周泓，陳釗

（國家電網(wǎng)公司西南分部，四川成都610041)

基于數(shù)據(jù)溯源圖的數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量評估研究

周泓，陳釗

（國家電網(wǎng)公司西南分部，四川成都610041)

隨著大數(shù)據(jù)時代的蓬勃發(fā)展，企業(yè)對數(shù)據(jù)重要性的認識也達到了一個新的高度，數(shù)據(jù)資產(chǎn)成為了企業(yè)發(fā)展的重要戰(zhàn)略資源，越來越多的企業(yè)已經(jīng)開展常態(tài)化的專業(yè)數(shù)據(jù)管理工作。為了提升公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應用價值，數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量成為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的重要指標之一。通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)溯源管理，確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成的全過程模型，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量開展多維度評估，量化數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量，為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理提供一個重要參考指標。

大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)資產(chǎn)；常態(tài)化；數(shù)據(jù)資產(chǎn)溯源；數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量

1 概述

信息技術的快速發(fā)展使得數(shù)據(jù)逐漸成為實現(xiàn)企業(yè)業(yè)務價值最重要的資源之一。然而隨著數(shù)據(jù)量的不斷增大，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題也隨之而來。數(shù)據(jù)缺失、錯誤、不一致等問題使企業(yè)對其的應用受到阻礙，嚴重的甚至會導致企業(yè)做出錯誤決策，損失重要價值進而引發(fā)信任危機。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)的本質(zhì)是作為一種經(jīng)濟資源參與企業(yè)的經(jīng)營活動，可以減少和消除企業(yè)經(jīng)濟活動中的風險，為企業(yè)的管理控制和科學決策提供合理依據(jù)，并預期給企業(yè)帶來經(jīng)濟利益。只有經(jīng)過資產(chǎn)化管理[1]、具有“可信度”[2]的數(shù)據(jù)才能形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并通過數(shù)據(jù)使用、重新計算、分析模型等實現(xiàn)增值。

2 相關理論

2.1 數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)資產(chǎn)

數(shù)據(jù)：以文本、數(shù)字、圖形、圖像、聲音和視頻等格式對事實進行表現(xiàn)。數(shù)據(jù)本身是“一個事實”。

數(shù)據(jù)（信息）資源：企業(yè)生產(chǎn)及管理過程中所涉及的一切文件、資料、圖表等信息的總稱。它涉及企業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營活動過程中所產(chǎn)生、獲取、處理、存儲、傳輸和使用的一切數(shù)據(jù)（信息）資源，貫穿于企業(yè)管理的全過程。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)：企業(yè)在運營活動中形成的，由企業(yè)擁有，在數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、獲取、處理、存儲、傳輸和應用全過程可控的，并能夠給企業(yè)帶來價值的數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化

數(shù)據(jù)資產(chǎn)化是指針對數(shù)據(jù)經(jīng)過分類、描述、加工和計算等途徑實現(xiàn)數(shù)據(jù)的資源化，再對數(shù)據(jù)資源進行核查梳理、分析、加工、識別等過程，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。

2.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化溯源

面向結構化數(shù)據(jù)，以指標數(shù)據(jù)為基礎，以回溯為手段，形成樹狀的數(shù)據(jù)溯源視圖。數(shù)據(jù)資產(chǎn)逐步溯源，構建出全局數(shù)據(jù)溯源視圖。

2.4 數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量監(jiān)測

針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)溯源全過程中的節(jié)點進行及時性、完整性、準確性、實效性、一致性和關聯(lián)核查等多方面的監(jiān)測，主要方式有技術監(jiān)測和業(yè)務監(jiān)測兩種。

3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量評估過程

3.1 構建全景視圖

從整體角度對企業(yè)數(shù)據(jù)資源進行的全方位、多層次、動靜結合的描述，即以企業(yè)數(shù)據(jù)標準為基礎、以各應用系統(tǒng)數(shù)據(jù)為來源，依據(jù)企業(yè)業(yè)務規(guī)劃，梳理產(chǎn)生的企業(yè)數(shù)據(jù)資源的管理、業(yè)務、技術屬性信息，以及相應的信息化描述和展現(xiàn)。以回溯為手段，形成樹狀結構的溯源視圖，從數(shù)據(jù)資產(chǎn)產(chǎn)生、加工、應用全過程節(jié)點實現(xiàn)過程可控。

3.2 溯源過程

數(shù)據(jù)資產(chǎn)溯源作業(yè)標準方法包含業(yè)務溯源、物理溯源、結果驗證、成果固化四個步驟。

首先，公司業(yè)務部門召集業(yè)務專家依據(jù)運營數(shù)據(jù)資產(chǎn)的業(yè)務涵義，從業(yè)務的角度展開溯源，分析運營數(shù)據(jù)資產(chǎn)的各個業(yè)務來源，確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成的全過程業(yè)務模型，繪制業(yè)務溯源圖。

然后，業(yè)務系統(tǒng)建設廠商充分理解業(yè)務溯源圖，對業(yè)務溯源圖中的錄入節(jié)點、存儲節(jié)點、處理節(jié)點進行規(guī)范化描述，填寫數(shù)據(jù)資產(chǎn)溯源的“錄入節(jié)點描述表”、“存儲節(jié)點描述表”、“處理節(jié)點描述表”。

接著對數(shù)據(jù)資產(chǎn)全過程業(yè)務模型驗證和溯源節(jié)點描述信息中的物理實現(xiàn)邏輯驗證。物理實現(xiàn)邏輯驗證是指將溯源節(jié)點描述信息中的物理實現(xiàn)邏輯轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行腳本或程序，運行可執(zhí)行腳本或程序獲得溯源節(jié)點對應數(shù)值；再將溯源節(jié)點對應數(shù)值與業(yè)務系統(tǒng)中的對應數(shù)值進行驗證對比；業(yè)務模型驗證是指根據(jù)溯源圖中的業(yè)務邏輯匯總計算溯源節(jié)點對應數(shù)值，反向驗證業(yè)務邏輯的完整性。

上述兩類驗證若是通過，則繼續(xù)“成果固化”步驟；若是溯源節(jié)點描述信息中的物理實現(xiàn)邏輯驗證不通過，則需重新進行“物理溯源”步驟，對溯源節(jié)點中的物理實現(xiàn)邏輯進行修正完善；若是運營數(shù)據(jù)資產(chǎn)全過程業(yè)務模型驗證不通過，則需要回到“業(yè)務溯源”步驟，對業(yè)務溯源圖進行修正完善。

最后，進行成果固化。主要是將溯源的成果固化到數(shù)據(jù)資產(chǎn)溯源支撐工具中，主要包括數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成的全過程業(yè)務模型圖、“錄入節(jié)點描述表”、“存儲節(jié)點描述表”、“處理節(jié)點描述表”、溯源節(jié)點可執(zhí)行腳本或程序。

運營數(shù)據(jù)資產(chǎn)溯源支撐工具可多視角展示數(shù)據(jù)資產(chǎn)的全過程業(yè)務模型圖，雙擊業(yè)務模型圖中的溯源節(jié)點，實時顯示節(jié)點規(guī)范化描述信息。圖1為數(shù)據(jù)資產(chǎn)溯源示意圖。

3.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量分析

數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量主要從數(shù)據(jù)資產(chǎn)完成率、數(shù)據(jù)資產(chǎn)可信度等多個維度進行分析。

3.3.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)完成率

主要包括數(shù)據(jù)資產(chǎn)臺賬完成率和數(shù)據(jù)資產(chǎn)溯源完成率。

首先對數(shù)據(jù)資產(chǎn)臺賬根據(jù)權重判斷方式進行屬性分類，主要分為具有一票否決制的權重較大的屬性A類和利用層次分析法判斷權重的屬性B類，然后計算數(shù)據(jù)資產(chǎn)臺賬完成率=屬性A類*60%+屬性B類*40%；

圖1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)溯源示意圖

數(shù)據(jù)資產(chǎn)溯源完成率是針對不同類型的節(jié)點完成率加權得出，節(jié)點類型主要有輸入節(jié)點、處理節(jié)點、傳輸節(jié)點和存儲節(jié)點四類。單個節(jié)點完成率包括手工和自動。若某節(jié)點完成率為0，則此節(jié)點反推至輸入節(jié)點路徑（含輸入節(jié)點）內(nèi)的全部節(jié)點完成率重置為0。數(shù)據(jù)資產(chǎn)溯源完成率=(完成率)/n，n指存在的節(jié)點總數(shù)；

數(shù)據(jù)資產(chǎn)完成率=50%*數(shù)據(jù)資產(chǎn)臺賬完成率+50%*數(shù)據(jù)溯源完成率。

3.3.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)可信度

通過對影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)可信度的關聯(lián)因素進行分析，并利用層次分析法對評估項目進行權重分析，從而量化數(shù)據(jù)資產(chǎn)可信度。首先對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的各類節(jié)點開展數(shù)據(jù)來源溯源分析，然后對各節(jié)點的權重計算得出數(shù)據(jù)資產(chǎn)可信度。

4 結束語

在數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理工作中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量是一個關鍵問題，直接影響了企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理質(zhì)量和應用程度。利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)溯源，構建數(shù)據(jù)資產(chǎn)全景視圖，結合數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成過程，定期進行數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量評估，形成量化指標，從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的完整、準確、有效、精度、無重復、冗余、可訪問、及時、明確、可用、適用等多種維度為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理提供指導依據(jù)。

[1]DAMA International.DAMA數(shù)據(jù)管理知識體系指南[M].馬歡,劉晨,譯.北京：清華大學出版社,2012.

[2]West D.Neural Network Credit Scoring Models[J].Computer& Operations Research,2000(27):1131-1152.

[3]王麗云.企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素研究[J].現(xiàn)代經(jīng)濟信息,2015(12):14-20.

[4]宋麗芳,宋旭東,于學偉,等.社區(qū)信息化建設數(shù)據(jù)質(zhì)量評估模型的研究[J].微計算機信息,2010,26(4-3):11-12.

[5]黃心宇.數(shù)據(jù)質(zhì)量評價模型的建立與實現(xiàn)[J].商場現(xiàn)代化, 2008(8):396-397.

[6]袁滿,張雪.一種基于規(guī)則的數(shù)據(jù)質(zhì)量評價模型[J].計算機技術與發(fā)展,2013,23(3):81-89.

[7]李謙,白曉明,張林,等.供電企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與數(shù)據(jù)化運營[J].華東電力,2014(3):487-490.

[8]黃海潮,陳順德.電網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)全壽命周期管理研究[J].管理觀察,2015(1):62-66.

Research on Data Asset Quality Evaluation Based on Data Traceability Graph

ZHOU Hong,CHEN Zhao
(Southwest Branch of SGCC,Chengdu 610041,China)

With the vigorous development of large data age,Business awareness of the importance of the data has reached a new height,data assets has become an important strategic resource for enterprise development,more and more enterprises have carried out normalized professional data management.In order to enhance the application value of the company's data assets,the quality of data assets has become one of the important indexes of enterprise data asset management.Through data assets traceability man?agement,determine the whole process model of data asset formation,the multi-dimensional assessment of the quality of data as?sets,quantify data assets,which provides an important reference index for enterprise data asset management.

Big data,data assets,normalized,data assets traceability,quality of data asset

TP181

A

1009-3044(2017)19-0184-02

2017-05-15

周泓(1981—），高級工程師，工學碩士，從事電網(wǎng)建設運行管理工作；陳釗(1981—），工程師，工學碩士，從事電網(wǎng)建設運行管理工作。