海量的数据资源并非全都能够作为数据资产登记造册,其能否转化为数据资产,很大程度上取决于数据质量的高低。组织要根据数据资产的内在价值属性,制定科学合理的数据质量评估指标,开展数据资源质量评估,剔除劣质数据,筛选优质数据资产。
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数据的价值属性是数据资产的本质特征。我们通常从以下几个维度来考量数据资产的价值:一是数据的基础属性,如数据的完整性、准确性、时效性、一致性等,直接决定数据产品的质量;二是数据的稀缺性,独特性强、替代品少的数据价值相对较高;三是数据的关联性,不同来源数据的关联整合能够产生更大价值;四是数据的应用价值,在业务经营管理和数据要素市场中应用广泛的数据价值更高。因此,组织要在全面评估数据资产多重价值属性的基础上,构建起科学规范的数据资产价值评估指标。
数据质量是数据资产价值的决定性因素,直接影响数据应用的有效性。为客观评判数据资源的质量优劣,支撑数据资产遴选,组织须针对不同类型的数据资源,分别制定结构化数据和非结构化数据质量评估的标准规范。一般来说,结构化数据质量评估的关键指标包括:完整性、准确性、一致性、及时性、唯一性等;针对非结构化数据,还应考虑可读性、相关性、可解释性等指标。在明确评估指标后,各指标还需设定相应的阈值标准,以判定数据资源是否达到规定的质量要求。同时,建立健全数据质量评估的规章制度,明确评估的流程方法、职责分工、结果应用等,确保数据质量评估工作持续规范地开展。
质量评估标准建立后,组织就可以对全量的数据资源开展质量评估工作。一方面,各数据提供单位对本部门的数据资源开展自评,对照质量评估指标,逐条打分,计算数据资产的质量评分;另一方面,组织抽调业务骨干和数据专家组成评估小组,采取抽样或者全面评估的方式,对各单位的数据资源质量开展复核评分,将自评得分和复评得分进行加权平均,形成数据资源的最终质量评分。数据资源质量评分可作为数据资产遴选的重要依据,当评分达到规定标准时,该数据资源可被确定为组织的数据资产;当评分较低时,组织要及时反馈,并督促相关单位开展数据质量的清洗、修复、完善,直至符合数据资产的质量要求。
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