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数据资产目录建设方法与案例
傅一平评语：
这篇文章介绍了数据资产目录的建设方法论，大概分为6个步骤：
1、数据资产梳理：数据资产盘点及补充完善数据资产信息
2、数据资产目录框架设计：业务视角、行业模型、其它行业成功经验、业务标准
3、数据标签体系：数据分类分级、数据共享、数据认责、数据脱敏、数据质量、业务流程、业务实体
4、数据资产目录与数据资产盘点结果建立关系
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形成网状网数据检索体系
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，然后再进行映射，这是很好的设计思想，因为解耦会带来设计的灵活性。实操中三者往往是一体化梳理的，一张模板就包括了目录层级、表、字段及相关属性（属性对应标签）。
数据资产管理正成为数据管理工作的转型方向 数据资产化与数据资产管理的理念，进一步促进过去的数据管理工作向数据价值转化 以数据资产为导向的数据管理工作可以串联元数据、数据标准、数据模型、数据质量、数据安全等各项管理工作，引导数据价值在业务端的发挥 以客户为中心，以价值为导向，实现高效的数据资产服务体系与数据挖掘分析
数据资产管理正成为数据管理工作的转型方向 数据资产化与数据资产管理的理念，进一步促进过去的数据管理工作向数据价值转化 以数据资产为导向的数据管理工作可以串联元数据、数据标准、数据模型、数据质量、数据安全等各项管理工作，引导数据价值在业务端的发挥 以客户为中心，以价值为导向，实现高效的数据资产服务体系与数据挖掘分析
第一步：资产梳理（数据资产盘点及补充完善数据资产信息）
第二步：框架设计（业务视角、行业模型、其他行业成功经验、业务标准）
第三步：数据标签设计（数据分类分级、数据共享、数据认责、数据脱敏、数据质量、业务流程、业务实体）
第四步：资产与目录关联
第五步：数据资产标签化（数据资产目录与数据标签形成网状数据检索体系）
第六步：平台管理
第一步：建设路径
第二步：目录构建
第三步：平台落地
DAMA、DCMM等数据管理框架各个能力域的划分是否合理？有内在逻辑吗？by 傅一平
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