本系统及方法旨在通过多层次知识图谱实现数据资产的有效入表,融合数据资产认证评估、知识图谱构建及人工智能技术。通过优化JERE算法,从企业信息系统日志和文档中提取关键数据,实现数据资产的高效管理和智能评估。
背景技术
(背景分析)随着信息技术的飞速发展,企业数据量呈现出爆炸式增长,数据已成为企业的重要资产。然而,如何有效识别、评估和管理这些数据资产,使其能够更好地服务于企业的业务发展和决策支持,是当前企业面临的一大挑战。目前,企业数据资产识别与管理主要依赖于人工的数据分析和标注,不仅效率低下,而且容易受到主观因素的影响,导致数据资产识别的准确性不高。此外,传统的数据资产识别方法往往只关注数据的基本属性和特征,忽略了数据之间的关联性和业务逻辑,难以全面反映数据资产的价值和潜力。而知识图谱作为一种结构化的语义知识库,通过实体、关系和属性的表示,能够有效地揭示数据之间的关联关系。
(专利对比)CN111539770A公开了一种数据资产智能评估方法及系统,该方法采用了用户自定义的评估指标,其主观性较强,因此容易受到人为因素的影响。由于不同评估人员对数据资产的理解和需求存在差异,可能会导致评估结果出现较大的偏差。此外,在数据资产的确权和评估过程中,需要人工进行数据清洗、分类和标注等繁琐工作,这使得整个评估过程的智能化程度不高。
而CN113988606A公开了一种基于区块链的数据资产价值评估方法,通过挖掘新数据资产、原数据和其他节点数据的相互影响,确定相关数据资产,根据相关数据资产的原评估结果进行初步评估,并进行节点共识认证,得到新数据资产的最终评估结果,目的是使数据资产评估的过程变得公开透明。然而,这种方法主要依赖于数据挖掘和区块链认证来确定数据资产的确权,而忽视了数据质量、价值内涵等方面的评估,这在一定程度上影响了评估结果的准确性。尽管区块链技术提供了一种安全、可靠的数据存储和访问机制,但在实际操作中,数据资产的估值和认定与区块链技术的应用并没有直接相关性。
综上所述,需要一种基于多层次知识图谱的数据资产入表方案。
专利文献1:中国专利公报CN111539770A,2020.08.14
专利文献2:中国专利公报CN 113988606A,2022.01.28
实现思路