数据资产的便捷获取是企业在数字化转型过程中追求的重要目标之一。随着企业对数据依赖程度的不断提高，如何确保数据资产能够被便捷地获取成为了亟待解决的问题。本文将探讨数据资产便捷获取的关键特征，并分析如何通过技术、管理和文化三个层面来保证这些特征的实现。

一、数据资产便捷获取的关键特征

（一）易发现性

1. 清晰分类
   • 数据资产需要按照业务逻辑、数据类型等多维度进行分类。例如，在一家零售企业中，可以将客户数据分为基本信息（如姓名、年龄）、购买行为数据（如购买频率、商品偏好）等类别。这样，当用户需要获取特定类型的数据时，能够快速定位到相关数据集。
2. 元数据管理
   • 元数据是对数据资产的描述信息，包括数据的来源、格式、更新频率等。完善的元数据管理有助于提高数据资产的易发现性。比如，通过建立元数据仓库，用户可以根据元数据中的关键词搜索到所需的数据资产，就像在图书馆中根据索书号和书籍简介找到心仪的书籍一样。

（二）易访问性

1. 权限控制下的广泛访问
   • 在保障数据安全的前提下，尽可能扩大数据资产的访问范围。对于不同部门、不同层级的员工，根据其工作需求赋予相应的数据访问权限。例如，市场部门可能需要访问销售数据以制定营销策略，而研发部门可能需要产品使用反馈数据来改进产品功能。通过合理的权限设置，让更多的人员能够合法地获取所需数据。
2. 多样化的访问接口
   • 提供多种方式供用户访问数据资产，如应用程序编程接口（API）、自助查询界面等。API可以让开发人员方便地将数据集成到自己的应用程序中；自助查询界面则适合普通业务人员使用，他们可以通过简单的操作查询到自己需要的数据，就像在搜索引擎中输入关键词查找信息一样简单。

（三）高质量性

1. 准确性
   • 确保数据资产的真实性和可靠性。这需要从数据采集源头抓起，采用准确的数据采集工具和方法。例如，在物流企业的运输数据采集方面，要确保GPS设备的精准度，避免因设备故障或信号干扰导致的数据错误。同时，还要建立数据校验机制，对采集到的数据进行比对和验证，及时发现并纠正错误数据。
2. 完整性
   • 完整的数据资产能够为用户提供全面的信息支持。在数据收集过程中，要涵盖与业务相关的所有重要数据元素。例如，在金融风险评估中，不仅要收集客户的信用记录，还要考虑宏观经济环境、行业发展趋势等因素相关的数据，以确保数据资产的完整性，从而提高基于数据决策的准确性。

二、技术层面的保障措施

（一）构建数据湖与数据仓库

1. 数据湖的作用
   • 数据湖可以存储海量、异构的数据，无论是结构化数据（如数据库中的表格数据），还是非结构化数据（如文本、图像、视频）。它为企业提供了统一的数据存储平台，便于对各类数据资产进行整合和管理。通过数据湖的技术架构，可以实现不同类型数据的集中存储，方便用户在一个平台上查找和获取各种数据资产。
2. 数据仓库的价值
   • 数据仓库则是针对特定主题（如销售、财务等）对数据进行清洗、转换和加载（ETL）后的存储库。它将来自多个数据源的数据按照一定的规则进行整合，形成易于查询和分析的数据结构。例如，在企业进行销售数据分析时，数据仓库可以提供经过预处理的销售数据，使用户能够快速获取到准确、一致的销售相关信息。

（二）运用数据治理工具

1. 数据质量评估工具
   • 这类工具可以自动对数据资产的质量进行评估，检查数据的准确性、完整性、一致性等指标。例如，它可以检测出数据表中是否存在重复值、空值等问题，并给出相应的修复建议。通过定期使用数据质量评估工具，可以持续监控和改善数据资产的质量，确保用户获取到高质量的数据。
2. 数据血缘追踪工具
   • 数据血缘追踪工具能够展示数据从源头到当前状态的流转过程，包括数据的产生、加工、传输等环节。这对于理解数据资产的来源和影响范围非常有帮助。例如，当发现某个数据资产存在问题时，可以通过数据血缘追踪工具快速定位问题产生的根源，进而采取有效的措施进行修复，保障数据资产的可靠性和可用性。

三、管理层面的保障措施

（一）建立数据资产管理组织

1. 明确职责分工
   • 设立专门的数据资产管理团队，成员包括数据管理员、数据分析师等专业人员。数据管理员负责数据资产的存储、备份等基础管理工作；数据分析师则侧重于挖掘数据资产的价值，为业务部门提供数据支持。同时，要明确各部门在数据资产管理中的角色和责任，如业务部门负责提供数据需求并对数据的准确性负责，信息技术部门负责数据基础设施的建设和维护等。
2. 制定管理制度
   • 制定完善的数据资产管理制度，涵盖数据资产的生命周期管理、数据共享机制等方面。例如，在数据生命周期管理方面，规定数据的创建、更新、归档和销毁等各个阶段的操作规范；在数据共享机制方面，明确数据共享的原则、流程以及争议解决办法等，确保数据资产能够在企业内部有序地流通和共享。

（二）加强数据安全与合规管理

1. 数据加密与脱敏
   • 对敏感数据资产进行加密和脱敏处理。加密可以防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改；脱敏则是在不影响数据使用价值的前提下，对数据中的敏感信息进行变形处理。例如，在医疗数据的管理中，患者的姓名、身份证号等敏感信息需要进行脱敏处理后才能用于数据分析，以保护患者隐私。
2. 遵循法律法规
   • 遵守相关的法律法规，如《网络安全法》《个人信息保护法》等。企业要建立健全的合规管理体系，确保数据资产的获取、使用等环节符合法律要求。例如，在跨境数据传输时，要遵循国际间的数据保护法规，避免因违规操作而面临法律风险。

四、文化层面的保障措施

（一）培养数据驱动的文化

1. 领导重视
   • 企业高层领导要充分认识到数据资产的重要性，将其纳入企业发展战略的核心内容。领导的支持能够带动全体员工积极参与数据资产的管理与利用。例如，领导可以在企业内部宣传数据的价值，鼓励员工提出基于数据的创新想法，并为数据资产的便捷获取创造良好的政策环境。
2. 全员参与
   • 营造全员参与数据管理的文化氛围。通过培训等方式提高员工的数据素养，使员工了解数据资产的相关知识和技能。例如，开展数据可视化培训，让员工能够更好地理解和呈现数据；举办数据竞赛等活动，激发员工对数据的兴趣和创造力，促使他们在日常工作中主动关注数据资产的便捷获取问题。

综上所述，要保证数据资产的便捷获取特征，需要从技术、管理和文化三个层面协同发力。通过构建合适的技术架构、建立健全的管理制度和营造积极的文化氛围，使企业能够高效地获取数据资产，从而充分发挥数据资产的价值，在激烈的市场竞争中取得优势。