張新陽 張梅 馬文 程永新

摘 要 當前數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理以及數(shù)據(jù)標準建立過程中，對其中所遇到的數(shù)據(jù)命名不統(tǒng)一、中文語義復雜、難以建立數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等難點問題進行分析，提出了一套基于中文智能分詞及大數(shù)據(jù)字符串分析技術(shù)的數(shù)據(jù)用語標準建立方法以及建立數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的方法。通過將該方法應用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理項目中，實現(xiàn)了對某企業(yè)45套業(yè)務系統(tǒng)，10萬多張表、70余萬數(shù)據(jù)字段以及數(shù)百個業(yè)務接口的全自動梳理，建立了跨業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)標準體系和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)地圖，為企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進一步分析、挖掘、變現(xiàn)提供了有利支撐。

關(guān)鍵詞 數(shù)據(jù)治理；數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)；智能分詞；數(shù)據(jù)標準

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2018）223-0121-03

隨著IT技術(shù)的發(fā)展，未來10年內(nèi)，數(shù)據(jù)將成為一個重要的財富創(chuàng)造來源，并且將越來越多地被視為一項值得重視的企業(yè)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)日益成為企業(yè)的重要利潤潛力增長點。為此，各企業(yè)急需梳理沉淀十數(shù)年以來各業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，希望從中整理出屬于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的有價值數(shù)據(jù)，并面向數(shù)據(jù)應用建立起相應的數(shù)據(jù)模型，為大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供支撐服務，麥肯錫認為“大數(shù)據(jù)是指其大小超出典型數(shù)據(jù)軟件抓取、儲存、管理和分析范圍的數(shù)據(jù)集合”。在創(chuàng)建和應用大數(shù)據(jù)的這個過程中，以下這些問題尤為凸顯，成為數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理的難點。

1）企業(yè)內(nèi)各業(yè)務平臺系統(tǒng)建設(shè)跨越時間長，系統(tǒng)復雜，且由多個項目實施建成。IT系統(tǒng)的建設(shè)目標以實現(xiàn)業(yè)務需求為首要目標，未考慮后期的數(shù)據(jù)集成需要。因此各業(yè)務平臺系統(tǒng)中存在對同一個業(yè)務術(shù)語的不同定義形式，造成跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)難以建立關(guān)聯(lián)，甚至同一業(yè)務系統(tǒng)中都存在對相同業(yè)務術(shù)語的不同定義。

2）雖然企業(yè)已經(jīng)開始對數(shù)據(jù)標準體系做建設(shè)，但是針對既有業(yè)務系統(tǒng)，出于經(jīng)濟考慮，不可能做大面積的重構(gòu)處理，只能對新上線系統(tǒng)做規(guī)范化要求。而大量的對企業(yè)有重要價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)是沉淀在原有業(yè)務系統(tǒng)中的，如何將數(shù)據(jù)標準與現(xiàn)有系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)做關(guān)聯(lián)成為一個難點問題。

3）中文語言的博大精深，一方面豐富了人們的語言表達，但也因此存在大量的近似用語。不同環(huán)境背景下的語言和組詞均有差異，這也是造成制訂數(shù)據(jù)標準困難的主要原因，難以形成一套適應所有環(huán)境的統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準體系。

以上問題在建立企業(yè)內(nèi)部或跨行業(yè)的數(shù)據(jù)標準體系并盤活現(xiàn)有企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)時成為數(shù)據(jù)管理者所面臨的難點，如何建立不同業(yè)務系統(tǒng)，甚至不同行業(yè)之間的數(shù)據(jù)標準體系，并將數(shù)據(jù)標準應用到既有系統(tǒng)，成為建立跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成平臺所需跨越的鴻溝。

1 正文

本文基于中文的智能分詞技術(shù)，論述一種基于數(shù)據(jù)標準用語智能分詞的跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)梳理方法，并說明應用此方法的梳理展現(xiàn)效果。

1.1 梳理數(shù)據(jù)用語字典

數(shù)據(jù)梳理的第一步是建立起企業(yè)內(nèi)或行業(yè)內(nèi)業(yè)務術(shù)語的數(shù)據(jù)用語字典。數(shù)據(jù)用語字典包括數(shù)據(jù)庫中的表名用語、字段名用語、系統(tǒng)的接口用語、報表中的指標用語等。用語的來源可以是系統(tǒng)建設(shè)時的需求規(guī)范、設(shè)計規(guī)范、接口規(guī)范等文檔，也可以從現(xiàn)有系統(tǒng)的表結(jié)構(gòu)逆向采集獲取。用語字典的形式可以用如下形式體現(xiàn)，如圖1。

用語物理名是用語在數(shù)據(jù)庫字段或數(shù)據(jù)庫表命名時的體現(xiàn)，而用語邏輯名是具備某個特定業(yè)務術(shù)語描述的中文體現(xiàn)。

這個數(shù)據(jù)用語字典，將是我們要作為跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1.2 建立數(shù)據(jù)用語單詞庫

對于已建立的數(shù)據(jù)用語字典，其用語的定義是面向某個具體的業(yè)務術(shù)語的描述，其中包含了一個或多個中文詞語。

通過智能分詞技術(shù)，可以實現(xiàn)將用語自動拆分為多個詞語的組合。例如“年收入額”可以拆分為“年”和“收入”“額”三個有具體涵義的字或詞語，拆解出的詞語或字，可以命名為詞素或單詞。

收集整理拆分出的單詞或詞素，可以得到一個涵蓋行業(yè)或者企業(yè)所有業(yè)務系統(tǒng)的用語單詞庫。其展現(xiàn)形式如圖3。

單詞物理名為一個詞語在業(yè)務系統(tǒng)中使用時的名稱，用語數(shù)據(jù)庫表、字段、接口、接口屬性、口徑等定義使用。單詞邏輯名作為一個詞語的中文名稱，用語面向用戶的可視化涵義展現(xiàn)，單詞全稱作為中文名稱的英文全名備注。

1.3 建立單詞同義詞庫

建立上述步驟的用語單詞庫后，分析發(fā)現(xiàn)對于每個詞語在語言使用都可以存在多個同義詞或近義詞，又或者同一個單詞的邏輯名存在多個不同的單詞物理名的情況。在不同的業(yè)務系統(tǒng)中，由于系統(tǒng)設(shè)計開發(fā)人員的習慣不同，造成其使用的名稱不一致。例如“額”這一業(yè)務術(shù)語，在某些業(yè)務系統(tǒng)中可能會命名為“金額”，“管理員”這一詞語，在另一系統(tǒng)中也可能定義為“管理者”，而同一個單詞“區(qū)域”，有些系統(tǒng)會命名其物理名為“AREA”，而另一些系統(tǒng)可能會命名為“ZONE”或“REGION”。這些都會造成不同的系統(tǒng)的使用人員或數(shù)據(jù)分析人員在數(shù)據(jù)集成時數(shù)據(jù)無法直接建立關(guān)聯(lián)。

實現(xiàn)不同系統(tǒng)之間能對具有同樣含義的詞語建立起關(guān)聯(lián)，需要將每個詞語可能存在的同義詞或近義詞進行整理。這一步驟可以借助于行業(yè)專業(yè)詞典以及同義詞典等工具書籍的電子版本，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)獲取單詞庫中各單詞的同義詞列表。如圖4的物理名同義詞列表。

1.4 推舉數(shù)據(jù)標準單詞

當一個業(yè)務在各業(yè)務系統(tǒng)中或行業(yè)中有規(guī)范做數(shù)據(jù)標準定義時，可以將行業(yè)規(guī)范作為數(shù)據(jù)標準的來源。但目前有很多行業(yè)或企業(yè)并無統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)標準定義，而各業(yè)務系統(tǒng)也在各自的專屬功能領(lǐng)域運行上10年之久，如何形成一套符合絕大多數(shù)人習慣的標準術(shù)語描述則成為一大難點。

基于前面所述的數(shù)據(jù)用語單詞庫以及單詞同義詞庫，可以建立起在用語單詞中的同義詞關(guān)聯(lián)關(guān)系。當一個單詞具有多各同義詞時，通過檢索這個單詞及同義詞在所有業(yè)務系統(tǒng)中的用語使用次數(shù)，獲取應用得最多的一個詞語，并將此詞語作為暫定數(shù)據(jù)標準單詞，而具有同義詞含義的其他單詞則作為此數(shù)據(jù)標準單詞的同義詞。

1.5 建立數(shù)據(jù)標準用語檔案庫

數(shù)據(jù)標準單詞確定后，可以將前面梳理出的系統(tǒng)中使用的用語字典做標準化處理。將用語智能分詞為單詞，對每個單詞獲取其標準化單詞后，重新組裝為符合數(shù)據(jù)標準定義的用語，其過程如圖6所示。

1.6 建立數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

通過建立數(shù)據(jù)標準用語檔案庫，也可以得到每個用語與數(shù)據(jù)標準用語之間的對應關(guān)系。當存在多個系統(tǒng)中的不同用語對應同一個數(shù)據(jù)標準用語時，可以認定這兩個用語不管是不是在同一個業(yè)務系統(tǒng)中，其數(shù)據(jù)應具備相關(guān)性，具備數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析及進一步關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘使用的價值。

2 結(jié)論

隨著電力業(yè)務集約化、精益化、標準化的要求越來越高和信息化支撐能力的不斷提升，數(shù)據(jù)治理已成為電力企業(yè)信息系統(tǒng)集中建設(shè)（一級部署）、大數(shù)據(jù)應用、智能分析決策應用的重要基石。企業(yè)在進行跨業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)梳理時，面對大量沉淀數(shù)據(jù)往往不知如何下手，各數(shù)據(jù)的命名規(guī)范性問題作為長期影響企業(yè)進一步挖掘數(shù)據(jù)價值的攔路虎存在，本文應用當前已經(jīng)成熟的大數(shù)據(jù)字符串處理技術(shù)以及中文智能分詞技術(shù)，將系統(tǒng)中原本需要靠繁重的人工識別的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，賦予系統(tǒng)自動化處理的能力，能夠大幅提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理的效率，減少人工成本，為挖掘各業(yè)務系統(tǒng)中的健在數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值提供有力的幫助。

參考文獻

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