如何進行企業數據資產盤點和文件數據銷毀

文件硬盤數據銷毀

如何進行數據資產盤點，首先我們需要要將數據進行分類。依照數據來源的不同，數據可分為內部數據和外部數據。

• 內部數據是指來自于企業內部、分散存在各處的數據；
• 外部數據是指存在于企業外部網站或者其他“第三方的數據”。

按照重要程度，一般情況下，我們一定是先把自己內部的數據梳理清楚才行，畢竟內部數據的價值更為重要，參與決策分析，經營的數據大部分數據也都是內部數據。

無論是內部數據，還是外部數據，我們進行盤點的對象應該包括：現有應用系統的數據庫、數據表、數據字段、元數據、數據質量、數據流轉、數據報表、數據指標等；各業務領域線下現有報表、缺失報表；確定當前數據資源分布情況、數據質量現狀、數據應用現狀與期望，形成“數據資產目錄”。

在數據資產盤點過程中，要分析每種數據是什么數據類型，數據從哪里來，以及如何去獲取這些數據，數據獲取頻率等。

(1)數據類型。數據類型是指要對數據進行分類，數據分類就是把具有某種共同屬性或特征的數據歸并在一起，通過類別的屬性或特征來對數據進行區別。例如可以按照業務條線進行分類，哪些屬于營銷類的數據，生產類的數據；也可以對數據特征例如哪些是主數據，哪些是業務數據，哪些是指標數據進行分類……

(2)數據來源。數據來源是指數據從哪里來。

• 內部數據主要來自于各應用系統、數據庫、工作日志、還有一些數據可能沒有直接的數據來源，需求企業進行數據生產，比如通過傳感器或其他一些方式去獲取。
• 外部數據主要存在于企業外部網站、社交媒體，或以其他形式存在。

數據來源是能追溯數據資產的可靠性以及是否準確的重要依據，所以我們在做數據資產盤點的過程中，一定要到原子級別的程度，例如某個指標數據，參與計算的數據，它們的來源系統，甚至錄入的來源依據（依據哪個線下文件或者是報告進行錄入）都要明確。

(3)數據獲取方式。當知道數據來源后，基本就能確定數據獲取方式了。通常來說，數據獲取方式有系統直接抓取、設備導入、人工輸入、數據生產等，不同數據獲取方式對應的技術難度和數據獲取成本不一樣。

• 獲取內部數據：主要是導出內部各信息系統的數據，以及采用數據采集或數據生產的方式獲取實時數據；針對沒有數據收集工具的內部數據，還需要設計收集工具。
• 獲取外部數據需要依據業務需求和情報來源，采用數據爬蟲和人工摸底收集相結合的方式，最大限度地降低數據獲取成本和提升數據獲取效率。在確定數據獲取方式時，要依據業務需求，定義數據獲取頻率，數據獲取頻率會直接影響數據存儲空間的大小。

當我們擁有了內部數據和外部數據的基本情況后，我們需要進一步去偽存真。因為無論是內部數據還是外部數據，嚴格意義上來說，還并不能完全確認為數據資產。從概念上來說，只有符合以下三點特征的數據，才能稱為企業的數據資產：

(1)擁有或者控制：除企業內部的數據外，通過各種渠道合法獲取的外部數據也屬于企業數據資產。(2)帶來經濟價值：體現了資產的經濟屬性，未來能給企業帶來經濟利益。(3)數據資源：數據資產包括各種以物理或電子方式記錄的數據、軟件、服務等。

所以，我們在做數據資產盤點的過程中，最重要的環節就是了解數據代表的含義，剔除那些缺失值、異常值、重復數據等“臟數據”，才可稱為“數據資產”。

以上就是盤點過程中，我們需要回答解決的問題：

1. 企業內部到底存儲了多少數據？
2. 這些數據是如何進行分類分級的？
3. 這些數據數據價值如何？
4. 這些數據分布在什么地方？以及是如何獲取的？
5. 數據的歸屬部門OWNER是誰？

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接下來就是具體的數據盤點的步驟，首先我們需要明確盤點的原則，有了原則我們相當于就有一個盤點的標尺。也能保證盤點過程安全穩定，保證盤點結果準確可靠。

• 全面性：數據資產盤點范圍要全面覆蓋數據處理者的數據資產，如果在盤點過程中，有缺漏的情況，實際上盤底的效果就大打折扣，所以我們針對盤點的對象一定要反復確認。當然在落地實踐過程中，也可以分階段開展盤點工作。
• 系統性：將需要盤點的數據資產的屬性或特征按一定排列順序予以系統化，并形成一個合理的分類體系。“無分類不盤點”，沒有分類就沒有盤點意義，通過分類就可以針對性的對其資產進行管理。
• 確定性：盤點范圍內的任何一項數據資產，在分類體系中應該有唯一確定的基本單元與之相應。如果一個數據資產指向了多個分類，那么問題要么就是類別構建不清晰，沒有窮舉，不符合MECE法則。
• 可拓展性：目錄框架應滿足數據資產不斷發展和變化的需求，允許在目錄框架中增加新的盤點內容而不影響原有內容，為使用者進行延拓細化創造條件。
• 安全性：減少數據盤點工作對業務活動和系統運行的影響，避免出現數據丟失或泄露等失誤，給數據處理者帶來損失。

明確了盤點的原則后，我們具體的操作步驟分為八步：

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一、設定盤點目標：數據資產盤點可能不是一蹴而就的，有些企業的數據過于龐大，也可以分階段進行。所以我們就需要明確本次盤點的目標是什么？可以是某一個條線某一個部門的數據，或者是某一個類型的數據進行盤點，但是目標和范圍必須要明確下來，防止盤點范圍過大蔓延導致無法完成目標。

二、構建數據標準：基于我們的盤點目標，我們同步要準備的就是對應的數據標準，可以同步內部的管理制度或者外部同行案例，甚至是國標進行參考，來構建數據標準。

三、數據發現：數據發現是盤點的重點，數據存儲在哪里？線上或者線下都需要進行梳理，數據發現是解決數據在哪里、有多少的問題。

四、數據識別：針對掃描的數據存儲位置，需要對數據進行識別和定義，標記數據內容，并基于數據內容和存儲方式，明確數據的組織結構，形成“庫—表—字段”的數據框架，即明確庫中有哪些表、表內有哪些數據，結合數據發現的成果，繪制數據資產地圖，將數據的存儲位置、存儲內容、存儲量清晰地進行呈現。

五、結構化數據資產梳理：全結構化數據為數據庫中的表數據，有清晰的模型定義和數據屬性定義；半結構化數據有相對明確的含義說明，但是結構并不嚴謹，格式相對比較寬泛。大多數半結構化數據的格式為XML、JSON。半結構化數據多用于日志記錄、多類型信息傳遞等。

六：非結構化數據資產梳理：非結構化數據沒有明確的數據格式，或者數據格式的類型非常粗獷，不方便用數據庫二維邏輯表來表現。非結構化數據的數據格式有文本、圖片、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等。

七：明確歸屬：數據明確歸屬是一個業務拉通的事情，也是反復溝通的一個過程，明確歸屬能夠責任到人，方便后續的數據資產管理。如果沒有明確歸屬，那么后續的資產盤點甚至是資產的運營都無從談起。

八：數據資產清單：數據資產清單是數據資產盤點的最終成果，也是數據資產管理的第一步。它將組織內的所有數據進行匯總，構建出一張全局的數據地圖。企業內部如果有數據資產管理平臺或者相關系統，可以做成可視化的地圖或者報表，能夠清晰地展現出組織擁有的數據內容、數據量、數據價值、數據存儲位置以及數據歸屬和責任人，幫助組織掌握其擁有的所有數據及數據價值，為組織進行數據管理、數據價值挖掘以及數據保護提供指導依據。

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其實完成數據資產盤點的工作只是第一步，但卻是最重要的一步，只有將資產盤點清楚，才能接下來對數據資產進行運營，符合數據資產標準的數據才能更好的服務于企業，或者產生交易價值。如果沒有完成數據資產盤點的工作，談其他的數據資產管理工作都是空中樓閣。