数据资产管理与治理是企业当前面临的关键问题。科学的管理可以增强数据的重复利用率，而缺乏管理则可能导致数据杂乱无章。下面，我们将对数据资产管理的多个方面进行深入分析。

数据资产用户场景

用户在使用数据资产时，主要面临两个场景：一是寻找数据，二是管理数据。寻找数据的多为数据分析人员、产品运营等数据使用者，他们依赖经过数仓处理的数据进行分析和应用。例如，业务人员在XX表中找到了订单数据，但由于对订单状态的枚举值含义不明确、营收数据的计算方法不清楚，他们不敢直接使用这些数据，只能向表的管理者咨询。负责数据管理的任务属于数据开发者，他们期望所创造的数据能获得更高的安全性，并便于被更多人重复使用。

数据开发者难题

数据开发者遇到了不少挑战。首先，他们构建了许多数据模型，却不知道有多少人正在使用这些模型，它们的应用范围如何，以及带来了多少实际业务价值，imtoken钱包官方网站这使得他们的工作成效难以得到准确评价。再者， imtoken官网当用户报告数据问题时，开发者需要深入代码，追踪数据处理的整个过程，这个过程既费时又费力 https://www.adminbaidu.com，严重影响了工作效率。

元数据的作用

元数据信息的完备性极为关键。这样的信息有助于决策制定，帮助用户判断表格是否适用，并理解其逻辑。例如，当用户明确了解自己负责的资产元数据的覆盖范围和使用状况时，便能更有效地进行数据管理和维护。同时，它还有助于评估数据资产业务的价值，以及数据对业务的支持和促进作用，从而可以对数据开发人员实施量化评估。

资产健康度评价

资产健康度评估能够给出包括模型涵盖范围、重复使用率、元数据完备性、数据品质等在内的综合指标。明确资产负责人后，能够对每位数据开发者的工作量与质量进行具体评估。资产整体情况为不同角色用户提供了从全局到部门再到个人的资产概览，不仅能够真实反映资产状况，还能通过健康度评价体系提供资产建设的改进建议。

数据治理流程

数据治理流程需与数据质量监控及数据质量管理平台实现对接。这有助于实时掌握用户使用动态，一旦发现问题，可迅速切换至治理平台，实现一键式管理，涵盖归档、停用、删除等操作。此举有利于企业高效处理问题数据，确保数据的安全与高效。

代办事项与机制

数据管理需要自上而下构建一套监管与评估体系。若不然，在资产构建过程中，为了追求速度而忽视元数据的维护，会降低资产的利用率。个人代办系统会提醒资产创建者注意一些关键优化点，例如元数据信息覆盖不足100%，近XX天未被访问，任务处理时间过长，以及跨层级引用等问题。通过这些措施，可以保证数据资产管理工作的有序推进。

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