数据作为企业的“特殊资产”，已被列入企业资产负债表。怎样梳理数据资产创造价值，是企业大数据从业人员的重要工作。此前，普元大数据首席顾问李书超结合这项重要工作的需求情况，推出了《全要素数据资产梳理的路径和方法》的线上培训课程，获批国家工业信息安全发展研究中心“赛昇学院·数智课堂”入选课程。
数据价值释放具有跨领域、场景性强等特点，需要经历数据资源化、数据资产化、数据资本化几个关键阶段，即数据经收集、整理后成为数据资源，加工、应用后成为数据资产，流通、交易后成为数据资本。
业务：数据在业务领域相关概念、关系和规则的数据，包括术语描述、流程关系、业务规则、信息分类、指标定义、统计口径等。
技术：数据在技术领域相关概念、关系和规则，包括信息化系统与数据平台内对象和数据结构的定义、源数据到目的数据的映射、数据转换的描述等。
管理：数据在管理领域相关概念、关系和规则的数据，包括归口部门、岗位职责、人员角色、管理过程、分类分级、保障措施等。
数据模型自上而下分为主题域模型、概念模型、逻辑模型和物理模型。数据资产目录和数据模型的层次结构有对应关系，数据资产目录L1-L2的关联关系对应主题域模型、L3之间的关联关系对应概念模型，L4逻辑数据实体及L5属性的关系对应逻辑模型。
数据模型是数据资产管理的基础，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。
二、梳理难点分析
数据资产梳理常见两种模式：自上而下和自下而上
1、自上而下，需要深入到具体业务环节
2、自下而上：人工补充业务信息工作量大
3、两种方式存在的问题
（1）很多依赖于人工，耗时耗力
三、梳理路径与方法
1、结合应用元数据的数据资产梳理路径与方法
2、形成数据资产目录
四、全要素数据资产应用
1、业务一致化，解决业务偏差
2、便捷获取数据：基于数据资产的数据服务化使用
3、支撑数据产品构建，发挥数据价值
4、数据要素流通交易，推动数字产业化发展
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李书超，普元信息大数据首席顾问。全面主持普元数据领域方案、产品规划建设，近20年数据领域咨询设计与项目建设经验，主导普元信息公司数据方案产品规划与研发，带领团队成功研发了普元信息公司数据中台系列产品，应用并服务了政务、金融、电信、能源、制造、工程建筑、物流、航空等多行业大型客户。
