并不是所有数据都能称为资产，也并不是所有的数据都有价值！《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》4月9日正式公布，将数据与传统的土地、劳动力、资本、技术等要素并列，进一步完善我国现代化治理体系，对未来经济社会发展产生深远影响。数据基本可以定义为“信息的载体”，它可以表现为数据库、文档、图片、视频等各种形式，并作为信息系统的输入和输出而存在。数据资产是企业及组织拥有或控制，能给企业及组织带来未来经济利益的数据资源。数据资产标准化，用于解决系统之间数据集成的标准，并解决跨部门数据分析时，对数据的理解一致。只有对数据资产进行数据分类、存储数据敏感等方面的标准化定义后，才能形成完整的数据资产全寿命周期治理。
1）标准化的命名规则
2）统一数据扩展规则
3）数据质量规则
4）标准化规范执行过程
元数据的定义：用于描述数据、内容、业务流程、服务、业务规则以及组织信息系统的支持政策或为其提供上下文的信息，它将为数据提供了一个参考框架。
基于标准化的真正落实和数据定义的执行效果，我们还需要构建一套底层定义驱动机制。
数据原子化：即寻找定义系统最基础的事物，再基于事物的派生、演进的关系，构建出多样性系统能力，使得系统更清晰、容易理解，更有逻辑条理，同时，也更方便管控。无论企业还是组织，其存在必定有相应的业务目标，也就是创造价值的方向，同时，围绕这一目标，会设置相应的角色、环节，形成一定的流程。不管是固化的流程，还是动态调整的流程，“凡经过、必有痕迹”，在此过程中，就可以寻找到数据资产的影子。基于对业务环节的理解，我们可以借鉴现有的企业框架，对具体动作涉及的数据资产以及对数据资产进行的加工处理进行识别：开放组体系架构框架（TOGAF），可以建立起从业务架构、应用架构到数据架构和技术架构的整个架构体系。
Zachman框架是一种组织架构工具（用来设计文档、需求说明和模型的工具）的一种分类学，构建材料往往通过二维表格表示出来。
EAP框架用于制定信息架构以支持业务这一过程和实现该过程的计划，它更偏重于企业架构的动态部分，包括过程、计划、阶段的划分等。EAP将企业的架构过程分为四个阶层，即开始启动、现状分析、目标分析、实现和整合计划。
总而言之，在盘点企业数据资产的过程中，需要围绕企业发展的战略，深入理解和把握企业业务价值创造周期内的各个流程环节，才能更好地发现并进一步梳理数据资产。数据资产目录，是以元数据为核心，按照分类、主题、应用多个角度对数据进行管理、识别、定位、发现、评估、共享的数据组织管理工具。通过数据资产目录的建立，一方面可以盘点企业数据资产当前的分布情况和资产质量，另一方面，也可以作为一种语义层抽象，用于驱动整个企业数据资产的加工处理过程。数据资产目录作用说明
数据资产目录由元模型、控制策略、数据服务三部分组成。- 元模型：用来定义元数据的标准、结构、语义、关键字段的“增删改查”等。
- 控制策略：所有数据处理、应用过程，需要基于数据资产目录中的配置信息予以驱动控制。
- 数据服务：包括数据质量、问题监控、变更报告、血缘分析、影响分析以及业务术语管理等应用能力。
作为梳理工作的核心，构建数据资产目录，首先需要对企业的业务进行分析，来确定该企业数据的价值分布和需求点。数据资产生命周期通常包括数据产生采集、数据转换、数据存储、数据分发、数据使用和数据存档及销毁等阶段。建立数据资产体系的过程，主要是根据数据资产生命周期特点，针对不同阶段的特点和管理要求，建立相应的治理手段。 
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