本公开涉及计算机，尤其涉及一种数据资产管理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、大数据具有数据量大，业务含义复杂多变，数据来源广泛，涉及组件众多等等特点，随着大数据能力和需求的深入发展，为了积极寻求实现数据应用的多样化实现，如数据挖掘、多维用数等等，给数据资产管理提出了很高的要求。
2、相关技术中，数据资产管理的各个维度采用分而治之的模式，相互独立，数据隔离，很难形成有效的协同效应，导致数据资产管理方案的需求响应周期长，调整机制不灵活造成数据价值的流失，给数据资产管理提出了巨大的挑战；另外，由于数据资产间缺少关联性，导致无法做到数据来源的统一，极大影响数据资产管理工作的效果与质量。
技术实现思路
1、本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本公开的第一个目的在于提出一种数据资产管理方法，以提高各个维度的数据资产之间的关联性，使各个维度的数据资产之间形成有效的协同效应。
3、本公开的第二个目的在于提出一种数据资产管理装置。
4、本公开的第三个目的在于提出一种电子设备。
5、本公开的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
6、本公开的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。
7、为达上述目的，本公开第一方面实施例提出了一种数据资产管理方法，包括：
8、获取待存储元数据，并确定所述待存储元数据对应的登记策略；
9、根据所述登记策略，确定所述待存储元数据对应的关联元数据以及所述待存储元数据和所述关联元数据之间的关联关系；
10、存储所述待存储元数据、所述关联元数据以及所述待存储元数据和所述关联元数据之间的关联关系。
11、可选的，所述获取待存储元数据，并确定所述待存储元数据对应的登记策略，包括：
12、获取待存储元数据，并确定所述待存储元数据对应的第一数据资产类型；
13、根据所述第一数据资产类型，确定所述待存储元数据对应的登记策略。
14、可选的，所述登记策略包括所述第一数据资产类型对应的解析工具，所述根据所述登记策略，确定所述待存储元数据对应的关联元数据以及所述待存储元数据和所述关联元数据之间的关联关系，包括：
15、通过所述解析工具对所述待存储元数据进行解析，得到所述待存储元数据对应的关联元数据以及所述待登记元数据和所述关联元数据之间的关联关系。
16、可选的，所述存储所述待存储元数据、所述关联元数据以及所述待存储元数据和所述关联元数据之间的关联关系，包括：
17、确定所述关联元数据对应的第二数据资产类型；
18、将所述待存储元数据以及所述待存储元数据和所述关联元数据之间的关联关系存储至所述第一数据资产类型对应的第一数据库中；
19、将所述关联元数据以及所述待存储元数据和所述关联元数据之间的关联关系存储至所述第二数据资产类型对应的第二数据库中。
20、可选的，所述方法还包括：
21、响应于接收到针对目标元数据的数据查询指令，在所述目标元数据对应的数据库中查询所述目标元数据，得到数据查询结果，其中，所述数据查询结果包括所述目标元数据对应的关联元数据。
22、可选的，所述数据资产类型包括指标、算法模型、数据项，所述指标以及所述算法模型对应的关联元数据的数据资产类型均为所述数据项，所述存储所述待存储元数据、所述关联元数据以及所述待存储元数据和所述关联元数据之间的关联关系，包括：
23、在所述待存储元数据为待存储指标的情况下，存储所述待存储指标、所述待存储指标对应的关联数据项、所述待存储指标和所述待存储指标对应的关联数据项之间的关联关系；
24、在所述待存储元数据为待存储算法模型的情况下，存储所述待存储算法模型、所述待存储算法模型对应的关联数据项、所述待存储算法模型和所述待存储算法模型对应的关联数据项之间的关联关系。
25、可选的，所述在所述目标元数据对应的数据库中查询所述目标元数据，得到数据查询结果，包括：
26、在所述目标元数据为目标数据项的情况下，在所述目标数据项对应的数据项数据库中查询所述目标数据项，得到第一数据查询结果，其中，所述第一数据查询结果包括所述目标数据项对应的第一关联指标和第一关联算法模型；
27、在所述目标元数据为目标指标的情况下，在所述目标指标对应的指标数据库中查询所述目标指标，得到所述目标指标对应的第一关联数据项，并在所述数据项数据库中查询所述第一关联数据项对应的第二关联算法模型，得到第二数据查询结果，其中，所述第二数据查询结果包括所述第一关联数据项和所述第二关联算法模型；
28、在所述目标元数据为目标算法模型的情况下，在所述目标算法模型对应的算法模型数据库中查询所述目标算法模型，得到所述目标算法模型对应的第二关联数据项，并在所述数据项数据库中查询所述第二关联数据项，得到所述第二关联数据项对应的第二关联指标以及第三数据查询结果，其中，所述第三数据查询结果包括所述第二关联数据项和所述第二关联指标。
29、可选的，所述算法模型包括数据预处理算法和场景数据模型，其中，所述数据预处理算法用于对数据项进行数据预处理，所述场景数据模型用于在所述场景数据模型对应的场景中对数据项进行计算。
30、为达上述目的，本公开第二方面实施例提出了一种数据资产管理装置，包括：
31、数据获取单元，用于获取待存储元数据，并确定所述待存储元数据对应的登记策略；
32、关系确定单元，用于根据所述登记策略，确定所述待存储元数据对应的关联元数据以及所述待存储元数据和所述关联元数据之间的关联关系；
33、数据存储单元，用于存储所述待存储元数据、所述关联元数据以及所述待存储元数据和所述关联元数据之间的关联关系。
34、为达上述目的，本公开第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：处理器，以及与处理器通信连接的存储器；
35、存储器存储计算机执行指令；
36、处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以实现前述第一方面中任一项所示的方法。
37、为达上述目的，本公开第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现前述第一方面中任一项所示的方法。
38、为达上述目的，本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现前述第一方面中任一项所示的方法。
39、综上，本公开提供的方法、装置、电子设备及存储介质，通过存储待存储元数据时，根据待存储元数据对应的登记策略获取与待存储元数据对应的关联元数据，并存储待存储元数据、关联元数据以及待存储元数据和关联元数据之间的关联关系，可以提高各个维度的数据资产之间的关联性，使各个维度的数据资产之间形成有效的协同效应。
40、本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
1.一种数据资产管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待存储元数据，并确定所述待存储元数据对应的登记策略，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述登记策略包括所述第一数据资产类型对应的解析工具，所述根据所述登记策略，确定所述待存储元数据对应的关联元数据以及所述待存储元数据和所述关联元数据之间的关联关系，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述存储所述待存储元数据、所述关联元数据以及所述待存储元数据和所述关联元数据之间的关联关系，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述数据资产类型包括指标、算法模型、数据项，所述指标以及所述算法模型对应的关联元数据的数据资产类型均为所述数据项，所述存储所述待存储元数据、所述关联元数据以及所述待存储元数据和所述关联元数据之间的关联关系，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在所述目标元数据对应的数据库中查询所述目标元数据，得到数据查询结果，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述算法模型包括数据预处理算法和场景数据模型，其中，所述数据预处理算法用于对数据项进行数据预处理，所述场景数据模型用于在所述场景数据模型对应的场景中对数据项进行计算。
9.一种数据资产管理装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。
12.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法。
