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首页 / 专利库 / IT治理 / 一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法

一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法
申请号 CN202311785734.0 申请日 2023-12-22 公开(公告)号 CN117874109A 公开(公告)日 2024-04-12
申请人 张家港市大数据有限公司; 发明人 周莉;
摘要 本发明提出了一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法，包括以下步骤：S1、制定数据标准规范，明确资产分类、数据格式、数据命名方面的规范，确保数据一致性；S2、数据采集与清洗，采用网络爬虫、API接口的手段实时采集资产数据，利用数据清洗算法消除数据中的错误、重复和缺失值；S3、数据整合，运用数据集成技术，将不同部门、系统的IT资产数据进行整合，形成统一的数据仓库；S4、数据存储与安全，采用分布式存储技术，确保数据的高可用性和安全性，同时，实施数据加密和权限控制，保护数据隐私。本发明提出了一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法，解决了数据质量不高、数据更新不及时、数据整合困难、数据安全与隐私保护性不高的问题。
权利要求

1.一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、制定数据标准规范，明确资产分类、数据格式、数据命名方面的规范，确保数据一致性；

S2、数据采集与清洗，采用网络爬虫、API接口的手段实时采集资产数据，利用数据清洗算法消除数据中的错误、重复和缺失值；

S3、数据整合，运用数据集成技术，将不同部门、系统的IT资产数据进行整合，形成统一的数据仓库；

S4、数据存储与安全，采用分布式存储技术，确保数据的高可用性和安全性，同时，实施数据加密和权限控制，保护数据隐私；

S5、数据分析与可视化，利用数据分析算法，采用描述性统计、关联规则挖掘，对企业资产使用情况、风险进行深入分析，并以可视化方式展示结果；

S6、资产生命周期管理，基于IT资产数据，实现资产生命周期管理的自动化和智能化；

S7、优化资源配置，根据资产使用情况，采用线性规划、遗传算法调整资源配置，提高资产利用率；

S8、持续改进与监控，定期评估数据治理平台的运行效果，根据实际情况调整和完善相关算法和策略。

2.根据权利要求1所述的一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法，其特征在于：在S1中，制定数据标准规范：a.定义资产分类标准：确定资产分类的维度和层次结构，设计相应的分类编码和分类规则；

b.规范数据格式和命名规则：制定数据字段的格式要求和命名规范，确保数据的一致性和可理解性。

3.根据权利要求1所述的一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法，其特征在于：在S2中，数据采集与清洗：a.确定数据采集来源：识别需要采集的数据源，如设备监测系统、数据库、日志文件；

b.实现数据采集：使用网络爬虫、API接口技术实时获取数据，并将其存储在临时数据库或数据湖中；

c.数据清洗：通过数据清洗算法，对数据进行校验、去重、去噪、填充缺失值的处理，确保数据的准确性和完整性。

4.根据权利要求1所述的一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法，其特征在于：在S3中，数据整合：a.确定数据整合范围和目标：明确需要整合的系统、数据表和字段，定义整合目标和规则；

b.进行数据集成：使用ETL中提取、转换、加载的技术，将不同数据源的资产数据整合到统一的数据仓库中，保证数据的一致性和可访问性。

5.根据权利要求1所述的一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法，其特征在于：在S4中，数据存储与安全：a.设计分布式存储架构：确定合适的分布式存储方案，如Hadoop分布式文件系统；

b.实施数据加密：对敏感数据进行加密处理，防止数据在存储和传输过程中的非法访问；

c.实施权限控制：根据用户角色设定具体的数据访问权限，确保数据的安全和合规性。

6.根据权利要求1所述的一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法，其特征在于：在S5中，数据分析与可视化：a.进行数据分析：利用描述性统计、关联规则挖掘、聚类分析的算法，深入分析资产使用情况和风险；

b.可视化展示：使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI，将分析结果以图表、仪表盘的形式呈现，使其更易理解和利用。

7.根据权利要求1所述的一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法，其特征在于：在S6中，资产生命周期管理：a.设计资产生命周期模型：定义资产的不同生命周期阶段和关联的业务流程，确定相应的管理规则和操作指南；

b.自动化管理：利用工作流引擎和规则引擎的技术，自动化执行资产的采购、部署、维护和报废的流程。

8.根据权利要求1所述的一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法，其特征在于：在S7中，优化资源配置：a.收集资产使用数据：获取资产的实际使用情况，包括资源利用率、性能指标、故障率；

b.采用优化算法：利用线性规划、遗传算法、粒子群优化算法的优化方法，根据需求和约束条件调整资源配置方案，提高资产利用率。

9.根据权利要求1所述的一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法，其特征在于：在S8中，持续改进与监控：a.设定评估指标：定义衡量数据治理平台效果的指标，如数据准确性、处理时效；

b.定期评估与优化：定期对数据治理平台进行评估，根据评估结果调整和改进相关算法和策略，以实现持续改进；

c.监控与报告：建立监控体系，及时发现数据质量问题和异常情况，并通过报告和仪表盘向相关人员展示评估结果和改进计划。
说明书全文

一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法

技术领域

[0001] 本发明涉及数据治理技术领域，尤其涉及一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法。

背景技术

[0002] IT资产数据是指在企业或组织中涉及到的所有信息技术设施、软硬件资源、网络设备以及相关的人员、流程和策略等构成的数据，这些数据包括了资产的属性、状态、位置、使用情况等信息，对于企业的数据治理至关重要，在数据治理平台中，IT资产数据的运行作用主要体现在，通过对IT资产数据的收集、整合和分析，数据治理平台能够自动发现和识别企业内的各类资产，确保数据的全局一致性和准确性，IT资产数据可以帮助数据治理平台对资产进行分类，实现对不同类型资产的统一管理和调度，通过跟踪IT资产数据的变化，数据治理平台可以协助企业实现对资产生命周期的全过程管理，包括采购、部署、使用、维护和报废等环节，利用IT资产数据，数据治理平台可以对企业内的资产风险进行评估和预测，并提出相应的控制措施，确保资产安全；
[0003] 现有技术中，IT资产数据在数据治理平台的运行存在以下问题：
[0004] 1.数据质量不高：由于IT资产数据的来源多样，数据质量参差不齐，影响了数据治理平台的精确性和有效性。
[0005] 2.数据更新不及时：IT资产数据的更新速度难以跟上企业资产变化的步伐，导致数据治理平台的信息滞后。
[0006] 3.数据整合困难：不同部门、不同系统间的IT资产数据格式、标准和口径不一，难以实现有效整合。
[0007] 4.数据安全与隐私保护：在数据治理过程中，如何确保数据安全和隐私保护成为一个需要解决的问题；
[0008] 为此，提出一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法。

发明内容

[0009] 基于背景技术中存在的技术问题，本发明提出了一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法。
[0010] 本发明提出的一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法，包括以下步骤：
[0011] S1、制定数据标准规范，明确资产分类、数据格式、数据命名方面的规范，确保数据一致性；
[0012] S2、数据采集与清洗，采用网络爬虫、API接口的手段实时采集资产数据，利用数据清洗算法消除数据中的错误、重复和缺失值；
[0013] S3、数据整合，运用数据集成技术，将不同部门、系统的IT资产数据进行整合，形成统一的数据仓库；
[0014] S4、数据存储与安全，采用分布式存储技术，确保数据的高可用性和安全性，同时，实施数据加密和权限控制，保护数据隐私；
[0015] S5、数据分析与可视化，利用数据分析算法，采用描述性统计、关联规则挖掘，对企业资产使用情况、风险进行深入分析，并以可视化方式展示结果；
[0016] S6、资产生命周期管理，基于IT资产数据，实现资产生命周期管理的自动化和智能化；
[0017] S7、优化资源配置，根据资产使用情况，采用线性规划、遗传算法调整资源配置，提高资产利用率；
[0018] S8、持续改进与监控，定期评估数据治理平台的运行效果，根据实际情况调整和完善相关算法和策略。
[0019] 优选的，在S1中，制定数据标准规范：
[0020] a.定义资产分类标准：确定资产分类的维度和层次结构，设计相应的分类编码和分类规则；
[0021] b.规范数据格式和命名规则：制定数据字段的格式要求和命名规范，确保数据的一致性和可理解性。
[0022] 优选的，在S2中，数据采集与清洗：
[0023] a.确定数据采集来源：识别需要采集的数据源，如设备监测系统、数据库、日志文件；
[0024] b.实现数据采集：使用网络爬虫、API接口技术实时获取数据，并将其存储在临时数据库或数据湖中；
[0025] c.数据清洗：通过数据清洗算法，对数据进行校验、去重、去噪、填充缺失值的处理，确保数据的准确性和完整性。
[0026] 优选的，在S3中，数据整合：
[0027] a.确定数据整合范围和目标：明确需要整合的系统、数据表和字段，定义整合目标和规则；
[0028] b.进行数据集成：使用ETL中提取、转换、加载的技术，将不同数据源的资产数据整合到统一的数据仓库中，保证数据的一致性和可访问性。
[0029] 优选的，在S4中，数据存储与安全：
[0030] a.设计分布式存储架构：确定合适的分布式存储方案，如Hadoop分布式文件系统；
[0031] b.实施数据加密：对敏感数据进行加密处理，防止数据在存储和传输过程中的非法访问；
[0032] c.实施权限控制：根据用户角色设定具体的数据访问权限，确保数据的安全和合规性。
[0033] 优选的，在S5中，数据分析与可视化：
[0034] a.进行数据分析：利用描述性统计、关联规则挖掘、聚类分析的算法，深入分析资产使用情况和风险；
[0035] b.可视化展示：使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI，将分析结果以图表、仪表盘的形式呈现，使其更易理解和利用。
[0036] 优选的，在S6中，资产生命周期管理：
[0037] a.设计资产生命周期模型：定义资产的不同生命周期阶段和关联的业务流程，确定相应的管理规则和操作指南；
[0038] b.自动化管理：利用工作流引擎和规则引擎的技术，自动化执行资产的采购、部署、维护和报废的流程。
[0039] 优选的，在S7中，优化资源配置：
[0040] a.收集资产使用数据：获取资产的实际使用情况，包括资源利用率、性能指标、故障率；
[0041] b.采用优化算法：利用线性规划、遗传算法、粒子群优化算法的优化方法，根据需求和约束条件调整资源配置方案，提高资产利用率。
[0042] 优选的，在S8中，持续改进与监控：
[0043] a.设定评估指标：定义衡量数据治理平台效果的指标，如数据准确性、处理时效；
[0044] b.定期评估与优化：定期对数据治理平台进行评估，根据评估结果调整和改进相关算法和策略，以实现持续改进；
[0045] c.监控与报告：建立监控体系，及时发现数据质量问题和异常情况，并通过报告和仪表盘向相关人员展示评估结果和改进计划。
[0046] 本发明具有如下有益效果：
[0047] 1.提高数据质量：通过制定统一的数据标准和管理规范，确保数据的一致性和准确性。
[0048] 2.实时更新数据：采用大数据技术，实现IT资产数据的实时收集和分析，确保数据更新及时。
[0049] 3.数据整合与共享：统一管理和存储IT资产数据，实现跨部门、跨系统的数据整合与共享。
[0050] 4.保障数据安全：采用加密和权限控制的技术，确保数据安全和隐私保护。
[0051] 5.提升资产利用率和降低风险：通过资产生命周期管理、资源优化配置的手段，提高资产利用率和降低风险。

附图说明

[0052] 图1为本发明提出的一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法的流程图。

具体实施方式

[0053] 参照图1，本发明提出一种IT资产数据在数据治理平台的运行方法，包括以下步骤：
[0054] S1、制定数据标准规范，明确资产分类、数据格式、数据命名方面的规范，确保数据一致性；
[0055] S2、数据采集与清洗，采用网络爬虫、API接口的手段实时采集资产数据，利用数据清洗算法消除数据中的错误、重复和缺失值；
[0056] S3、数据整合，运用数据集成技术，将不同部门、系统的IT资产数据进行整合，形成统一的数据仓库；
[0057] S4、数据存储与安全，采用分布式存储技术，确保数据的高可用性和安全性，同时，实施数据加密和权限控制，保护数据隐私；
[0058] S5、数据分析与可视化，利用数据分析算法，采用描述性统计、关联规则挖掘，对企业资产使用情况、风险进行深入分析，并以可视化方式展示结果；
[0059] S6、资产生命周期管理，基于IT资产数据，实现资产生命周期管理的自动化和智能化；
[0060] S7、优化资源配置，根据资产使用情况，采用线性规划、遗传算法调整资源配置，提高资产利用率；
[0061] S8、持续改进与监控，定期评估数据治理平台的运行效果，根据实际情况调整和完善相关算法和策略。
[0062] 在一个可选的实施例中，在S1中，制定数据标准规范：
[0063] a.定义资产分类标准：确定资产分类的维度和层次结构，设计相应的分类编码和分类规则；b.规范数据格式和命名规则：制定数据字段的格式要求和命名规范，确保数据的一致性和可理解性。
[0064] 在一个可选的实施例中，在S2中，数据采集与清洗：
[0065] a.确定数据采集来源：识别需要采集的数据源，如设备监测系统、数据库、日志文件；b.实现数据采集：使用网络爬虫、API接口技术实时获取数据，并将其存储在临时数据库或数据湖中；c.数据清洗：通过数据清洗算法，对数据进行校验、去重、去噪、填充缺失值的处理，确保数据的准确性和完整性。
[0066] 在一个可选的实施例中，在S3中，数据整合：
[0067] a.确定数据整合范围和目标：明确需要整合的系统、数据表和字段，定义整合目标和规则；b.进行数据集成：使用ETL中提取、转换、加载的技术，将不同数据源的资产数据整合到统一的数据仓库中，保证数据的一致性和可访问性。
[0068] 在一个可选的实施例中，在S4中，数据存储与安全：
[0069] a.设计分布式存储架构：确定合适的分布式存储方案，如Hadoop分布式文件系统；b.实施数据加密：对敏感数据进行加密处理，防止数据在存储和传输过程中的非法访问；c.实施权限控制：根据用户角色设定具体的数据访问权限，确保数据的安全和合规性。
[0070] 在一个可选的实施例中，在S5中，数据分析与可视化：
[0071] a.进行数据分析：利用描述性统计、关联规则挖掘、聚类分析的算法，深入分析资产使用情况和风险；b.可视化展示：使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI，将分析结果以图表、仪表盘的形式呈现，使其更易理解和利用。
[0072] 在一个可选的实施例中，在S6中，资产生命周期管理：
[0073] a.设计资产生命周期模型：定义资产的不同生命周期阶段和关联的业务流程，确定相应的管理规则和操作指南；b.自动化管理：利用工作流引擎和规则引擎的技术，自动化执行资产的采购、部署、维护和报废的流程。
[0074] 在一个可选的实施例中，在S7中，优化资源配置：
[0075] a.收集资产使用数据：获取资产的实际使用情况，包括资源利用率、性能指标、故障率；b.采用优化算法：利用线性规划、遗传算法、粒子群优化算法的优化方法，根据需求和约束条件调整资源配置方案，提高资产利用率。
[0076] 在一个可选的实施例中，在S8中，持续改进与监控：
[0077] a.设定评估指标：定义衡量数据治理平台效果的指标，如数据准确性、处理时效；b.定期评估与优化：定期对数据治理平台进行评估，根据评估结果调整和改进相关算法和策略，以实现持续改进；c.监控与报告：建立监控体系，及时发现数据质量问题和异常情况，并通过报告和仪表盘向相关人员展示评估结果和改进计划。
[0078] 具体实施例中，所使用的一系列算法包括：
[0079] a.数据清洗算法：
[0080] 去重算法：通过对数据进行唯一性检查，删除重复记录，常见的去重算法包括哈希算法、排序算法；
[0081] 去噪算法：通过识别并过滤掉数据中的异常或异常噪声点，确保数据的准确性，常用的去噪算法包括离群点检测算法和平滑算法；
[0082] 缺失值填充算法：对缺失值进行补全或估算，常用的方法有均值填充、插值法、回归模型；
[0083] b.数据集成算法：
[0084] ETL算法：通过抽取源数据，进行必要的数据转换和清洗，最后将结果加载到目标数据仓库中，ETL算法主要通过SQL、脚本的方式实现；
[0085] 数据融合算法：通过比对和匹配多个数据源的数据，将具有相同或相关属性的数据合并在一起，形成一个统一的数据集，数据融合算法可以采用基于规则的匹配算法、基于相似度的匹配算法；
[0086] c.数据分析算法：
[0087] 描述性统计算法：包括计算数据的平均值、标准差、最大值、最小值的统计指标，用于描述数据的集中性和变异性；
[0088] 关联规则挖掘算法：从数据集中发现项之间的关联关系，常用的算法有Apriori算法、FP‑Growth算法；
[0089] 聚类分析算法：将数据集中的对象分成不同的组或簇，使得同一组内的对象相似性较高，而不同组之间有较大的差异，常见的聚类算法包括K‑means算法、层次聚类算法；
[0090] d.优化算法：
[0091] 线性规划算法：通过建立线性模型，利用优化技术找到一组决策变量的最佳值，以满足线性约束条件和目标函数，线性规划算法可采用Simplex算法、内点算法；
[0092] 遗传算法：模拟自然界的遗传进化过程，通过基因编码和交叉变异操作，利用适应度函数评价解的优劣，不断迭代直至获得最优解；
[0093] 粒子群优化算法：模拟鸟群寻找食物的行为，通过不断搜索和调整粒子的位置和速度，以找到最优解，粒子群优化算法包括基本粒子群优化算法、改进粒子群优化算法；
[0094] e.加密算法：
[0095] 高级加密标准AES：对称加密算法，通过使用相同的密钥进行加密和解密，提供了高度的安全性和性能；
[0096] RSA算法：非对称加密算法，使用一对公钥和私钥，公钥用于加密，私钥用于解密，RSA算法广泛用于数字签名、密钥交换和数据加密的领域。
[0097] 本发明工作原理及使用流程：
[0098] 首先，制定数据标准规范，明确资产分类、数据格式、数据命名方面的规范，以确保数据一致性，其次，通过网络爬虫、API接口的手段实时采集资产数据，并利用数据清洗算法消除数据中的错误、重复和缺失值，接着，运用数据集成技术，将不同部门、系统的IT资产数据进行整合，形成统一的数据仓库，在此基础上，采用分布式存储技术确保数据的高可用性和安全性，同时实施数据加密和权限控制，保护数据隐私，进一步地，利用数据分析算法，如描述性统计、关联规则挖掘，对企业资产使用情况、风险等进行深入分析，并以可视化方式展示结果，此外，基于IT资产数据，实现资产生命周期管理的自动化和智能化，在此基础上，根据资产使用情况，采用优化算法，如线性规划、遗传算法，调整资源配置，提高资产利用率，最后，定期评估数据治理平台的运行效果，根据实际情况调整和完善相关算法和策略，以实现持续改进与监控。
[0099] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

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