[发明专利]一种基于大数据分析的数据资产管理方法

权利要求书

1.一种基于大数据分析的数据资产管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、评估数据质量，探查数据内容、结构和异常，选择对应的数据质量维度，评估数据质量，评估结果用来确定数据质量问题的根本原因、需要改进的地方；

S2、建立数据质量管理方针并明确目标，选取若干个指标来作为数据质量评价指标，建立数据质量评估模型，对企业的数据进行评估和测量，固化数据标准，优化数据管理流程；

S3、确定数据质量问题原因，设计和实施数据质量业务规则，制定提高方案，引起数据质量问题的根本原因，并区分优先次序，以及为解决这些问题的具体建议，明确企业的数据质量规则；

S4、形成完善的数据质量监控，包括预防控制、过程控制和监督控制机制，强化源头数据质量，在数据的维护和使用过程中去监控和处理数据质量，基于数据的元模型配置数据质量规则，即针对不同的数据对象，配置相应的数据质量指标；

S5、定期开展数据质量的检查和清洗工作，设置成手动执行或定期自动执行的系统任务，通过执行检查任务对存量数据进行检查，形成数据质量问题清单；

S6、对照目标，监测数据质量，在整个业务应用中持续监测和管理数据质量，归档和沟通质量管理效果、所做的改进和改进的结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的数据资产管理方法，其特征在于，在S1中，探查数据以发现和评估数据的内容、结构和异常，识别数据的优势和弱势，明确指出数据错误和问题。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的数据资产管理方法，其特征在于，在S2中，数据质量评价指标包括：数据唯一性、数据完整性、数据准确性、数据一致性、数据关联性、数据及时性等。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的数据资产管理方法，其特征在于，在S2中，通过数据管理和监控手段，确保流程改进成果，提升数据质量，主要方法有：标准化、程序化、制度化等。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的数据资产管理方法，其特征在于，在S3中，管理如何清洗数据和解析用于支持目标应用字段和数据，设计、测试、完善和实施数据质量业务规则，分析业务场景，根据应用的影响程度，确定当前以及生产链路上的数据资产等级。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的数据资产管理方法，其特征在于，在S4中，控制过程数据质量，建立数据标准化模型，对每个数据元素的业务描述、数据结构、业务规则、质量规则、管理规则、采集规则进行清晰的定义。

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的数据资产管理方法，其特征在于，在S5中，根据数据质量问题清单汇总形成数据质量报告，数据质量报告支持查询、下载等操作，制定和实施数据质量改进方案，进行数据质量问题的处理。

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据分析的数据资产管理方法，其特征在于，通过定期对系统开展全面的数据质量状况评估，从问题率、解决率、解决时效等方面建立评价指标进行整改评估，根据整改优化结果，进行适当的绩效考核。