CN109064032A - 基于企业云平台的供电所小微权力廉洁风险监督管控系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及大数据应用领域，尤其涉及基于企业云平台的供电所小微权力廉洁风险监督管控系统，包括：数据中心模块、模型和算法库模块、管理模块、风险识别预警模块、管控模块、处理模块；所述数据中心模块与企业云平台连接；所述模型和算法库模块与数据中心模块和管理模块连接；所述管理模块与数据中心模块连接；所述风险识别预警模块与管理模块连接；所述管控模块与风险识别预警模块连接；所述处理模块连接风险识别预警模块和管控模块。本发明有益效果：实现供电所小微权力廉洁风险监督和管控。

Description

基于企业云平台的供电所小微权力廉洁风险监督管控系统

技术领域

本发明涉及大数据应用领域，尤其涉及基于企业云平台的供电所小微权力廉洁风险监督管控系统。

背景技术

随着信息技术的发展，信息系统在各领域快速拓展，电力行业的信息化促使电力数据迅速增长和不断融合，电力大数据时代已经到来。电力行业数据量大、类型多、价值高，贯穿电力工业生产及管理等环节。开展数据挖掘与分析运用中，挖掘数据价值，实践大数据战略，可以为电力企业决策与管理提供科学指导。

小微权力是在执行岗位权力时，具有重大决策、重大活动、重大项目以及资金、资产、资源管理等管理服务权力。小微权力岗位成为当今社会廉洁风险的高发群体。

企业统一云平台采用分布式计算的形式对数据中心的计算和数据资源进行统一管理，提供弹性计算服务(ECS)、开放存储服务(OSS)、开放结构化数据服务(OTS)、关系型数据库服务(RDS)和开放数据处理服务(ODPS)等接口和服务。企业统一云服务平台提供计算资源、存储资源、应用集成技术、数据分析技术、应用展现技术等一体化资源服务。企业统一数据库提供企业全量数据的汇集、同步转换，并制成应用产生的结构化、非结构化数据存储和处理。

目前，在供电所小微权力风险监督和防范过程中，存在如下问题：

供电所小微权力监督和风险评价缺乏有效的信息化监督手段，小微权力廉洁风险态势分析和主动预防缺乏有效的技术平台和工具，不利于电力公司将廉洁风险防范战线前移，无法有效提升供电所小微权力廉洁风险预防和管控能力。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出以电力企业云平台为基础，基于互联网和大数据技术实现数据汇集、风险监督及预警、线上线下闭环管控的供电所小微权力廉洁风险监督管控系统。

基于企业云平台的供电所小微权力廉洁风险监督管控系统，包括：数据中心模块、模型和算法库模块、管理模块、风险识别预警模块、管控模块、处理模块，

所述数据中心模块与企业云平台连接，用于从企业云平台获取业务运营数据、专业指标数据；通过扩展功能模块，对离线数据进行导入；

所述模型和算法库模块与数据中心模块和管理模块连接，用于从数据中心模块获取的业务运营数据、专业指标数据以及离线数据中得到供电所小微权力廉洁风险相关的数据；

所述管理模块与数据中心模块连接，用于将供电所小微权力廉洁风险相关的数据入库；若所述供电所小微权力廉洁风险相关的数据存在风险，则将其出库；

所述风险识别预警模块与管理模块连接，用于通过对供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行风险识别，若存在风险则生成风险预警信息；

所述管控模块与风险识别预警模块连接，用于对风险预警信息进行线上验证，同时对风险预警信息进行线下核查；

所述处理模块连接风险识别预警模块和管控模块，用于结合风险预警信息形成风险预警库，风险预警信息实时入库存储，在风险预警信息对应的风险处理之后，将该风险预警信息从风险预警库中解除。

优选的，所述系统还包括：

可视化展示模块，所述可视化展示模块连接管控模块和管理模块，通过可视化界面方式展示线上验证情况和线下核查情况，并对出库的供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行展示。

优选的，所述从数据中心模块获取的业务运营数据、专业指标数据以及离线数据中得到供电所小微权力廉洁风险相关的数据包括：

通过熵权法对数据中心模块获取的业务运营数据、专业指标数据以及离线数据进行数据挖掘，初步得到供电所小微权力廉洁风险相关的数据集；

通过聚类分析算法对供电所小微权力廉洁风险相关的数据集进行分类得到供电所小微权力廉洁风险相关的各类数据。

优选的，所述通过对供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行风险识别包括：

通过随机森林预测算法对供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行预测，判断其是否存在廉洁风险。

通过使用本发明，可以实现以下效果：

通过数据中心模块获取业务运营数据、专业指标数据、离线数据；通过模型和算法库模块得到供电所小微权力廉洁风险相关的数据；通过风险识别预警模块对供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行风险识别；通过管理模块将供电所小微权力廉洁风险相关的数据入库或出库；通过管控模块对风险预警信息进行线上验证，同时对风险预警信息进行线下核查；通过处理模块将风险预警信息实时入库存储或从库中解除；通过可视化展示模块展示线上验证情况和线下核查情况并对出库的供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行展示；最终实现供电所小微权力廉洁风险监督和管控。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1是本发明模块连接示意图。

具体实施方式

以下结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。

本发明实施例提供了基于企业云平台的供电所小微权力廉洁风险监督管控系统，包括：数据中心模块、模型和算法库模块、管理模块、风险识别预警模块、管控模块、处理模块。本发明的基本思想是以电力企业云平台为基础，构建供电所小微权力廉洁风险监督和管理体系，基于互联网和大数据技术实现数据汇集、风险监督及预警、线上线下闭环管控。

下面结合附图1，对各模块进行详细说明。

数据中心模块与企业云平台连接，用于从企业云平台获取业务运营数据、专业指标数据；通过扩展功能模块，对离线数据进行导入。

业务运营数据包括交易电价、用电客户、售电量等数据；专业指标数据包括数据完整率、经济效益等；离线数据包括其他电力相关的离线数据，例如银行的电力相关的对账单等。

企业云平台提供流式计算(实时数据)、离线计算服务。流式计算(实时数据)主要为实时数据获取与计算服务，实时计算结果数据可以直接存入关系数据库供业务应用实时调用，也可以存档到数据仓库中长期存储。离线计算(离线数据)主要采集和计算非实时数据，通过企业云平台的扩展功能模块批量同步按照一定的频度导入离线数据，并在数据仓库中经过缓冲区、ODS统一视图区、数据仓库(DW)层、数据集市(DM)层按需加工处理。

数据中心模块调用企业云平台提供的流式计算、离线计算、RDS关系数据查询、ADS内存计算数据查询、OSS对象存储查询功能，实现对各业务系统数据的抽取和汇集，保证了小微权力廉洁风险相关数据的完整性，为廉洁风险的监控提供有效的证据。

模型和算法库模块与数据中心模块和管理模块连接，用于从数据中心模块获取的业务运营数据、专业指标数据以及离线数据中得到供电所小微权力廉洁风险相关的数据。模型和算法库模块，通过数学模型对业务数据进行科学合理地挖掘，实现对小微权力风险的识别与预测。模型和算法库包括聚类分析算法、熵权法、随机森林预测等。随着业务数据和模块功能的丰富，可在算法库中增加更多算法模型以满足未来平台的业务要求。具体的，通过模型和算法库模块中的熵权法对数据中心模块获取的业务运营数据、专业指标数据以及离线数据进行数据挖掘，初步得到供电所小微权力廉洁风险相关的数据集；然后通过聚类分析算法对供电所小微权力廉洁风险相关的数据集进行分类得到供电所小微权力廉洁风险相关的各类数据。

熵权法根据熵值来判断某个指标的离散程度，其熵值越小，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响(即权重)就越大，如果某项指标的值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。熵权法能深刻反映出指标的区分能力，进而确定权重，具有较高的可信度和精确度，算法相对简单。

聚类分析算法是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。

管理模块与数据中心模块连接，用于将供电所小微权力廉洁风险相关的数据入库；若所述供电所小微权力廉洁风险相关的数据存在风险，则将其出库。管理模块包括入库管理模块和出库管理模块。入库管理模块将供电所小微权力廉洁风险相关的数据入库处理，为后期的廉洁处理提供数据支持，并随时保持动态更新。一旦供电所小微权力廉洁风险相关的数据存在风险，出库管理模块将其出库处理在可视化展示模块上展示。

风险识别预警模块与管理模块连接，用于通过对供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行风险识别，若存在风险则生成风险预警信息。具体的，通过随机森林预测算法对供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行预测，判断其是否存在廉洁风险。

随机森林预测算法是一种重要的基于Bagging的集成学习方法，可以用来做分类、回归等问题。随机森林预测算法具有以下优点：具有极高的准确率；随机性的引入，使得随机森林不容易过拟合；随机性的引入，使得随机森林有很好的抗噪声能力；能处理很高维度的数据，并且不用做特征选择；既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化；训练速度快，可以得到变量重要性排序；容易实现并行化。

管控模块与风险识别预警模块连接，用于对风险预警信息进行线上验证，同时对风险预警信息进行线下核查。线上验证与线下核查构成动态的闭环管控，通过动态的闭环管控实现小微权力风险实时管理，提升风险监督效率。

线上验证：针对对风险预警信息，通过业务规则和数据规则进行风险在线验证，确定其是否存在风险。

线下核查：根据线上验证结果对业务部门进行业务管理流程核查，判定是否存在廉洁风险。

处理模块连接风险识别预警模块和管控模块，用于结合风险预警信息形成风险预警库，风险预警信息实时入库存储，在风险预警信息对应的风险处理之后，将该风险预警信息从风险预警库中解除。处理模块还用于构建典型风险案例库，对小微权力廉洁风险管理起示范作用，在典型风险案例库中将展示典型业务廉洁风险事件的识别、预警、核查、流程优化闭环管理的过程。典型风险案例库中的案例将实时入库更新和出库，保证案例库的典型性和实效性。

作为本实施例的优选，本系统还包括：可视化展示模块。可视化展示模块连接管控模块和管理模块，通过可视化界面方式展示线上验证情况和线下核查情况，并对出库的供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行展示。通过通过可视化界面方式展示小微权力风险监督和管控的相关信息。

本发明通过数据中心模块获取业务运营数据、专业指标数据、离线数据；通过模型和算法库模块得到供电所小微权力廉洁风险相关的数据；通过风险识别预警模块对供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行风险识别；通过管理模块将供电所小微权力廉洁风险相关的数据入库或出库；通过管控模块对风险预警信息进行线上验证，同时对风险预警信息进行线下核查；通过处理模块将风险预警信息实时入库存储或从库中解除；通过可视化展示模块展示线上验证情况和线下核查情况并对出库的供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行展示；最终实现供电所小微权力廉洁风险监督和管控。

本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (4)

1.基于企业云平台的供电所小微权力廉洁风险监督管控系统，其特征在于，包括：数据中心模块、模型和算法库模块、管理模块、风险识别预警模块、管控模块、处理模块，

所述数据中心模块与企业云平台连接，用于从企业云平台获取业务运营数据、专业指标数据；通过扩展功能模块，对离线数据进行导入；

所述模型和算法库模块与数据中心模块和管理模块连接，用于从数据中心模块获取的业务运营数据、专业指标数据以及离线数据中得到供电所小微权力廉洁风险相关的数据；

所述管理模块与数据中心模块连接，用于将供电所小微权力廉洁风险相关的数据入库；若所述供电所小微权力廉洁风险相关的数据存在风险，则将其出库；

所述风险识别预警模块与管理模块连接，用于通过对供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行风险识别，若存在风险则生成风险预警信息；

所述管控模块与风险识别预警模块连接，用于对风险预警信息进行线上验证，同时对风险预警信息进行线下核查；

所述处理模块连接风险识别预警模块和管控模块，用于结合风险预警信息形成风险预警库，风险预警信息实时入库存储，在风险预警信息对应的风险处理之后，将该风险预警信息从风险预警库中解除。

2.根据权利要求1所述的基于企业云平台的供电所小微权力廉洁风险监督管控系统，其特征在于，所述系统还包括：

可视化展示模块，所述可视化展示模块连接管控模块和管理模块，通过可视化界面方式展示线上验证情况和线下核查情况，并对出库的供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行展示。

3.根据权利要求1所述的基于企业云平台的供电所小微权力廉洁风险监督管控系统，其特征在于，所述从数据中心模块获取的业务运营数据、专业指标数据以及离线数据中得到供电所小微权力廉洁风险相关的数据包括：

通过熵权法对数据中心模块获取的业务运营数据、专业指标数据以及离线数据进行数据挖掘，初步得到供电所小微权力廉洁风险相关的数据集；

通过聚类分析算法对供电所小微权力廉洁风险相关的数据集进行分类得到供电所小微权力廉洁风险相关的各类数据。

4.根据权利要求1所述的基于企业云平台的供电所小微权力廉洁风险监督管控系统，其特征在于，所述通过对供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行风险识别包括：

通过随机森林预测算法对供电所小微权力廉洁风险相关的数据进行预测，判断其是否存在廉洁风险。