数据资产管理工具的常见功能

由于数据资产管理涉及的领域众多，目前主要有两种形式的数据资产管理工具产品：一是基于传统数据管理方法，在某个业务领域精耕细作形成的完善产品，比如独立的主数据管理工具、元数据管理工具、数据建模工具、数据质量管理工具等;二是将几个相关数据管理工具功能整合到一起，打通数据连接，形成互相之间有接口的工具平台，比如由元数据、数据标准、数据质量集成起来形成的数据资产管理平台。

数据资产管理工具的常见功能

一般来讲，数据资产管理工具包括以下功能：

数据标准管理。数据标准化，指研究、制定和推广应用统一的数据分类分级、记录格式及转换、编码等技术标准的过程。从以上定义可以看出，数据标准指的就是针对数据所定义的各种规则或约束，如数据的类别，数据的口径，数据的安全级别，数据的格式，数据取值范围，数据的类型等。数据标准可以认为也是一种特定类型的元数据，对数据标准的管理，就是指管理所有数据相关的标准和规范，除提供一般的查询展示、修改发布管理功能外，还要能建立数据标准与数据间的关系。同时，数据标准就是数据的业务或技术规则，数据标准管理工具应能够支持数据标准到数据质量规则的自动同步，通过数据质量检测工具能够核对数据是符合数据标准的定义。

数据质量检测。数据资产管理战略的一个重要目标是保证数据准确性、一致性和完整性。数据质量检测工具的目的就在于通过制定的数据质量规则，实现软件工具支撑下的数据合法性校验、数据质量问题监控、数据质量分析报告等功能，以实现企业数据质量改进提升。数据质量检测工具的核心是能够快速高效校验数据问题，数据问题一旦出现就及时通知管理人员给予重视和治理。

数据模型管理。针对企业在不同业务发展阶段建设的一个个竖井式系统，最大的挑战莫过于系统集成过程中数据模型的不一致，解决这个问题的唯一方法就是从全局入手，设计标准化数据模型，构建统一的数据模型管控体系，这个过程中针对数据模型的管理、比对、分析、展示都离不开工具的支撑，对企业数据模型的管理，直接影响着企业数据资产一致性程度。

数据模型设计。如果要从数据产生的源头来解决数据质量问题，光有制定好的标准化模型是不够的，还需要从数据模型的设计开始，数据模型设计工具不仅应能支持对于新建系统的正向建模能力，还应支持对原有系统的逆向工程能力，通过对数据模型进行标准化设计，能够将数据模型与整个企业架构保持一致，从源头上提高企业数据的一致性。

元数据管理。元数据管理的作用是统一管理企业所有元数据，包括业务元数据、技术元数据、流程元数据和数据管理制度元数据，另外还应包括非结构化数据的元数据。元数据的数据地图可以图形化展示各信息系统间数据流转情况，利用血缘分析和影响分析帮助企业快速定位问题数据源头及系统改造影响范围。

主数据管理。可通过数据整合工具(如ETL)、数据清洗工具、作为主数据总线的操作型数据存储(ODS)，或专门的主数据管理工具来实施主数据管理，目标是通过跨数据源的整合，提供企业“黄金数据” – 主数据的最佳版本，并保证这些主数据在各个信息系统间的准确性、一致性、完整性。

数据统计分析。数据统计分析可以帮助数据管理人员快速、可视化发现数据问题，同时增强了企业数据资产的易用性和对外服务能力，一般需要集成开源或商业的数据统计分析工具和分析评估模型。

工作流管理。数据资产管理工具作为企业开展数据管控的抓手，需要把数据管理制度办法中建立的各项工作流在信息化系统中实现，避免线下流程，这就需要工具能支持灵活便捷的角色创建和流程配置。

非结构化数据管理工具。越来越多的企业开始重视非结构化数据的管理，需要结合企业自身发展长远考虑，选取对自身发展最有利的支撑手段加以使用。

此外，根据企业不同的需求，数据资产管理过程中还会用到一系列的其它有用工具，如数据安全管理工具，数据操作管理工具、文档和内容管理工具等，随着企业对数据交易和数据开放的平台管理需求日趋增多，未来数据资产管理工具也将更加多样化。

以上这些软件功能，都属于整个数据资产管理工具链的重要组成部分。但是，万万不要误以为有了这些工具我们就能够成功管理企业内的所有数据资产了，工具发挥效力的前提是，必须要有企业内数据管理咨询团队制定的具有良好定义的数据标准规范和流程，并由职责分工明确的数据资产管理团队，来使用这些工具帮助企业应用数据资产管理最佳实践方法，这样数据资产管理工具才能发挥全部作用。

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