CN105404974A - 一种数据资产化方法、装置及管理平台 - Google Patents

Abstract

本发明是关于一种数据资产化方法、装置及管理平台。其中，所述方法包括：接收获取用户的数据产品并存储，所述数据产品包括数据产品标识信息、使用者信息、数据单元信息、用户设备信息；将所述数据产品中的数据单元信息与数据中心中的业务信息和软硬件资源信息进行参数化处理，生成数据台账并存储；根据预设的数据资产入库算法，对所述数据台账进行计算，生成数据资产并存储；根据预设的数据资产评价算法，计算和发布数据资产的动态评价指标。采用本发明可有效提高数据中心的资产化工作质量，解决了现有技术中存在的难以量化的问题。

Description

一种数据资产化方法、装置及管理平台

技术领域

本发明涉及一种计算机领域，特别是涉及一种数据资产化方法、装置及管理平台。

背景技术

在信息化企业的建设和运营过程中，企业数据中心积累了大量的业务数据。这些数据中心运行过程中存在一个普遍的现象，也就是业务数据持续地积累，事实上的数据利用率却非常低下。为了解决这一问题，学术界和工业界进行了努力的探索。BEA公司的M.J.Carey研究了数据服务的特点，目前数据服务的研究已经比较成熟，各种数据的定价和运营也进入了商业运作模式，像英国ICAP的实时金融数据服务产品主要按授权数量计价，中科院遥感所的卫星数据产品按景计价提供数据服务、按次计价提供程序服务等。公共服务领域比较有代表性的上海市政府数据服务网项目，以WEB网页、手机应用各种访问方式免费开放了许多公共服务领域的数据资源；在商业领域，淘宝网的数据魔方给出了服务网商的数据产品，并且给出了各种用户的产品定价，主要采取按年收费方式。各类监控数据产品已经比较成熟,ISO制定了ISO8000系列的数据质量标准，上海市政府则实施了上海市政府数据服务网项目，G.M.Gallaugher等人则进行了数据资产的研究，国家电网公司在数据资产化和信息服务方面也进行了研究实践。这些工作对在提升数据质量、提高数据资源利用率、数据运营、数据资产化等方面做出了积极的贡献。但是现有数据资产化工作成果绝大部分停留在定性的讨论上，距离数据有效资产化仍有相当差距。CN102176596B号专利授权对一种具有USB接口的数据产品进行了保护，主要解决了usb设备和该数据产品的连接问题，CN102142022B号专利授权对地图数据产品的制备方法做了保护。2015102026320和2015101059524号专利申请对数据资产安全性解决方法进行了保护,2013800512836号专利申请提出了一种保护设备上的数据资产的系统和方法，2014108388778号专利申请对数据资产的分享流程作了保护。上述工作重点集中在数据产品的硬件形态和地图数据产品制备方法、数据资产的安全和分享流程保护上，未见对数据资产生成进行量化处理的相关文献。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便于提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的方法、装置及管理平台。

依据本发明的第一个方面，提供了一种数据资产化方法，包括：

接收获取用户的数据产品并存储，所述数据产品包括数据产品标识信息、使用者信息、数据单元信息、用户设备信息；

将所述数据产品中的数据单元信息与数据中心中的业务信息和软硬件资源信息进行参数化处理，生成数据台账并存储；

根据预设的数据资产入库算法，对所述数据台账进行计算，生成数据资产并存储；

根据预设的数据资产评价算法，计算和发布数据资产的动态评价指标。

优选的，所述数据产品按照四元组“数据产品标识、使用者、数据单元、用户设备”的格式存储，并以数据产品做为数据资产生成的源头。

优选的，将数据产品中的数据单元信息与数据中心的业务信息和软硬件资源信息进行参数化处理，生成数据台账，并按照五元组“数据单元、业务属性、管理属性、技术属性和资产属性”的格式存储，并以数据台账做为数据资产生成的基础。

优选的，所述预设的数据资产入库算法工作步骤如下：

步骤1：从数据产品库中读取一个数据产品；

步骤2：构建这个数据产品对应的数据台账，并在台账库中新增这个数据台账；

步骤3：如果资产库中不存在与该数据产品的数据单元相同的数据资产，则在数据资产库中按照五元组“数据单元、业务属性、管理属性、技术属性和资产属性”格式增加这个数据资产，否则，不在资产库中进行增加；

步骤4：对数据台账中前序数据单元构建数据台账，回到步骤2；

步骤5：对数据台账中后序数据单元构建数据台账，回到步骤2；

步骤6：继续读取下一个数据产品，回到步骤1；

步骤7：当数据产品库中所有数据产品被访问后结束。

优选的，所述预设的数据资产评价算法包括从数据台账计算出数据资产化率指标的算法，其工作步骤如下：

步骤1：从数据台账库中读取一个数据台账Dast _i ∈DAST(DC)；

步骤2：从Dast _i 中DataUnit的PhyDom得到该DataUnit占用的存储空间大小Size(Rd _i ),Sum=Sum+Size(Rd _i )；

步骤3：继续进行步骤2，直到所有的DataUnit访问完成；

步骤4：将累计值Sum除以数据中心数据量Size(DC)，得到数据资产化率。

优选的，所述预设的数据资产评价算法包括从数据台账计算出资产产品化率指标的算法，其工作步骤如下：

步骤1：从数据资产库中读取需要计算的数据资产Dast _i ；

步骤2.读取该数据资产对应的数据产品DataUnit数量Num(DPT _m ,…,DPT _n )；

步骤3.读取并累加该数据资产对应的数据台账形成过程中全部前序和后续节点存储的DataUnit数量Num(Dast _i (DataUnit))；

步骤4.以Num(Dast _i (DataUnit))除以Num(DPT _m ,…,DPT _n )，得到资产产品化率。

优选的，所述技术属性包括数据字典信息、接口信息、服务器信息、ODS数据库信息、业务系统信息。

优选的，所述资产属性包括数据资产可信度、数据资产可用度、数据资产实时响应度。

依据本发明的第二个方面，提供了一种数据资产化装置，包括：

数据产品获取模块，用于接收获取用户的数据产品并存储；所述数据产品包括数据产品标识信息、使用者信息、数据单元信息、用户设备信息；数据产品获取模块将数据产品推送给数据台账生产模块；

数据台账生成模块，用于接收所述数据产品获取模块发送的所述数据产品，将所述数据产品中的数据单元信息与数据中心基础模块中的业务信息和软硬件资源信息进行参数化处理，生成数据台账并存储，并将数据台账推送给数据资产生成模块；

数据资产生成模块，用于接收所述数据台账生成模块发送的所述数据台账，并根据预设的数据资产入库算法，对所述数据台账进行计算，生成数据资产并存储；

数据资产评价模块，用于接收所述数据资产生成模块发送的所述数据资产，并根据预设的数据资产评价算法，计算和发布数据资产的动态评价指标；

数据中心基础模块包含业务信息和软硬件资源信息。

优选的，所述数据产品获取模块还用于接收用户通过人机交互界面输入的数据产品需求，以及接收外部设备推送的数据产品需求，并按照四元组“数据产品标识、使用者、数据单元、用户设备”的格式存储数据产品。

优选的，所述数据台账生成模块将数据产品中的数据单元信息与数据中心基础模块中的业务信息和软硬件资源信息进行参数化处理，生成数据台账，并按照五元组“数据单元、业务属性、管理属性、技术属性和资产属性”的格式存储所述数据台账。

优选的，所述数据资产生成模块根据预设的数据资产入库算法，所述算法以数据产品为起点，遍历数据台账，生成数据资产，并按照五元组“数据单元、业务属性、管理属性、技术属性和资产属性”格式存储所述数据资产。

优选的，所述数据资产的动态评价指标包括资产化率指标和资产产品化率指标。

依据本发明的第三个方面，提供了一种数据资产化管理平台，该平台包括上述数据资产化装置和平台总体架构；其中，

所述平台总体架构由业务架构、应用架构、数据架构、技术架构组成。

借由上述技术方案，本发明实施例提供的技术方案至少具有下列优点：

本发明为解决企业数据中心面临数据无法有效资产化的问题，提出以业务需求为导向的企业数据资产化解决方案。为了对数据资产进行量化处理，本发明从数据资产的源头开始量化，以一个数据产品为起点，遍历数据台账，通过对数据产品、数据台账、数据资产的构建和存储，以及资产化率、资产产品化率等评价指标的生成，实现了数据资产的量化管理。由此可知，采用本发明可有效提高数据中心的资产化工作质量，解决了现有技术中存在的难以量化的问题。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的一种数据资产化方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例数据结构逻辑关系图；

图3示出了本发明实施例提供的一种数据资产化装置的结构示意图；

图4示出了本发明实施例提供的数据资产化管理平台总体架构图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例提供的一种数据资产化方法的流程示意图。如图1所示，本实施例提供的所述方法，包括：

步骤101、接收获取用户的数据产品并存储；

在具体实施例时，所述数据产品可以定义为一个三元组DPT（DC）=(User,DataUnit,UTool)，User是从数据中心取出数据进行使用的用户；DataUnit是一个用户取出的数据单元，例如，可以是屏幕上的一个数据值、一个SQL语句执行的结果，或者一个Web服务的返回值；UTool是用户取出的数据单元采用的承载工具，例如显示器、系统接口、Web服务。

步骤102、将所述数据产品中的数据单元信息与数据中心中的业务信息和软硬件资源信息进行参数化处理，生成数据台账并存储；

在具体实施例时，所述数据台账可以定义为一个五元组DS（DC）=(DataUnit,BusiDom,ManDom,ThyDom,AssDom).这里DataUnit的意义见定义1；BusiDom是数据单元的业务域属性，包括统计维度、时间跨度等；ManDom是数据单元的管理域属性，包括数据单元的溯源流程、计算规则、约束阈值、数据的可信度等；ThyDom是数据单元的技术域属性，包括数据单元所在服务器IP地址、数据库实例名、占用存储空间数量等。

步骤103、根据预设的数据资产入库算法，对所述数据台账进行计算，生成数据资产并存储；

在具体实施例时，所述数据资产的数据单元是数据产品中一个数据单元在数据台账中溯源流程经过所有节点的数据单元集合。即数据资产包括了数据产品形成过程中存储在数据中心所有的数据单元及其属性域。那么数据资产的产生过程是一个根据数据使用需求动态变化的过程，当然，产生过程中使用的临时表、重复表，以及系统中存在僵尸表、空表不会被纳入数据资产的范围。

具体的数据资产构建算法伪代码如下：

步骤1.算法开始，从数据产品库中读取一个数据产品；

步骤2.构建这个数据产品对应的数据台账，并在台账库中新增这个数据台账；

步骤3.如果资产库中不存在与该数据产品的数据单元相同的数据资产，则在数据资产库中增加这个数据资产.否则，不在资产库中进行增加；

步骤4.对数据台账中前序数据单元构建数据台账，回到步骤2；

步骤5.对数据台账中后序数据单元构建数据台账，回到步骤2；

步骤6.继续读取下一个数据产品，回到步骤1；

步骤7.当数据产品库中所有数据产品被访问后，算法结束。

步骤104、根据预设的数据资产评价算法，计算和发布数据资产的动态评价指标。

在具体实施时，本步骤可具体为：

从数据台账计算出数据资产化率指标的算法伪代码如下：

步骤1.算法开始，从数据台账库中读取一个数据台账Dast _i ∈DAST(DC)；

步骤2.从Dast _i 中DataUnit的PhyDom得到该DataUnit占用的存储空间大小Size(Rd _i ),Sum=Sum+Size(Rd _i )。

步骤3.继续进行步骤2，直到所有的DataUnit访问完成。

步骤4.将累计值Sum除以数据中心数据量Size(DC)，得到数据资产化率,算法结束。

从数据台账计算出资产产品化率指标的算法伪代码如下：

步骤1.算法开始，从数据资产库中读取需要计算的数据资产Dast _i ；

步骤2.读取该数据资产对应的数据产品DataUnit数量Num(DPT _m ,…,DPT _n )；

步骤3.读取并累加该数据资产对应的数据台账形成过程中全部前序和后续节点存储的DataUnit数量Num(Dast _i (DataUnit))；

步骤4.以Num(Dast _i (DataUnit))除以Num(DPT _m ,…,DPT _n )，得到结果，算法结束。

具体的数据结构逻辑关系如图2所示。

需要说明的是：对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

如图3所示，本发明实施例提供的数据资产化装置的结构示意图。如图3所示，所述数据资产化装置，包括：

数据产品获取模块，用于接收获取用户的数据产品并存储；所述数据产品包括数据产品标识信息、使用者信息、数据单元信息、用户设备信息；数据产品获取模块将数据产品推送给数据台账生产模块；

数据台账生成模块，用于接收所述数据产品获取模块发送的所述数据产品，将所述数据产品中的数据单元信息与数据中心基础模块中的业务信息和软硬件资源信息进行参数化处理，生成数据台账并存储，并将数据台账推送给数据资产生成模块；

数据资产生成模块，用于接收所述数据台账生成模块发送的所述数据台账，并根据预设的数据资产入库算法，对所述数据台账进行计算，生成数据资产并存储；

数据资产评价模块，用于接收所述数据资产生成模块发送的所述数据资产，并根据预设的数据资产评价算法，计算和发布数据资产的动态评价指标；

数据中心基础模块包含业务信息和软硬件资源信息。

如图4所示，本发明实施例提供的数据资产化管理平台总体架构图。本实施例以一个结构化数据中心为研究对象，开展数据资产化应用实践工作，将所述数据资产化装置具体化为一个数据资产化管理平台。平台总体结构由业务架构、应用架构、数据架构、技术架构组成。图4展示了数据资产化管理平台的总体架构。通过有效的数据资产化管理，规范数据从产生到共享应用的各个环节，能够提升数据质量，打破专业壁垒，实现集约、有序的数据共享。由此可知，采用本发明实施例可有效提高数据中心的资产化工作质量，解决了现有技术中存在的难以量化的问题。

下面通过一个用户月度电费数据产品的具体案例说明本发明的实际工作场景。

第一步，一个用户通常会有查询某个户号月度电费信息A的需求,这可以理解为一个数据产品；这个数据产品可以通过手机上的一个应用提供。

第二步，数据资产化管理平台以A为源头开始在电网公司的数据中心进行溯源处理，发现在抄表数据库中存在月度电量信息B，财务数据库中存在电费单价信息C，营销数据库中存有月度电费信息D、综合查询数据库中存有月度电费信息E，并且在A的生成过程中会用到B、C、D、E等信息。那么数据资产化管理平台将会在数据台账库中加入B、C、D、E等信息的数据台账。例如，E的数据台账可以包含（但不限于）如下关键信息（E，张三、信息中心、zhcx，IBM小型机、112.21.35.23、……），这表示E存储的物理位置是一台IP为112.21.35.23的IBM小型机上部署的名为zhcx的表中，对数据质量负责的是信息中心的张三用户。

第三步，由于在溯源过程中生成的B、C、D、E皆对应一个数据产品A，那么结合权威数据源业务规则，认定D是A的权威数据源，数据资产化管理平台为营销数据库中的月度电费信息D建立数据资产，并加入数据资产库。例如，D的数据资产可以包含（但不限于）如下关键信息（D，李四、营销部、yddf，联想PC服务器、113.22.5.3、……），这表示D存储的物理位置是一台IP为113.22.5.3的联想PC服务器上部署的名为yddf的表中，对数据质量负责的是信息中心的李四用户。那么在实际工作中，当需要对IP为113.22.5.3的联想PC服务器进行检修或退役操作时，就要同步完成数据资产的对应操作。

从上可知，在数据中心的庞大数据中，与用户的需求直接相关的数据量并不大，而这部分数据才是企业最核心的数据资产，在数据资产形成过程中用到的各种信息只需要建立台账进行管理即可，并不是所有的数据都是数据台账。通过本发明实现的计算机系统可以根据用户的实际数据需求，对数据中心的信息建立数据台账，并形成数据资产，通过计算机系统的机器处理，可有效提高数据中心的资产化工作质量，解决了现有技术中存在的难以量化的问题。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

可以理解的是，上述方法及交换机中的相关特征可以相互参考。另外，上述实施例中的“第一”、“第二”等是用于区分各实施例，而并不代表各实施例的优劣。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书（包括伴随的权利要求、摘要和附图）中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书（包括伴随的权利要求、摘要和附图）中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器（DSP）来实现根据本发明实施例提供的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序（例如，计算机程序和计算机程序产品）。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (14)

1.一种数据资产化方法，其特征在于，所述方法包括：

接收获取用户的数据产品并存储，所述数据产品包括数据产品标识信息、使用者信息、数据单元信息、用户设备信息；

将所述数据产品中的数据单元信息与数据中心中的业务信息和软硬件资源信息进行参数化处理，生成数据台账并存储；

根据预设的数据资产入库算法，对所述数据台账进行计算，生成数据资产并存储；

根据预设的数据资产评价算法，计算和发布数据资产的动态评价指标。

2.根据权利要求1所述的数据资产化方法，其特征在于：所述数据产品按照四元组“数据产品标识、使用者、数据单元、用户设备”的格式存储，并以数据产品做为数据资产生成的源头。

3.根据权利要求1所述的数据资产化方法，其特征在于：将数据产品中的数据单元信息与数据中心的业务信息和软硬件资源信息进行参数化处理，生成数据台账，并按照五元组“数据单元、业务属性、管理属性、技术属性和资产属性”的格式存储，并以数据台账做为数据资产生成的基础。

4.根据权利要求1所述的数据资产化方法，其特征在于：所述预设的数据资产入库算法工作步骤如下：

步骤1：从数据产品库中读取一个数据产品；

步骤2：构建这个数据产品对应的数据台账，并在台账库中新增这个数据台账；

步骤3：如果资产库中不存在与该数据产品的数据单元相同的数据资产，则在数据资产库中按照五元组“数据单元、业务属性、管理属性、技术属性和资产属性”格式增加这个数据资产，否则，不在资产库中进行增加；

步骤4：对数据台账中前序数据单元构建数据台账，回到步骤2；

步骤5：对数据台账中后序数据单元构建数据台账，回到步骤2；

步骤6：继续读取下一个数据产品，回到步骤1；

步骤7：当数据产品库中所有数据产品被访问后结束。

5.根据权利要求1所述的数据资产化方法，其特征在于，所述预设的数据资产评价算法包括从数据台账计算出数据资产化率指标的算法，其工作步骤如下：

步骤1：从数据台账库中读取一个数据台账Dast _i ∈DAST(DC)；

步骤2：从Dast _i 中DataUnit的PhyDom得到该DataUnit占用的存储空间大小Size(Rd _i ),Sum=Sum+Size(Rd _i )；

步骤3：继续进行步骤2，直到所有的DataUnit访问完成；

步骤4：将累计值Sum除以数据中心数据量Size(DC)，得到数据资产化率。

6.根据权利要求1所述的数据资产化方法，其特征在于，所述预设的数据资产评价算法包括从数据台账计算出资产产品化率指标的算法，其工作步骤如下：

步骤1：从数据资产库中读取需要计算的数据资产Dast _i ；

步骤2.读取该数据资产对应的数据产品DataUnit数量Num(DPT _m ,…,DPT _n )；

步骤3.读取并累加该数据资产对应的数据台账形成过程中全部前序和后续节点存储的DataUnit数量Num(Dast _i (DataUnit))；

步骤4.以Num(Dast _i (DataUnit))除以Num(DPT _m ,…,DPT _n )，得到资产产品化率。

7.根据权利要求3所述的数据资产化方法，其特征在于，所述技术属性包括数据字典信息、接口信息、服务器信息、ODS数据库信息、业务系统信息。

8.根据权利要求3所述的数据资产化方法，其特征在于，所述资产属性包括数据资产可信度、数据资产可用度、数据资产实时响应度。

9.一种数据资产化装置，其特征在于，包括：

数据产品获取模块，用于接收获取用户的数据产品并存储；所述数据产品包括数据产品标识信息、使用者信息、数据单元信息、用户设备信息；数据产品获取模块将数据产品推送给数据台账生产模块；

数据台账生成模块，用于接收所述数据产品获取模块发送的所述数据产品，将所述数据产品中的数据单元信息与数据中心基础模块中的业务信息和软硬件资源信息进行参数化处理，生成数据台账并存储，并将数据台账推送给数据资产生成模块；

数据资产生成模块，用于接收所述数据台账生成模块发送的所述数据台账，并根据预设的数据资产入库算法，对所述数据台账进行计算，生成数据资产并存储；

数据资产评价模块，用于接收所述数据资产生成模块发送的所述数据资产，并根据预设的数据资产评价算法，计算和发布数据资产的动态评价指标；

数据中心基础模块包含业务信息和软硬件资源信息。

10.根据权利要求9所述的数据资产化装置，其特征在于：所述数据产品获取模块还用于接收用户通过人机交互界面输入的数据产品需求，以及接收外部设备推送的数据产品需求，并按照四元组“数据产品标识、使用者、数据单元、用户设备”的格式存储数据产品。

11.根据权利要求9所述的数据资产化装置，其特征在于：所述数据台账生成模块将数据产品中的数据单元信息与数据中心基础模块中的业务信息和软硬件资源信息进行参数化处理，生成数据台账，并按照五元组“数据单元、业务属性、管理属性、技术属性和资产属性”的格式存储所述数据台账。

12.根据权利要求9所述的数据资产化装置，其特征在于：所述数据资产生成模块根据预设的数据资产入库算法，所述算法以数据产品为起点，遍历数据台账，生成数据资产，并按照五元组“数据单元、业务属性、管理属性、技术属性和资产属性”格式存储所述数据资产。

13.根据权利要求9所述的数据资产化装置，其特征在于：所述数据资产的动态评价指标包括资产化率指标和资产产品化率指标。

14.一种数据资产化管理平台，其特征在于，包括：上述权利要求9~13中任一所述的数据资产化装置和平台总体架构；其中，

所述平台总体架构由业务架构、应用架构、数据架构、技术架构组成。