CN108628964B - 一种智能场景化企业大数据系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种智能场景化企业大数据系统，包括运营场景配置模块、行业应用配置模块、数据获取配置模块、智能分析模型配置模块、系统展示功能配置模块、企业大数据分析应用模块以及系统展示模块。该智能场景化企业大数据系统通过分析用户需求，智能构建大数据运营场景，获取企业相关的大数据，通过对系统功能、应用主题、分析模型以及界面配置，快速构建企业大数据分析应用系统，降低企业成本，提高企业的竞争力。

Description

一种智能场景化企业大数据系统

技术领域

本发明涉及一种大数据系统，尤其是一种智能场景化企业大数据系统。

背景技术

目前，推动新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展成为新的发展规划。在今后相当长时期内，大数据、信息化与工业化融合将带来巨大市场空间，是大国产业博弈的重要领域。信息化带动工业化就是利用我国发展信息化的后发优势，大数据技术打造先进的信息化生产力，带动、改造相对落后的农业化、工业化生产力。信息系统集成则是利用现代信息技术改造传统产业和产品的重要手段，是我国信息化战略中的重要环节。软件信息系统集成产业发展的快慢，发展水平的高低，直接关系到我国走新型工业化道路的大问题。

随着软件大数据分析市场的日趋成熟以及竞争的加剧，分工越来越细，客户需求也越来越专业，从而要求软件企业的定位更细致，服务正向着产品化的方向发展。软件企业出于提升各自核心竞争力的考虑，制定了不同的市场竞争策略，软件企业软件产品呈现“多元”发展与“专注”共存的局面。 致力于“专注”的软件企业更多地专注于自己的优势行业，深入研究行业规律与现状，以行业深度为核心竞争优势打造特色品牌，成为某一个或几个行业细分市场的绝对占有者和领导者。致力于“多元”发展的软件企业为了更好地开拓市场，提升利润空间，规避单行业、单一业务存在的巨大的经营风险，在优势行业经验积累的基础上，拓展相关行业，实现跨行业运作，做到企业资源的最大增值。

软件企业通过采用开放性、智能化、相似或兼容性与大数据分析技术，利用构件与面向构件的方法实现不同应用产品在同一技术平台上实现大数据软件产品的开发和管理，使软件产品呈现出“多元”发展与“专注”共存的局面，从而达到缩短开发周期、提高软件一致性和高复用度、支持并行的和分布式的开发、遏制复杂性、提高软件生产率、降低人工费用、实现软件系统优化目的。

目前，随着人工智能与大数据分析理念的普及，各种大数据分析应用系统层出不穷。现有技术中也出现了一些企业大数据系统平台，但是现有的企业大数据平台都是针对某一业务领域单一应用进行设计的大数据分析系统，并不能针对企业大数据应用的各种不同运营场景，灵活构建针对多种不同应用的大数据分析系统。因此，有必要开发一种能够针对企业大数据行业应用的不同场景，快速构建企业大数据分析应用系统的企业大数据平台，实现软件产品的“多元”性与“专注”性，从而减小企业应用系统构建成本，提高大数据软件企业的竞争力。

发明内容

本发明的目的在于：提供一种能够针对企业大数据行业应用的不同场景，快速构建企业大数据分析应用系统的企业大数据平台，实现软件产品的“多元”性与“专注”性，从而减小企业应用系统构建成本，提高大数据软件企业的竞争力。

为了实现上述发明目的，本发明提供了一种智能场景化企业大数据系统，包括运营场景配置模块、行业应用配置模块、数据获取配置模块、智能分析模型配置模块、系统展示功能配置模块、企业大数据分析应用模块以及系统展示模块；

运营场景配置模块，用于根据系统需求对用户行为数据进行统计分析，再基于统计分析结果设置企业大数据分析应用相关的运营场景要素；

行业应用配置模块，用于配置企业大数据行业应用的分析主题要素；

数据获取配置模块，用于获取企业大数据分析所需的企业大数据，企业大数据包括企业相关的政务数据、互联网+数据、金融数据以及企业社会数据，并对获取的企业大数据进行数据预处理获得预处理企业大数据；

智能分析模型配置模块，用于为企业大数据行业应用设置分析模型；

系统展示功能配置模块，用于设置企业大数据行业应用的功能界面以及分析结果数据展示界面；

企业大数据分析应用模块，用于根据运营场景要素、分析主题要素、预处理企业数据、智能分析模型进行企业大数据行业应用分析，获得对应的企业大数据分析结果；

系统展示模块，用于根据设置的功能界面以及分析结果数据展示界面设置企业大数据分析结果的展示方式。

进一步地，运营场景配置模块包括系统功能配置模块、角色配置模块、用户配置模块以及权限配置模块；

系统功能配置模块，用于根据用户需求对各个运营场景下的应用系统功能进行设置；

角色配置模块，用于根据系统功能配置模块的设置内容定义运营场景的角色；

用户配置模块，用于根据系统功能配置模块的设置内容定义各运营场景的用户；

权限配置模块，用于根据系统功能配置模块的设置内容对不同用户以及不同角色的权限进行定义。

进一步地，行业应用配置模块包括行业配置模块、分析主题配置模块以及分析功能配置模块；

行业配置模块，用于根据运营场景增加或选择待分析的应用行业；

分析主题配置模块，用于根据用户需求配置相应的行业分析主题；

分析功能配置模块，用于利用聚类分析方法对行业分析主题进行聚类分析，获取企业大数据行业应用的分析主题要素。

进一步地，数据获取配置模块包括数据源获取模块、企业大数据中心模块、数据清洗设置模块以及数据预处理设置模块。

数据源获取模块，用于获取企业大数据分析所需的企业大数据；

企业大数据中心模块，用于对采集的企业大数据进行配置，将企业大数据与分析主题进行绑定；

数据清洗设置模块，用于设置数据清洗过程中涉及到的各类清洗算子；

数据预处理设置模块，用于为数据清洗后的企业大数据设置预处理方法，对获取的企业大数据进行数据预处理。

进一步地，数据源获取模块包括政务数据获取模块、互联网+数据获取模块、社会数据获取模块以及金融数据获取模块；

政务数据获取模块，用于采集或录入企业相关的政务数据，并存储到政务数据库；

互联网+数据获取模块，用于采集或录入企业的互联网+企业相关数据，并存储到企业互联网+数据库；

社会数据获取模块，用于采集或录入企业相关的社会数据，并存储到企业相关的社会数据库；

金融数据获取模块，用于银行或其他金融机构数据库获取企业相关的金融数据，并存储到企业金融数据库。

进一步地，智能分析模型配置模块包括主题模型配置模块、行业分析主题模型库以及行业主题分析模型配置模块；

主题模型配置模块，用于将各个行业分析主题配置为行业主题分析模型或智能分析模型；

行业分析主题模型库，用于存储行业主题分析模型以及通过训练优选后的智能分析模型；

行业主题分析模型配置模块，用于根据行业分析主题模型库提供的行业主题分析模型或智能分析模型对参与分析的模型进行参数设置与校准。

进一步地，主题模型配置模块包括智能算法及训练数据集、智能分析模型优选模块、行业主题分析模型以及模型参数配置模块；

智能算法及训练数据集，用于提供相应的智能算法以及用于训练的数据集；

智能分析模型优选模块，用于根据智能算法以及数据集为行业分析应用主题训练相应的智能分析模型；

模型参数配置模块，用于根据行业主题分析模型配置相应的模型参数建立行业主题分析模型。

进一步地，智能分析模型优选模块获取智能分析模型时，首先根据所分析的业务主题选择相应的智能分析算法，再设定算法的初始参数、参数取值范围及训练数据集，然后根据参数取值范围并利用拉丁方实验方法对各参数进行抽样，形成智能模型训练方案，再在基于训练数据集、智能模型训练方案以及事先定义的停止准则条件下，对智能算法进行训练，最后对每个训练的结果精度进行排序，选出精度最优的智能模型，并存入行业分析主题模型库中供行业主题分析模型配置模块调用。

进一步地，系统展示功能模块包括应用界面布局模块以及分析结果展示界面设置模块；

应用界面布局模块，用于设置系统展示主页头部配置以及各功能界面布局配置；

分析结果展示界面设置模块，用于对企业大数据分析结果展示方式进行设置。

进一步地，运营场景配置模块还包括用户需求分析模块，用于对用户需求进行分析，确定运营场景所属业务领域为金融、信用或政务，再根据运营场景所属业务领域，提炼出该业务领域的业务场景，然后根据业务场景提炼出行业应用分析主题及对应的系统功能，再利用业务场景下收集到的用户使用习惯数据，通过用户分群、多元统计分析以及频繁项挖掘方法对系统功能使用频率或热度进行分析，最后基于用户对系统功能的使用频率或热度为用户分发对应的用户功能需求。

本发明的有益效果在于：本申请的智能场景化企业大数据系统通过分析用户需求，智能构建大数据运营场景，获取企业相关的大数据，通过对系统功能、应用主题、分析模型以及界面配置，快速构建企业大数据分析应用系统，降低企业成本，提高企业的竞争力。

附图说明

图1为本发明的智能场景化企业大数据系统结构示意图；

图2为本发明的运营场景配置模块的组成结构示意图；

图3为本发明的行业应用配置模块的组成结构示意图；

图4为本发明的数据获取配置模块的组成结构示意图；

图5为本发明的智能分析模型配置模块的组成结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图和具体的实施例对本发明进行进一步的详细说明。

如图1所示，本发明公开的智能场景化企业大数据系统包括：运营场景配置模块、行业应用配置模块、数据获取配置模块、智能分析模型配置模块、系统展示功能配置模块、企业大数据分析应用模块以及系统展示模块；

运营场景配置模块，用于根据系统需求对用户行为数据进行统计分析，再基于统计分析结果设置企业大数据分析应用相关的运营场景要素；

行业应用配置模块，用于配置企业大数据行业应用的分析主题要素；

数据获取配置模块，用于获取企业大数据分析所需的企业大数据，企业大数据包括企业相关的政务数据、互联网+数据、金融数据以及企业社会数据，并对获取的企业大数据进行数据预处理获得预处理企业大数据；

智能分析模型配置模块，用于为企业大数据行业应用设置分析模型；

系统展示功能配置模块，用于设置企业大数据行业应用的功能界面以及分析结果数据展示界面；

企业大数据分析应用模块，用于根据运营场景要素、分析主题要素、预处理企业数据、智能分析模型进行企业大数据行业应用分析，获得对应的企业大数据分析结果，企业大数据分析应用模块被称之为引擎，如数据导入引擎、数据分析引擎、界面展示引擎、交互界面引擎，并管理各种应用系统配置文件和功能配置文件，使整个企业大数据分析应用以完整的软件系统运行，满足用户需求；

系统展示模块，用于根据设置的功能界面以及分析结果数据展示界面设置企业大数据分析结果的展示方式，具体展示内容包括：展示对象、系统功能名称、数据来源、功能使用范围以及功能布局，展示方式包括图形展示方式、表格展示方式等。

如图2所示，进一步地，运营场景配置模块包括系统功能配置模块、角色配置模块、用户配置模块以及权限配置模块；

系统功能配置模块，用于根据用户需求对各个运营场景下的应用系统功能进行设置；

角色配置模块，用于根据系统功能配置模块的设置内容定义运营场景的角色；

用户配置模块，用于根据系统功能配置模块的设置内容定义各运营场景的用户；

权限配置模块，用于根据系统功能配置模块的设置内容对不同用户以及不同角色的权限进行定义。

如图3所示，进一步地，行业应用配置模块包括行业配置模块、分析主题配置模块以及分析功能配置模块；

行业配置模块，用于根据运营场景增加或选择待分析的应用行业；

分析主题配置模块，用于根据用户需求配置相应的行业分析主题；

分析功能配置模块，用于利用聚类分析方法对行业分析主题进行聚类分析，获取企业大数据行业应用的分析主题要素。

如图4所示，进一步地，数据获取配置模块包括数据源获取模块、企业大数据中心模块、数据清洗设置模块以及数据预处理设置模块。

数据源获取模块，用于获取企业大数据分析所需的企业大数据；

企业大数据中心模块，用于对采集的企业大数据进行配置，将企业大数据与分析主题进行绑定；

数据清洗设置模块，用于设置数据清洗过程中涉及到的各类清洗算子，清洗算子用于：删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等；

数据预处理设置模块，用于为数据清洗后的企业大数据设置预处理方法，对获取的企业大数据进行数据预处理，数据预处理包括异常数据处理、缺失数据处理、归一化处理等。

其中，数据源获取模块又包括政务数据获取模块、互联网+数据获取模块、社会数据获取模块以及金融数据获取模块；

政务数据获取模块，用于采集或录入企业相关的政务数据，并存储到政务数据库，政务数据主要包括政府财政、国地税、公安、城管、法院等各部门与企业相关数据等，例如企业用水、电、气数据、企业税收数据等；

互联网+数据获取模块，用于采集或录入企业的互联网+企业相关数据，并存储到企业互联网+数据库，互联网+企业相关数据包括政府采购数据、专利数据、法院执行数据、企业舆情数据等；

社会数据获取模块，用于采集或录入企业相关的社会数据，并存储到企业相关的社会数据库，社会数据包括电商数据、社会信用数据等；

金融数据获取模块，用于银行或其他金融机构数据库获取企业相关的金融数据，并存储到企业金融数据库；金融数据包括信贷数据、违约数据等。

如图5所示，进一步地，智能分析模型配置模块包括主题模型配置模块、行业分析主题模型库以及行业主题分析模型配置模块；

主题模型配置模块，用于将各个行业分析主题配置为行业主题分析模型或智能分析模型，智能分析模型包括SVM、BP、LSTM、RNN、Softmax等，行业主题分析模型包括企业经营分析模型、企业风险分析模型、企业评级分析模型、金融营销分析模型、风险控制分析模型等；

行业分析主题模型库，用于存储行业主题分析模型以及通过训练优选后的智能分析模型；

行业主题分析模型配置模块，用于根据行业分析主题模型库提供的行业主题分析模型或智能分析模型对参与分析的模型进行参数设置与校准。

其中，主题模型配置模块又包括智能算法及训练数据集、智能分析模型优选模块、行业主题分析模型以及模型参数配置模块；

智能算法及训练数据集，用于提供相应的智能算法以及用于训练的数据集；

智能分析模型优选模块，用于根据智能算法以及数据集为行业分析应用主题训练相应的智能分析模型；

模型参数配置模块，用于根据行业主题分析模型配置相应的模型参数建立行业主题分析模型。

进一步地，智能分析模型优选模块获取智能分析模型时，首先根据所分析的业务主题选择相应的智能分析算法，再设定算法的初始参数、参数取值范围及训练数据集，然后根据参数取值范围并利用拉丁方实验方法对各参数进行抽样，形成智能模型训练方案，再在基于训练数据集、智能模型训练方案以及事先定义的停止准则条件下，对智能算法进行训练，最后对每个训练的结果精度进行排序，选出精度最优的智能模型，并存入行业分析主题模型库中供行业主题分析模型配置模块调用。

进一步地，系统展示功能模块包括应用界面布局模块以及分析结果展示界面设置模块；

应用界面布局模块，用于设置系统展示主页头部配置以及各功能界面布局配置；

分析结果展示界面设置模块，用于对企业大数据分析结果展示方式进行设置。

进一步地，运营场景配置模块还包括用户需求分析模块，用于对用户需求进行分析，确定运营场景所属业务领域为金融、信用或政务，再根据运营场景所属业务领域，提炼出该业务领域的业务场景，然后根据业务场景提炼出行业应用分析主题及对应的系统功能，再利用业务场景下收集到的用户使用习惯数据，通过用户分群、多元统计分析以及频繁项挖掘方法对系统功能使用频率或热度进行分析，最后基于用户对系统功能的使用频率或热度为用户分发对应的用户功能需求。

本发明公开的智能场景化企业大数据系统是基于B/S 架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）的，运营场景配置模块、行业应用配置模块、数据获取配置模块、智能分析模型配置模块、系统展示配置模块分别与企业大数据分析应用模块连接，企业大数据分析应用模块与系统展示模块连接，从而实现这个系统模块之间的相互协调处理控制。

Claims (7)

1.一种智能场景化企业大数据系统，其特征在于，包括运营场景配置模块、行业应用配置模块、数据获取配置模块、智能分析模型配置模块、系统展示功能配置模块、企业大数据分析应用模块以及系统展示模块；

运营场景配置模块，用于根据系统需求对用户行为数据进行统计分析，再基于统计分析结果设置企业大数据分析应用相关的运营场景要素；

行业应用配置模块，用于配置企业大数据行业应用的分析主题要素；

数据获取配置模块，用于获取企业大数据分析所需的企业大数据，企业大数据包括企业相关的政务数据、互联网+数据、金融数据以及企业社会数据，并对获取的企业大数据进行数据预处理获得预处理企业大数据；

智能分析模型配置模块，用于为企业大数据行业应用设置分析模型；

系统展示功能配置模块，用于设置企业大数据行业应用的功能界面以及分析结果数据展示界面；

企业大数据分析应用模块，用于根据运营场景要素、分析主题要素、预处理企业数据、智能分析模型进行企业大数据行业应用分析，获得对应的企业大数据分析结果；

系统展示模块，用于根据设置的功能界面以及分析结果数据展示界面设置企业大数据分析结果的展示方式；

运营场景配置模块包括系统功能配置模块、角色配置模块、用户配置模块以及权限配置模块；

系统功能配置模块，用于根据用户需求对各个运营场景下的应用系统功能进行设置；

角色配置模块，用于根据系统功能配置模块的设置内容定义运营场景的角色；

用户配置模块，用于根据系统功能配置模块的设置内容定义各运营场景的用户；

权限配置模块，用于根据系统功能配置模块的设置内容对不同用户以及不同角色的权限进行定义；

智能分析模型配置模块包括主题模型配置模块、行业分析主题模型库以及行业主题分析模型配置模块；

主题模型配置模块，用于将各个行业分析主题配置为行业主题分析模型或智能分析模型；

行业分析主题模型库，用于存储行业主题分析模型以及通过训练优选后的智能分析模型；

行业主题分析模型配置模块，用于根据行业分析主题模型库提供的行业主题分析模型或智能分析模型对参与分析的模型进行参数设置与校准；

运营场景配置模块还包括用户需求分析模块，用于对用户需求进行分析，确定运营场景所属业务领域为金融、信用或政务，再根据运营场景所属业务领域，提炼出该业务领域的业务场景，然后根据业务场景提炼出行业应用分析主题及对应的系统功能，再利用业务场景下收集到的用户使用习惯数据，通过用户分群、多元统计分析以及频繁项挖掘方法对系统功能使用频率或热度进行分析，最后基于用户对系统功能的使用频率或热度为用户分发对应的用户功能需求。

2.根据权利要求1所述的智能场景化企业大数据系统，其特征在于，行业应用配置模块包括行业配置模块、分析主题配置模块以及分析功能配置模块；

行业配置模块，用于根据运营场景增加或选择待分析的应用行业；

分析主题配置模块，用于根据用户需求配置相应的行业分析主题；

分析功能配置模块，用于利用聚类分析方法对行业分析主题进行聚类分析，获取企业大数据行业应用的分析主题要素。

3.根据权利要求1所述的智能场景化企业大数据系统，其特征在于，数据获取配置模块包括数据源获取模块、企业大数据中心模块、数据清洗设置模块以及数据预处理设置模块；

数据源获取模块，用于获取企业大数据分析所需的企业大数据；

企业大数据中心模块，用于对采集的企业大数据进行配置，将企业大数据与分析主题进行绑定；

数据清洗设置模块，用于设置数据清洗过程中涉及到的各类清洗算子；

数据预处理设置模块，用于为数据清洗后的企业大数据设置预处理方法，对获取的企业大数据进行数据预处理。

4.根据权利要求3所述的智能场景化企业大数据系统，其特征在于，数据源获取模块包括政务数据获取模块、互联网+数据获取模块、社会数据获取模块以及金融数据获取模块；

政务数据获取模块，用于采集或录入企业相关的政务数据，并存储到政务数据库；

互联网+数据获取模块，用于采集或录入企业的互联网+企业相关数据，并存储到企业互联网+数据库；

社会数据获取模块，用于采集或录入企业相关的社会数据，并存储到企业相关的社会数据库；

金融数据获取模块，用于银行或其他金融机构数据库获取企业相关的金融数据，并存储到企业金融数据库。

5.根据权利要求1所述的智能场景化企业大数据系统，其特征在于，主题模型配置模块包括智能算法及训练数据集、智能分析模型优选模块、行业主题分析模型以及模型参数配置模块；

智能算法及训练数据集，用于提供相应的智能算法以及用于训练的数据集；

智能分析模型优选模块，用于根据智能算法以及数据集为行业分析应用主题训练相应的智能分析模型；

模型参数配置模块，用于根据行业主题分析模型配置相应的模型参数建立行业主题分析模型。

6.根据权利要求5所述的智能场景化企业大数据系统，其特征在于，智能分析模型优选模块获取智能分析模型时，首先根据所分析的业务主题选择相应的智能分析算法，再设定算法的初始参数、参数取值范围及训练数据集，然后根据参数取值范围并利用拉丁方实验方法对各参数进行抽样，形成智能模型训练方案，再在基于训练数据集、智能模型训练方案以及事先定义的停止准则条件下，对智能算法进行训练，最后对每个训练的结果精度进行排序，选出精度最优的智能模型，并存入行业分析主题模型库中供行业主题分析模型配置模块调用。

7.根据权利要求1所述的智能场景化企业大数据系统，其特征在于，系统展示功能模块包括应用界面布局模块以及分析结果展示界面设置模块；

应用界面布局模块，用于设置系统展示主页头部配置以及各功能界面布局配置；

分析结果展示界面设置模块，用于对企业大数据分析结果展示方式进行设置。

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