CN111915188A - 企业的系统性能测试方法、装置和设备 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种企业的系统性能测试方法、装置和设备，其中，该方法包括：从多个指标维度获取与目标企业的系统相关的第一数据集；其中，第一数据集包括使用系统的用户数据，以及第一数据集还至少包括以下一种以上：系统的流程信息、目标企业的制度信息、目标企业的组织体系信息、资源投入信息和文化信息；对第一数据集中的数据进行归一化处理，得到第二数据集；根据第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到目标企业的测试结果。在本申请实施例中，可以从多个指标维度客观、有效的确定目标企业的系统性能，以规范行业内企业的与系统性能相关的配置。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及一种企业的系统性能测试方法、装置和设备。
背景技术
体验经济时代，客户体验好坏成为各行各业十分关注的重点。现有技术中，通常是通过客户体验专业人士对企业客户体验相关能力进行评判，得出企业客户体验水平的评价。这种方式主要基于评价者个人的经验，缺乏系统和数据的支持，不同评价者之间容易产生较大的分歧，使得评价的有效性和客观性难以保证。由此可见，采用现有技术中的技术方案无法针对企业客户体验客观地确定体验质量，以规范企业的客户体验相关配置。
针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种企业的系统性能测试方法、装置和设备，以解决现有技术中无法针对企业客户体验客观地确定体验质量，以规范企业的客户体验相关配置的问题。
本申请实施例提供了一种企业的系统性能测试方法，包括：
从多个指标维度获取与目标企业的系统相关的第一数据集；其中，所述第一数据集包括使用所述系统的用户数据，以及所述第一数据集还至少包括以下一种以上：所述系统的流程信息、所述目标企业的制度信息、所述目标企业的组织体系信息、资源投入信息和文化信息；
对所述第一数据集中的数据进行归一化处理，得到第二数据集；其中，所述第二数据集中每个指标维度的数据分别具有预先设置的数据格式；
根据所述第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到所述目标企业的测试结果；其中，所述系统性能测试模型分别针对所述第二数据集中的每个指标维度进行评测。
本申请实施例还提供了一种企业的系统性能测试装置，包括：
获取模块，用于从多个指标维度获取与目标企业的系统相关的第一数据集；其中，所述第一数据集包括使用所述系统的用户数据，以及所述第一数据集还至少包括以下一种以上：所述系统的流程信息、所述目标企业的制度信息、所述目标企业的组织体系信息、资源投入信息和文化信息；
归一化模块，用于对所述第一数据集中的数据进行归一化处理，得到第二数据集；其中，所述第二数据集中每个指标维度的数据分别具有预先设置的数据格式；
处理模块，用于根据所述第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到所述目标企业的测试结果；其中，所述系统性能测试模型分别针对所述第二数据集中的每个指标维度进行评测。
本申请实施例还提供了一种企业的系统性能测试设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现所述企业的系统性能测试方法的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现所述企业的系统性能测试方法的步骤。
本申请实施例提供了一种企业的系统性能测试方法，可以通过从多个指标维度获取与目标企业的系统相关的第一数据集,其中，第一数据集包括使用系统的用户数据，以及第一数据集还至少包括以下一种以上：系统的流程信息、目标企业的制度信息、目标企业的组织体系信息、资源投入信息和文化信息。对所述第一数据集中的数据进行归一化处理，可以得到第二数据集，其中，第二数据集中每个指标维度的数据分别具有预先设置的数据格式。进一步的，可以根据第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到目标企业的测试结果，其中，系统性能测试模型可以分别针对第二数据集中的每个指标维度进行评测。从而可以从多个指标维度针对目标企业的系统性能进行客观、有效的评估，从而可以规范行业内企业的与系统性能相关的配置。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本申请的限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例提供的企业的系统性能测试方法的步骤示意图；
图2是根据本申请实施例提供的企业的系统性能测试装置的结构示意图；
图3是根据本申请实施例提供的企业的系统性能测试设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参考若干示例性实施方式来描述本申请的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本申请，而并非以任何方式限制本申请的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本申请公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
本领域的技术人员知道，本申请的实施方式可以实现为一种系统、装置设备、方法或计算机程序产品。因此，本申请公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
虽然下文描述流程包括以特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些过程可以包括更多或更少的操作，这些操作可以顺序执行或并行执行(例如使用并行处理器或多线程环境)。
请参阅图1，本实施方式可以提供一种企业的系统性能测试方法，应用于计算设备。该企业的系统性能测试方法可以用于从多个指标维度客观、有效的确定目标企业的系统性能。上述企业的系统性能测试方法可以包括以下步骤。
S101：从多个指标维度获取与目标企业的系统相关的第一数据集；其中，第一数据集包括使用系统的用户数据，以及第一数据集还至少包括以下一种以上：系统的流程信息、目标企业的制度信息、目标企业的组织体系信息、资源投入信息和文化信息。
在本实施方式中，为了使得用于确定目标企业的系统性能的数据具有代表性和全面性，可以从多个指标维度获取与目标企业的系统相关的第一数据集。其中，上述多个指标维度可以为对系统性能存在影响的指标维度，上述第一数据集可以包括使用系统的用户数据，以及第一数据集还可以至少包括以下一种以上：系统的流程信息、目标企业的制度信息、目标企业的组织体系信息、资源投入信息和文化信息等。当然可以理解的是，在一些实施例中还可以确定得到其他与系统性能相关的指标维度，具体的可以根据实际情况确定，本申请对此不作限定。
在本实施方式中，上述目标企业为待评估系统性能的企业。上述第一数据集中可以包含上述多个指标维度对应的数据，获取与目标企业的系统相关的第一数据集的方式可以包括：接收用户输入的第一数据集，或者，可以按照预设路径从预设数据库中查询得到。当然可以理解的是，还可以采用其它可能的方式获取上述样本数据集，例如，在网页中按照一定的查找条件抓取第一数据集中的数据，或者，电子问卷调查，或者，深度访谈等，具体的可以根据实际情况确定，本申请对此不作限定。
在本实施方式中，上述流程是指企业是否拥有具有行业典型特征的基本共识的工作流程，例如：产品技术开发前需要开展需求定义、原型设计、可用性测试等工作，产品上线后需要开展用户反馈搜集和满意度调查等有利于提高产品体验水平的工作环节等。上述流程还可以包括对工作流程的落实情况，如从业人员熟悉工作流程的程度、按照流程环节开展工作的程度、实现流程要求工作目标的程度等。
在本实施方式中，上述制度信息是指保障流程运转的规则，例如：流程要求各相关岗位的工作职责、对岗位人员进行考核、评价的规则等。上述组织体系是指一套行之有效的客户体验组织、人员体系，上述资源投入是指为了保障用户体验的资源投入情况，上述文化建设是指为了保障用户体验进行的文化建设的情况。
S102：对第一数据集中的数据进行归一化处理，得到第二数据集；其中，第二数据集中每个指标维度的数据分别具有预先设置的数据格式。
在本实施方式中，由于第一数据集中的数据大多为文本数据，因此，可以对第一数据集中的数据进行归一化处理，将定性数据进行量化，从而可以得到量化的用户体验相关的数据。
在一个实施方式中，上述归一化处理是指将定性数据进行量化，由于不同的指标可能具有不同的归一化标准，因此，可以获取各个指标预先设置的数据格式，对第一数据集中的数据进行预处理，可以得到预处理后的第一数据集。进一步的，可以根据各个指标维度预先设置的数据格式，分别对预处理后的第一数据集中的各个指标维度进行归一化处理，得到第二数据集。
在本实施方式中，上述预先设置的数据格式可以为归一化后的数据格式，例如可以为：数字格式(1、2、3等)或者文本描述格式(好、中等、差等)，对于数字格式可以限定数字的取值范围，对于文本描述格式可以限定可以选字段。当然可以理解的是，在一些实施例中上述预先设置的数据格式还可以为其它格式，具体的可以根据实际情况确定，本申请对此不作限定。
在一个实施例中，为了数据处理方便对于数字可以把数据映射到0至1的范围内，对于文本描述可以利用预设的评价标准进行3级或5级评分。例如：对于按照建立的用户体验的工作制度执行的情况这个指标，“员工不熟悉企业的用户体验制度”为0分、“员工熟悉企业的用户体验制度”为1分，“员工熟悉企业的用户体验制度并部分执行”为2分，“员工熟悉企业的用户体验制度并完整执行”为3分，“员工完整执行企业用户体验制度并满足部分工作目标要求”为4分，“员工完整执行企业用户体验制度并完全满足工作目标要求”为5分。可以理解的，上述描述仅为本申请的一个示例，而不用于限制本申请。
在本实施方式，还可以按照其它方式对第一数据集中的各个数据进行归一化处理，例如利用训练好的深度学习模型对第一数据集中的数据进行归一化处理，具体的可以根据实际情况确定，本申请对此不作限定。
在本实施方式中，由于第一数据集中的数据可能包含了大量的缺失值、噪音或者存在异常数据，因此，在对第一数据集中的数据进行归一化处理之前，还可以对第一数据集中的数据进行预处理，其中，上述预处理可以包括但不限于以下至少之一：数据清洗、去停用词等。数据清洗可以通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离群点，并解决数据的不一致性来清理数据，以确保处理后的第一数据集中的数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性。
S103：根据第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到目标企业的测试结果；其中，系统性能测试模型分别针对第二数据集中的每个指标维度进行评测。
在本实施方式中，可以根据上述第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型确定目标企业的用户体验质量等级。其中，上述系统性能测试模型可以用于分别针对第二数据集中的每个指标维度进行评测，从而得到目标企业的系统性能得分，上述系统性能测试模型可以是从上述多个指标维度建立的。
在本实施方式中，上述测试结果中可以包括目标企业的系统性能得分，在一些实施例中，上述测试结果中还可以包括每个指标维度中各个指标的具体得分。当然可以理解的是，在一些实施例中上述测试结果中还可以包括其它数据，例如：对目标企业的改进建议等，具体的可以根据实际情况确定，本申请对此不作限定。
从以上的描述中，可以看出，本申请实施例实现了如下技术效果：可以通过从多个指标维度获取与目标企业的系统相关的第一数据集,其中，第一数据集包括使用系统的用户数据，以及第一数据集还至少包括以下一种以上：系统的流程信息、目标企业的制度信息、目标企业的组织体系信息、资源投入信息和文化信息。对第一数据集中的数据进行归一化处理，可以得到第二数据集，其中，第二数据集中每个指标维度的数据分别具有预先设置的数据格式。进一步的，可以根据第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到目标企业的测试结果，其中，系统性能测试模型可以分别针对第二数据集中的每个指标维度进行评测。从而可以从多个指标维度针对目标企业的系统性能进行客观、有效的评估，从而可以规范行业内企业的与系统性能相关的配置。
在一个实施方式中，建立上述系统性能测试模型可以包括以下步骤。
S31：以企业的系统性能为目标进行分析，确定与企业的系统性能相关的多个一级指标。
S32：根据多个一级指标的影响因素，确定各个一级指标对应的多个二级指标。
S33：根据各个一级指标对应的多个二级指标的影响因素，确定各个二级指标对应的多个三级指标。
S34：根据多个一级指标、多个二级指标和多个三级指标之间的相互关系，利用层次分析法建立目标递阶层次结构。
S35：根据各个一级指标、二级指标和三级指标对系统性能的重要度，确定各个一级指标、二级指标和三级指标对应的权重。
S36：根据目标递阶层次结构和各个一级指标、二级指标和三级指标对应的权重，建立系统性能测试模型。
在本实施方式中，由于与目标企业相关的数据很多，但其中大部分数据对系统性能不会产生影响，因此，在建立系统性能测试模型前需要以企业的系统性能为目标进行分析，从而可以确定在目标企业的运营过程中影响系统性能的因素，从而有针对性的确定处与企业的系统性能相关的多个一级指标。进而可以根据以及指标的影响因素确定多个二级指标，以及根据多个二级指标的影响因素确定多个三级指标，从而使得利用一级指标、二级指标和三级指标建立的系统性能测试模型可以更加合理的评估企业的系统性能。
在本实施方式中，上述层次分析法(AHP)是将要决策的问题及其有关因素分解成目标、准则、方案等层次，进而进行定性和定量分析的决策方法。它的特征是合理地将定性与定量决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程细致化(层次化、数量化)。
在本实施方式中，建立上述建立目标递阶层次结构的过程就是将复杂问题的各组成部分分解为元素，弄清各元素之间的关系，把这些元素按照属性分成层次，从而构成该决策问题的递阶层次结构。
在本实施方式中，各个一级指标、二级指标和三级指标对企业的系统性能的重要度可以根据各级指标对系统性能的影响程度确定，其中，每级指标权重相加之和为100％。例如，所用三级指标的权重相加之和为1，所有二级指标的权重相加之和为1，所有一级指标的权重之和相加为1。
在一个实施方式中，上述多个一级指标可以包括：流程、制度、组织体系、资源投入和文化建设等。当然可以理解的是，在一些实施例中还可以确定得到其他与用户体验质量相关的指标，具体的可以根据实际情况确定，本申请对此不作限定。
在本实施方式中，上述流程对应的二级指标可以包括：用户体验的工作流程、工作流程的执行情况等。用户体验的工作流程对应的三级指标可以包括：用户体验的工作流程和规范的制定情况、用户体验工作配套的方法库的搭建情况、用户体验的评估指标体系的建立情况、用户体验工作的改进情况和产品优化的情况等。上述工作流程的执行情况对应的三级指标可以包括：按照建立的用户体验的工作制度执行的情况等。
在本实施方式中，上述制度对应的二级指标可以包括：制度体系的健全度和制度实施的保障等，上述制度体系的健全度对应的三级指标可以包括：岗位责任制度的建立情况、用户体验工作日常管理制度的建立情况，上述制度实施的保障对应的三级指标可以包括：考核制度的建立情况等。
在本实施方式中，上述组织体系对应的二级指标可以包括：上层领导、用户体验组织及人员体系的有效性等，上述上层领导对应的三级指标可以包括：领导保障程度和领导对用户体验工作的支持度等。上述用户体验组织及人员体系的有效性对应的三级指标可以包括：组织架构的健全度、团队人员配置的合理性、人员配比的资质合适度、人员协作机制的有效性等。
在本实施方式中，资源投入对应的二级指标可以包括：资源投入的充足度和资源投入的持久度等，上述资源投入的充足度对应的三级指标可以包括：资金投入的充足度、人员投入的充足度、软硬件和实验室投入的完备度，上述资源投入的持久度对应的三级指标可以包括：资源投入的发展规划的建立情况、资源更新的持续度等。
在本实施方式中，上述文化建设对应的二级指标可以包括：用户体验策略及发展规划的制定情况、用户体验文化的建设情况、用户体验管理工作标准的有效性，上述用户体验策略及发展规划的制定情况对应的三级指标可以包括：用户体验策略的建立情况、用户体验的发展规划的建立情况，上述用户体验文化的建设情况对应的三级指标可以包括：系统化的用户体验培训的开展情况、用户体验文化在各类工作和工作的各个环节的体现情况，上述用户体验管理工作标准的有效性对应的三级指标可以包括：管理标准的有效性。
在本实施方式中，上述各个一级指标、二级指标和三级指标就是针对企业的系统性能分析得到的，因此，采用上述各个一级指标、二级指标和三级指标对目标企业的系统性能进行测评的结果可以更加准确，有效地表征目标企业的系统性能。
在本实施方式中，根据上述各个一级指标、二级指标和三级指标利用层次分析法建立的目标递阶层次结构可以如表1中所示。
表1
在一个实施方式中，对于表1中的各个指标可以有其对应的评测标准，例如：用户体验的工作流程对应的评测标准为有一套规范、有效的用户体验工作流程；工作流程的执行情况对应的评测标准为工作严格按照流程进行；用户体验的工作流程和规范的制定情况对应的评测标准为制定了科学的用户体验的工作流程和规范；用户体验工作配套的方法库的搭建情况对应的评测标准为搭建了用户体验工作配套的方法库；岗位责任制度的建立情况对应的评测标准为权责明晰的岗位责任制度；用户体验工作日常管理制度的建立情况对应的评测标准为规范、具体、完备的用户体验工作日常管理制度等。
当然可以理解的是，根据评估目的的不同可以设置不同的评价标准，具体的可以根据实际情况确定，本申请对此不作限定。
在本实施方式中，可以获取每个指标维度的评测标准，并基于每个指标维度的评测标准，分别对第二数据集中每个指标维度进行评测，得到每个指标维度的测试结果。进一步的，可以根据每个指标维度的评测结果确定目标企业的测试结果。
在本实施方式中，对第二数据集中每个指标维度进行评测，可以包括：将第二数据集中每个指标维度的数据与每个指标维度的评测标准进行对比，从而确定第二数据集中每个指标维度与评测标准的一致情况，进而可以确定每个指标维度的相对于评测标准的得分。
在一个实施方式中，表1中各个指标对应的评测标准可以如表2中所示。
表2
可以理解的是，上述表2中的评测标准仅是一个示例，并不用于限制本申请，具体的可以根据实际情况设置，本申请对此不作限定。
在一个实施方式中，在上述测试结果包括系统性能测试得分的情况下，在利用预先建立的系统性能测试模型得到目标企业的测试结果之后，还可以包括：将目标企业的测试结果存储至目标数据库中；其中，目标数据库中存储有多个企业的测试结果。进一步的，可以将目标数据库中的各个企业按照系统性能测试得分降序排列，得到目标企业在目标数据库中的排名。从而可以根据目标企业在目标数据库中的排名，确定目标企业的系统性能等级。
在本实施方式中，上述目标数据库可以为专门用于存储行业内各个企业的系统性能得分的数据库，利用该目标数据库可以直观、准确地确定目标企业在整个行业内的系统性能排名，从而可以明确目标企业在整个行业中用户体验方面的整体水平。
在本实施方式中，上述系统性能测试模型的输出可以为企业的系统性能得分，系统性能的分数可以是针对三级指标计算得到的，从而可以根据各个三级指标的分数确定各个二级指标的分数，进一步，可以根据各个二级指标的分数确定一级指标的分数。其中，每个三级指标的得分可以等于各个三级指标的得分乘以该三级指标的权重的值。
在一些实施方式中，也可以将目标数据库中存储的多个企业的系统性能得分制作成常模，其中，上述常模就是指具有某种共同特征的人组成的一个群体，常模是测验分数的总体分布形态，一般用测验分数的平均数和标准差表示。用常模可以确定一个被试测验分数的相对高低，即它在所属群体的能力或知识连续体上的相对位置。常模参照测验就是以常模为评价测验分数优劣标准的测验，常模被视为测验分数的参照，它关心的不是一个企业系统性能的绝对水平，而是它在所属群体或者行业的系统性能的相对位置。这种测验是将一个企业的分数与其它企业比较，看其在整个行业中所处的位置。
在一个实施方式中，上述系统性能可以包括：用户体验质量、系统运行效率等。相应的，上述系统性能测试模型的输出可以为用户体验质量的得分，并且根据上述常模可以确定目标企业的用户体验质量等级，上述用户体验质量等级可以用于表征目标企业的用户体验质量在行业中的整体水平。上述用户体验质量等级可以用第一等级、第二等级、第三等级等进行描述，也可以采用：优秀、良好、中等、一般、较差等进行描述，具体的可以根据实际情况确定，本申请对此不作限定。
在一个实施方式中，判断企业用户体验质量水平的高低以实际得分在目标数据库的总体得分中的位置为准，将所有企业得分从高到低排列，并平均分为5份，其中得分高于80％的为优秀、得分高于60％低于20％的为良好、得分高于40％低于40％为中等、得分高于20％低于60％的为一般、得分低于80％的为较差。
在本实施方式中，还可以将所有企业得分平均分为6份，或者3份等，具体的可以根据实际情况确定，本申请对此不作限定。
在一个实施方式中，上述系统性能测试模型还可以输出目标企业对应表1中各个指标的得分，从而可以直观地看到目标企业具体是哪些指标的得分相对较低以及哪些指标的得分相对较高，使得目标企业可以针对得分较低的指标进行改进，以提高目标企业系统性能的整体得分。
基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了一种企业的系统性能测试装置，如下面的实施例。由于企业的系统性能测试装置解决问题的原理与企业的系统性能测试方法相似，因此企业的系统性能测试装置的实施可以参见企业的系统性能测试方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。图2是本申请实施例的企业的系统性能测试装置的一种结构框图，如图2所示，可以包括：获取模块201、归一化模块202、处理模块203，下面对该结构进行说明。
获取模块201，可以用于从多个指标维度获取与目标企业的系统相关的第一数据集；其中，第一数据集包括使用系统的用户数据，以及第一数据集还至少包括以下一种以上：系统的流程信息、目标企业的制度信息、目标企业的组织体系信息、资源投入信息和文化信息；
归一化模块202，可以用于对第一数据集中的数据进行归一化处理，得到第二数据集；其中，第二数据集中每个指标维度的数据分别具有预先设置的数据格式；
确定模块203，可以用于根据第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到目标企业的测试结果；其中，系统性能测试模型分别针对第二数据集中的每个指标维度进行评测。
在一个实施例中，上述企业的系统性能测试装置，还可以包括：
第一确定单元，以企业的系统性能为目标进行分析，确定与企业的系统性能相关的多个一级指标；
第二确定单元，可以用于根据多个一级指标的影响因素，确定各个一级指标对应的多个二级指标；
第三确定单元，可以用于根据各个一级指标对应的多个二级指标的影响因素，确定各个二级指标对应的多个三级指标；
第一建立单元，可以用于根据多个一级指标、多个二级指标和多个三级指标之间的相互关系，利用层次分析法建立目标递阶层次结构；
第四确定单元，可以用于根据各个一级指标、二级指标和三级指标对系统性能的重要度，确定各个一级指标、二级指标和三级指标对应的权重；
第二建立单元，可以用于根据目标递阶层次结构和各个一级指标、二级指标和三级指标对应的权重，建立系统性能测试模型。
在一个实施例中，上述多个一级指标可以包括：流程、制度、组织体系、资源投入和文化建设。
从以上的描述中，可以看出，本申请实施例实现了如下技术效果：可以通过从多个指标维度获取与目标企业的系统相关的第一数据集,其中，第一数据集包括使用系统的用户数据，以及第一数据集还至少包括以下一种以上：系统的流程信息、目标企业的制度信息、目标企业的组织体系信息、资源投入信息和文化信息。对第一数据集中的数据进行归一化处理，可以得到第二数据集，其中，第二数据集中每个指标维度的数据分别具有预先设置的数据格式。进一步的，可以根据第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到目标企业的测试结果，其中，系统性能测试模型可以分别针对第二数据集中的每个指标维度进行评测。从而可以从多个指标维度针对目标企业的系统性能进行客观、有效的评估，从而可以规范行业内企业的与系统性能相关的配置。
本申请实施方式还提供了一种电子设备，具体可以参阅图3所示的基于本申请实施例提供的企业的系统性能测试方法的电子设备组成结构示意图，电子设备具体可以包括输入设备31、处理器32、存储器33。其中，输入设备31具体可以用于输入第一数据集。处理器32具体可以用于从多个指标维度获取与目标企业的系统相关的第一数据集；其中，第一数据集包括使用系统的用户数据，以及第一数据集还至少包括以下一种以上：系统的流程信息、目标企业的制度信息、目标企业的组织体系信息、资源投入信息和文化信息；对第一数据集中的数据进行归一化处理，得到第二数据集；其中，第二数据集中每个指标维度的数据分别具有预先设置的数据格式；根据第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到目标企业的测试结果；其中，系统性能测试模型分别针对第二数据集中的每个指标维度进行评测。存储器33具体可以用于存储目标企业的测试结果等参数。
在本实施方式中，所述输入设备具体可以是用户和计算机系统之间进行信息交换的主要装置之一。所述输入设备可以包括键盘、鼠标、摄像头、扫描仪、光笔、手写输入板、语音输入装置等；输入设备用于把原始数据和处理这些数的程序输入到计算机中。所述输入设备还可以获取接收其他模块、单元、设备传输过来的数据。所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。所述存储器具体可以是现代信息技术中用于保存信息的记忆设备。所述存储器可以包括多个层次，在数字系统中，只要能保存二进制数据的都可以是存储器；在集成电路中，一个没有实物形式的具有存储功能的电路也叫存储器，如RAM、FIFO等；在系统中，具有实物形式的存储设备也叫存储器，如内存条、TF卡等。
在本实施方式中，该电子设备具体实现的功能和效果，可以与其它实施方式对照解释，在此不再赘述。
本申请实施方式中还提供了一种基于企业的系统性能测试方法的计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，在所述计算机程序指令被执行时可以实现：从多个指标维度获取与目标企业的系统相关的第一数据集；其中，第一数据集包括使用系统的用户数据，以及第一数据集还至少包括以下一种以上：系统的流程信息、目标企业的制度信息、目标企业的组织体系信息、资源投入信息和文化信息；对第一数据集中的数据进行归一化处理，得到第二数据集；其中，第二数据集中每个指标维度的数据分别具有预先设置的数据格式；根据第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到目标企业的测试结果；其中，系统性能测试模型分别针对第二数据集中的每个指标维度进行评测。
从以上的描述中，可以看出，本申请实施例实现了如下技术效果：可以通过从多个指标维度获取与目标企业的系统相关的第一数据集,其中，第一数据集包括使用系统的用户数据，以及第一数据集还至少包括以下一种以上：系统的流程信息、目标企业的制度信息、目标企业的组织体系信息、资源投入信息和文化信息。对第一数据集中的数据进行归一化处理，可以得到第二数据集，其中，第二数据集中每个指标维度的数据分别具有预先设置的数据格式。进一步的，可以根据第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到目标企业的测试结果，其中，系统性能测试模型可以分别针对第二数据集中的每个指标维度进行评测。从而可以从多个指标维度针对目标企业的系统性能进行客观、有效的评估，从而可以规范行业内企业的与系统性能相关的配置。
在本实施方式中，上述存储介质包括但不限于随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、缓存(Cache)、硬盘(Hard DiskDrive，HDD)或者存储卡(Memory Card)。所述存储器可以用于存储计算机程序指令。网络通信单元可以是依照通信协议规定的标准设置的，用于进行网络连接通信的接口。
在本实施方式中，该计算机存储介质存储的程序指令具体实现的功能和效果，可以与其它实施方式对照解释，在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本申请实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
虽然本申请提供了如上述实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法中可以包括更多或者更少的操作步骤。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤中，这些步骤的执行顺序不限于本申请实施例提供的执行顺序。所述的方法的在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。
应该理解，以上描述是为了进行图示说明而不是为了进行限制。通过阅读上述描述，在所提供的示例之外的许多实施方式和许多应用对本领域技术人员来说都将是显而易见的。因此，本申请的范围不应该参照上述描述来确定，而是应该参照前述权利要求以及这些权利要求所拥有的等价物的全部范围来确定。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请实施例可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (15)
1.一种企业的系统性能测试方法，其特征在于，应用于计算设备，所述方法包括：
从多个指标维度获取与目标企业的系统相关的第一数据集；其中，所述第一数据集包括使用所述系统的用户数据，以及所述第一数据集还至少包括以下一种以上：所述系统的流程信息、所述目标企业的制度信息、所述目标企业的组织体系信息、资源投入信息和文化信息；
对所述第一数据集中的数据进行归一化处理，得到第二数据集；其中，所述第二数据集中每个指标维度的数据分别具有预先设置的数据格式；
根据所述第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到所述目标企业的测试结果；其中，所述系统性能测试模型分别针对所述第二数据集中的每个指标维度进行评测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一数据集中的数据进行归一化处理，得到第二数据集，包括：
获取各个指标维度预先设置的数据格式；
对所述第一数据集中的数据进行预处理，得到预处理后的第一数据集；
根据所述各个指标维度预先设置的数据格式，分别对所述预处理后的第一数据集中的各个指标维度进行归一化处理，得到所述第二数据集。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到所述目标企业的测试结果，包括：
获取每个指标维度的评测标准；
基于所述每个指标维度的评测标准，分别对所述第二数据集中每个指标维度进行评测，得到所述每个指标维度的评测结果；
根据所述每个指标维度的评测结果确定所述目标企业的测试结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测试结果包括系统性能测试得分，对应的，在利用预先建立的系统性能测试模型得到所述目标企业的测试结果之后，还包括：
将所述目标企业的测试结果存储至目标数据库中；其中，所述目标数据库中存储有多个企业的测试结果；
将所述目标数据库中的各个企业按照系统性能测试得分降序排列，得到所述目标企业在所述目标数据库中的排名；
根据所述目标企业在所述目标数据库中的排名，确定所述目标企业的系统性能等级。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到所述目标企业的测试结果之前，还包括：
以企业的系统性能为目标进行分析，确定与企业的系统性能相关的多个一级指标；
根据所述多个一级指标的影响因素，确定各个一级指标对应的多个二级指标；
根据所述各个一级指标对应的多个二级指标的影响因素，确定各个二级指标对应的多个三级指标；
根据所述多个一级指标、多个二级指标和多个三级指标之间的相互关系，利用层次分析法建立目标递阶层次结构；
根据所述各个一级指标、二级指标和三级指标对系统性能的重要度，确定所述各个一级指标、二级指标和三级指标对应的权重；
根据所述目标递阶层次结构和所述各个一级指标、二级指标和三级指标对应的权重，建立所述系统性能测试模型。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述多个一级指标包括：流程、制度、组织体系、资源投入和文化建设。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述流程对应的二级指标包括：用户体验的工作流程、工作流程的执行情况；
所述用户体验的工作流程对应的三级指标包括：用户体验的工作流程和规范的制定情况、用户体验工作配套的方法库的搭建情况、用户体验的评估指标体系的建立情况、用户体验工作的改进情况和产品优化的情况；
所述工作流程的执行情况对应的三级指标包括：按照建立的用户体验的工作制度执行的情况。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述制度对应的二级指标包括：制度体系的健全度和制度实施的保障；
所述制度体系的健全度对应的三级指标包括：岗位责任制度的建立情况、用户体验工作日常管理制度的建立情况；
所述制度实施的保障对应的三级指标包括：考核制度的建立情况。
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述组织体系对应的二级指标包括：上层领导、用户体验组织及人员体系的有效性；
所述上层领导对应的三级指标包括：领导保障程度和领导对用户体验工作的支持度；
所述用户体验组织及人员体系的有效性对应的三级指标包括：组织架构的健全度、团队人员配置的合理性、人员配比的资质合适度、人员协作机制的有效性。
10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述资源投入对应的二级指标包括：资源投入的充足度和资源投入的持久度；
所述资源投入的充足度对应的三级指标包括：资金投入的充足度、人员投入的充足度、软硬件和实验室投入的完备度；
所述资源投入的持久度对应的三级指标包括：资源投入的发展规划的建立情况、资源更新的持续度。
11.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述文化建设对应的二级指标包括：用户体验策略及发展规划的制定情况、用户体验文化的建设情况、用户体验管理工作标准的有效性；
所述用户体验策略及发展规划的制定情况对应的三级指标包括：用户体验策略的建立情况、用户体验的发展规划的建立情况；
所述用户体验文化的建设情况对应的三级指标包括：系统化的用户体验培训的开展情况、用户体验文化在各类工作和工作的各个环节的体现情况；
所述用户体验管理工作标准的有效性对应的三级指标包括：管理标准的有效性。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述系统性能包括以下至少之一：用户体验质量、系统运行效率。
13.一种企业的系统性能测试装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于从多个指标维度获取与目标企业的系统相关的第一数据集；其中，所述第一数据集包括使用所述系统的用户数据，以及所述第一数据集还至少包括以下一种以上：所述系统的流程信息、所述目标企业的制度信息、所述目标企业的组织体系信息、资源投入信息和文化信息；
归一化模块，用于对所述第一数据集中的数据进行归一化处理，得到第二数据集；其中，所述第二数据集中每个指标维度的数据分别具有预先设置的数据格式；
处理模块，用于根据所述第二数据集，利用预先建立的系统性能测试模型得到所述目标企业的测试结果；其中，所述系统性能测试模型分别针对所述第二数据集中的每个指标维度进行评测。
14.一种企业的系统性能测试设备，其特征在于，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1至12中任一项所述方法的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现权利要求1至12中任一项所述方法的步骤。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113610382A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-11-05 | 深圳派富知识产权投资咨询有限公司 | 结合创新评测的创新辅导方法及应用 |
| CN117056360A (zh) * | 2023-10-11 | 2023-11-14 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101540018A (zh) * | 2009-01-23 | 2009-09-23 | 浙江师范大学 | 一种企业信息技术应用程度评价方法及系统 |
| CN104299105A (zh) * | 2014-11-02 | 2015-01-21 | 中国科学院软件研究所 | 一种支持复杂企业环境的信用数据管理系统及方法 |
| CN106504015A (zh) * | 2016-10-17 | 2017-03-15 | 鞍钢集团矿业有限公司 | 一种结合bp神经网络的企业领域供应商推荐方法 |
| CN109685315A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-04-26 | 远光软件股份有限公司 | 一种基于量化指标的企业信息系统评价方法 |
-
2020
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101540018A (zh) * | 2009-01-23 | 2009-09-23 | 浙江师范大学 | 一种企业信息技术应用程度评价方法及系统 |
| CN104299105A (zh) * | 2014-11-02 | 2015-01-21 | 中国科学院软件研究所 | 一种支持复杂企业环境的信用数据管理系统及方法 |
| CN106504015A (zh) * | 2016-10-17 | 2017-03-15 | 鞍钢集团矿业有限公司 | 一种结合bp神经网络的企业领域供应商推荐方法 |
| CN109685315A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-04-26 | 远光软件股份有限公司 | 一种基于量化指标的企业信息系统评价方法 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113610382A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-11-05 | 深圳派富知识产权投资咨询有限公司 | 结合创新评测的创新辅导方法及应用 |
| CN117056360A (zh) * | 2023-10-11 | 2023-11-14 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN117056360B (zh) * | 2023-10-11 | 2024-03-29 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
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