CN111754131A - 企业情报动态监控方法、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种企业情报动态监控方法、设备及介质，所述方法包括:获取数据，根据数据的类型确认数据的变更维度，所述变更维度包括：列表变更维度和对比变更维度；判断所述数据是否为有效，以及是否发生变更，若确认所述数据为有效，且确认所述数据发生变更，则将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库和/或直接推送至客户端；本发明的企业情报动态监控方法、设备及介质，主动获取数据，并对数据多个维度的变更信息进行有效性及是否变更进行判断后，对符合条件的数据进行整合；进一步的，将整合的数据保存在多个查询位置及主动推送给有需求的客户，整合数据范围广泛、准确度高，满足用户信息获取及查询要求。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种企业情报动态监控方法、设备及介质。
背景技术
随着一些企业在发展过程中的逐渐壮大，企业需要在发展过程中引入新的资本或者与其他企业进行合作；与企业合作的其他企业或投资机构在与企业合作之前，通常会查询该企业的资本组成，企业动态等，以进行投资风险评估。
目前，对于一个企业，其涉及的数据有几十个维度，由于数据繁多，其他用户或企业需要关注及获取目标企业的风险和变化非常困难；另外，由于数据变更无规律的特性，很多数据存在异常变动，来回更新，重复数据，也会增加获取目标企业相关信息的困难度；进而导致查询及获取目标企业动态信息的效率极其低下。
发明内容
本发明的目的在于提供一种企业情报动态监控方法、设备及介质。
为了实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供一种企业情报动态监控方法，所述方法包括:获取数据，根据数据的类型确认数据的变更维度，所述变更维度包括：列表变更维度和对比变更维度；
判断所述数据是否为有效，以及是否发生变更，
若确认所述数据为有效，且确认所述数据发生变更，则将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库和/或直接推送至客户端。
作为本发明一实施方式的进一步改进，获取所述数据之前，所述方法还包括：
接收数据，将所述数据存储于MQ队列中，并按照MQ队列接收变更数据的顺序，依次获取每一数据。
作为本发明一实施方式的进一步改进，获取数据后，所述方法还包括：
根据数据的内容确定数据的类型；
所述列表变更维度包括的数据类型为：企业监管风险、企业司法风险、企业经营风险、人员司法风险、人员经营风险至少其中之一；
所述对比变更维度对应的数据类型为：企业工商风险。
作为本发明一实施方式的进一步改进，判断所述数据是否为有效具体包括：
根据数据的变更日期判断所述数据是否为有效。
作为本发明一实施方式的进一步改进，判断所述数据是否发生变更具体包括：
查询数据库和官方发布信息判断所述数据是否发生变更，
若所述数据既匹配所述数据库，又匹配官方发布信息，则确认所述数据发生变更，且其变更类型为更新；
若所述数据未匹配所述数据库，仅匹配官方发布信息，则确认所述数据发生变更，且其变更类型为新增；
若所述数据未匹配所述数据库，也未匹配官方发布信息，则确认所述数据未发生变更，做删除处理。
作为本发明一实施方式的进一步改进，若确认所述数据为有效，且确认所述数据发生变更后，所述方法还包括：
根据有效且发生变更的数据的数据类型所对应的风险判断规则确认所述数据的风险等级；所述数据按照自低至高的顺序分为4个等级，其分别为：提示，警示，风险和高风险；
将有效且发生变更的所述数据和其对应的风险等级存储至数据库队列；
自所述数据队列中依次调取每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库和/或直接推送至客户端。
作为本发明一实施方式的进一步改进，将有效且发生变更的所述数据和其对应的风险等级存储至数据库队列后，所述方法具体包括：
若所述数据的风险等级高于预设风险等级阈值，则对所述数据和其对应的风险等级进行校对，并在确认所述数据和其对应的风险等级正确后，自所述数据库队列取出每一有效且发生变更的所述数据，并将其更新至关联数据库和/或直接推送至客户端；
若所述数据的风险等级不高于预设风险等级阈值，则直接自所述数据库队列取出每一有效且发生变更的所述数据，并将其更新至关联数据库和/或直接推送至客户端。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述关联数据库为关联风险数据库，所述关联风险数据库用于以列表形成存储与所述数据的发生主体之间存在关联性的所有企业和/或个人，以及关联性企业和/或个人所对应的各个维度的具体内容；
“将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库”具体包括：
将每一有效且发生变更的所述数据按照获取顺序存储至关联队列；
按照关联队列的存储顺序依次取出每一有效且发生变更的所述数据；
查询所述关联风险数据库，获取与有效且发生变更的所述数据的发生主体之间存在关联性的所有企业和/或个人；
将有效且发生变更的所述数据，匹配更新在其关联性的企业和/或个人的对应位置，以更新所述关联风险数据库。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述关联数据库包括关联动态数据库，所述关联风险数据库用于以聚合列表的形式存储与所述数据的发生主体之间存在关联性的企业和/或个人，以及关联性企业和/或个人所对应的多个维度聚合后的具体内容；
“将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库”具体包括：
将每一有效且发生变更的所述数据按照获取顺序存储至情报动态队列；
按照关联队列的存储顺序依次取出每一有效且发生变更的所述数据；
查询所述关联风险数据库，获取与有效且发生变更的所述数据的发生主体之间存在关联性的企业和/或个人；
将有效且发生变更的所述数据中同一维度且处于同一预设第一时间段内的多种信息合并为一条数据；
将所述数据对应的每条数据匹配更新在其关联性的企业或个人的对应位置，以更新所述关联风险数据库。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述关联数据库包括本体数据库，所述本体数据用于以列表形式存储所述数据直接发生主体，以及所述主体所对应的各个维度的具体内容；
“将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库”具体包括：
将每一有效且发生变更的所述数据更新在其对应主体的具体位置，以更新所述本体数据库；
自所述本体数据库中取出每一有效且发生变更的所述数据，并将其更新在其他关联数据库中。
作为本发明一实施方式的进一步改进，将更新至所述关联数据库中的每一有效且发生变更的所述数据同步至ES中。
作为本发明一实施方式的进一步改进，将每一有效且发生变更的所述数据直接推送至客户端具体包括：
将每一有效且发生变更的所述数据按照获取顺序存储至实时推送队列；
查询与所述有效且发生变更的所述数据相关的监控主体，并将所述有效且发生变更的所述数据直接推送给监控主体；
同时，记录推送日志，根据推送日志整合同一预设第二时间段内所有有效且发生变更的所述数据形成日报，
储存所述日报并将所述日报推送给监控主体。
为了实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的基于集团企业的数据处理方法的步骤。
为了实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于集团企业的数据处理方法的步骤。
本发明的有益效果是：本发明的企业情报动态监控方法、设备及介质，主动获取数据，并对数据多个维度的变更信息进行有效性及是否变更进行判断后，对符合条件的数据进行整合；进一步的，将整合的数据保存在多个查询位置及主动推送给有需求的客户，整合数据范围广泛、准确度高，满足用户信息获取及查询要求。
附图说明
图1是本发明一实施方式提供的企业情报动态监控方法的流程示意图；
图2A、图2B、图3A、图3B、图7、图9、图10、图11、图12分别为本发明一具体示例的结构示意图；
图4、图5、图6、图8、分别是图1中其中一个步骤的较佳实现过程的流程示意图。
具体实施方式
以下将结合附图所示的实施例对本发明进行详细描述。但这些实施例并不限制本发明，本领域的普通技术人员根据这些实施例所做出的结构或功能上的变换均包含在本发明的保护范围内。
结合图1所示，本发明第一实施方式提供一种企业情报动态监控方法，所述方法包括:
S1、获取数据，根据数据的类型确认数据的变更维度，所述变更维度包括：列表变更维度和对比变更维度；
S2、判断所述数据是否为有效，以及是否发生变更，
若确认所述数据为有效，且确认所述数据发生变更，则将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库和/或直接推送至客户端。
本发明较佳实施方式中，在步骤S1之前，所述方法还包括：接收数据，将所述数据存储于MQ队列中，并按照MQ队列接收变更数据的顺序，依次获取每一数据。
所述MQ为英文Message Queue的缩写，其中文释义为消息队列，是基础数据结构中“先进先出”的一种数据结构；一般用来解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。
通过将数据存储于MQ队列，并从MQ队列中依次获取每一数据，可以按序处理每一数据，避免数据遗漏。
较佳的，对于步骤S1,所述方法具体包括：根据数据的内容确定数据的类型；再根据数据的类型确认数据的变更维度。
所述列表变更维度包括的数据类型为：企业监管风险、企业司法风险、企业经营风险、人员司法风险、人员经营风险等；所述对比变更维度对应的数据类型为：企业工商风险等；其中，每一数据类型均对应特定的内容，即：当数据一定且内容可知时，通过与已知的规则进行比对，即可以获取数据对应的数据类型，进而根据数据类型获取其变更维度。
结合图2A、2B所示，图2A为列表变更维度对应的数据风险类型，以及各数据风险类型对应的数据关键字；图2B为对比变更维度对应的数据风险类型，以及各数据风险类型对应的数据关键字；本发明具体示例中，以数据类型为企业监管风险为例：当数据对应的企业主体发生列入严重违法、被行政处罚、被环保处罚、新增欠税公告、受到违规处理、抽查检查等中其中之一时，判定其数据类型为企业监管风险，进而确认其变更维度为列表变更维度。
具体的，结合图3A、3B所示，图3A、3B分别为独立的数据，当获取图3A所示数据时，可以根据其内容“行政处罚”确定其数据类型为企业监管风险，进而确定其变更维度为列表变更维度。当获取图3B所示数据时，可以根据其内容“法定代表人、工商信息”确定其数据类型为企业工商风险，进而确定其变更维度为对比变更维度。
较佳的，对于步骤S2，判断所述数据是否为有效具体包括：根据数据的变更日期判断所述数据是否为有效。
具体的，为每一变更维度或每一数据类型或每一数据的内容设定以变更日期阈值，若以前一次变更的日期为基础，本次变更日期与前一次变更日期的差值大于预设日期阈值，则判定所述数据为无效，否则有效。
例如：数据类型为企业工商风险的企业地址变更，以核准日期变动或者工商变更记录最新为基础，变更时间超过30天，则该数据的变动不作数，即该数据为无效。
较佳的，结合图4所示，对于步骤S2，判断所述数据是否发生变更具体包括：查询数据库和官方发布信息判断所述数据是否发生变更，若所述数据既匹配所述数据库，又匹配官方发布信息，则确认所述数据发生变更，且其变更类型为更新；若所述数据未匹配所述数据库，仅匹配官方发布信息，则确认所述数据发生变更，且其变更类型为新增；若所述数据未匹配所述数据库，也未匹配官方发布信息，则确认所述数据未发生变更，做删除处理。
通过判断所述数据是否发生变更，可以对获取的数据进一步筛选，且通过数据的筛选，有效剔除异常数据，仅对有效且发生变更的数据进行下一步的处理，如此，可大大节约资源。
较佳的，若发生变更的数据的变更类型为新增，则说明在原有的数据库中未存储相应事件，如此，需要在以下处理过程中，将变更类型为新增的所述数据添加到数据库重新指定的存储位置后，再进行下一步的处理；而发生变更的数据的变更类型为更新时，表示原有的数据库中已经具有相应的存储位置，仅需要将原有存储位置的数据与新增的数据进行比对，即可以获知其具体的变更内容。本发明具体示例中，若所述数据的变更维度为列表变更维度，在该数据确认变更、且经过比对后，确认其变更类型通常为新增；而所述数据的变更维度为对比变更维度时，在该数据确认变更、且经过比对后，确认其变更类型通常为更新。
进一步的，结合图5所示，对于步骤S2，若确认所述数据为有效，且确认所述数据发生变更后，所述方法还包括：根据有效且发生变更的数据的数据类型所对应的风险判断规则确认所述数据的风险等级；所述数据按照自低至高的顺序分为4个等级，其分别为：提示，警示，风险和高风险；将有效且发生变更的所述数据和其对应的风险等级存储至数据库队列；自所述数据队列中依次调取每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库和/或直接推送至客户端。
较佳的，将有效且发生变更的所述数据和其对应的风险等级存储至数据库队列后，所述方法具体包括：若所述数据的风险等级高于预设风险等级阈值，则对所述数据和其对应的风险等级进行校对，并在确认所述数据和其对应的风险等级正确后，自所述数据库队列取出每一有效且发生变更的所述数据，并将其更新至关联数据库和/或直接推送至客户端；若所述数据的风险等级不高于预设风险等级阈值，则直接自所述数据库队列取出每一有效且发生变更的所述数据，并将其更新至关联数据库和/或直接推送至客户端。
在该较佳实施方式中，在将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库和/或直接推送至客户端之前，对有效且发生变更的所述数据进行风险等级定义，进一步的，根据数据对应的风险等级确认需要校验的数据；如此，对数据按照其风险等级进行分类并校验，可以仅对高风险数据进行多重核对，在尽可能较少的增加工作量的前提下，保证数据的准确性。
上述风险判断规则具有多种，根据数据的内容，数据的类型，数据的变更维度可以设置不同的风险判断规则；以行政处罚类为例，对应不同的处罚种类设置不同的风险等级；具体的，行政处罚的不同处罚种类设定包括：第1类：警告；第2类：罚款；第3类：没收违法所得；第4类：责令停产停业；第5类：暂扣或者吊销许可证、暂扣或者吊销执照；第6类：行政拘留；第7类：法律、行政法规规定的其他行政处罚；相应的，对上述7个类别定义不同的风险等级：种类7是提示；种类1、2、3是警示；种类4、5、6是风险。
另外，还可以根据数据的发生主体确认其风险等级，例如：热门企业、大企业等设定等级较高的风险级别；数据重复次数过多设定等级较高的风险级别，数据异常变更设定等级较高的风险级别等，在此不做进一步的赘述；例如：预设风险等级阈值为3级，如此，当所述数据的风险等级判定为4级，即：高风险时，需要对该数据进行校对，并较校对核准后，再进行下一步。所述校对的方式具有多种，例如：设定校对规则自动校对，当然，也可以借助人工，辅助校对，在此不做进一步的赘述。
较佳的，对于步骤S2中的关联数据库，其可以包括1个或多个，在本发明的较佳实施方式中，所述数据库为3个，其分别为关联风险数据库，关联动态数据库和本体数据库。
所述本体数据用于以列表形式存储所述数据直接发生主体，以及所述主体所对应的各个维度的具体内容。
所述关联风险数据库用于以列表形成存储与所述数据的发生主体之间存在关联性的所有企业和/或个人，以及关联性企业和/或个人所对应的各个维度的具体内容。
所述关联风险数据库用于以聚合列表的形式存储与所述数据的发生主体之间存在关联性的企业和/或个人，以及关联性企业和/或个人所对应的多个维度聚合后的具体内容。
具体的，结合图6所示，当所述关联数据库为关联风险数据库时，所述“将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库”具体包括：
将每一有效且发生变更的所述数据按照获取顺序存储至关联队列；按照关联队列的存储顺序依次取出每一有效且发生变更的所述数据；查询所述关联风险数据库，获取与有效且发生变更的所述数据的发生主体之间存在关联性的所有企业和/或个人；将有效且发生变更的所述数据，匹配更新在其关联性的企业和/或个人的对应位置，以更新所述关联风险数据库。
结合图7所示，图7为关联风险数据库更新后，用户主动搜索关联风险数据库时，展现给用户的用户界面，在该用户界面中，查询主体的相关数据以列表形式进行展示。
结合图8所示，当所述关联数据库为关联动态数据库时，所述“将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库”具体包括：将每一有效且发生变更的所述数据按照获取顺序存储至情报动态队列；按照关联队列的存储顺序依次取出每一有效且发生变更的所述数据；查询所述关联风险数据库，获取与有效且发生变更的所述数据的发生主体之间存在关联性的企业和/或个人；将有效且发生变更的所述数据中同一维度且处于同一预设第一时间段内的多种信息合并为一条数据；将所述数据对应的每条数据匹配更新在其关联性的企业或个人的对应位置，以更新所述关联风险数据库。
结合图9所示，图9为关联动态数据库更新后，用户主动搜索关联动态数据库时，展现给用户的用户界面，在该用户界面中，查询主体的相关数据以聚合列表形式进行展示。
所述预设第一时间段为预设的时间长度数值，其大小可以根据需要具体设定，例如：设定为1天。
当所述关联数据库为本体数据库时，所述“将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库”具体包括：将每一有效且发生变更的所述数据更新在其对应主体的具体位置，以更新所述本体数据库。
结合图10所示，图10为本体数据库更新后，用户主动搜索本体数据库时，展现给用户的用户界面，在该用户界面中，查询主体的相关数据以列表直接展示展示。
较佳的，当关联数据库包括本体数据库、关联风险数据库和关联动态数据库时，先将有效且发生变更的所述数据更新至本体数据库，之后自所述本体数据库中取出每一有效且发生变更的所述数据，并将其更新在关联风险数据库和关联动态数据库。
较佳的，将更新至所述关联数据库中的每一有效且发生变更的所述数据同步至ES中，以提升用户查询效率。
所述ES为英文Elasticsearch的缩写，其为基于Lucene的搜索服务器，为提供分布式多用户能力的全文搜索引擎。
需要说明的是，将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库，关联数据库为被动的存储位置，用户可以通过主动查询，获取关联数据库的相应信息。
较佳的，步骤S2中，则将每一有效且发生变更的所述数据直接推送至客户端具体包括：将每一有效且发生变更的所述数据按照获取顺序存储至实时推送队列；查询与所述有效且发生变更的所述数据相关的监控主体，并将所述有效且发生变更的所述数据直接推送给监控主体；同时，记录推送日志，根据推送日志整合同一预设第二时间段内所有有效且发生变更的所述数据形成日报，储存所述日报并将所述日报推送给监控主体。
所述监控主体为与所述数据对应的企业相关的企业和/或个人；通常情况下，所述监控主体可以存储于用户监控数据库中，当所述数据发生变动且需要推送时，自用户监控数据库中查询相关的企业和/或个人，并将所述数据主动推送给监控主体。
所述预设第二时间段为预设的时间长度数值，其大小可以根据需要具体设定，例如：设定为1天。
另外，推送日志的记录，可以确认所述数据推送给监控主体过程中，推送是否成功，若成功，则略过该信息，若未成功，可将相应的数据再次推送给相关的监控主体，如此，保证数据及时及有效的推送。
需要说明的是，主动推送的方式具有多种，可以在用户界面实时推送，也可以通过邮件、微信、公众号等进行推送。
结合图11所示，图11为记录的推送日志，结合图12所示，图12为所述数据变更后，推送给监控主体的推送信息。
本发明一实施方式还提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的基于集团企业的数据处理方法的步骤。
本发明一实施方式还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于集团企业的数据处理方法的步骤。
综上所述，本发明的企业情报动态监控方法、设备及介质，主动获取数据，并对数据多个维度的变更信息进行有效性及是否变更进行判断后，对符合条件的数据进行整合；进一步的，将整合的数据保存在多个查询位置及主动推送给有需求的客户，整合数据范围广泛、准确度高，满足用户信息获取及查询要求。
在本申请所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的模块，系统和方法，均可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施方式仅仅是示意性的，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上，可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施方式方案的目的。
另外，在本申请各个实施方式中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以2个或2个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
最后应说明的是：以上实施方式仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施方式对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施方式技术方案的精神和范围。
Claims (14)
1.一种企业情报动态监控方法，其特征在于，所述方法包括:
获取数据，根据数据的类型确认数据的变更维度，所述变更维度包括：列表变更维度和对比变更维度；
判断所述数据是否为有效，以及是否发生变更，
若确认所述数据为有效，且确认所述数据发生变更，则将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库和/或直接推送至客户端。
2.根据权利要求1所述的企业情报动态监控方法，其特征在于，获取所述数据之前，所述方法还包括：
接收数据，将所述数据存储于MQ队列中，并按照MQ队列接收变更数据的顺序，依次获取每一数据。
3.根据权利要求1所述的企业情报动态监控方法，其特征在于，获取数据后，所述方法还包括：
根据数据的内容确定数据的类型；
所述列表变更维度包括的数据类型为：企业监管风险、企业司法风险、企业经营风险、人员司法风险、人员经营风险至少其中之一；
所述对比变更维度对应的数据类型为：企业工商风险。
4.根据权利要求1所述的企业情报动态监控方法，其特征在于，判断所述数据是否为有效具体包括：
根据数据的变更日期判断所述数据是否为有效。
5.根据权利要求1所述的企业情报动态监控方法，其特征在于，判断所述数据是否发生变更具体包括：
查询数据库和官方发布信息判断所述数据是否发生变更，
若所述数据既匹配所述数据库，又匹配官方发布信息，则确认所述数据发生变更，且其变更类型为更新；
若所述数据未匹配所述数据库，仅匹配官方发布信息，则确认所述数据发生变更，且其变更类型为新增；
若所述数据未匹配所述数据库，也未匹配官方发布信息，则确认所述数据未发生变更，做删除处理。
6.根据权利要求1所述的企业情报动态监控方法，其特征在于，若确认所述数据为有效，且确认所述数据发生变更后，所述方法还包括：
根据有效且发生变更的数据的数据类型所对应的风险判断规则确认所述数据的风险等级；所述数据按照自低至高的顺序分为4个等级，其分别为：提示，警示，风险和高风险；
将有效且发生变更的所述数据和其对应的风险等级存储至数据库队列；
自所述数据队列中依次调取每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库和/或直接推送至客户端。
7.根据权利要求6所述的企业情报动态监控方法，其特征在于，将有效且发生变更的所述数据和其对应的风险等级存储至数据库队列后，所述方法具体包括：
若所述数据的风险等级高于预设风险等级阈值，则对所述数据和其对应的风险等级进行校对，并在确认所述数据和其对应的风险等级正确后，自所述数据库队列取出每一有效且发生变更的所述数据，并将其更新至关联数据库和/或直接推送至客户端；
若所述数据的风险等级不高于预设风险等级阈值，则直接自所述数据库队列取出每一有效且发生变更的所述数据，并将其更新至关联数据库和/或直接推送至客户端。
8.根据权利要求1所述的企业情报动态监控方法，其特征在于，所述关联数据库为关联风险数据库，所述关联风险数据库用于以列表形成存储与所述数据的发生主体之间存在关联性的所有企业和/或个人，以及关联性企业和/或个人所对应的各个维度的具体内容；
“将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库”具体包括：
将每一有效且发生变更的所述数据按照获取顺序存储至关联队列；
按照关联队列的存储顺序依次取出每一有效且发生变更的所述数据；
查询所述关联风险数据库，获取与有效且发生变更的所述数据的发生主体之间存在关联性的所有企业和/或个人；
将有效且发生变更的所述数据，匹配更新在其关联性的企业和/或个人的对应位置，以更新所述关联风险数据库。
9.根据权利要求1所述的企业情报动态监控方法，其特征在于，所述关联数据库包括关联动态数据库，所述关联风险数据库用于以聚合列表的形式存储与所述数据的发生主体之间存在关联性的企业和/或个人，以及关联性企业和/或个人所对应的多个维度聚合后的具体内容；
“将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库”具体包括：
将每一有效且发生变更的所述数据按照获取顺序存储至情报动态队列；
按照关联队列的存储顺序依次取出每一有效且发生变更的所述数据；
查询所述关联风险数据库，获取与有效且发生变更的所述数据的发生主体之间存在关联性的企业和/或个人；
将有效且发生变更的所述数据中同一维度且处于同一预设第一时间段内的多种信息合并为一条数据；
将所述数据对应的每条数据匹配更新在其关联性的企业或个人的对应位置，以更新所述关联风险数据库。
10.根据权利要求8或9所述的企业情报动态监控方法，其特征在于，所述关联数据库包括本体数据库，所述本体数据用于以列表形式存储所述数据直接发生主体，以及所述主体所对应的各个维度的具体内容；
“将每一有效且发生变更的所述数据更新至关联数据库”具体包括：
将每一有效且发生变更的所述数据更新在其对应主体的具体位置，以更新所述本体数据库；
自所述本体数据库中取出每一有效且发生变更的所述数据，并将其更新在其他关联数据库中。
11.根据权利要求10所述的企业情报动态监控方法，其特征在于，将更新至所述关联数据库中的每一有效且发生变更的所述数据同步至ES中。
12.根据权利要求1所述的企业情报动态监控方法，其特征在于，将每一有效且发生变更的所述数据直接推送至客户端具体包括：
将每一有效且发生变更的所述数据按照获取顺序存储至实时推送队列；
查询与所述有效且发生变更的所述数据相关的监控主体，并将所述有效且发生变更的所述数据直接推送给监控主体；
同时，记录推送日志，根据推送日志整合同一预设第二时间段内所有有效且发生变更的所述数据形成日报，
储存所述日报并将所述日报推送给监控主体。
13.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-12中任一项所述的企业情报动态监控方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-12中任一项所述的企业情报动态监控方法的步骤。
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