【技术实现步骤摘要】
本文涉及数据管理领域，涉及一种数据模型成熟度评价方法及装置。
技术介绍
1、在数据管理领域，数据模型是指使用结构化的语言将收集到的组织业务经营、管理和决策中使用的数据需求进行综合分析，按照模型设计规范将需求重新组织的数据模型。数据模型在构建、实施过程中，按职能划分可分为数据评估，模型设计及开发测试、系统维护和对外服务四个模块。通过团队组织人员考察并分析企业的业务和数据，设计数据架构，制定规范流程等来实现企业基础数据的整合并提供对外服务。
2、企业数据整合的质量和效率以及对外服务的质量与数据模型成熟度密切相关。企业在建立数据模型后，为了不断提升基础数据整合的质量和对外服务质量，需要不断优化数据模型。整体、系统的评估模型的成熟度，不仅有助于企业认识当前数据模型建设、管理的水平，更能帮助企业明确优化方向。
3、现有技术中，没有对数据模型体系全生命周期成熟度评价的方法，已有的成熟度评价仅涉及数据模型体系中的部分环节或模块，且评价维度较为单一，因此，现有技术中数据模型成熟度评价方式不能准确、全面反映数据模型的成熟度，进而不能为数据模型的改进提供优化方向。
技术实现思路
1、本文用于解决现有技术中，没有对数据模型体系全生命周期的成熟度评价方法，数据模型成熟度的评价维度较为单一，不能准确、全面反映数据模型的成熟度，进而不能为数据模型的改进提供优化方向。
2、本文一方面提供一种数据模型成熟度评价方法，基于数据模型的全生命周期过程中的信息，预先建立数据模型的成熟度
3、接收用户基于数据模型的成熟度评价体系配置的待分析数据模型的成熟度评价信息，其中，待分析数据模型的成熟度评价信息包括：多个目标能力域及目标能力域包含的多个目标能力项；
4、利用各目标能力项的评估项及各评估项的评估规则，确定目标能力项的评分；
5、根据目标能力项的评分确定目标能力项的权重；
6、根据各目标能力域包含的目标能力项的评分及目标能力项的权重，计算各目标能力域评分；
7、根据各目标能力域的评分及各目标能力域的权重，计算所述待分析数据模型的评分，其中，所述目标能力域的权重为默认权重或用户设置权重；
8、根据所述待分析数据模型的评分，确定所述待分析数据模型的成熟度评价报告。
9、进一步实施例中，根据目标能力项的评分确定目标能力项的权重包括：
10、对各目标能力域中各目标能力项的评分进行标准化处理；
11、根据各目标能力项的标准化评分，计算各目标能力项的信息熵；
12、利用各目标能力域中各目标能力项的信息熵，确定各目标能力域中各目标能力项的权重。
13、进一步实施例中，利用各目标能力域中各目标能力项的信息熵，确定各目标能力域中各目标能力项的权重包括：
14、利用如下公式计算各目标能力域中各目标能力项的权重：
15、
16、其中，hj为一目标能力域中第j个目标能力项的权重，ej为该目标能力域中第j个目标能力项的信息熵，m为该目标能力域中目标能力项的个数。
17、进一步实施例中，根据能力域的专家评分，确定能力域的默认权重包括：
18、接收专家对每两个能力域相对重要性的评估结果；
19、根据专家对每两个能力域相对重要性的评估结果，建立判断矩阵；
20、根据判断矩阵计算各能力域的权重；
21、计算判断矩阵最大特征值；
22、根据最大特征值，计算一致性检验指标；
23、利用一致性检验指标对每两个能力域相对重要性评分进行评估，评估通过后，利用每两个能力域相对于相对重要性的评分，确定能力域的权重。
24、进一步实施例中，根据判断矩阵计算各能力域的权重包括：
25、
26、
27、其中，wi为第i个能力域的权重，n为能力域总量，vi为判断矩阵中第i行元素的乘积，bij为判断矩阵中第i行、第j列元素。
28、进一步实施例中，利用各目标能力项的评估项及各评估项的评估规则，确定目标能力项的评分，包括：
29、获取目标能力项中各评估项数据；
30、利用各评估项的评估规则对各评估项的数据进行评估，得到评估项的得分；
31、对每一目标能力项的评估项的得分进行归一化后加和处理，得到能力项评分。
32、进一步实施例中，根据所述待分析数据模型的评分，确定所述待分析数据模型的成熟度评价报告，包括：
33、根据所述待分析数据模型的评分，匹配预设成熟度等级数据库，得到所述待分析数据模型的成熟度等级；
34、从各目标能力域评分中，筛选出评分小于第一阈值的目标能力域；
35、从筛选出的各目标能力域的目标能力项中，筛选出评分小于第二阈值的目标能力项；
36、根据筛选出的目标能力域及目标能力项，生成优化建议；
37、根据所述待分析数据模型的成熟度等级、目标能力域及目标能力项评分、目标能力项的各评估项的评估结果及优化建议，生成所述待分析数据模型的成熟度评价报告。
38、本文第二方面提供一种数据模型成熟度评价装置，基于数据模型的全生命周期过程中的信息，预先建立数据模型的成熟度评价体系，其中，所述成熟度评价体系包括多个能力域，每一能力域根据专家评分确定默认权重，每一能力域包括多个能力项、各能力项的多个评估项及各评估项的评估规则，所述装置包括：
39、配置单元，用于接收用户基于数据模型的成熟度评价体系配置的待分析数据模型的成熟度评价信息，其中，待分析数据模型的成熟度评价信息包括：多个目标能力域及目标能力域包含的多个目标能力项；
40、第一评分单元，用于利用各目标能力项的评估项及各评估项的评估规则，确定目标能力项的评分；
41、权重计算单元，用于根据目标能力项的评分确定目标能力项的权重；
42、第二评分单元，用于根据各目标能力域包含的目标能力项的评分及目标能力项的权重，计算各目标能力域评分；
43、第三评分单元，用于根据各目标能力域评的评分及各目标能力域的权重，计算所述待分析数据模型的评分，其中，所述目标能力域的权重为默认权重或用户设置权重；
44、成熟度评价单元，用于根据所述待分析数据模型的评分，确定所述待分析数据模型的成熟度评价报告。
45、本文第三方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述任一实施例所述方法。
46、本文第四方面提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机设备的处理器执行时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据模型成熟度评价方法，其特征在于，基于数据模型的全生命周期过程中的信息，预先建立数据模型的成熟度评价体系，其中，所述成熟度评价体系包括多个能力域，每一能力域根据专家评分确定默认权重，每一能力域包括多个能力项、各能力项的多个评估项及各评估项的评估规则，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据目标能力项的评分确定目标能力项的权重包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，利用各目标能力域中各目标能力项的信息熵，确定各目标能力域中各目标能力项的权重包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据能力域的专家评分，确定能力域的默认权重包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据判断矩阵计算各能力域的权重包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用各目标能力项的评估项及各评估项的评估规则，确定目标能力项的评分，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待分析数据模型的评分，确定所述待分析数据模型的成熟度评价报告，包括：
8.一种数据模型成熟
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任意一项所述方法。
10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被计算机设备的处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述方法。
...【技术特征摘要】
1.一种数据模型成熟度评价方法，其特征在于，基于数据模型的全生命周期过程中的信息，预先建立数据模型的成熟度评价体系，其中，所述成熟度评价体系包括多个能力域，每一能力域根据专家评分确定默认权重，每一能力域包括多个能力项、各能力项的多个评估项及各评估项的评估规则，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据目标能力项的评分确定目标能力项的权重包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，利用各目标能力域中各目标能力项的信息熵，确定各目标能力域中各目标能力项的权重包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据能力域的专家评分，确定能力域的默认权重包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据判断矩阵计算各能力域的权重包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用各目标能力项的评估项及各评估...
【专利技术属性】
技术研发人员：高雨祺，黄炜，周骏，冯云青，阮强，张连明，高子晗，谢忞帆，薛劲菲，邹莎，梁爽，陈璇，
申请(专利权)人：上海浦东发展银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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