一种基于风险图谱的数据治理系统及方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于风险图谱的数据治理系统及方法，其中涉及的一种基于风险图谱的数据治理系统，包括：构建模块，用于构建基于风险知识、风险信息、风险数据的风险图谱；治理模块，用于根据构建的风险图谱对待治理数据进行处理。本发明专利技术通过设计数据、信息、知识分层的图谱，通过知识层对信息层、信息层对数据层的图谱约束规则，结合数据(数据类及类规则)间、信息(信息类及类规则)间的图谱组合规则，形成数据治理的管理机制。形成了业务治理和数据治理的高度统一，可以为更好的治理认知提供方向，从而实现数据治理真正目标：业务创新。

【技术实现步骤摘要】
一种基于风险图谱的数据治理系统及方法
本专利技术涉及数据治理
，尤其涉及一种基于风险图谱的数据治理系统及方法。
技术介绍
随着社会的发展，社会在从失范到规范、从混乱到有序的过程中社会问题和社会风险会集中迸发，这也会严重影响单位业务。数据已成为企事业(政府)的重要资产，也是企事业竞争力的重要武器。企业业务的成功，需要及时、完整和准确的数据提供支持。但经常能看到这样的现象：企业中几个部门的主管在汇报工作时，同一指标的数据不尽相同，甚至可能截然相反，到底哪个数据是正确的数据？无从确认。造成这种现象的原因很多，比如数据质量问题、统计口径问题，等等。如何确保能够为重要业务提供及时、相关和可信的数据？当前数据治理主要是遵循DAMA(国际数据管理协会)的规范，数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，也就说数据治理并不是一个简单的行为动作，而应该是一个形成体系的管理。包括所有核心业务系统、运营数据储存或数据仓库、ECIF(企业客户信息整合)、风险控制以及很多其他的系统，需要技术和“软内容”平台提供支撑，涵盖数据战略、元数据、数据质量、数据安全、主数据与参考数据、数据仓库与商业智能、数据集成、数据操作、文件和内容等领域，最终实现所有数据的全方位监管，实现端到端的数据梳理和管理，确保数据的有效性、可访问性、高质量、一致性、可审计和安全性。所以数据治理过程复杂、成本高，如果仅仅是实现数据资产，目前来看治理的效果这个数据资产都有不同时期的认知，所以“数据资产”只能一直提升，即该资产“折旧”速度极快。<br>高投入需要有高的回报，按现有的机制难以有足够大的回报，所以数据治理需要融入到业务中，其治理水平是为了更好的业务风险管理，以及实现业务创新，以谋求更大的利益回报。业务过程会涉及到各种风险问题，如在消防火警中要解决的风险问题包括火警点位重复、火警点位位置错误、火警有规律的误报等等，这些问题是随着业务认知提升的，而不仅仅是数据管理部门能解决的问题，但是这些问题需要从数据治理的角度来规范并责任化，目前数据治理更多是从数据采集、清洗、转换、质量控制等来进行治理，没有形成有效的业务信息和业务知识。从而无法从业务的认知层面实现对数据级、信息级、知识级的层层规范。所以难以形成业务的认知体系构建和认知创新的扩展。因此，针对现有技术的缺陷，提出一种基于风险图谱的数据治理系统及方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于风险图谱的数据治理系统及方法。为了实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于风险图谱的数据治理系统，包括：构建模块，用于构建基于风险知识、风险信息、风险数据的风险图谱；治理模块，用于根据构建的风险图谱对待治理数据进行处理。进一步的，所述构建模块具体包括：风险数据模块，用于获取风险数据相对应的数据因子，并根据获取的数据因子构建风险数据图谱；风险信息模块，用于根据获取的数据因子生成风险信息，并根据风险数据图谱以及生成的风险信息构建风险信息图谱；风险知识模块，用于根据生成的风险信息确定风险知识，并根据风险信息图谱以及确定的风险知识构建风险知识图谱。进一步的，所述风险知识模块中确定的风险知识包括人的风险知识集、管理的风险知识集、物的风险知识集、环境的风险知识集。进一步的，所述风险信息模块中还包括对风险信息进行扩展处理。进一步的，所述治理模块中对待治理数据进行处理具体为通过风险知识对风险信息、风险信息对风险数据的图谱进行约束对待治理数据进行处理。相应的，还提供一种基于风险图谱的数据治理方法，包括：S1.构建基于风险知识、风险信息、风险数据的风险图谱；S2.根据构建的风险图谱对待治理数据进行处理。进一步的，所述步骤S1具体包括：S11.获取风险数据相对应的数据因子，并根据获取的数据因子构建风险数据图谱；S12.根据获取的数据因子生成风险信息，并根据风险数据图谱以及生成的风险信息构建风险信息图谱；S13.根据生成的风险信息确定风险知识，并根据风险信息图谱以及确定的风险知识构建风险知识图谱。进一步的，所述步骤S13中确定的风险知识包括人的风险知识集、管理的风险知识集、物的风险知识集、环境的风险知识集。进一步的，所述步骤S12中还包括对风险信息进行扩展处理。进一步的，所述步骤S2中对待治理数据进行处理具体为通过风险知识对风险信息、风险信息对风险数据的图谱进行约束对待治理数据进行处理。与现有技术相比，本专利技术通过设计数据、信息、知识分层的图谱，通过知识层对信息层、信息层对数据层的图谱约束规则，结合数据(数据类及类规则)间、信息(信息类及类规则)间的图谱组合规则，形成数据治理的管理机制。形成了业务治理和数据治理的高度统一，可以为更好的治理认知提供方向，从而实现数据治理真正目标：业务创新。且通过知识层、信息层到数据层的知识图谱式的双向逐级治理，可以更全面、有效地进行数据治理，确保知识的价值。附图说明图1是实施例一提供的一种基于风险图谱的数据治理系统结构图；图2是实施例一提供的风险图谱示意图；图3是实施例四提供的高校治理结构示意图。具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种基于风险图谱的数据治理系统及方法。实施例一本实施例提供一种基于风险图谱的数据治理系统，如图1所示，包括：构建模块11，用于构建基于风险知识、风险信息、风险数据的风险图谱；治理模块12，用于根据构建的风险图谱对待治理数据进行处理。在构建模块11中，构建基于风险知识、风险信息、风险数据的风险图谱。风险图谱主要为数据治理的管理机制，以实现待治理数据的治理。具体包括：风险知识模块(知识体系到风险知识四个子集，形成风险知识树)、风险信息模块(风险信息细化，风险信息之间形成图谱)、风险数据模块(从信息到数据形成更复杂的图谱)，如图2所示。风险数据模块，用于获取风险数据相对应的数据因子，并根据获取的数据因子构建风险数据图谱；获取要形成信息的数据因子，包括数据1、数据2、数据3……数据n。根据获取的数据形成风险数据相关的图谱。在本实施例中，风险数据包括数据类、数据对象等，其中数据类型如：火灾探测器，数据对象如：房间编码为0101002的火灾探测器。风险信息模块，用于根据获取的数据因子生成风险信息，并根据风险数据图谱以及生成的风险信息构建风险信息图谱；风险信息是基于风险数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于风险图谱的数据治理系统，其特征在于，包括：/n构建模块，用于构建基于风险知识、风险信息、风险数据的风险图谱；/n治理模块，用于根据构建的风险图谱对待治理数据进行处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于风险图谱的数据治理系统，其特征在于，包括：
构建模块，用于构建基于风险知识、风险信息、风险数据的风险图谱；
治理模块，用于根据构建的风险图谱对待治理数据进行处理。


2.根据权利要求1所述的一种基于风险图谱的数据治理系统，其特征在于，所述构建模块具体包括：
风险数据模块，用于获取风险数据相对应的数据因子，并根据获取的数据因子构建风险数据图谱；
风险信息模块，用于根据获取的数据因子生成风险信息，并根据风险数据图谱以及生成的风险信息构建风险信息图谱；
风险知识模块，用于根据生成的风险信息确定风险知识，并根据风险信息图谱以及确定的风险知识构建风险知识图谱。


3.根据权利要求2所述的一种基于风险图谱的数据治理系统，其特征在于，所述风险知识模块中确定的风险知识包括人的风险知识集、管理的风险知识集、物的风险知识集、环境的风险知识集。


4.根据权利要求2所述的一种基于风险图谱的数据治理系统，其特征在于，所述风险信息模块中还包括对风险信息进行扩展处理。


5.根据权利要求2所述的一种基于风险图谱的数据治理系统，其特征在于，所述治理模块中对待治理数据进行处理具体为通过风险知识对风险信息、风险信息对风险数据的图谱进行约束对待治理数...

【专利技术属性】
技术研发人员：裘炅，杨璐翠，张少原，
申请(专利权)人：杭州全视软件有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33