一种数据资产可信度的评估方法技术

本发明专利技术提供一种数据资产可信度的评估方法，包括：构建数据资产可信度评估模型；读取数据资产在数据采集方式部分的可信度得分；读取数据资产在数据资源质量保证部分的可信度得分；读取数据资产在数据资产化完成率部分的可信度得分；读取数据采集方式、数据资源质量保证和数据资产化完成率三部分的权重；根据构建的数据资产可信度评估模型和读取的数据得到数据资产可信度的评估值。本发明专利技术从挖掘影响数据资产可信度的因素出发，构建数据资产可信度评估模型，量化了数据资产可信度，有助于实现数据资产的增值，大大提高了数据资产的价值，并在很大程度上影响着数据资产价值的量化程度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机应用
，具体是。
技术介绍
数据资产的本质是作为一种经济资源参与企业的经济活动，可以减少和消除企业 经济活动中的风险，为企业的管理控制和科学决策提供合理依据，并预期给企业带来经济 效益。只有经过资产化管理、具有"可信度"的数据才能形成数据资产，并通过数据使用、重 新计算、分析模型等实现增值。由此可见，可信度是数据资产价值的重要依据之一，可信度 的量化将直接影响到数据资产价值的量化。 企业在开展大数据的应用挖掘工作时，可将数据资产的可信度评估融入到数据分 析模型中，避免使用错误的数据得出错误的结论而误导决策；同时，企业数据管理部门亦可 结合数据资产的可信度分析数据问题的重灾区，有的放矢地展开数据优化治理工作。目前 对数据资产的价值评估多采用人为鉴定，效率低，耗时长，缺乏客观性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供，实现数据资产可信度的 量化评估以促进数据资产的优化。 本专利技术的技术方案为： -种数据资产可信度的评估方法，包括以下步骤： (1)构建数据资产可信度评估模型； (2)读取数据资产在数据采集方式部分的可信度得分； (3)读取数据资产在数据资源质量保证部分的可信度得分； (4)读取数据资产在数据资产化完成率部分的可信度得分； (5)读取数据采集方式、数据资源质量保证和数据资产化完成率三部分的权重； (6)将读取的数据资产在数据采集方式、数据资源质量保证和数据资产化完成率 三部分的可信度得分以及数据采集方式、数据资源质量保证和数据资产化完成率三部分的 权重输入数据资产可信度评估模型，得到数据资产可信度的评估值。 所述的数据资产可信度的评估方法，步骤（1)中，所述数据资产可信度评估模型 具体为： R=a*Wa+b*Wb+c*Wc 其中，R表示数据资产可信度，a表示数据资产在数据采集方式部分的可信度得 分，b表示数据资产在数据资源质量保证部分的可信度得分，c表示数据资产在数据资产化 完成率部分的可信度得分，Wa表示数据采集方式的权重，Wb表示数据资源质量保证的权重， W。表示数据资产化完成率的权重。 所述的数据资产可信度的评估方法，步骤（2)中，所述数据资产在数据采集方式 部分的可信度得分通过以下步骤得到： (21)读取各个数据输入节点的可信度得分； (22)采用以下公式计算得到数据资产在数据采集方式部分的可信度得分： 其中，ai表示第i个数据输入节点的可信度得分，n表示数据输入节点的总个数。 所述的数据资产可信度的评估方法，步骤（3)中，所述数据资产在数据资源质量 保证部分的可信度得分通过以下步骤得到： (31)采用层次分析模型得到数据资源质量保证的各项影响因素的权重； (32)读取数据资源质量保证的各项影响因素的可信度得分； (33)采用以下公式计算得到数据资产在数据资源质量保证部分的可信度得分： 其中，bi表示数据资源质量保证的第i项影响因素的可信度得分，Wbl表示数据资 源质量保证的第i项影响因素的权重，m表示数据资源质量保证的影响因素的总项数。 所述的数据资产可信度的评估方法，步骤（4)中，所述数据资产在数据资产化完 成率部分的可信度得分通过以下步骤得到： (41)读取数据资产化完成率； (42)采用以下公式计算得到数据资产在数据资产化完成率部分的可信度得分： c= (p% )*100 其中，p%表示数据资产化完成率。 所述的数据资产可信度的评估方法，步骤（5)中，所述数据采集方式、数据资源质 量保证和数据资产化完成率三部分的权重采用层次分析模型得到。 由上述技术方案可知，本专利技术从挖掘影响数据资产可信度的因素出发，构建数据 资产可信度评估模型，量化了数据资产可信度，有助于实现数据资产的增值，大大提高了数 据资产的价值，并在很大程度上影响着数据资产价值的量化程度。【附图说明】 图1是本专利技术的方法流程图。【具体实施方式】 下面结合附图和具体实施例进一步说明本专利技术。 如图1所示，，包括以下步骤：S1、影响数据资产可信度的因素主要由数据采集方式、数据资源质量保证和数据 资产化完成率三部分构成，因此，构建数据资产可信度评估模型如下： R=a*Wa+b*Wb+c*Wc 其中，R表示数据资产可信度，a表示数据资产在数据采集方式部分的可信度得 分，b表示数据资产在数据资源质量保证部分的可信度得分，c表示数据资产在数据资产化 完成率部分的可信度得分，Wa表示数据采集方式的权重，Wb表示数据资源质量保证的权重， W。表示数据资产化完成率的权重。S2、读取数据资产在数据采集方式部分的可信度得分：S21、读取各个数据输入节点的可信度得分；S22、采用以下公式计算得到数据资产在数据采集方式部分的可信度得分： 其中，ai表示第i个数据输入节点的可信度当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据资产可信度的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)构建数据资产可信度评估模型；(2)读取数据资产在数据采集方式部分的可信度得分；(3)读取数据资产在数据资源质量保证部分的可信度得分；(4)读取数据资产在数据资产化完成率部分的可信度得分；(5)读取数据采集方式、数据资源质量保证和数据资产化完成率三部分的权重；(6)将读取的数据资产在数据采集方式、数据资源质量保证和数据资产化完成率三部分的可信度得分以及数据采集方式、数据资源质量保证和数据资产化完成率三部分的权重输入数据资产可信度评估模型，得到数据资产可信度的评估值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈峰，夏同飞，杨栋枢，李志，徐海青，范叶平，孙飞，郭振，王维佳，乔雄，胡传胜，王超，刘云，程琳，
申请(专利权)人：安徽继远软件有限公司，国网信息通信产业有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34