CN106447222A - 基于平行架构的业务受理系统及数据处理方法 - Google Patents

基于平行架构的业务受理系统及数据处理方法 Download PDF

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高建强
王占宏
须秋梦
陈光勋
王战英
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
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    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group

Abstract

本发明公开了基于平行架构的业务受理系统及数据处理方法，该系统包括：输入模块，用以接收事件信息的输入；事件状态管理模块，用以查询输入的事件信息的事件状态；地图定位模块，用以根据事件状态在地图上定位事件信息的对应地点；人员分配模块，用以查询事件信息发生时的人员负荷，并根据事件信息的对应地点和人员负荷给事件分配人员。其中，人员分配模块首先调用地图定位模块，定位各个人员的位置，其次检索每个人员的现有任务数，将任务数与任务地点作为人员负荷计算因素，计算出总负荷最低的人员，并把最新的事件分配给总负荷最低的人员。本发明能够利用大数据动态分配工作人员的负荷，从而实现资源利用的最大化。

Description

基于平行架构的业务受理系统及数据处理方法
技术领域
本发明涉及业务受理系统及方法，更具体地说，涉及一种基于平行架构的业务受理系统及数据处理方法。
背景技术
随着信息技术和现代通信技术在城市管理中的大量运用，大量的数据充斥在人们的周围，不仅丰富着我们的工作和生活，也影响着经济社会的发展。与之前的数据相比，这些大量出现的数据具有规模大、类型多、增长快等特点，通常被称为“大数据”。目前全球数据正以每两年翻一番的速度增长，其中90％以上的数据是最近几年才产生的。据IDC预测，在未来十年里全球数据将会爆炸性的增长，增长44倍，从原来0.9ZB增加到35.2ZB，其中以电子商务为代表的交易数据、以社交网络为代表的交互数据、以移动终端数据为代表的传感数据三类占主导的非结构化数据将占据总数据量的80％～90％。
大数据的实际应用在日常公司业务处理上并不常见，目前大数据通常只是作为静态统计分析使用，并未用在实时资源调配、工作人员负荷调整上。
发明内容
针对现有技术中存在的大数据仅仅应用于静态统计分析的问题，本发明的目的是提供一种基于平行架构的业务受理系统及数据处理方法。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于平行架构的业务受理系统，包括输入模块，用以接收事件信息的输入；事件状态管理模块，用以查询输入的事件信息的事件状态；地图定位模块，用以根据事件状态在地图上定位事件信息的对应地点；人员分配模块，用以查询事件信息发生时的人员负荷，并根据事件信息的对应地点和人员负荷给事件分配人员。其中，人员分配模块首先调用地图定位模块，定位各个人员的位置，其次检索每个人员的现有任务数，将任务数与任务地点作为人员负荷计算因素，计算出总负荷最低的人员，并把最新的事件分配给总负荷最低的人员。
根据本发明的一实施例，事件状态包括事件的发生地点及预计处理时间。
根据本发明的一实施例，事件状态管理模块周期性地刷新事件状态，且人员分配模块周期性地重新计算人员负荷。
根据本发明的一实施例，人员分配模块计算各个人员距离新发生的事件的位置，按照各个人员的位置排定优先级，其次检索各个人员的任务数，根据事件状态计算各个人员的任务负荷，再根据优先级和任务负荷计算总负荷。
为实现上述目的，本发明还采用如下技术方案：
一种基于平行架构的业务受理数据处理方法，包括以下步骤：步骤一，接收事件信息的输入；步骤二，查询输入的事件信息的事件状态；步骤三，根据事件状态在地图上定位事件信息的对应地点；步骤四，查询事件信息发生时的人员负荷，并根据事件信息的对应地点和人员负荷给事件分配人员。其中，步骤四首先调用地图，定位各个人员的位置，其次检索每个人员的现有任务数，将任务数与任务地点作为人员负荷计算因素，计算出总负荷最低的人员，并把最新的事件分配给总负荷最低的人员。
根据本发明的一实施例，事件状态包括事件的发生地点及预计处理时间。
根据本发明的一实施例，步骤三周期性地刷新事件状态，步骤四对应地周期性地重新计算人员负荷。
根据本发明的一实施例，步骤四先计算各个人员距离新发生的事件的位置，按照各个人员的位置排定优先级，其次检索各个人员的任务数，根据事件状态计算各个人员的任务负荷，再根据优先级和任务负荷计算总负荷。
在上述技术方案中，本发明的基于平行架构的业务受理系统及数据处理方法能够利用大数据动态分配工作人员的负荷，从而实现资源利用的最大化。
附图说明
图1是本发明基于平行架构的业务受理系统的结构示意图；
图2是本发明基于平行架构的业务受理数据处理方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例进一步说明本发明的技术方案。
参照图1，本发明首先公开一种基于平行架构的业务受理系统，其主要包括输入模块、事件状态管理模块、地图定位模块和人员分配模块。上述各个模块采用如下步骤来实现数据处理：
S1：输入模块接收事件信息的输入后，将事件信息传输至事件状态管理模块。事件信息包括事件描述、事件地点信息等。
输入模块的一种网格案件上报方式是直接上报，监督指挥中心坐席人员收到公众的来电举报后，将来电描述的信息记录下来，从而生成一个新的网格案件。
输入模块的另一种案件上报方式是城市管理监督员使用问题上报功能，将管理区域中发生的问题通过“城管通”报告给城市管理监督中心，在报送表单的同时，城市管理监督员还可以附带事件发生地区的地图、照片和声音信息，使报送的问题更精确、直观。
S2：事件状态管理模块用以查询输入的事件信息的事件状态，其中事件状态包括事件的发生地点及预计处理时间。事件状态管理模块首先读取事件信息，并识别其中的地点信息写入事件状态，根据地点信息和事件描述计算预计处理时间，并将预计处理时间写入事件状态。
S3：地图定位模块用以根据事件状态在地图上定位事件信息的对应地点。地图定位模块在地图上以离散点的方式将各个人员的位置信息、以及各个事件的位置信息进行定位。
S4：人员分配模块用以查询事件信息发生时的人员负荷，并根据事件信息的对应地点和人员负荷给事件分配人员。
人员分配模块首先调用地图定位模块，定位各个人员的位置，计算各个人员距离新发生的事件的位置，按照各个人员的位置排定优先级。人员分配模块的计算方法为：
第一步，首先确定特定人员的剩余事件数及其位置，根据人员的当前位置和剩余事件位置规划最优路径。根据各个人员的最优路径，将新发生的事件位置加入到各个人员的最优路径中，重新规划各个人员最优路径。最后，比较各个人员的最有路径，从所有最优路径中挑选最佳的最优路径，并将该最优路径对应的人员作为优先级最高的人员。
第二步，人员分配模块检索每个人员的现有任务数，将任务数与任务地点作为人员负荷计算因素，根据事件状态计算各个人员的任务负荷，再根据优先级和任务负荷计算总负荷，从而计算出总负荷最低的人员，并把最新的事件分配给该人员。
在第二步中，人员分配模块将所有人员按照优先级排序，将优先级作为计算因素之一。其次，人员分配模块根据事件状态中的预计处理时间计算各个人员的任务负荷，将任务负荷也作为计算因素之一。最后，根据优先级和任务负荷技术总负荷最低的人员，将最新接收到的事件分配给该人员。
随着事件信息的不断输入，事件状态管理模块周期性地刷新事件状态，而人员分配模块相应周期性地重新计算人员负荷。由上述步骤可见，本发明的业务受理系统互相之间独立无干扰，属于“平行”的架构体系，而业务受理系统的数据处理方法多次调用事件信息、事件状态等数据，采用迭代的数据处理方法。
本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。

Claims (8)

1.一种基于平行架构的业务受理系统，其特征在于，包括：
输入模块，用以接收事件信息的输入；
事件状态管理模块，用以查询输入的事件信息的事件状态；
地图定位模块，用以根据事件状态在地图上定位事件信息的对应地点；
人员分配模块，用以查询事件信息发生时的人员负荷，并根据所述事件信息的对应地点和人员负荷给事件分配人员；
其中，所述人员分配模块首先调用地图定位模块，定位各个人员的位置，其次检索每个人员的现有任务数，将所述任务数与任务地点作为人员负荷计算因素，计算出总负荷最低的人员，并把最新的事件分配给所述总负荷最低的人员。
2.如权利要求1所述的基于平行架构的业务受理系统，其特征在于：
所述事件状态包括事件的发生地点及预计处理时间。
3.如权利要求2所述的基于平行架构的业务受理系统，其特征在于：
所述事件状态管理模块周期性地刷新事件状态，且所述人员分配模块周期性地重新计算人员负荷。
4.如权利要求3所述的基于平行架构的业务受理系统，其特征在于：
所述人员分配模块计算各个人员距离新发生的事件的位置，按照各个人员的位置排定优先级，其次检索各个人员的任务数，根据事件状态计算各个人员的任务负荷，再根据所述优先级和任务负荷计算总负荷。
5.一种基于平行架构的业务受理数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，接收事件信息的输入；
步骤二，查询输入的事件信息的事件状态；
步骤三，根据事件状态在地图上定位事件信息的对应地点；
步骤四，查询事件信息发生时的人员负荷，并根据所述事件信息的对应地点和人员负荷给事件分配人员；
其中，步骤四首先调用地图，定位各个人员的位置，其次检索每个人员的现有任务数，将所述任务数与任务地点作为人员负荷计算因素，计算出总负荷最低的人员，并把最新的事件分配给所述总负荷最低的人员。
6.如权利要求5所述的基于平行架构的业务受理数据处理方法，其特征在于：
所述事件状态包括事件的发生地点及预计处理时间。
7.如权利要求6所述的基于平行架构的业务受理数据处理方法，其特征在于：
步骤三周期性地刷新事件状态，步骤四对应地周期性地重新计算人员负荷。
8.如权利要求7所述的基于平行架构的业务受理数据处理方法，其特征在于：
步骤四先计算各个人员距离新发生的事件的位置，按照各个人员的位置排定优先级，其次检索各个人员的任务数，根据事件状态计算各个人员的任务负荷，再根据所述优先级和任务负荷计算总负荷。
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