CN117112449B - 数据治理工具的成熟度评估方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种数据治理工具的成熟度评估方法、装置、设备及介质。该方法包括：对待评估的数据治理工具中各个子模块进行两次成熟度检验和两次评分得到第一成熟度等级、第二成熟度等级、第一评分结果以及第二评分结果；根据第一评分结果、第二评分结果、第一成熟度等级以及第二成熟度等级计算各个子模块的目标评分结果，并根据各个子模块的目标评分结果评估出数据治理工具的初始成熟度等级；根据各个子模块的目标评分结果和历史评分数据对初始成熟度等级进行调整得到数据治理工具的最终成熟度等级。本申请整个成熟度评估过程较为合理，提高了评估的准确性，可引导用户提升数据治理能力，进而提高数据治理的效率，降低数据治理的成本。
Description
技术领域
本发明涉及数据治理技术领域，尤其涉及一种数据治理工具的成熟度评估方法、装置、设备及介质。
背景技术
数据治理为实现企业数据应用服务的重要环节。数据治理以数据源汇入为伊始，对数据进行清洗加工，并在数据存储、数据计算、数据服务应用等环节予以持续的治理服务，是企业实现数据服务与应用的重要环节。从数据层面来看，数据本身存在着从生产到消亡的生命周期，而数据治理会在数据生命周期的各阶段通过相应工具与方法论进行规范与定义，在企业内部构建出切实有效的数据闭环，使数据发挥出更大的价值。
虽然业界对数据治理的定义不尽相同，但涉及的数据架构模块大体一致，核心包括数据标准管理、数据集成管理、元数据管理、主数据管理、数据资产管理、数据质量管理、数据模型管理、数据服务与数据安全管理模块。依托于企业对数据治理的侧重点不同，数据治理体系与架构也会根据企业所在的行业特点、经营性质及信息化程度的不同而有所差异。在实际设计时，一方面，企业可参考先进体系框架与行业最佳实践，另一方面，企业也需从实际需求与发展需要出发，设计搭建适合自身情况的数据治理架构。
尽管数据治理的工具已经在企业、政府等大型数据治理场景中得到极大的应用，但在数据层面多存在反复治理工作，数据治理工具的成熟度较低，而现有对数据治理工具成熟度的评估方法并不准确，使得数据治理的成本较高，数据治理的效率较低。
发明内容
本发明实施例提供了一种数据治理工具的成熟度评估方法、装置、设备及介质，旨在提高数据治理工具的成熟度评估的准确性，进而提高数据治理的效率和降低数据治理的成本。
第一方面，本发明实施例提供了一种数据治理工具的成熟度评估方法，其包括：
对待评估的数据治理工具中各个子模块进行第一成熟度检验得到第一成熟度等级，并根据所述第一成熟度等级对各个所述子模块的成熟度进行评分得到第一评分结果；
对所述第一成熟度等级中达到预设成熟等级的所述子模块进行第二成熟度检验得到第二成熟度等级，并根据所述第二成熟度等级对所述子模块的成熟度进行评分得到第二评分结果；
根据所述第一评分结果、所述第二评分结果、所述第一成熟度等级以及所述第二成熟度等级计算各个所述子模块的目标评分结果，并根据各个所述子模块的所述目标评分结果评估出所述数据治理工具的初始成熟度等级；
根据各个所述子模块的所述目标评分结果和历史评分数据对所述初始成熟度等级进行调整得到所述数据治理工具的最终成熟度等级。
第二方面，本发明实施例还提供了一种数据治理工具的成熟度评估方法装置，其包括：
第一检验评分单元，用于对待评估的数据治理工具中各个子模块进行第一成熟度检验得到第一成熟度等级，并根据所述第一成熟度等级对各个所述子模块的成熟度进行评分得到第一评分结果；
第二检验评分单元，用于对所述第一成熟度等级中达到预设成熟等级的所述子模块进行第二成熟度检验得到第二成熟度等级，并根据所述第二成熟度等级对所述子模块的成熟度进行评分得到第二评分结果；
计算评估单元，用于根据所述第一评分结果、所述第二评分结果、所述第一成熟度等级以及所述第二成熟度等级计算各个所述子模块的目标评分结果，并根据各个所述子模块的所述目标评分结果评估出所述数据治理工具的初始成熟度等级；
调整单元，用于根据各个所述子模块的所述目标评分结果和历史评分数据对所述初始成熟度等级进行调整得到所述数据治理工具的最终成熟度等级。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时可实现上述方法。
本发明实施例提供了一种数据治理工具的成熟度评估方法、装置、设备及介质。其中，所述方法包括：对待评估的数据治理工具中各个子模块进行第一成熟度检验得到第一成熟度等级，并根据所述第一成熟度等级对各个所述子模块的成熟度进行评分得到第一评分结果；对所述第一成熟度等级中达到预设成熟等级的所述子模块进行第二成熟度检验得到第二成熟度等级，并根据所述第二成熟度等级对所述子模块的成熟度进行评分得到第二评分结果；根据所述第一评分结果、所述第二评分结果、所述第一成熟度等级以及所述第二成熟度等级计算各个所述子模块的目标评分结果，并根据各个所述子模块的所述目标评分结果评估出所述数据治理工具的初始成熟度等级；根据各个所述子模块的所述目标评分结果和历史评分数据对所述初始成熟度等级进行调整得到所述数据治理工具的最终成熟度等级。本发明实施例的技术方案，先对待评估的数据治理工具中各个子模块进行两次成熟度检验和两次评分得到第一成熟度等级、第二成熟度等级、第一评分结果以及第二评分结果，再根据第一成熟度等级、第二成熟度等级、第一评分结果、第二评分结果评估出数据治理工具的初始成熟度等级，最后根据各个子模块的目标评分结果和历史评分数据对初始成熟度等级进行调整得到数据治理工具的最终成熟度等级，整个成熟度评估过程较为合理，提高了评估的准确性，可引导用户提升数据治理能力，进而提高数据治理的效率，降低数据治理的成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术用户员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种数据治理工具的成熟度评估方法的流程示意图；
图2为本发明施例提供的成熟度等级的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种数据治理工具的成熟度评估方法的子流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种数据治理工具的成熟度评估方法的子流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种数据治理工具的成熟度评估方法装置的示意性框图；
图6为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
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，本领域普通技术用户员在没有做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。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和 “包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/ 或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为 “当... 时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
请参阅图1，图1是本发明实施例提供的一种数据治理工具的成熟度评估方法的流程示意图。本发明实施例的数据治理工具的成熟度评估方法可应用于终端中，例如可通过配置于终端上的软件程序来实现该数据治理工具的成熟度评估方法。如图1所示，该方法包括以下步骤S100-S130。
S100、对待评估的数据治理工具中各个子模块进行第一成熟度检验得到第一成熟度等级，并根据所述第一成熟度等级对各个所述子模块的成熟度进行评分得到第一评分结果。
本发明实施例中，如图2所示，成熟度等级包括6个等级，分别为L0脚本治理等级、L1模块化治理等级、L2标准化治理等级、L3低代码治理等级、L4智能化治理等级以及L5全自动治理等级，其中，所述L0脚本治理等级表面子模块为项目手写脚本；所述L1模块化治理等级表明子模块为模块复用、构建和规则的预制和复用；所述L2标准化治理等级表明子模块为流水线化、精细分工；所述L3低代码治理等级表明子模块为数据低代码、构件与架构的低代码以及无代码开发；所述L4智能化治理等级表明子模块为算法识数，自动识别实体与属性以及AI写代码、AI翻译代码；所述L5全自动治理等级表明子模块全程自动数据治理。需要说明的是，第一成熟度等级包括所述L0脚本治理等级、所述L1模块化治理等级以及所述L2标准化治理等级；通过预定义的第一测试用例数据集对待评估的数据治理工具中各个子模块进行第一成熟度检验得到所述L0脚本治理等级、所述L1模块化治理等级以及所述L2标准化治理等级；根据所述L0脚本治理等级、所述L1模块化治理等级以及所述L2标准化治理等级调用预设评分算法对各个所述子模块的成熟度等级进行成熟度评分得到第一评分结果，其中，所述预设评分算法为任一评分算法，例如，加法评分算法、连乘评分算法。还需要说明的是，在本实施例中，所述预定义的第一测试用例数据集为对子模块进行测试得到第一成熟度等级的数据集。
S110、对所述第一成熟度等级中达到预设成熟等级的所述子模块进行第二成熟度检验得到第二成熟度等级，并根据所述第二成熟度等级对所述子模块的成熟度进行评分得到第二评分结果。
本发明实施例中，所述预设成熟等级为所述L2标准化治理等级；所述第二成熟度等级包括L3低代码治理等级、L4智能化治理等级以及L5全自动治理等级；判断所述第一成熟度等级中的成熟度等级是否为所述L2标准化治理等级；
若所述第一成熟度等级中的成熟度等级为所述L2标准化治理等级，则通过预定义的第二测试用例数据集对与所述L2标准化治理等级相对应的所述子模块进行第二成熟度检验得到所述L3低代码治理等级、所述L4智能化治理等级以及所述L5全自动治理等级；调用所述预设评分算法对所述L3低代码治理等级、所述L4智能化治理等级以及所述L5全自动治理等级所对应的所述子模块的成熟度进行评分得到第二评分结果，其中，所述预设评分算法为任一评分算法，例如，加法评分算法、连乘评分算法。可理解地，若所述第一成熟度等级中的成熟度等级不为所述L2标准化治理等级，即为所述L0脚本治理等级或所述L1模块化治理等级，则不对所述L0脚本治理等级或所述L1模块化治理等级对应的所述子模块进行第二成熟度检验。需要说明的是，在本实施例中，所述预定义的第二测试用例数据集为对子模块进行测试得到第二成熟度等级的数据集。还需要说明的是，在本实施例中，所述第二成熟度等级和所述第一成熟度等级构成图2中的成熟度等级。
S120、根据所述第一评分结果、所述第二评分结果、所述第一成熟度等级以及所述第二成熟度等级计算各个所述子模块的目标评分结果，并根据各个所述子模块的所述目标评分结果评估出所述数据治理工具的初始成熟度等级。
本发明实施例中，如图3所示，步骤S120具体可包括步骤S121-S124：S121、若所述子模块的成熟度等级为所述第一成熟度等级，则将所述第一评分结果作为所述子模块的所述目标评分结果；S122、若所述子模块的成熟度等级为所述第二成熟度等级，则将所述第二评分结果作为所述子模块的所述目标评分结果；
S123、根据各个所述子模块的目标评分结果通过预设的加权求和公式计算所述数据治理工具的成熟度得分；S124、根据所述成熟度得分对所述数据治理工具的成熟度等级进行划分得到所述初始成熟度等级。具体地，若所述子模块的成熟度等级为所述L0脚本治理等级、所述L1模块化治理等级以及所述L2标准化治理等级中的任一等级，则将所述第一评分结果作为所述子模块的所述目标评分结果，其中，所述第一评分结果包括L0评分、L1评分以及L2评分；若所述子模块的成熟度等级为所述L3低代码治理等级、所述L4智能化治理等级以及所述L5全自动治理等级中的任一等级，则将所述第二评分结果作为所述子模块的所述目标评分结果，其中，所述第二评分结果包括L3评分、L4评分以及L5评分；为方便理解，假设总共有6个子模块，6个子模块分别为M1、M2、M3、M4、M5以及M6，M1、M2、M3、M4、M5以及M6对应的目标评分结果分别为L0、L2、L3、L5、L4以及L1，通过预设的加权求和公式计算出的所述数据治理工具的成熟度得分为St=W0*L0+W1*L1+W2*L2+W3*L3+W4*L4+W5*L5，其中，St为成熟度得分；之后将成熟度得分与L0脚本治理等级、L1模块化治理等级、L2标准化治理等级、L3低代码治理等级、L4智能化治理等级以及L5全自动治理等级的评分进行匹配得到所述初始成熟度等级。需要说明的是，在本实施例中，预设的加权求和公式如公式（1）所示，在公式（1）中，Wn为权重值，Lgn为目标评分结果，St为成熟度得分。
St=W0*Lg0+W1*Lg1+W2*Lg2+W3*Lg3+……+Wn*Lgn （1）
S130、根据各个所述子模块的所述目标评分结果和历史评分数据对所述初始成熟度等级进行调整得到所述数据治理工具的最终成熟度等级。
本发明实施例中，如图4所示，步骤S130具体可包括步骤S131-S132：S131、根据各个所述子模块的所述目标评分结果和历史评分数据通过人工智能算法对预设的加权求和公式中各个所述子模块的权重进行调整得到目标加权求和公式；S132、根据各个所述子模块的所述目标评分结果通过所述目标加权求和公式计算所述数据治理工具的目标成熟度得分，并根据所述目标成熟度得分对所述初始成熟度等级进行调整得到所述数据治理工具的最终成熟度等级。需要说明的是，在本实施例中，所述人工智能算法为任一可得到预测评分结果智能算法，例如，贝叶斯人工智能算法。
进一步地，步骤S131具体包括：针对每一所述子模块，将所述子模块的所述目标评分结果和所述历史评分数据输入人工智能算法得到预测评分结果，并计算所述预测评分结果与所述目标评分结果之差的绝对值得到评分绝对差；若所述评分绝对差不在预设差值范围内，表明所述预测评分结果与所述目标评分结果相差较大，则对所述预设的加权求和公式中与所述预测评分结果相对应的所述子模块的权重进行调整以得到所述目标加权求和公式，其中，所述预设差值范围根据实际需求设定，在此不作具体限定。具体地，若所述评分绝对差不在预设差值范围内，则进一步判断所述预测评分结果是否大于所述目标评分结果，若预测评分结果大于所述目标评分结果，表明该子模块较为重要，则将所述预设的加权求和公式中与所述预测评分结果相对应的所述子模块的权重调大；反之，所述预测评分结果不大于所述目标评分结果，表明该子模块并没有所述目标评分结果评分的那么重要，则将所述预设的加权求和公式中与所述预测评分结果相对应的所述子模块的权重调小。可理解地，若所述评分绝对差在预设差值范围内，表明所述预测评分结果与所述目标评分结果相差不大，则无需对所述预设的加权求和公式中与所述预测评分结果相对应的所述子模块的权重进行调整。还需要说明的是，在本实施例中，通过人工智能算法结合历史评分数据对预设的加权求和公式中的各个子模块的权重进行调整，可提高评估的准确度。
更进一步地，步骤S132具体为根据各个所述子模块的所述目标评分结果通过所述目标加权求和公式计算所述数据治理工具的目标成熟度得分，将所述目标成熟度得分与L0脚本治理等级、L1模块化治理等级、L2标准化治理等级、L3低代码治理等级、L4智能化治理等级以及L5全自动治理等级的评分进行匹配得到匹配成熟度等级，若匹配成熟度等级与所述初始成熟度等级一致，则将所述初始成熟度等级作为所述数据治理工具的最终成熟度等级；若匹配成熟度等级与所述初始成熟度等级不一致，则将匹配成熟度等级作为所述数据治理工具的最终成熟度等级。
需要说明的是，在本实施例中，先对待评估的数据治理工具中各个子模块进行两次成熟度检验和两次评分得到第一成熟度等级、第二成熟度等级、第一评分结果以及第二评分结果，再根据第一成熟度等级、第二成熟度等级、第一评分结果、第二评分结果评估出数据治理工具的初始成熟度等级，最后根据各个子模块的目标评分结果和历史评分数据对初始成熟度等级进行调整得到数据治理工具的最终成熟度等级，整个成熟度评估过程较为合理，提高了评估的准确性，合理地数据治理工具成熟度评估可引导用户提升数据治理能力，进而提高数据治理的效率，降低数据治理的成本，从而加快数据应用的模块化落地。
图5是本发明实施例提供的一种数据治理工具的成熟度评估方法装置200的示意性框图。如图5所示，对应于以上数据治理工具的成熟度评估方法，本发明还提供一种数据治理工具的成熟度评估方法装置200。该数据治理工具的成熟度评估方法装置200包括用于执行上述数据治理工具的成熟度评估方法的单元。具体地，请参阅图5，该数据治理工具的成熟度评估方法装置200包括第一检验评分单元201、第二检验评分单元202、计算评估单元203以及调整单元204。
其中，所述第一检验评分单元201用于对待评估的数据治理工具中各个子模块进行第一成熟度检验得到第一成熟度等级，并根据所述第一成熟度等级对各个所述子模块的成熟度进行评分得到第一评分结果；所述第二检验评分单元202用于对所述第一成熟度等级中达到预设成熟等级的所述子模块进行第二成熟度检验得到第二成熟度等级，并根据所述第二成熟度等级对所述子模块的成熟度进行评分得到第二评分结果；所述计算评估单元203用于根据所述第一评分结果、所述第二评分结果、所述第一成熟度等级以及所述第二成熟度等级计算各个所述子模块的目标评分结果，并根据各个所述子模块的所述目标评分结果评估出所述数据治理工具的初始成熟度等级；所述调整单元204用于根据各个所述子模块的所述目标评分结果和历史评分数据对所述初始成熟度等级进行调整得到所述数据治理工具的最终成熟度等级。
在某些实施例，例如本实施例中，所述第一检验评分单元201包括第一检验单元和第一评分单元。
其中，所述第一检验单元用于通过预定义的第一测试用例数据集对待评估的数据治理工具中各个子模块进行第一成熟度检验得到所述L0脚本治理等级、所述L1模块化治理等级以及所述L2标准化治理等级；所述第一评分单元用于根据所述L0脚本治理等级、所述L1模块化治理等级以及所述L2标准化治理等级调用预设评分算法对各个所述子模块的成熟度等级进行成熟度评分得到第一评分结果。
在某些实施例，例如本实施例中，所述第二检验评分单元202包括判断单元、第二检验单元以及第二评分单元。
其中，所述判断单元用于判断所述第一成熟度等级中的成熟度等级是否为所述L2标准化治理等级；所述第二检验单元用于若所述第一成熟度等级中的成熟度等级为所述L2标准化治理等级，则通过预定义的第二测试用例数据集对与所述L2标准化治理等级相对应的所述子模块进行第二成熟度检验得到所述L3低代码治理等级、所述L4智能化治理等级以及所述L5全自动治理等级；所述第二评分单元用于调用所述预设评分算法对所述L3低代码治理等级、所述L4智能化治理等级以及所述L5全自动治理等级所对应的所述子模块的成熟度进行评分得到第二评分结果。
在某些实施例，例如本实施例中，所述计算评估单元203包括第一作为单元、第二作为单元、计算单元以及划分单元。
其中，所述第一作为单元用于若所述子模块的成熟度等级为所述第一成熟度等级，则将所述第一评分结果作为所述子模块的所述目标评分结果；所述第二作为单元用于若所述子模块的成熟度等级为所述第二成熟度等级，则将所述第二评分结果作为所述子模块的所述目标评分结果；所述计算单元用于根据各个所述子模块的目标评分结果通过预设的加权求和公式计算所述数据治理工具的成熟度得分；所述划分单元用于根据所述成熟度得分对所述数据治理工具的成熟度等级进行划分得到所述初始成熟度等级。
在某些实施例，例如本实施例中，所述调整单元204包括第一调整子单元和第二调整子单元。
其中，所述第一调整子单元用于根据各个所述子模块的所述目标评分结果和历史评分数据通过人工智能算法对预设的加权求和公式中各个所述子模块的权重进行调整得到目标加权求和公式；所述第二调整子单元用于根据各个所述子模块的所述目标评分结果通过所述目标加权求和公式计算所述数据治理工具的目标成熟度得分，并根据所述目标成熟度得分对所述初始成熟度等级进行调整得到所述数据治理工具的最终成熟度等级。
在某些实施例，例如本实施例中，所述第一调整子单元包括输入计算单元和第三调整子单元。
其中，所述输入计算单元用于针对每一所述子模块，将所述子模块的所述目标评分结果和所述历史评分数据输入人工智能算法得到预测评分结果，并计算所述预测评分结果与所述目标评分结果之差的绝对值得到评分绝对差；所述第三调整子单元用于所若所述评分绝对差不在预设差值范围内，则对所述预设的加权求和公式中与所述预测评分结果相对应的所述子模块的权重进行调整以得到所述目标加权求和公式。
需要说明的是，所属领域的技术用户员可以清楚地了解到，上述数据治理工具的成熟度评估方法装置200和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。
上述数据治理工具的成熟度评估方法装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图6所示的计算机设备上运行。
请参阅图6，图6是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备900为具有数据治理工具的成熟度评估功能的设备。
参阅图6，该计算机设备900包括通过系统总线901连接的处理器902、存储器和接口907，其中，存储器可以包括存储介质903和内存储器904。
该存储介质903可存储操作系统9031和计算机程序9032。该计算机程序9032被执行时，可使得处理器902执行上述数据治理工具的成熟度评估方法。
该处理器902用于提供计算和控制能力，以支撑整个计算机设备900的运行。
该内存储器904为存储介质903中的计算机程序9032的运行提供环境，该计算机程序9032被处理器902执行时，可使得处理器902执行一种数据治理工具的成熟度评估方法。
该接口905用于与其它设备进行通信。本领域技术用户员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备900的限定，具体的计算机设备900可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
其中，所述处理器902用于运行存储在存储器中的计算机程序9032，以实现上述数据治理工具的成熟度评估方法的任意实施例。
应当理解，在本申请实施例中，处理器902可以是中央处理单元 (CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器902还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
本领域普通技术用户员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该计算机程序被该无线通信系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。
因此，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序。该计算机程序被处理器执行时使处理器执行上述数据治理工具的成熟度评估方法的任意实施例。
所述存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。
本领域普通技术用户员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、无线通信软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术用户员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。
该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该无线通信软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个用户无线通信，终端，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
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细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
显然，本领域的技术用户员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，尚且本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，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用户员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种数据治理工具的成熟度评估方法，其特征在于，包括：
对待评估的数据治理工具中各个子模块进行第一成熟度检验得到第一成熟度等级，并根据所述第一成熟度等级对各个所述子模块的成熟度进行评分得到第一评分结果；
对所述第一成熟度等级中达到预设成熟等级的所述子模块进行第二成熟度检验得到第二成熟度等级，并根据所述第二成熟度等级对所述子模块的成熟度进行评分得到第二评分结果；
根据所述第一评分结果、所述第二评分结果、所述第一成熟度等级以及所述第二成熟度等级计算各个所述子模块的目标评分结果，并根据各个所述子模块的所述目标评分结果评估出所述数据治理工具的初始成熟度等级；
根据各个所述子模块的所述目标评分结果和历史评分数据对所述初始成熟度等级进行调整得到所述数据治理工具的最终成熟度等级；
其中，所述第一成熟度等级包括L0脚本治理等级、L1模块化治理等级以及L2标准化治理等级；所述对待评估的数据治理工具中各个子模块进行第一成熟度检验得到第一成熟度等级，并根据所述第一成熟度等级对各个所述子模块的成熟度进行评分得到第一评分结果，包括：
通过预定义的第一测试用例数据集对待评估的数据治理工具中各个子模块进行第一成熟度检验得到所述L0脚本治理等级、所述L1模块化治理等级以及所述L2标准化治理等级；
根据所述L0脚本治理等级、所述L1模块化治理等级以及所述L2标准化治理等级调用预设评分算法对各个所述子模块的成熟度等级进行成熟度评分得到第一评分结果；
所述预设成熟等级为所述L2标准化治理等级；所述第二成熟度等级包括L3低代码治理等级、L4智能化治理等级以及L5全自动治理等级；所述对所述第一成熟度等级中达到预设成熟等级的所述子模块进行第二成熟度检验得到第二成熟度等级，并根据所述第二成熟度等级对所述子模块的成熟度进行评分得到第二评分结果，包括：
判断所述第一成熟度等级中的成熟度等级是否为所述L2标准化治理等级；
若所述第一成熟度等级中的成熟度等级为所述L2标准化治理等级，则通过预定义的第二测试用例数据集对与所述L2标准化治理等级相对应的所述子模块进行第二成熟度检验得到所述L3低代码治理等级、所述L4智能化治理等级以及所述L5全自动治理等级；
调用所述预设评分算法对所述L3低代码治理等级、所述L4智能化治理等级以及所述L5全自动治理等级所对应的所述子模块的成熟度进行评分得到第二评分结果；
所述根据所述第一评分结果、所述第二评分结果、所述第一成熟度等级以及所述第二成熟度等级计算各个所述子模块的目标评分结果，包括：
若所述子模块的成熟度等级为所述第一成熟度等级，则将所述第一评分结果作为所述子模块的所述目标评分结果；
若所述子模块的成熟度等级为所述第二成熟度等级，则将所述第二评分结果作为所述子模块的所述目标评分结果。
2.根据权利要求1所述的数据治理工具的成熟度评估方法，其特征在于，所述根据各个所述子模块的所述目标评分结果评估出所述数据治理工具的初始成熟度等级，包括：
根据各个所述子模块的目标评分结果通过预设的加权求和公式计算所述数据治理工具的成熟度得分；
根据所述成熟度得分对所述数据治理工具的成熟度等级进行划分得到所述初始成熟度等级。
3.根据权利要求1所述的数据治理工具的成熟度评估方法，其特征在于，所述根据各个所述子模块的所述目标评分结果和历史评分数据对所述初始成熟度等级进行调整得到所述数据治理工具的最终成熟度等级，包括：
根据各个所述子模块的所述目标评分结果和历史评分数据通过人工智能算法对预设的加权求和公式中各个所述子模块的权重进行调整得到目标加权求和公式；
根据各个所述子模块的所述目标评分结果通过所述目标加权求和公式计算所述数据治理工具的目标成熟度得分，并根据所述目标成熟度得分对所述初始成熟度等级进行调整得到所述数据治理工具的最终成熟度等级。
4.根据权利要求3所述的数据治理工具的成熟度评估方法，其特征在于，所述根据各个所述子模块的所述目标评分结果和历史评分数据通过人工智能算法对预设的加权求和公式中各个所述子模块的权重进行调整得到目标加权求和公式，包括：
针对每一所述子模块，将所述子模块的所述目标评分结果和所述历史评分数据输入人工智能算法得到预测评分结果，并计算所述预测评分结果与所述目标评分结果之差的绝对值得到评分绝对差；
若所述评分绝对差不在预设差值范围内，则对所述预设的加权求和公式中与所述预测评分结果相对应的所述子模块的权重进行调整以得到所述目标加权求和公式。
5.一种数据治理工具的成熟度评估方法装置，其特征在于，包括：
第一检验评分单元，用于对待评估的数据治理工具中各个子模块进行第一成熟度检验得到第一成熟度等级，并根据所述第一成熟度等级对各个所述子模块的成熟度进行评分得到第一评分结果；
第二检验评分单元，用于对所述第一成熟度等级中达到预设成熟等级的所述子模块进行第二成熟度检验得到第二成熟度等级，并根据所述第二成熟度等级对所述子模块的成熟度进行评分得到第二评分结果；
计算评估单元，用于根据所述第一评分结果、所述第二评分结果、所述第一成熟度等级以及所述第二成熟度等级计算各个所述子模块的目标评分结果，并根据各个所述子模块的所述目标评分结果评估出所述数据治理工具的初始成熟度等级；
调整单元，用于根据各个所述子模块的所述目标评分结果和历史评分数据对所述初始成熟度等级进行调整得到所述数据治理工具的最终成熟度等级；
其中，所述第一成熟度等级包括L0脚本治理等级、L1模块化治理等级以及L2标准化治理等级；所述第一检验评分单元包括：
第一检验单元，用于通过预定义的第一测试用例数据集对待评估的数据治理工具中各个子模块进行第一成熟度检验得到所述L0脚本治理等级、所述L1模块化治理等级以及所述L2标准化治理等级；
第一评分单元，用于根据所述L0脚本治理等级、所述L1模块化治理等级以及所述L2标准化治理等级调用预设评分算法对各个所述子模块的成熟度等级进行成熟度评分得到第一评分结果；
所述预设成熟等级为所述L2标准化治理等级；所述第二成熟度等级包括L3低代码治理等级、L4智能化治理等级以及L5全自动治理等级；所述第二检验评分单元包括：
判断单元，用于判断所述第一成熟度等级中的成熟度等级是否为所述L2标准化治理等级；
第二检验单元，用于若所述第一成熟度等级中的成熟度等级为所述L2标准化治理等级，则通过预定义的第二测试用例数据集对与所述L2标准化治理等级相对应的所述子模块进行第二成熟度检验得到所述L3低代码治理等级、所述L4智能化治理等级以及所述L5全自动治理等级；
第二评分单元，用于调用所述预设评分算法对所述L3低代码治理等级、所述L4智能化治理等级以及所述L5全自动治理等级所对应的所述子模块的成熟度进行评分得到第二评分结果；
所述计算评估单元包括：
第一作为单元，用于若所述子模块的成熟度等级为所述第一成熟度等级，则将所述第一评分结果作为所述子模块的所述目标评分结果；
第二作为单元，用于若所述子模块的成熟度等级为所述第二成熟度等级，则将所述第二评分结果作为所述子模块的所述目标评分结果。
6.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时可实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2755139A1 (en) * | 2013-01-11 | 2014-07-16 | Tata Consultancy Services Limited | Evaluating performance maturity level of an application |
| CN110852616A (zh) * | 2019-11-11 | 2020-02-28 | 云南电网有限责任公司信息中心 | 数据管理能力成熟度自评估工具 |
| US10810106B1 (en) * | 2017-03-28 | 2020-10-20 | Amazon Technologies, Inc. | Automated application security maturity modeling |
| CN114003475A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-02-01 | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） | 软件产品成熟度评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN115982012A (zh) * | 2022-12-19 | 2023-04-18 | 长春嘉诚信息技术股份有限公司 | 一种接口管理能力成熟度的评估模型及方法 |
| CN116610583A (zh) * | 2023-06-02 | 2023-08-18 | 中国工商银行股份有限公司 | Sca工具成熟度评价方法、装置、设备、介质和产品 |
| CN116629599A (zh) * | 2023-04-25 | 2023-08-22 | 阿里云计算有限公司 | 云治理评估方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN116893961A (zh) * | 2023-07-07 | 2023-10-17 | 中国电信股份有限公司技术创新中心 | 一种软件成分分析工具评估方法、装置、设备及介质 |
-
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Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2755139A1 (en) * | 2013-01-11 | 2014-07-16 | Tata Consultancy Services Limited | Evaluating performance maturity level of an application |
| US10810106B1 (en) * | 2017-03-28 | 2020-10-20 | Amazon Technologies, Inc. | Automated application security maturity modeling |
| CN110852616A (zh) * | 2019-11-11 | 2020-02-28 | 云南电网有限责任公司信息中心 | 数据管理能力成熟度自评估工具 |
| CN114003475A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-02-01 | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） | 软件产品成熟度评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN115982012A (zh) * | 2022-12-19 | 2023-04-18 | 长春嘉诚信息技术股份有限公司 | 一种接口管理能力成熟度的评估模型及方法 |
| CN116629599A (zh) * | 2023-04-25 | 2023-08-22 | 阿里云计算有限公司 | 云治理评估方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN116610583A (zh) * | 2023-06-02 | 2023-08-18 | 中国工商银行股份有限公司 | Sca工具成熟度评价方法、装置、设备、介质和产品 |
| CN116893961A (zh) * | 2023-07-07 | 2023-10-17 | 中国电信股份有限公司技术创新中心 | 一种软件成分分析工具评估方法、装置、设备及介质 |
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