论企业数据治理的价值输出-数据资产目录（下）

Datablau 2019-10-12

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前情回顾

论企业数据治理的价值输出-数据资产目录（上）

重点论述面向价值输出的数据治理-数据资产目录

本篇来介绍一下构建数据资产目录实战经验：

数据资产目录构建的关键挑战是如何撬动业务人员参与和使用，尤其考虑：

数据资产目录体系必须是业务人员熟悉的场景和流程，方便找数
业务人员可以参与改进目录体系，提供数据见解
平台工具开放，方便找数，取数，用数！

因此贴身业务需求，构建服务于业务人员的数据资产平台需要打通环节，打通查数和取数环节；打通基础数据和分析数据的联系。能够好查好用，支持全文搜索，智能感知，算法加成，支持数据探查，数据关联推荐。另一方面一定要面向业务，让业务觉得有用好用优先，面向业务工作场景。

千数千面

数据资产目录应结合数据资产类型，定义数据资产的属性，不同资产类型对应不同业务属性，管理属性，应用模式、资产目录视角等，形成千数千面的效果。

1、业务目录

2、数据区域目录

3、数据安全目录

4、源系统目录

5、主题域目录

最终形成企业级全面的数据资产目录，数据资产权威/可信/可用，多视角的数据资产目录。

从数据生产规范化到数据管理运营智能化到数据治理的价值输出-数据资产目录。形成了Datablau数据资产生态体系。我们强调建设面向业务场景的数据治理，通过数据资产目录进行输出。强调数据治理是企业全生态数据治理体系的搭建，而不仅是一个部门的任务。从开发部门的事前数据模型设计，数据治理部门的数据资产盘点，及与业务部门协作逐步沉淀数据资产知识，来达到数据治理的效果。

关于Datablau

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Datablau创建于2016年，核心创始和研发团队全部来自于原CA erwin，天然具有世界级产品厂商的血缘和水准，是国内数据治理的第一品牌。依托多年的行业积累和技术沉淀，Datablau在产品设计层面充分发挥了后天优势，实现了集数据建模、数据目录、数据质量和数据准备为一体的企业级数据治理平台，全面满足企业对于数据治理的客观需求。

目前Datablau在嘉实基金、中国人寿、国电大渡河和四川航空等大型客户得到实际应用并深受好评，客户范围已经覆盖到银行、保险、制造业和能源行业等核心领域，Datablau已成为企业数据治理领域的领导厂商。

原创文章作者

王琤Allen CEO

曾任CA ERwin全球研发负责人,2006年加入CA，十几年经验在数据建模领域，客户多来自世界500强、美国银行（BOA）、SunTrust、AT&T、壳牌等深度参与建设银行新一代系统数据模型设计。多项专利和论文关于统一（关系型与非关系型）数据建模。复旦大学、北京航空航天大学客座讲师。IEEE member、 OMG member、DAMA member。

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