术语
数据资产：数据资产是具有价值的数据资源。没有价值的数据资源，通过采集，整理，汇总等加工后，也可以成为具有直接或间接价值的数据资产。传统企业逐渐数字化转型，尤其是互联网企业，都十分重视企业的的数据资产。这些数据通过大数据处理，提供给商业智能化，或人工智能等使用，会给公司带来直接或间接的经济效益。这些数据资产通常的表现形式，诸如关系型数据库数据库，如mysql，oracle等的结构化库表数据，也包括大数据，数仓如hive,hbase,hudi，mongodb,es等结构化与半结构化的数据。
CU矩阵: CU矩阵中的C指create创建，U指use使用的意思。可以用来标记一个数据相关联的重要的两个属性。例如Hive表数据的创建者，以及Hive表的使用者。创建者可以是多个，使用者也可以是多个，创建者和使用者可以相同，也可以不同。
PO矩阵：PO矩阵中的P是指过程，例如数据的生产过程，O是指组织，如企业内部的某个部门或某个小组。PO矩阵，可以用数据在生产过程中经过哪些组织，与哪些组织产生关系。
RD矩阵：RD矩阵中的R是指resource资源，D指data数据。RD矩阵可以指出在生产，使用数据过程中要是用到哪些资源。这样可以对数据的生产成本，使用成本可以进行评估。
IPO图：在企业业务团队，使用数据进行生产任务的过程中，分析每个过程的输入数据类，输出数据类。并且与RD矩阵进行调整。最后总结出整个生产链条，涉及系统的数据类。形成一张链路图。可以对重点任务，重点数据类进行标记。
背景技术
随着传统行业积极主动的向数字化转型，以及互联网行业的业务不断拓展。像金融，社交媒体，视频网站，电商零售，传统房地产，车联网企业，制造业，工业互联网等每天都产生大量的数据，这些数据就像水一样，处理的好会成为一种力量能源，帮助公司的业务能够朝着正确的方向，更好更快的前进；处理不好也会像洪水那样成为一种泛滥灾难，会给个人，企业甚至社会，国家制造巨大的损失。
既然数据是一把双刃剑，怎么样，收集，处理，用好这些数据。使其真正成为企业的数据资产，而不是负债。就需要一套完整，系统的方法，对现有的数据进行价值分析，评价的方法，甚至形成一套系统的，自动化的进行数据资产的分析方法与系统工具。进而更好的管理数据，利用数据，为企业创造更大的价值。
在进行数据资产管理的时候，很多场景都需要明确知道数据的生产者，使用者。以及数据的生产过程，涉及的部门，数据生产与使用成本。数据资产管理，涉及对数据的复用，生产，数据资产成本分析，数据资产评级等，形成系统化的功能后，可以总结，并开发出数据资产管理相关的系统或产品。
现在企业做做数据资产管理的时候，大多会集成到数据中台。数据中台可能会存有有整个公司的业务数据。会有数仓相关建设。数据收集，清洗，加工。然后存到Hive,hbase,hudi,或kafka等hadoop相关生态系统，大数据体系。数据中台提供存储，计算，相关平台。给业务，BI,人工智能等相关部门使用。在对数据资产进行管理的时候，往往需要集中的元数据管理系统。但是元数据管理系统不能仅仅只局限与采集，展示一些基本信息，如mysql,Hive的库表列，分区等信息，以及表的血缘，字段的血缘。元数据还应该展示关联更多业务相关，打通与业务元数据，操作元数据之间的关系。提供丰富，有意义的数据资产相关的一些图形化展示，api查询，数据分析流程等相关能。
在分析数据资产，进行数据治理的时候，可以借助开源软件，例如Atlas通过采集元数据相关信息，建了数据的血缘关系图。通过分析血缘关系，来分析数据资产，以及进行数据治理等工作。
在系统化的分析数据资产的时候，我们可以借助信息系统规划中的各种矩阵。如：CU矩阵图，RD矩阵图，PO矩阵图，IPO矩阵图等工具，来分析数据资产。
现有技术
- Atlas等开源软件采集hive，hbase等表的血缘关系图，展示数据的表与表的关系。
现有技术实现方案
- Atlas等开源软件，提供了表的血缘关系图，这些血缘，记录了表与表的关系。下游表关联了上游表。
- Atlas的血缘关系图，以信息节点的方式，展示数据流转路线。数据流转的线路，在血缘图中，经过节点从左到右。一个数据节点可能有多个父节点，父节点上游表示输入。可以有多个下游，表示数据的使用。
- Atlas的血缘关系图对数据溯源，数据价值评估，数据质量评估，数据的归档或销毁提供参考。
- Atlas提供统一数据模板，将按模板导入的数据，构建可视化的血缘关系图。
现有技术缺点
- Atlas血缘关系图，信息节点，展示了数据与数据之间的应用关系，没有完全识别数据的生产者消费者。这种关系图一般只能一次直观的查看一个表数据的上下游关联关系。
- Atlas血缘关系图，对数据的加工过程，涉及到的组织部门没有进行分析展示。
- Atlas血缘关系图，对数据的输入，处理工程，输出的展示是信息节点，具体就是到表，但是具体的输入，怎么处理没有明确的标识。
- Atlas对数据价值，数据质量的评估，还比较粗略。不能通过成本分析，使用的重要性，关联组织部门等维度进行进一步确认分析。而且在做数据成本计算，并将数据成本分别计算分摊到使用人员，以及使用部门的时候，找不到相关组织部门。
- 进行数据治理的时候，Atlas血缘关系图只能提供数据的上下游是否有节点，下游是否有在使用。但是无法关联使用者，数
- 据的重要程度，数据的加工逻辑。
作者自研技术方案
设计方案框图
如上图所示为本发明的设计方框图，需要注意的是，这里只列举了整个设计的大致流程图。
先分别采集数据资产相关元数据，如数仓Hive,或者mysql等的库表列，存储，CPU耗时，带宽，流量等元数据；以及数据的加工过程，涉及业务组织部门，输入，输出报表等业务元数据存到Mysql。然后计算数据资产的CU矩阵图，RD矩阵图，PO矩阵图和IPO矩阵图。然后分别计算数据资产的：可靠度，使用权重，成本值，部门关联度，过程复杂度，输入，产出值等指标。进而可以对数据进行：数据归属的溯源，数据流转路线分析，数据价值评估，数据质量评估，数据归档销毁参考等数据相关的治理。
设计方案流程
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数据采集
数据采集有很多种方式，很多途径，也有很多数据源。包括数仓的Hive,hbase,kafka等元数据，包括库表字段，存储等元信息。还需要采集业务相关的元数据，如数据的加工过程，涉及到的部门组织，数据的输入，输出。创建者，使用者等归属信息。
对于hive元数据的采集可以用Hive-metastore相关接口，或编写hive-metastore-listener监听器，批量采集或实时的监听采集Hive元数据。或者hive-hook采集hive执行的sql建立表与表的血缘关系数据。或人工批量维护导入的方式进行采集。
对于hbase的元数据，可以分析hbase的zookeeper数据，或者使用hbase的Admin的相关api进行采集。也可以人工进行维护导入。
Kafka的元数据采集可以使用kafka提供的管理相关的api进行采集，或者人工维护导入。
对于业务元数据的采集则需要各个业务部门提供相关的API进行业务元数据的采集。最终将业务元数据也数据资产元数据进行关联。
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数据计算与输出展现方式
元数据采集完毕，将数据资产元数据与业务资产元数据进行关联。计算得到数据资产相关的CU矩阵图，RD矩阵图，PO矩阵图，以及IPO矩阵图相关数据。
这些数据可以存到hbase,例如存放表与表的血缘数据，业务过程与业务过程的血缘数据。或者存到mysql，例如数据的归属信息，使用者信息，过程相关的组织部门信息，数据的CPU,存储，网络流量，带宽，人力成本等相关信息。
可以分别通过，数据的CU矩阵图计算，可靠度，使用权重指标；通过数据的RD矩阵图计算，成本值指标；通过PO矩阵图计算，部门关联度，过程复杂度指标；以及通过IPO图计算输入，产出值，过程复杂度等指标。
提供按照不同维度，不同指标，不同排序方式等查询统计的相关API接口，可以供页面或其他第三方调用。根据相关指标，对数据资产进行全方位，精准化分析。方便的数据进行管理，与更好的利用数据产生价值。
其中具体的数据计算与展示方式，列举如下：
数据的CU矩阵展示
如上图所示展示了SYS库下18张表的CU矩阵的可视化图。每个表格是一个表对象。红色部分表示创建者，蓝色表示使用者。当创建者越多，红色的颜色就越深。使用者越多，蓝色的颜色就越深。当鼠标移动到表格上自动展示表的一些元信息，如表名，创建者，使用者。其他信息。在整个矩阵可视化展示中，我们可以按照颜色的深浅，由浅到深，从左上角到右下角排序展示。这样可以快速直观的找到一些使用较多，创建者较多等，比较重要的表。可以直观，快速的可视化查找。
数据可靠度计算方法
基于CU矩阵，数据的可靠性假设取值为R,R=COUNT(U)-COUNT(C)。即，数据可靠度等使用者数量-创建者数量。理论上当R值越大，我们觉得可靠性越大。当使用者越多的时候，数据的价值越大。在考虑数据归档下线的时候，也可以考虑该值是否造成很大影响。
除了标记创建者，使用者我们还可以通过创建者使用找到对应的部门。标记创建者的个数，使用者的个数外，还可建立表的血缘关系。
如上图所示，标记数据创建是否有来源表，以及下游使用该表数据的表。该图展示了数据表与表的血缘关系的血缘C/U矩阵图，表sys.user_info的来源表有2个，关联的下游表有6个。
数据使用权重计算方法
基于CU矩阵，数据使用权重：DW=下游表个数+上游表个数。权重值越大，说明与数据的关联越多。当下游越多的时候，数据的价值越大。在考虑数据归档下线的时候，也可以考虑该值是否造成很大影响。
数据的PO矩阵展示方法
如上图所示，展示了表ods.user_ops的PO矩阵图。该数据涉及到4个过程，分别是用户填写生产，风控审批验证，存入业务系统，采集ETL到数仓。涉及的部门分别有业务综合部门，营销研发部，风控研发部，大数据研发部。其中每个部门对应到自己所对该数据的处理过程、有关联则打勾。
数据部门关联度的计算方法
基于数据的PO矩阵，计算数据的关联度，R=有关联过程的部门个数相加。可能一个过程关联多个部门，也可能一个部门。当R值越大，说明关联度越大。这种数据需要引起高度重视，也是十分重要的数据资产。
数据过程复杂度的计算方法
基于数据的PO矩阵，计算数据的关联度，R=过程数*有关联过程的部门个数相加。当复杂度越高。说明处理过程越多，则这种数据资产流转部门越多。
数据的RD矩阵展示方法
如上图所示，展示6张表RD矩阵图，可以按照成本细化进行排序。对CPU耗时，存储耗时(数据是有生命周期的就耗时值数据存在多长时间，暂用了多少存储)，网络带宽，网络流量，人工耗时。这些成本以后可以用不同的单位对成本进行统计。
数据成本值的计算方法
基于数据RD矩阵，最终数据的成本我们假设为P，计算公式如下：P=C*cu+S*su+B*bu+F*fu+M*mu(其中我们把P定为总成本价格，C为cpu耗时，cu为cpu耗时单价；S为存储耗时，su为存储单价；B为网络单宽，bu为带宽单价；F为网络流量,fu为流量单价；M为人工耗时，mu为人力单价)。
如上图所示，RD矩阵图还支持按每个加工过程进行细化。其中加工过程可以关联PO矩阵图，找到对用的部门组织，进而可以将数据的成本分摊到部门组织。数据成本值P=C*cu+S*su+B*bu+F*fu+M*mu
数据的IPO图展示方法
如上图所示，展示了视频网站用户行为数据user_event_info_df数据的IPO矩阵图。其中数据的输入有三个渠道，处理大致有两种处理加工逻辑，最终输出有3种数据。其中处理过程可以关联PO矩阵图，找到对用的部门组织。
数据产出值计算方法
假设数据产出值O，则O=输出数据的个数(如表的个数，数据的种类)
数据处理复杂度计算方法
数据处理复杂度=处理加工涉及的过程的数量文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-828510.html
- 计算结果分析
通过计算出的数据资产的可靠度，使用权重指标，可以对数据是否有下游使用，使用的重要程度，对数据是否可以归档或则销毁作为参考，以及对数据的价值，质量具有一定参考意义。通过数据的RD矩阵图计算，成本值指标，可以将数据的相关成本细化，进而也可以关联数据使用的部门，对数据产生的成本进行分摊计算。通过PO矩阵图计算，部门关联度，过程复杂度指标，可以让用户对数据属性，复杂度有一定了解。以及通过IPO图计算输入，产出值，过程复杂度等指标，可以让用户再使用数据时，进行溯源，输入，加工逻辑，输出成功有个全方位的认识。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-828510.html
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