数据资产|数据地数据资产管理，到底管什么？( 二 )

强大的搜索功能，可以基于关键词、字段、指标搜索目标表；

元数据信息完善，辅助决策，确定表是不是所需要用的，能不能用，以及逻辑说明。

2. 管数据数据生产者，负责数据加工处理，对数据质量、资产元数据、资产管理负责。
1）业务场景

维护表元数据信息；
数据资产审计，管理用户权限、使用日志；
数据治理，针对数据表的使用情况，定期下线不用表或者冷数据归档；
追根溯源：数据质量异常通知下游，数据问题快速排查定位问题。

2）用户
3）产品诉求

元数据维护操作简单、快捷，支持批量操作；
可以清楚的知道自己负责的资产元数据覆盖、用户使用情况；
平台提供方便的数据追踪、溯源的功能，可以快速定位数据血缘。

3. 数据团队管理者评价数据资产业务价值、数据对业务支撑或赋能效率，对数据开发人员进行量化考核。并对数据资产的健康度、数据成本进行管控。
1）业务场景

评价数据资产建设的到底怎么样；
数据人员工作量化考核；
平台健康度管控，降本增效。

2）用户
3）产品诉求

能够提供资产健康度评价的全面的指标，如模型覆盖度、复用度、元数据完善度、数据质量等；
资产责任人到人，可以量化考核每个数据开发者的工作数量和质量。

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三、数据地图需要具备的数据资产管理能力

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1. 资产大盘资产大盘按照不同角色的用户，提供从总体到部门（租户）以及个人的资产视图，主要作用是客观描述资产现状，并且以健康度评价体系，提供资产建设优化指引。主要服务于数据工作者及管理团队。例如：

资产数量：资产总数、新增数量、治理数量；
资源消耗：存储资源、生产消耗计算资源；
健康度：元数据覆盖度100%表占比、数据质量异常数、高耗时任务及列表、跨层引用数、近90天无访问数；
治理维度：治理资产数量、治理效果、待治理数量。

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图：阿里数据地图
2. 数据探索数据检索方式包括基于业务域、主题、标签等层级筛选，表中英文、字段信息搜索，以及热门推荐、个人收藏、数据专题等快捷方式。
在实际应用时，搜索功能是第一优先级的，至少要先让用户能够精准触达目标。因为业务域划分、主题标签维护很难做到没有二义性，让用户可以顺利筛选出目标数据。表的元数据信息是指可以给找数据的用户提高更加全面、准确的业务元数据、技术元数据等一系列的信息。包括：

基本信息：如表中英文名称、负责人、业务描述、字段中英文、分区字段、字段处理逻辑、业务域、主题、标签层级；
数据预览：提供示例数据预览功能，可以快速查看字段内容或结构；
产出信息：产出时间、任务耗时及趋势、最后更新时间；
数据血缘：数据表上下游，一键通知能力；
数据质量：数据质量监控规则覆盖、最新监控结果是否正常；
数据审计：表使用信息、变更记录。

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图：阿里数据地图
3. 资产管理资产管理主要是面向资产创建者，对所负责的资产进行业务元数据、技术元数据的维护及配置，对资产健康度负责。数据地图需要的功能包括：