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申请/专利权人：北京宇信科技集团股份有限公司

摘要：本发明实施例提供一种智能化数据资产盘点方法和系统，该方法通过引入工具，实现对数据资产的自动化盘点。这些技术可以帮助快速识别和分类数据资产，减少人工操作的工作量，并提高盘点的准确性和效率。传统的盘点方法往往只能对特定类型或特定部分的数据进行盘点，而本发明实施例的自动化盘点则可以对整个数据资产进行全面的盘点。它可以识别和盘点所有类型的数据，包括结构化数据、非结构化数据、文本、图像、音频等多种形式的数据。本发明实施例的自动化盘点可以实时监控数据资产的变动，并及时更新盘点结果。它可以持续跟踪数据的新增、修改和删除，并自动更新盘点清单，保证盘点结果的及时性和准确性。

主权项：1.一种智能化数据资产盘点方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：根据预设盘点规则新增数据资产盘点任务，在新增的盘点任务中，设置盘点时间表和盘点频率；所述盘点规则包括：完善数据资产属性信息的规则、自动发布数据资产的规则和暂不登记数据资产的规则；S2：根据所述盘点时间表、所述盘点频率和所述盘点规则，触发启动执行盘点任务，所述盘点任务包括多个子盘点任务；S3：当所述盘点任务开始执行时启动盘点流程，所述盘点流程包括：建立与数据源的连接并进行认证，采集数据源的元数据信息，分析所述元数据信息以生成初步的盘点结果，实时监控数据资产的变动并在检测到变动时更新所述初步的盘点结果；在步骤S3中，所述的采集数据源的元数据信息，具体包括：根据数据资产类型，创建相应的采集模板，所述数据资产类型包括指标、报表、数据模型、标签或者服务；在所述采集模板中配置所需数据资产的属性名称、属性代码、数据类型、数字字段长度以及是否内置的模板信息，从而为采集适配器提供数据资产的结构化定义；根据数据资产类型配置采集适配器，所述采集适配器用于根据所述采集模板中的数据资产的结构化定义连接到相应数据资产类型的数据资产并收集数据；联合使用所述采集模板和所述采集适配器自动化地从多个数据源中收集数据资产信息，所述数据源包括数据库和或本地文件；从收集到的数据资产信息中提取有关数据资产的包括元数据信息、结构和关系在内的信息；S4：在盘点流程的执行过程中，扫描所述数据源下的所有数据资产，在扫描过程中采集每个数据资产的元数据信息；S5：根据采集到的每个数据资产的元数据信息执行子盘点任务，其包括：对采集到的数据资产的元数据数据信息进行分析，以识别和分类不同类型的数据资产，针对分类后的数据资产，应用预设的相似度算法以找到所述数据源下的目标数据资产；对已找到的目标数据资产执行相应的盘点规则；S6：当成功执行子盘点任务对应的盘点规则时，生成所述子盘点任务执行成功的指示；S7：当盘点任务中包含的全部子盘点任务执行成功时，根据预定义的设置对所述初步的盘点结果进行处理得到最终的盘点结果，并且发布所述最终的盘点结果；所述最终的盘点结果包括：对资产属性信息的完善，将资源发布为资产，或者把资源变成暂不登记资源；不同的子盘点任务是根据不同资产类型设置不同的盘点规则形成；所述数据资产包括数据库表、文件和应用程序编程接口API；在步骤S7之后，所述方法还包括：如果盘点任务执行失败，根据任务日志分析失败原因或者重新设置盘点任务重新执行。

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