数据资产管理实践之数据资源化

数据模型是指现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。数据模型管理是指在企业架构管理和信息系统设计时，参考逻辑模型，使用标准化用语、单词等数据要素设计数据模型，并在企业架构管理、信息系统建设和运行维护过程中，严格按照数据模型管理制度，审核和管理新建和存量的数据模型。

数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。数据标准管理的目标是通过制定和发布由数据利益相关方确认的数据标准，结合制度约束、过程管控、技术工具等手段，推动数据的标准化，进一步提升数据质量。

数据质量指在特定的业务环境下，数据满足业务运行、管理与决策的程度，是保证数据应用效果的基础。数据质量管理是指运用相关技术来衡量、提高和确保数据质量的规划、实施与控制等一系列活动。衡量数据质量的指标体系包括完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、及时性等。

主数据（Master Data）是指用来描述企业核心业务实体的数据，是跨越各个业务部门和系统的、高价值的基础数据。主数据管理（Master Data Management，MDM）是一系列规则、应用和技术，用以协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据。

元数据（Metadata）是指描述数据的数据。元数据管理（Meta Data Management）通过根据数据管理和使用需求定义元数据类型，并对元数据进行收集、整理、存储、维护以及利用，以提升数据质量、促进数据共享和增强数据理解。

数据开发是指将原始数据加工为数据资产的各类处理过程。数据开发管理是指通过建立开发管理规范与管理机制，面向数据、程序、任务等处理对象，对开发过程和质量进行监控与管控，使数据资产管理的开发逻辑清晰化、开发过程标准化，增强开发任务的复用性，提升开发的效率。

数据安全是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。数据安全管理是指在组织数据安全战略的指导下，为确保数据处于有效保护和合法利用的状态，多个部门协作实施的一系列活动集合。包括建立组织数据安全治理团队，制定数据安全相关制度规范，构建数据安全技术体系，建设数据安全人才梯队等。

数据研发环节打造研发治理一体化。梳理数据研发管理全生命周期的各个工作环节，明确数据质量、数据标准、数据安全等工作在数据研发环节的定位，将数据治理工作融入到研发运营管理的流水线中，形成“先设计、后开发、先标准、后建模”的模式，在研发阶段对数据的质量和安全等问题进行有效管控。敏捷开发方法将数据处理流程划分为多个小部分，并在每个迭代周期中完成一部分数据处理任务，从而实现快速响应需求变化、提速数据交付的目标。

数据交付环节构建自动化测试流水线。通过使用测试工具进行自动化测试，减少人工测试过程中的错误和疏漏。将自动化测试融入持续集成和持续交付流程中，实时监控数据流水线的运行状态，发现问题并及时反馈给研发团队，确保问题能够快速解决。通过建立高效的协同机制，促进开发人员、测试人员以及质量管理人员之间的紧密合作，共同推进测试工作的顺利进行。

数据运维环节提升全链路数据可观测能力。企业通过构建全链路数据可观测能力，实现数据研发运营管理全生命周期的效能、资源、质量、成本等方面进行系统性的监测与度量，帮助企业全面掌握数据研发运营的各环节情况，及时发现问题、反馈问题、处理问题，进而不断优化数据开发全流程。

用数环节引入自助服务提高用数效率。主动利用数据资产。随着企业数据文化氛围的形成，员工数据能力的不断提升，数据需求方可以主动利用自助分析平台进行数据指标、报表、驾驶舱等任务的开发，快速满足自身需求。自助分析平台需要提供完备的数据资产目录、低门槛的功能组件和严格的数据访问控制及数据安全管理。