【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的业务数据一体化监管系统及方法
[0001]本专利技术涉及大数据
，具体为一种基于大数据的业务数据一体化监管系统及方法
。
技术介绍
[0002]在企业业务管理过程中，通常会有多个系统用于支持不同的功能和流程，如：后台管理系统，实现数据的共享和流程的协同工作；客户关系管理系统（
CRM
），帮助企业跟进销售机会
、
管理客户信息
、
分析销售数据等，以提升客户满意度和销售业绩；供应链管理系统帮助企业实现供应链的可视化
、
协同配合
、
库存管理等，以提高供应链的效率和准确性； 人力资源管理系统（
HRM
），帮助企业集中管理员工信息
、
提供人力资源数据分析等功能，以支持企业的人力资源决策和管理；项目管理系统，帮助企业规划项目
、
分配资源
、
跟踪进度等，以提高项目的执行效率和管理质量；财务管理系统，帮助企业进行财务核算
、
报表生成
、
预算管理等，以支持企业的财务决策和财务风险控制；现有技术中，当企业在开展一个业务的时候，往往需要联同各个不同的系统进行业务管理，尤其涉及到跨部门时，事务处理流程往往更加繁琐，同时由于各系统之间存在很大的信息孤岛，促使无法对业务进行完整
、
及时
、
有效的监管，加大了把控业务风险和整合业务数据的难度
。
技术实现思路
[00
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于大数据的业务数据一体化监管方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤
S100
：对业务实施过程中涉及到的各个处理操作环节进行数据关系梳理，形成不同的数据集类型，并对数据集类型进行统筹；步骤
S200
：根据数据集类型，构建管理角色人的行为模型矩阵，并建立业务动态实时感知模型，记录业务实施过程中的操作请求指令，生成业务动态行为矩阵；步骤
S300
：根据指令记录情况，对不同的业务动态行为矩阵之间的联动性进行分析，并将分析结果转化到二维坐标系中，形成连续的平滑曲线；步骤
S400
：基于二维坐标系，建立联动稳定性门限函数，并分析业务之间的融合支持度，根据分析结果对业务进行一体化融合监管
。2.
根据权利要求1所述的一种基于大数据的业务数据一体化监管方法，其特征在于，所述步骤
S100
的具体实施过程包括：步骤
S101
：根据企业对业务实施过程中涉及到的各个处理操作环节进行数据关系梳理，所述数据关系为通过构建基于企业管理角色人架构的以授权管理角色人负责的处理操作环节为统一化尺度形成的不同数据集类型，并基于处理操作环节或授权管理角色人的更改而对数据集类型进行实时拓展和更新；步骤
S102
：统筹全部处理操作环节且进行统一编号，并对企业管理角色人进行具有唯一性的
ID
身份编码，统筹以授权管理角色人负责的处理操作环节为统一化尺度形成的不同数据集类型，将任意一个数据集类型记为
DT
i
={O1，
O2，
...
，
O
m
}
，其中，
i
表示管理角色人编码，
O1，
O2，
...
，
O
m
分别表示授权管理角色人负责的第1，2，
...
，
m
个处理操作环节
。3.
根据权利要求2所述的一种基于大数据的业务数据一体化监管方法，其特征在于，所述步骤
S200
的具体实施过程包括：步骤
S201
：根据数据集类型，构建管理角色人的行为模型矩阵，所述行为模型矩阵的行数对应管理角色人的人数，且行的顺序对应管理角色人的编码顺序，所述行为模型矩阵的列数对应数据集类型中处理操作环节的数量，且列的顺序对应处理操作环节的编号顺序，则将所述行为模型矩阵记为
R(n
×
m)
，将行为模型矩阵
R(n
×
m)
中任意一个矩阵元素记为
ME
ij
，其中，
n
表示行数，
m
表示列数，
ME
ij
表示管理角色人
i
对应生成的数据集类型中的第
j
个处理操作环节；步骤
S202
：统筹企业运营过程中的全部业务且进行统一编号，并根据行为模型矩阵，建立业务动态实时感知模型，生成业务动态行为矩阵；所述业务动态实时感知模型以所述行为模型矩阵为统一化参照格式模板，并根据企业管理角色人发出的基于处理操作环节的动态业务操作请求，在行为模型矩阵中进行动态业务操作请求的指令记录，当矩阵元素
ME
ij
对应发生动态业务操作请求时，则将矩阵元素
ME
ij
对应的指令记录为1，当矩阵元素
ME
ij
对应没有发生动态业务操作请求时，则将矩阵元素
ME
ij
对应的指令记录为0；所述业务动态行为矩阵，根据所述业务动态实时感知模型，以单位时间周期
T
而循环进行的指令记录所生成
。4.
根据权利要求3所述的一种基于大数据的业务数据一体化监管方法，其特征在于，所述步骤
S300
的具体实施过程包括：步骤
S301
：将第
x
个业务在第
w
个单位时间周期时的指令记录情况，对应生成的业务动态行为矩阵记为
G
x
(T
w
)
，其中，
T
w
表示第
w
个单位时间周期；在第
w
个单位时间周期下，对业务动态行为矩阵
G
x
(T
w
)
和
G
y
(T
w
)
之间的联动性进行分析，其中，
G
y
(T
w
)
表示第
y
个业务在第
w
个
单位时间周期时对应生成的业务动态行为矩阵，并计算业务动态行为矩阵
G
x
(T
w
)
和
G
y
(T
w
)
之间的联动值，具体计算公式如下：
LV
w
(x
→
y)=NUM[G
x
(T
w
)∩G
y
(T
w
)]/NUM[G
x
(T
w
)∪G
y
(T
w
)]
其中，
LV
w
(x
→
y)
表示在第
w
个单位时间周期时业务动态行为矩阵
G
x
(T
w
)
和
G
y
(T
w
)
之间的联动值，
NUM[G
x
(T
w
)∩G
y
(T
w
)]
表示业务动态行为矩阵
G
x
(T
w
)
和
G
y
(T
w
)
交集中指令记录为1的总数量，
NUM[G
x
(T
w
)∪G
y
(T
w
)]
表示业务动态行为矩阵
G
x
(T
w
)
和
G
y
(T
w
)
并集中指令记录为1的总数量；步骤
S302
：统筹业务
x
和业务
y
在不同单位时间周期时对应的联动值，并建立横坐标对应单位时间周期，纵坐标对应联动值的二维坐标系，将联动值在所述二维坐标系中进行映射形成连续的平滑曲线
。5.
根据权利要求4所述的一种基于大数据的业务数据一体化监管方法，其特征在于，所述步骤
S400
的具体实施过程包括：步骤
S401
：基于所述二维坐标系，构建联动稳定性门限函数，记为
LV(w)=aw+b
，其中，单位时间周期
w
为联动稳定性门限函数的自变量，
LV(w)
为联动稳定性门限函数的应变量，
a
和
b
分别表示为可调节的门限系数；步骤
S402
：根据联动稳定性门限函数，计算业务
x
和业务
y
之间的融合支持度，具体计算公式如下：
FS(x
→
y)=
Σ
w=1Q
|1
‑
|LV
w
(x
→
y)
‑
LV(w)|/LV(w)|
其中，
FS(x
→
y)
表示业务
x
和业务
y
之间的融合支持度，
Q
为单位时间周期的总数量；预设支持度阈值，如果业务
x
和业务
y
之间的融合支持度大于等于支持度阈值，则判断业务
x
和业务
y<...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙迎军，陈磊，朱志鹏，陈春旭，徐旻，
申请(专利权)人：江苏龙虎网信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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