数据资产目录的建设方法论，大概分为6个步骤

傅一平评语：

这篇文章介绍了数据资产目录的建设方式论，大约分为6个方法： #

1、数据资产梳理：数据资产揭秘及补充建立数据资产信息

2、数据资产目录框架设计：业务角度、行业模型、其它行业成功经验、业务标准

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3、数据标签机制：数据分类分级、数据共享、数据认责、数据脱敏、数据品质、业务步骤、业务实体

4、数据资产目录与数据资产揭秘结果确立关系 #

5、数据资产与数据标签：数据资产标签化、数据资产目录与数据标签产生网状网数据检索机制 #

6、利用数据资产管理平台管理数据资产目录 #

将数据资产、数据目录、数据标签等作为独立的对象分别进行梳理，之后再进行映射，这是挺好的设计思想，由于时延会带给设计的灵活性。实战中两者常常是一体化梳理的，一张模版就包括了目录层级、表、字段及相关属性（属性对应标签）。 #

正文开始 #

以信息技术为核心的第四次经济革命促使全球经济步入到数字化变革时期，对于现在的企业来说，数字化变革早已不是可做可不做的自选题，而是应当诉诸行动的必选题。

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从数字化变革的实践经验中我们可以获知，企业的数据资产是企业数字化变革的数据基座，应当管理好企业的数据资产，能够有效地进行企业数字化变革。 #

而对企业数据资产的数据管理还要数据资产框架来支撑数据资产的展示、记录、分析，通过数据资产框架可以明确企业拥有的数据资产、实现数据资产安全分享、提升数据资产品质、实现数据资产变现等数据管理目标。

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下边就来谈一谈数据资产框架中重要部份数据资产目录管理2024一建管理目录框架2024一建管理目录框架，通过数据资产目录的建设，实现对企业数据资产的有效管理。

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1.新政支持：

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我们以数据整治较成熟的行业-银行业的相关数据管理新政中可以发觉，从国家到银银监会，到美国人民中行，在2023至2023年间就公布相关指导新政，明晰数据是生产要素，并给出了数据整治建设指引。 #

2.企业需求

从企业层面以及数字化变革路线的探讨框架上，企业从行业解读、战略愿景、明确举措、规划方案自上而下，格外明确企业数据资产是整个数字化变革及数字化营运的坚固基础。

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3.发展趋势：数据资产管理正成为数据管理趋势之一 #

1.数据资产管理有三个方面表现，分别是管理角度、管理职能、组织机制 #

2.数据资产目录机制是针对企业数据资源的分类组织方式

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1.问题及建议

2.建设方法 #

1.数据标签与数据资产的关系 #

数据标签与数据资产目录产生对数据资产的网状分类功能，我们可以借助目录及标签来为数据资产进行分类分级，并提高管理属性。运用数据管理平台实现迅速方便地检索数据资产及组织数据资产。

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2.数据资产目录怎样管理及应用场景

数据资产目录管理包括目录维护及目录安全权限管理，目录应用场景有数据资产的可视化应用、数据资产目录服务、数据剖析应用场景等内容。

-某金融公司数据资产管理案例- #