数据资产的价值在现今数字化时代愈发凸显，作为企业的重要组成部分，数据资产的健康度也成为了一项关键指标。数据中台的出现可以有效解决数据来源问题，但对于企业是否需要引入该技术，我们需要从数据资产健康度的角度进行评估。

数据规范性

首先，在评价数据资产健康度时，应当考虑数据规范性。这包括库名、表名、指标及字段名是否符合约定的规范。例如，数仓分层、业务线、数据域、业务过程的组合，形成可以通过名称识别出数据的基本内容，而不是随意的中英文混合和缩写，这样才能保证数据的规范性和可读性。

数据安全

其次，数据安全也是评估数据资产健康度的一个重要维度。随着数据安全法和个人信息保护法的相继实施，手机号、身份证等敏感信息进入集群后不得明文传输。因此，数据开发在数据工作中是否对所有敏感信息进行加密脱敏处理也需要成为评价数据资产健康度的关键指标之一。

数据复用度

数据复用度也是数据资产健康度的评价维度之一。复用度指的是资产建设完成后，被不同业务或用户复用的情况。可以使用引用系数作为数据中台资产复用度评价指标，引用系数越高，说明复用性越好。

数据丰富性和成本优化维度

除此之外，数据丰富性和成本优化维度也需要考虑在评价数据资产健康度时。元数据覆盖度，包括资产技术元数据、业务元数据等信息，元数据越完善，才能为使用者提供更准确的决策依据，减少沟通成本，提升数据复用度。而数据成本的管控需要建立自上而下的成本分摊与评价体系，才能自下而上形成主动治理、优化的意识。例如，考核每个数据开发人员待治理的任务数量以及治理成效。

数据质量

最后一个关键指标是数据质量。数据质量问题产生的原因包括开发质量问题、集群稳定性，以及业务变更等多种问题。对于难以掌控的外部因素，只能早发现早修复。数据资产的评价维度主要是监控体系的覆盖度、监控报警的处理率以及平均处理时长。

总之，企业是否需要数据中台，需要从数据资产健康度的角度进行评估。良好的数据资产健康度评价体系可以帮助企业更好地管理和利用数据，从而推动企业数字化转型和发展。

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