La gobernanza de datos tiene como objetivo optimizar el valor derivado de los activos de datos y mitigar de manera efectiva los riesgos relacionados con los datos. El crecimiento rápido de los activos de datos aumenta el riesgo de brechas de datos. Una solución clave para reducir este riesgo es clasificar los activos de datos según su valor comercial y su criticidad para las empresas, asignando recursos limitados para proteger los activos de datos principales. Los métodos existentes se basan en la experiencia de los profesionales y no pueden identificar los activos de datos principales en diferentes escenarios comerciales. Este trabajo realiza un estudio empírico para abordar este problema. Primero, utilizamos gráficos de linaje de datos con activos de datos principales etiquetados por expertos para investigar la experiencia de los usuarios de datos en la identificación de activos de datos principales desde una perspectiva de escenario. Luego, exploramos las características estructurales de los activos de datos principales en los gráficos de linaje de datos desde una perspectiva de abstracción. Finalmente, se realizó un seminario de expertos para derivar un conjunto de indicadores universales para identificar activos de datos principales mediante la síntesis de los resultados de las dos perspectivas. Se realizaron estudios de usuarios y de campo para demostrar la efectividad de los indicadores.