【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理，尤其涉及一种数据管理能力评估方法、装置及可读存储介质。
技术介绍
1、《数据管理能力成熟度评估模型》(gb/t 36073-2018，data managementcapability marurity assessment model，以下简称“dcmm")是业内权威机构联合编写的国家标准，该dcmm标准定义了8个能力域及29个能力项，给出了数据管理能力成熟度评估模型以及相应的成熟度等级。
2、当前，政务单位在进行数据管理能力评估时，主要参考《数据管理能力成熟度评估方法》(gb/t 42129-2022)，根据数据战略规划、数据战略实施等29个能力项在单位的实际落地情况，采用加权平均法计算数据管理能力评估等级，存在评估结果不准确，与真实值差异大的问题。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的上述不足，提供一种数据管理能力评估方法、装置及可读存储介质，用以解决现有的数据管理能力评估方法通常采用加权平均法计算数据管理能力评估等级，存在评估结果不准确，与真实值差异大的问题。
2、第一方面，本专利技术提供一种数据管理能力评估方法，所述方
3、法包括：
4、根据预先构建的数据管理能力成熟度层次结构模型收集待评估单位的评价数据；
5、将所述待评估单位的评价数据输入到训练好的基于改进后的mamba模型的能力成熟度评估计算模型，得到所述待评估单位对应的数据管理成熟度等级，其中，所述能力成熟
6、进一步地，所述根据预先构建的数据管理能力成熟度层次结构模型收集待评估单位的评价数据之前，所述方法还包括：
7、根据dcmm标准构建所述数据管理能力成熟度层次结构模型，所述数据管理能力成熟度层次结构模型包括目标层、准则层和子准则层，所述准则层由八个能力域构成，所述子准则层由相应能力域对应的能力项构成。
8、进一步地，所述根据预先构建的数据管理能力成熟度层次结构模型收集待评估单位的评价数据，具体包括：
9、根据预先构建的数据管理能力成熟度层次结构模型收集待评估单位每个所述能力项的评价数据。
10、进一步地，所述将所述待评估单位的评价数据输入到训练好的基于改进后的mamba模型的能力成熟度评估计算模型，得到所述待评估单位对应的数据管理成熟度等级之前，所述方法还包括：
11、对所述mamba模型进行改进，将线性层和softmax层的组合修改为线性层和marginsoftmax层的组合，以得到所述能力成熟度评估计算模型。
12、进一步地，所述将所述待评估单位的评价数据输入到训练好的基于改进后的mamba模型的能力成熟度评估计算模型，得到所述待评估单位对应的数据管理成熟度等级之前，所述方法还包括：
13、收集多个能力域和能力项的历史评价数据；
14、采用所述历史评价数据训练能力成熟度评估计算模型，得到训练好的所述能力成熟度评估计算模型。
15、进一步地，所述margin softmax层的计算公式如下：
16、
17、式中，表示损失函数的值，z表示样本特征向量，ct表示目标类别t的权重向量，τ表示温度系数，m为大于等于0的标量，用于控制不同类别之间的间隔，cj表示目标类别j的权重向量，cos(z,ct)表示样本特征向量z和目标类别t的权重向量ct之间的余弦相似度，cos(z,cj)表示样本特征向量z和目标类别j的权重向量cj之间的余弦相似度。
18、第二方面，本专利技术提供一种数据管理能力评估装置，所述装置包括：
19、评价数据收集模块，用于根据预先构建的数据管理能力成熟度层次结构模型收集待评估单位的评价数据；
20、能力成熟度评估模块，与所述评价数据收集模块连接，用于将所述待评估单位的评价数据输入到训练好的基于改进后的mamba模型的能力成熟度评估计算模型，得到所述待评估单位对应的数据管理成熟度等级，其中，所述能力成熟度评估计算模型在mamba模型的基础上将线性层和softmax层的组合修改为线性层和margin softmax层的组合。
21、进一步地，所述装置还包括：
22、层次结构模型构建模块，用于根据dcmm标准构建所述数据管理能力成熟度层次结构模型，所述数据管理能力成熟度层次结构模型包括目标层、准则层和子准则层，所述准则层由八个能力域构成，所述子准则层由相应能力域对应的能力项构成。
23、第三方面，本专利技术提供一种数据管理能力评估装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现上述第一方面所述的数据管理能力评估方法。
24、第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的数据管理能力评估方法。
25、本专利技术提供的数据管理能力评估方法、装置及可读存储介质。首先根据预先构建的数据管理能力成熟度层次结构模型收集待评估单位的评价数据；然后将所述待评估单位的评价数据输入到训练好的基于改进后的mamba模型的能力成熟度评估计算模型，得到所述待评估单位对应的数据管理成熟度等级，其中，所述能力成熟度评估计算模型在mamba模型的基础上将线性层和softmax层的组合修改为线性层和margin softmax层的组合。本专利技术通过引入基于改进后的mamba模型的能力成熟度评估计算模型进行数据管理成熟度等级评估，能够得到准确的评估结果，使得相应资源能够得到高效利用，解决了现有的数据管理能力评估方法通常采用加权平均法计算数据管理能力评估等级，存在评估结果不准确，与真实值差异大的问题。
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1.一种数据管理能力评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先构建的数据管理能力成熟度层次结构模型收集待评估单位的评价数据之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预先构建的数据管理能力成熟度层次结构模型收集待评估单位的评价数据，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待评估单位的评价数据输入到训练好的基于改进后的Mamba模型的能力成熟度评估计算模型，得到所述待评估单位对应的数据管理成熟度等级之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述待评估单位的评价数据输入到训练好的基于改进后的Mamba模型的能力成熟度评估计算模型，得到所述待评估单位对应的数据管理成熟度等级之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述Margin Softmax层的计算公式如下：
7.一种数据管理能力评估装置，其特征在于，所述装置包括：
8.根据权利要求7所述的装
9.一种数据管理能力评估装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现如权利要求1-6中任一项所述的数据管理能力评估方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的数据管理能力评估方法。
...【技术特征摘要】
1.一种数据管理能力评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先构建的数据管理能力成熟度层次结构模型收集待评估单位的评价数据之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预先构建的数据管理能力成熟度层次结构模型收集待评估单位的评价数据，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待评估单位的评价数据输入到训练好的基于改进后的mamba模型的能力成熟度评估计算模型，得到所述待评估单位对应的数据管理成熟度等级之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述待评估单位的评价数据输入到训练好的基于改进后的mamba模型的能力成熟度评估...
【专利技术属性】
技术研发人员：王菁，黄小朋，彭欣芮，蒋海群，陈文华，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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