[发明专利]大数据生态链价值模型建模方法

说明书

技术领域

本发明涉及大数据交易分析技术领域，特别涉及一种大数据生态链价值模型建模方法。

背景技术

现有的产业数据模型，依据各类主体在生产、工作、生活中所获得的大数据内容来自然构建相应的大数据模型，其构建大数据模型流程体系化局限性大，产业价值体现弱，是一种被动型的大数据模型，这类大数据模型内部不具有明显的内在逻辑关系；大数据被直接应用的可能性低，大数据后续基于产业化体系实现被价值挖掘的成本大。

因此，现有的大数据交易与大数据挖掘体系中，尚没有明确提出或形成大数据生态链价值模型这样的概念。数据资产的价值度量几乎没有可实用化的标准。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决所述的技术缺陷之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种大数据生态链价值模型建模方法依据按照垂直产业链及横向关联产业链所形成的整个产业生态体系的要求，在产业链生态大数据模型、大数据生态链应用系统基础之上，对大数据使用权交易过程中相应大数据成份进行价值度量，为大数据使用价值交易提供支撑；满足产业链生态大数据模型在交易运行商(大数据交易所)中实现大数据使用价值的全面、深度挖掘。

为了实现上述目的，本发明一方面的实施例提供一种大数据生态链价值模型建模方法，包括以下步骤:

步骤1、获取待建模产业的目标产业链数据及相关联的垂直产业链数据及关联产业链数据，构建产业链生态体系；分析所述产业链生态体系涉及的大数据成份；并构建所述待建模产业的产业链生态大数据模型；并按照所述待建模产业的业务活动的形式不同，构建对应的业务模型体系与业务价值模型体系。

步骤2、根据产业链生态体系的大数据成份在各个场景和环境之间的内在逻辑关系，建立产业链生态体系的内在逻辑关系模型。

步骤3、基于所述内在逻辑关系模型，依据所述业务模型体系，进行分离、提取相对应的输入数据模型体系、大数据生态链接口模型体系、大数据生态链应用系统以及业务模型成果所对应的数据模型体系。

步骤4基于所述业务价值模型体系，计算出相对应的输入数据模型体系、大数据生态链接口模型体系、大数据生态链应用系统的成本模型，以及业务模型成果所对应的数据模型体系整体所需要的成本模型。

步骤5基于所述输入数据模型体系、大数据生态链接口模型体系、大数据生态链应用系统的成本模型以及业务模型成果所对应的数据模型体系整体所需要的成本模型，计算出大数据成份在产业链生态体系大数据模型中的价值分布，建立大数据生态链价值模型。

优选的，所述步骤3中，所述大数据成份进行按照环境或场景进行分类时，首先按照是否符合该产业生态体系中的标准进行数据甄选，并将符合标准的大数据成份进一步进行分类。

优选的，所述步骤3中还包括基于大数据成份结构形态分类建模方法，所构建的大数据模型体系，所述大数据模型体系，还可以用于统计和计算出大数据成份的存储和运维成本。

优选的，所述步骤3中还包括，基于产业链生态大数据模型，基于大数据成份应用框架分类建模方法所构建的大数据成份、行业大数据、物联网大数据、互联网大数据的大数据模型体系，统计不同行业、不同区域、不同精度的采集费用，计算出各个大数据成份的平均采集成本。

优选的，在计算平均采集成本时，分析并计算大数据成份在各应用场景中被使用的频率。

进一步，目标产业为智慧农业时，通过以下步骤进行智慧农业生态链价值模型建模；

步骤S1、获取智慧农业的产业链数据及相关联的垂直产业链数据及关联产业链数据，构建智慧农业产业链生态体系；获取所述智慧农业产业链生态体系的大数据成份；构建智慧农业产业链生态大数据模型，并按照业务活动构建体系化的智慧农业业务模型体系与智慧农业业务价值模型体系。

步骤S2根据智慧农业生态链的大数据成份在各个场景和环境之间的内在逻辑关系，建立智慧农业产业链体系的内在逻辑关系模型。

步骤S3基于所述智慧农业产业链生态体系的内在逻辑关系模型，依据智慧农业业务模型体系，分离、提取相对应的输入数据模型体系、智慧农业大数据生态链接口模型体系、智慧农业大数据生态链应用系统，以及智慧农业业务模型成果所对应的数据模型体系。

步骤S4基于所述业务价值模型体系，计算出相对应的输入数据模型体系、大数据生态链接口模型体系、大数据生态链应用系统的成本模型，以及业务模型成果所对应的数据模型体系整体所需要的成本模型。