基于数据资产的数据质量评估模型研究及应用
发布时间：2022-01-25 16:25
针对信息化产业的迅猛崛起,提高国网数据剩余价值最大化。根据数据质量的特性提出数据资产理念,使用数据资产的数据质量监测技术和数据资产评估技术,进行量化数据质量指标。分析量化指标,构建模型。实现集约、有序的数据共享,提升企业数据共享能力,优化企业数据质量,保障数据安全。
【文章来源】：电脑知识与技术. 2016,12(30)
【文章页数】：3 页
【部分图文】：
图1层次结构模型图
惴赐浦潦淙虢诘懵肪叮ê??入节点）内的全部节点完成率重置为０。假定数据资产台账属性权值与数据溯源权值各占50%4.2.2确定应用评估系数数据资产应用评估系数是采用AHP法构建应用指标评价体系。层次分析模型是把复杂的问题分成若干个组成因素，并按支配关系分组形成层次结构。分析各因素的关系，建立递阶层次结构。计算合成权重，即全局权重。根据对数据资产价值应用及评估因素的分析,采用AHP方法,得到如表2所示的指标体系。表2数据资产评估维度设计1）绘制层次结构模型图1层次结构模型图2）计算判断矩阵图2判断矩阵图3）计算结果显示图3计算结果图计算出各项应用评估指标权重之后，可以确定应用评估系数的计算模型，如下：应用评估系数=∑（每一个应用评估指标权重*该指标评估因素的评分值）4.2.3数据资产可信度评估分析影响数据资产可信度的因素，通过数学模型确定各影响因素所占比重，再综合各因素评估所得定量数据，得到数据资产可信度的最终度量数据。首先利用层次分析模型，可信度量化模型的重点是确定各层次、各影响要素在模型中所占的比重，可以通过层次分析法来完成。建立可信度量化模型，可信度量化以层次分析模型中确定的各评估项目所占比重以及各评估项目实际得分为基础，通过加权计算得到最终的可信度得分。1)汇总对数据资产生可信度的所有初始数据录入/采集点，每一个输入点根据输入方式不同，归类到三个大类中。各输入点的来源可信度根据所属类别运用层次分析法得出。形成该数据资产的所有输入点的来源可信度计算得出的平均值，即为该数据资产的来源可信度。2)数据资产质量受到技术、业务、管理三方面的影响，这三方面的影响因素全部纳入到评估项目中。假设影响数据资产质量的因素共有m条，评
悖┠诘娜?拷诘阃瓿陕手?置为０。假定数据资产台账属性权值与数据溯源权值各占50%4.2.2确定应用评估系数数据资产应用评估系数是采用AHP法构建应用指标评价体系。层次分析模型是把复杂的问题分成若干个组成因素，并按支配关系分组形成层次结构。分析各因素的关系，建立递阶层次结构。计算合成权重，即全局权重。根据对数据资产价值应用及评估因素的分析,采用AHP方法,得到如表2所示的指标体系。表2数据资产评估维度设计1）绘制层次结构模型图1层次结构模型图2）计算判断矩阵图2判断矩阵图3）计算结果显示图3计算结果图计算出各项应用评估指标权重之后，可以确定应用评估系数的计算模型，如下：应用评估系数=∑（每一个应用评估指标权重*该指标评估因素的评分值）4.2.3数据资产可信度评估分析影响数据资产可信度的因素，通过数学模型确定各影响因素所占比重，再综合各因素评估所得定量数据，得到数据资产可信度的最终度量数据。首先利用层次分析模型，可信度量化模型的重点是确定各层次、各影响要素在模型中所占的比重，可以通过层次分析法来完成。建立可信度量化模型，可信度量化以层次分析模型中确定的各评估项目所占比重以及各评估项目实际得分为基础，通过加权计算得到最终的可信度得分。1)汇总对数据资产生可信度的所有初始数据录入/采集点，每一个输入点根据输入方式不同，归类到三个大类中。各输入点的来源可信度根据所属类别运用层次分析法得出。形成该数据资产的所有输入点的来源可信度计算得出的平均值，即为该数据资产的来源可信度。2)数据资产质量受到技术、业务、管理三方面的影响，这三方面的影响因素全部纳入到评估项目中。假设影响数据资产质量的因素共有m条，评估项目以（ii=0…m）编号，各评估?
【参考文献】：
期刊论文
[1]供电企业数据资产管理与数据化运营[J]. 李谦,白晓明,张林,曹文忠,曾现均. 华东电力. 2014(03)
[2]一种基于规则的数据质量评价模型[J]. 袁满,张雪. 计算机技术与发展. 2013(03)
[3]大数据管理:概念、技术与挑战[J]. 孟小峰,慈祥. 计算机研究与发展. 2013(01)
[4]基于稳健MM估计的统计数据质量评估方法[J]. 卢二坡,黄炳艺. 统计研究. 2010(12)
[5]数据质量评价模型的建立和实现[J]. 黄心宇. 商场现代化. 2008(08)
本文编号：3608863
【文章来源】：电脑知识与技术. 2016,12(30)
【文章页数】：3 页
【部分图文】：
图1层次结构模型图
惴赐浦潦淙虢诘懵肪叮ê??入节点）内的全部节点完成率重置为０。假定数据资产台账属性权值与数据溯源权值各占50%4.2.2确定应用评估系数数据资产应用评估系数是采用AHP法构建应用指标评价体系。层次分析模型是把复杂的问题分成若干个组成因素，并按支配关系分组形成层次结构。分析各因素的关系，建立递阶层次结构。计算合成权重，即全局权重。根据对数据资产价值应用及评估因素的分析,采用AHP方法,得到如表2所示的指标体系。表2数据资产评估维度设计1）绘制层次结构模型图1层次结构模型图2）计算判断矩阵图2判断矩阵图3）计算结果显示图3计算结果图计算出各项应用评估指标权重之后，可以确定应用评估系数的计算模型，如下：应用评估系数=∑（每一个应用评估指标权重*该指标评估因素的评分值）4.2.3数据资产可信度评估分析影响数据资产可信度的因素，通过数学模型确定各影响因素所占比重，再综合各因素评估所得定量数据，得到数据资产可信度的最终度量数据。首先利用层次分析模型，可信度量化模型的重点是确定各层次、各影响要素在模型中所占的比重，可以通过层次分析法来完成。建立可信度量化模型，可信度量化以层次分析模型中确定的各评估项目所占比重以及各评估项目实际得分为基础，通过加权计算得到最终的可信度得分。1)汇总对数据资产生可信度的所有初始数据录入/采集点，每一个输入点根据输入方式不同，归类到三个大类中。各输入点的来源可信度根据所属类别运用层次分析法得出。形成该数据资产的所有输入点的来源可信度计算得出的平均值，即为该数据资产的来源可信度。2)数据资产质量受到技术、业务、管理三方面的影响，这三方面的影响因素全部纳入到评估项目中。假设影响数据资产质量的因素共有m条，评
悖┠诘娜?拷诘阃瓿陕手?置为０。假定数据资产台账属性权值与数据溯源权值各占50%4.2.2确定应用评估系数数据资产应用评估系数是采用AHP法构建应用指标评价体系。层次分析模型是把复杂的问题分成若干个组成因素，并按支配关系分组形成层次结构。分析各因素的关系，建立递阶层次结构。计算合成权重，即全局权重。根据对数据资产价值应用及评估因素的分析,采用AHP方法,得到如表2所示的指标体系。表2数据资产评估维度设计1）绘制层次结构模型图1层次结构模型图2）计算判断矩阵图2判断矩阵图3）计算结果显示图3计算结果图计算出各项应用评估指标权重之后，可以确定应用评估系数的计算模型，如下：应用评估系数=∑（每一个应用评估指标权重*该指标评估因素的评分值）4.2.3数据资产可信度评估分析影响数据资产可信度的因素，通过数学模型确定各影响因素所占比重，再综合各因素评估所得定量数据，得到数据资产可信度的最终度量数据。首先利用层次分析模型，可信度量化模型的重点是确定各层次、各影响要素在模型中所占的比重，可以通过层次分析法来完成。建立可信度量化模型，可信度量化以层次分析模型中确定的各评估项目所占比重以及各评估项目实际得分为基础，通过加权计算得到最终的可信度得分。1)汇总对数据资产生可信度的所有初始数据录入/采集点，每一个输入点根据输入方式不同，归类到三个大类中。各输入点的来源可信度根据所属类别运用层次分析法得出。形成该数据资产的所有输入点的来源可信度计算得出的平均值，即为该数据资产的来源可信度。2)数据资产质量受到技术、业务、管理三方面的影响，这三方面的影响因素全部纳入到评估项目中。假设影响数据资产质量的因素共有m条，评估项目以（ii=0…m）编号，各评估?
【参考文献】：
期刊论文
[1]供电企业数据资产管理与数据化运营[J]. 李谦,白晓明,张林,曹文忠,曾现均. 华东电力. 2014(03)
[2]一种基于规则的数据质量评价模型[J]. 袁满,张雪. 计算机技术与发展. 2013(03)
[3]大数据管理:概念、技术与挑战[J]. 孟小峰,慈祥. 计算机研究与发展. 2013(01)
[4]基于稳健MM估计的统计数据质量评估方法[J]. 卢二坡,黄炳艺. 统计研究. 2010(12)
[5]数据质量评价模型的建立和实现[J]. 黄心宇. 商场现代化. 2008(08)
本文编号：3608863
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