CN112084177B - 基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法及装置，通过主数据管理工具确定每类统一编码数据的管理配置；将每类统一编码数据的管理配置下发到业务节点，将业务节点中每类统一编码数据原始的管理配置与重新确定的每类统一编码数据的管理配置进行映射治理，以便业务节点生成统一格式的业务数据；分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，通过数据管理平台建立每类业务数据对应的数据模型，根据数据模型构建数据池，业务数据的配置信息包括业务数据的源头、业务数据的内容、业务数据的流向以及业务数据的应用场景；采集业务数据，分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，将业务数据写入数据池中对应的数据模型。

Description

基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法及装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法及装置。

背景技术

数据池一般指数据资源共享池。数据池提供业务系统之间进行数据交换、共享和对各类数据进行整合、存储、分析和利用的平台与机制，包括主码数据管理、主题分析数据管理等，用于存储如基于业务数据的数据模型、SQL、PL/SQL存储过程、数据字典、锁、字符集信息、安全属性等，同时基于数据池进行数据的相关应用服务提供。

现有技术中，由于生成的业务数据存在不规范的情况，导致后续应用数据池时可能存在不方便。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法及装置，用于解决现有技术中由于生成的业务数据存在不规范的情况，导致后续应用数据池时可能存在不方便的问题。

本申请实施例采用下述技术方案：

本申请实施例提供一种基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法，所述方法包括：

通过主数据管理工具确定每类统一编码数据的管理配置，其中，所述统一编码数据的管理配置包括所述统一编码数据的管理范围、管理模式、管理标准以及管理流程；

将每类统一编码数据的管理配置下发到业务节点，并将业务节点中每类统一编码数据原始的管理配置与重新确定的每类统一编码数据的管理配置进行映射治理，以便所述业务节点生成统一格式的业务数据；

分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，通过数据管理平台建立每类业务数据对应的数据模型，并根据所述数据模型构建数据池，其中，所述业务数据的配置信息包括业务数据的源头、业务数据的内容、业务数据的流向以及业务数据的应用场景；

采集业务数据，分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，并将业务数据写入数据池中对应的数据模型。

需要说明的是，本说明书实施例通过统一每类统一编码数据的管理配置，并将每类统一编码数据的管理配置下发到各个业务节点，以便业务节点生成统一格式业务数据。并根据统一格式的业务数据填充数据模型，进而构建出数据池。后续在数据池应用时，方便将业务数据写入至数据池中对应的数据模型。

进一步的，所述统一编码数据的管理范围包括物资类、制造资源类、项目管理类、客商类与人员组织类。

需要说明的是，本说明书实施例通过上述具体的细分，可以更好的对统一编码数据的管理范围进行划分，便于通过统一编码数据生成业务数据。

进一步的，所述统一编码数据的管理模式包括集中管理模式、代理模式以及所述集中管理模式与所述代理模式的混合模式。

进一步的，所述统一编码数据的管理标准包括各类统一编码数据对应的编码规则与数据属性。

进一步的，所述统一编码数据的管理流程包括：

在管理节点新增统一编码数据时，判断所述统一编码数据的类型是否存在；

若所述统一编码数据的类别不存在，将所述统一编码数据下发到业务节点，以便业务节点根据新增的统一编码数据生成各类业务数据，并通过各类业务数据进行业务处理。

进一步的，所述根据所述数据模型构建数据池，具体包括：

分层构建数据池中的数据模型。

进一步的，所述采集业务数据之后，所述方法还包括：

根据预先设定数据检核规则，检核采集的业务数据是否正确，若检核出所述业务数据不正确时，将所述业务数据清除。

进一步的，所述数据管理平台还用于业务数据的采集、清洗与加工，并对业务数据进行质量管理。

进一步的，所述将业务数据写入数据池中对应的数据模型之后，所述方法还包括：

根据管理层所关心的指标，为不同的管理层展示所主管业务域内核心的指标，使管理层、决策层及时、准确、透明化的了解和掌握企业经营生产过程，帮助管理层及时发现问题，辅助管理层决策；

根据需求从屋子采购、库存分析、生产设备、物资质量、产品质量为支撑，通过财务分析、成本分析对生产经营过程及结果进行分析。

本申请实施例还提供一种基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用装置，所述装置包括：

确定单元，用于通过主数据管理工具确定每类统一编码数据的管理配置，其中，所述统一编码数据的管理配置包括所述统一编码数据的管理范围、管理模式、管理标准以及管理流程；

下发单元，用于将每类统一编码数据的管理配置下发到业务节点，并将业务节点中每类统一编码数据原始的管理配置与重新确定的每类统一编码数据的管理配置进行映射治理，以便所述业务节点生成统一格式的业务数据；

构建单元，用于分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，通过数据管理平台建立每类业务数据对应的数据模型，并根据所述数据模型构建数据池，其中，所述业务数据的配置信息包括业务数据的源头、业务数据的内容、业务数据的流向以及业务数据的应用场景；

应用单元，用于采集业务数据，分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，并将业务数据写入数据池中对应的数据模型。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本说明书实施例通过统一每类统一编码数据的管理配置，并将每类统一编码数据的管理配置下发到各个业务节点，以便业务节点生成统一格式业务数据。并根据统一格式的业务数据填充数据模型，进而构建出数据池。后续在数据池应用时，方便将业务数据写入至数据池中对应的数据模型。

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，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本说明书实施例一提供的基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法的流程示意图；

图2为本说明书实施例一提供的统一编码数据范围的示意图；

图3为本说明书实施例一提供的物资分类数据的管理标准示意图；

图4为本说明书实施例一提供的统一编码数据的管理流程示意图；

图5为本说明书实施例一提供的分析指标体系示意图；

图6为本说明书实施例一提供的移动应用及数据可视化工具的示意图；

图7为本说明书实施例二提供的基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法的流程示意图；

图8为本说明书实施例三提供的基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用装置的结构示意图。

具体实施方式

在现有技术中，企业已建在用系统、在建系统、规划待建系统为不同厂家的不同平台产品，技术手段可能差异较大，编码数据未进行统一管理，业务集成度较低，面向企业中高层决策分析系统缺失。具体表现为：

1、缺乏完善的数据治理体系。随着业务信息化的深入应用，企业对统一编码数据的治理和规范均有了较深的理解和认识，并逐步建立了初步的制度规范，但无相应系统和技术手段支撑数据治理工作，数据治理体系落地执行效果较差，与设定目标存在较大差距。

2、未形成数据规范、标准。对关键业务数据和管理数据存储、管理和共享利用的统筹规划，缺乏数据的统一视图，现有各系统间信息交换方式不相同，难以形成对数据的统一监控和实时更新。统一编码数据属性未标准化管理，同类数据在不同系统间使用不同属性进行描述，存在属性冗余或缺失，且属性概念不统一。同时，各系统间数据属性信息未规范化填制，针对同一信息存在多种填制方法及内容，导致“一物多码”存在。

3、缺少数据质量管理体系。统一编码数据的维护工作和编码质量管理分散。同时，业务流程贯穿多个业务主体，各业务主体对统一编码数据的理解、使用均有差异。在统一编码数据的管理过程中，较多统一编码数据未进行系统信息化管理，仅通过EXCEL等方式进行管理，多版本存在、版本更新频率低、版本更新不共享导致数据质量差。

4、数据协同、联动方面不足。物资、客户、供应商、人员数据等统一编码数据存储在不同的业务系统中，相互独立，且在各系统中的存在形式不同，如信息片段、描述不一致现象，导致目前无法实现数据层面的协同、联动和统一管理，无法实现数据的“单一视图”。

5、数据生命周期管理不完整。缺乏完善和统一的数据生命周期管理规范和流程，不能确定过期和无效数据的识别条件，无数据产生、变更、消亡的全生命周期管理过程，针对该管理过程无信息化工具支撑数据生命周期状态的管理。

6、业务数据集成深度不强。部门间、部门与公司间、下属公司与集团总部间的数据交互传递存在阻碍，数据链未完全打通。

7、业务分析未形成完整体系。业务数据在部门间、部门与公司间、下属公司与集团总部间主要以Excel表、Word等方式进行建立、分析、存储，业务指标数据的集中管理度不够。

8、数据关联性不强，未建立基于业务域的主题分析模型。数据采集、加工、分析的自动化程度不高，数据利用不深入，数据资产化程度低。

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

图1为本说明书实施例一提供的基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法的流程示意图，本说明书实施例可以由数据池应用系统执行下述步骤，本说明书实施例中的统一编码数据可以为主数据，具体步骤可以包括：

步骤S101，通过主数据管理工具确定每类统一编码数据的管理配置，其中，所述统一编码数据的管理配置包括所述统一编码数据的管理范围、管理模式、管理标准以及管理流程。

在本说明书实施例的步骤S101中，统一编码数据的管理范围包括物资类、制造资源类、项目管理类、客商类与人员组织类。参见图2，示出了统一编码数据范围的示意图，在物资类中，还可以细分外购件与加工件；在制造物资类中，还可以细分为设备；在项目管理类中，还可以细分为项目；在客商类中，还可以细分为供应商、客户与外协单位；在人员组织类中，还可以细分为人员、公司与部分。通过上述具体的细分，可以更好的对统一编码数据的管理范围进行划分，便于通过统一编码数据生成业务数据。

进一步的，在本说明书实施例的步骤S101中，统一编码数据的管理模式包括集中管理模式、代理模式以及所述集中管理模式与所述代理模式的混合模式。其中，

集中管理模式：数据管理系统中集中统一录入，通过数据申请、数据审核、数据校验、数据生成、数据变更，并分发到各业务系统中，统一编码数据管理与维护均集中在主数据平台中；

代理模式：主数据平台将从唯一的数据源系统中抽取数据，并进行转换、清洗、匹配形成一致的、准确的统一编码数据。代理式的主数据平台的数据是单向流动的,主数据维护仍在源系统进行；

混合模式：允许源系统和主数据管理系统共同存储和维护主数据信息，主数据平台从源数据系统中提取并生成全局的主数据集合，形成一致的、准确的、权威的主数据分发到企业的各个应用系统中。

进一步的，在本说明书实施例的步骤S101中，统一编码数据的管理标准包括各类统一编码数据对应的编码规则与数据属性。参见图3，示出物资分类数据的管理标准示意图，包括编码规则与数据属性。其中，关于编码规则，物资分类采用三层六位数字代码，第一层为大类(01～99)，第二层为中类(01～99)，第三层为小类(01～99)。关于数据属性，包括物资分类的属性名称、数据类型、是否可空与数据规则，属性名称包括分类ID、分类编号、分类名称、明细否、级别、分级码、创建时间、创建人、最后修改时间与最后修改人，具体参见表1。

表1

进一步的，在本说明书实施例的步骤S101中，统一编码数据的管理流程包括：

在管理节点新增统一编码数据时，判断所述统一编码数据的类型是否存在；

若所述统一编码数据的类别不存在，将所述统一编码数据下发到业务节点，以便业务节点根据新增的统一编码数据生成各类业务数据，并通过各类业务数据进行业务处理。

关于统一编码数据的管理流程，具体可以参见图4，本说明书实施例以物资分类管理流程进行说明，在集团总部统一编码系统中，由开始位置执行，进行物资分类申请，之后进行物资分类审批，判断是否存在该物资分类，若存在，则结束；若不存在该物资分类，将该物资分类数据自动下发或手动下发到成员单位统一编码系统。成员单位统一编码系统将该物资分类进行自动或手工下发，各业务系统的适配器接收差异数据，并对业务系统的数据更新，在通过物资分类数据生成各类的业务数据，其中，业务数据包括生产管理、供应链管理、MES、合同管理、制造数据分析、质量管理、成本管理与PLM。最后，对生成的各类业务数据进行业务处理。

步骤S102，将每类统一编码数据的管理配置下发到业务节点，并将业务节点中每类统一编码数据原始的管理配置与重新确定的每类统一编码数据的管理配置进行映射治理，以便所述业务节点生成统一格式的业务数据。

在本说明书实施例的步骤S102中，统一格式的业务数据可以统一口径与统一维度的业务数据，其中，统一口径包括统一的业务范围、项目；统一维度包括时间、单位。其中，映射治理可以为关联。

步骤S103，分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，通过数据管理平台建立每类业务数据对应的数据模型，并根据所述数据模型构建数据池，其中，所述业务数据的配置信息包括业务数据的源头、业务数据的内容、业务数据的流向以及业务数据的应用场景。

在本说明书实施例的步骤S103中，根据所述数据模型构建数据池，具体包括：分层构建数据池中的数据模型。其中，分层构建数据池中的数据模型时，分别在ods层、dw层与dm层进行构建数据池中的数据模型，具体的：

ods层为近源数据层，表结构与源系统表结构高度相似，通常在ods层主要会做字段的筛选，枚举值转换，编码统一，异常或缺失数据处理等操作；

dw层为数据仓库层，采用维度建模，按主题建模(域->主题)的汇总数据层，数据为历史的、多维的；

dm层为数据集市层，集市层是按照数据应用场景、面向对象构建出来的、面向特定部门或人员的数据集合。

需要说明的是，数据管理平台(DMP，Data Management Platform)，是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，数据管理平台还用于业务数据的采集、清洗与加工，并对业务数据进行质量管理。

需要说明的是，本说明书实施例在分层构建数据池中的数据模型时，还可以分类构建数据池中的数据模型。分类构建数据池中的数据模型是指在每层对数据模型进行分类。

步骤S104，采集业务数据，分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，并将业务数据写入数据池中对应的数据模型。

在本说明书实施例的步骤S104中，采集业务数据的方式可以为ETL方式。其中，ETL(Extract-Transform-Load，数据仓库技术)是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。

需要说明的是，本说明书实施例还可以围绕业务主体，进行维度建模设计，生成每类统一编码数据的数据模型。其中，维度建模可以是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。

进一步的，将业务数据写入数据池中对应的数据模型之后，所述方法还包括：

根据管理层所关心的指标，为不同的管理层展示所主管业务域内核心的指标，使管理层、决策层及时、准确、透明化的了解和掌握企业经营生产过程，帮助管理层及时发现问题，辅助管理层决策；

根据需求从屋子采购、库存分析、生产设备、物资质量、产品质量为支撑，通过财务分析、成本分析对生产经营过程及结果进行分析。

需要说明的是，本说明书实施例可以围绕企业生产经营各业务主题，分角色、分业务，采用移动应用和可视化分析技术手段，进行领导看板和业务主题指标分析内容建设。

需要说明的是，参见图5，示出了分析指标体系示意图，本说明书实施例可以构建以公司战略目标和年度任务为导向，以合同交付及产品/项目生产为主线，以物资采购、库存管理、生产设备、物资质量、产品质量为支撑，通过财务管理、成本管理度生产经营过程及结果进行分析的指标体系。

参见图6，示出了移动应用及数据可视化工具的示意图，运用移动应用及数据可视化工具，对分析指标进行可视化分析展示，并基于移动端应用，使数据分析查询实时便捷。

与本说明书实施例一相对应的是，图7为本说明书实施例二提供的基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法的流程示意图，本说明书实施例可以由数据池应用系统执行下述步骤，具体步骤可以包括：

步骤S201，通过主数据管理工具确定每类统一编码数据的管理配置，其中，所述统一编码数据的管理配置包括所述统一编码数据的管理范围、管理模式、管理标准以及管理流程。

在本说明书实施例的步骤S201中，与本说明书实施例的步骤S101相同，不再赘述。

步骤S202，将每类统一编码数据的管理配置下发到业务节点，并将业务节点中每类统一编码数据原始的管理配置与重新确定的每类统一编码数据的管理配置进行映射治理，以便所述业务节点生成统一格式的业务数据。

在本说明书实施例的步骤S202中，与本说明书实施例的步骤S102相同，不再赘述。

步骤S203，分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，通过数据管理平台建立每类业务数据对应的数据模型，并根据所述数据模型构建数据池，其中，所述业务数据的配置信息包括业务数据的源头、业务数据的内容、业务数据的流向以及业务数据的应用场景。

在本说明书实施例的步骤S203中，与本说明书实施例的步骤S103相同，不再赘述。

步骤S204，采集业务数据，根据预先设定数据检核规则，检核采集的业务数据是否正确，若正确，执行步骤S205；若不正确，则执行步骤S206。

在本说明书实施例的步骤S204中，预先设定数据检核规则可以设置于数据管理平台内，通过数据管理平台对采集的业务数据进行检核。

步骤S205，分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，并将业务数据写入数据池中对应的数据模型。

步骤S206，将所述业务数据清除。

需要说明的是，本说明书实施例通过统一数据标准，整合各业态信息资源，将孤立于多个异构数据库系统的信息资源按照业态和业务域进行治理及整合，对外提供标准的数据共享服务，并为集团及下属企业数据分析提供完整的数据链条和统一的数据视图，从而实现企业生产运营数据资源的充分利用和实时透明，为集团及下属企业经营决策提供实时、准确、完整、真实的数据资源支撑。

需要说明的是，本说明书实施例构建一个纵向贯通、横向集成的统一编码数据管理平台。通过该平台实现集团\业态内各类数据统一标准、统一管理，用标准化、规范化的数据拉通各类信息系统通讯，让数据产生及使用主体间能够利用互通、共享的高价值数据，避免编码数据二次录入，数出多门。

需要说明的是，本说明书实施例以企业生产经营为主线，进行顶层设计，在编码数据标准化管理基础上，利用数据集成平台，通过数据采集工具并结合数据清洗、加工手段整合各业态生产经营数据，通过对统一编码数据、业务交易数据、主题分析数据三类数据管理对象集中管理，构建企业级数据池。通过数据池建设，面向各数据集成场景，提供统一、标准的数据共享服务。

需要说明的是，本说明书实施例以企业年度目标为牵引，围绕经营全管控、产品全生命、项目全过程等企业管理要求构建决策支持平台，采用移动应用等技术手段，便捷、实时、全面掌控企业的财务、资金、生产、项目、合同、采购、库存、设备等关键指标，协助企业生产运营分析。

与本说明书实施例二相对应的是，图8为本说明书实施例三提供的基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用装置的结构示意图，所述装置包括：确定单元1、下发单元2、构建单元3与应用单元4。

确定单元1用于通过主数据管理工具确定每类统一编码数据的管理配置，其中，所述统一编码数据的管理配置包括所述统一编码数据的管理范围、管理模式、管理标准以及管理流程；

下发单元2用于将每类统一编码数据的管理配置下发到业务节点，并将业务节点中每类统一编码数据原始的管理配置与重新确定的每类统一编码数据的管理配置进行映射治理，以便所述业务节点生成统一格式的业务数据；

构建单元3用于分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，通过数据管理平台建立每类业务数据对应的数据模型，并根据所述数据模型构建数据池，其中，所述业务数据的配置信息包括业务数据的源头、业务数据的内容、业务数据的流向以及业务数据的应用场景；

应用单元4用于采集业务数据，分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，并将业务数据写入数据池中对应的数据模型。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制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，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带式磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理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权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法，其特征在于，所述方法包括：

通过主数据管理工具确定每类统一编码数据的管理配置，其中，所述统一编码数据的管理配置包括所述统一编码数据的管理范围、管理模式、管理标准以及管理流程；

将每类统一编码数据的管理配置下发到业务节点，并将业务节点中每类统一编码数据原始的管理配置与重新确定的每类统一编码数据的管理配置进行映射治理，以便所述业务节点生成统一格式的业务数据；

分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，通过数据管理平台建立每类业务数据对应的数据模型，并根据所述数据模型构建数据池，其中，所述业务数据的配置信息包括业务数据的源头、业务数据的内容、业务数据的流向以及业务数据的应用场景；

采集业务数据，分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，并将业务数据写入数据池中对应的数据模型。

2.根据权利要求1所述的基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法，其特征在于，所述统一编码数据的管理范围包括物资类、制造资源类、项目管理类、客商类与人员组织类。

3.根据权利要求1所述的基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法，其特征在于，所述统一编码数据的管理模式包括集中管理模式、代理模式以及所述集中管理模式与所述代理模式的混合模式。

4.根据权利要求1所述的基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法，其特征在于，所述统一编码数据的管理标准包括各类统一编码数据对应的编码规则与数据属性。

5.根据权利要求1所述的基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法，其特征在于，所述统一编码数据的管理流程包括：

在管理节点新增统一编码数据时，判断所述统一编码数据的类型是否存在；

若所述统一编码数据的类别不存在，将所述统一编码数据下发到业务节点，以便业务节点根据新增的统一编码数据生成各类业务数据，并通过各类业务数据进行业务处理。

6.根据权利要求1所述的基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法，其特征在于，所述根据所述数据模型构建数据池，具体包括：

分层构建数据池中的数据模型。

7.根据权利要求1所述的基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法，其特征在于，所述采集业务数据之后，所述方法还包括：

根据预先设定数据检核规则，检核采集的业务数据是否正确，若检核出所述业务数据不正确时，将所述业务数据清除。

8.根据权利要求1所述的基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法，其特征在于，所述数据管理平台还用于业务数据的采集、清洗与加工，并对业务数据进行质量管理。

9.根据权利要求1所述的基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用方法，其特征在于，所述将业务数据写入数据池中对应的数据模型之后，所述方法还包括：

根据管理层所关心的指标，为不同的管理层展示所主管业务域内核心的指标，使管理层、决策层及时、准确、透明化的了解和掌握企业经营生产过程，帮助管理层及时发现问题，辅助管理层决策；

根据需求从屋子采购、库存分析、生产设备、物资质量、产品质量为支撑，通过财务分析、成本分析对生产经营过程及结果进行分析。

10.一种基于数据采集治理及挖掘分析的数据池应用装置，其特征在于，所述装置包括：

确定单元，用于通过主数据管理工具确定每类统一编码数据的管理配置，其中，所述统一编码数据的管理配置包括所述统一编码数据的管理范围、管理模式、管理标准以及管理流程；

下发单元，用于将每类统一编码数据的管理配置下发到业务节点，并将业务节点中每类统一编码数据原始的管理配置与重新确定的每类统一编码数据的管理配置进行映射治理，以便所述业务节点生成统一格式的业务数据；

构建单元，用于分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，通过数据管理平台建立每类业务数据对应的数据模型，并根据所述数据模型构建数据池，其中，所述业务数据的配置信息包括业务数据的源头、业务数据的内容、业务数据的流向以及业务数据的应用场景；

应用单元，用于采集业务数据，分析业务数据的配置信息，确定出业务数据的类别，并将业务数据写入数据池中对应的数据模型。