数据资产梳理的关键指标有哪些？

以下是数据资产梳理的一些关键指标：

一、数据基本情况指标

​数据量

• 衡量数据资产规模的重要指标，包括数据库中的记录数、文件系统中的文件数量和大小等。例如，一个大型电商企业的订单数据库可能包含数以亿计的订单记录，这反映了数据资产的总体规模。

​数据类型

• 如结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON文件）和非结构化数据（如图像、视频、文档等）。不同类型的数据在存储、处理和分析方面有不同的要求。

二、数据质量指标

​准确性

• 数据是否正确反映业务事实。例如，财务数据中的金额是否准确无误，客户信息中的姓名、地址是否正确。可以通过与业务标准或实际业务情况进行对比来衡量。

​完整性

• 数据是否存在缺失值。比如，在员工信息表中，员工的联系方式、入职日期等字段是否都有填写。可以通过计算缺失值的比例来评估数据完整性。

​一致性

• 相同数据在不同数据源或不同时间点是否保持一致。例如，同一产品在不同销售渠道中的价格是否相同，或者同一客户在不同系统中的基本信息是否一致。

三、数据价值指标

​业务相关性

• 数据与业务目标的关联程度。例如，对于销售业务，客户购买历史、偏好等数据与业务直接相关，而一些与办公设备维护相关的数据则相关性较低。可以通过业务部门对数据的评价和使用频率来衡量。

​数据时效性

• 数据的新鲜程度和有效性。例如，股票价格数据需要实时更新才有价值，而企业的年度财务报表数据时效性相对较弱。可以根据数据的更新频率和业务需求的时间窗口来评估。

四、数据安全指标

​敏感度

• 根据数据泄露可能造成的损害程度来判断数据的敏感程度。例如，客户的身份证号码、银行卡号等属于高度敏感数据，而企业内部的一般性通知文档则敏感度较低。可以通过数据分类分级来确定数据的敏感度。

​访问控制

• 衡量数据访问的权限管理情况。包括谁可以访问数据、以何种方式访问（读、写、修改等）以及访问的限制条件等。例如，只有经过授权的财务人员才能访问公司的财务报表数据。

五、数据管理指标

​元数据完整性

• 元数据是否全面准确地描述了数据资产。例如，元数据中是否包含了数据的来源、定义、关系等信息。可以通过对元数据进行审核和对比来评估其完整性。

​数据更新频率

• 数据更新的频繁程度。不同类型的数据可能有不同的更新要求，如新闻资讯类数据需要及时更新，而企业的组织架构数据更新相对较慢。