其系統分布情況，將數據資產信息項與物理表/字段間構建映射關系，并確定權威數據來源。對于單個業務系統而言，只需要將主表中經過分析最準的內容映射過來，而不是所有表，避免數據使用者因為多表冗余存儲造成混淆。

我們以“客戶中文姓名”這一信息項為例，梳理數據來源與系統表映射關系如下：

數據資產目錄的應用價值

通過數據資產目錄，可以解決數據在哪里、數據誰負責，數據如何用等一系列問題。數據資產目錄的準確性，也決定了應用時的效果。

數據在哪里：業務部門能夠通過數據目錄查詢到現有數據資產情況以及索引對應的系統表字段，定位權威系統數據來源。

數據誰負責：在數據質量檢核規則發現問題時，根據字段所屬的數據資產來確定數據質量問題的牽頭整改責任歸屬。

數據如何用：精準定位數據所在系統/表/字段，提升數據提取需求的準確性和效率；打通系統間形成的數據孤島，實現編碼規則等標準的統一規范、使數據互聯互通。

小結

臨研通致力于深耕數字經濟領域，為企業數字化轉型注入強勁動力。其創新采用去中心化的現場管理組織服務模式，這一模式猶如一股強勁的破壁之力，有效打破橫亙在數據要素流通與交易之間的數據孤島壁壘。通過促進數據資源的自由流動與規?；瘧?，成功激發了數據要素的乘數效應，讓數據價值呈幾何級數增長，為企業發展帶來前所未有的數據紅利。
此外，臨研通的私有化部署系統堪稱企業數字化轉型的“加速器”。該系統能夠迅速完成功能部署，使企業在極短時間內搭建起一套全面且合規化的管理系統。這不僅大幅削減了企業在系統開發與后期維護方面的成本開支，還為整個行業的數字化生態建設注入了活力。在臨研通的推動下，數據要素市場化配置進程加快，行業數據資源得到更高效、合理的利用，為數字經濟的蓬勃發展提供了有力支撐。