引言： 完整的企业或机构大数据能力的构建步骤一般是“建立组织架构 →应用需求梳理→数据盘点梳理→引进平台技术→汇聚多源数据治 理数据→数据应用→数据运营”等。数据资产管理以数据价值为导向， 分布在大数据能力构建的多个环节。本章将主要围绕数据资产管理， 具体阐述实施步骤、主要工具平台的功能，并基于实践经验，提出数 据资产管理成功的要素。数据成熟度不同的企业或单位开展数据资产 管理的具体步骤和实施内容要根据自身情况制定。 (一)实施步骤 数据资产管理可参考按照“统筹规划→管理实施→稽核检查→资 产运营”四个阶段的方法策略执行，每个阶段对应的管理职能如图 7 所示。以业务应用目标为指引，企业可以按照自身数据及管理情况制 定不同的实施步骤顺序。 数据资产管理实施步骤 1 . 第一阶段：统筹规划 第一阶段是统筹规划过程，制定数据资产管理战略规划，明确数 据资产管理目标，涉及建立数据资产管理组织和制度作为保障措施， 盘点数据资产，制定数据资产标准规范等，该阶段成果是后续工作的 基础。 一般情况下， 第一步是建立组织责任体系，根据 自身情况，制定数据资产管理制度规范。需要建立一套独立完整的关 于数据资产管理的组织机构，明确各级角色和职责，确定兼职专职人 员，保障数据资产管理的各项管理办法、工作流程的实施，推进工作 的有序开展，并逐步打造管理及技术的专业人才团队。 第一步的主要交付物包括：《数据资产管理规划》、《数据资产管 理认责机制》、《数据资产管理工作指引》、《数据资产管理考核评价办法》。 第二步是结合业务盘点数据资产，评估当前数据管理能力。对基 础数据的盘点是开展数据资产管理工作的前提之一，需要分析企业战 略及业务现状，结合当前大数据现状及未来发展，盘点企业内外部数 据现状，确立数据资产管理的目标，并逐渐实施需求调研、盘点资产、 采集汇聚等专题任务。与此同时，了解企业数据来源、数据采集手段 和硬件设备情况，以定位自身数据资产管理能力，规划未来数据资产 管理成熟度提升方案。第二步的主要交付物包括：《数据资产盘点清单》、《数据资产管 理现状评估》。 第三步是制定数据资产相关的标准规范。在企业组织架构、制度 体系和数据资产盘点的基础上，结合国际标准和行业标准，围绕数据 资产全生命周期管理，制定相关的数据规范体系，包括元数据标准、 核心业务指标数据标准、业务系统数据模型标准、主数据标准...
