CN112633621A - 一种基于paas平台的电网企业管理决策系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于PAAS平台的电网企业管理决策系统和方法，通过采集模块采集管理数据；通过存储计算模块存储管理数据存储，并对存储的管理数据进行清洗、转换；通过决策分析模块根据输入的分析指令对存储计算模块中的管理数据进行统计分析、经营分析，获得管理决策；通过显示模块接收用户输入的分析指令，并以可视化图像和/或表格显示对管理数据进行统计分析、经营分析后的管理决策。

Description

一种基于PAAS平台的电网企业管理决策系统和方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种基于PAAS平台的电网企业管理决策系统和方法。
背景技术
为了对电网企业的现有业务和数据现状进行分析研究，对各业务域相关数据进行梳理；按照决策支持模型开展管理决策支持应用功能开发，以及用户前端应用展现。本发明提供一种基于PAAS平台的电网企业管理决策系统和方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于PAAS平台的电网企业管理决策系统和方法，用于解决现有技术中存在的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于PAAS平台的电网企业管理决策系统，包括：
采集模块，用于采集管理数据；所述管理数据包括财务系统数据、电商平台数据、合同系统数据、人力资源系统数据、资产系统数据、综合管理系统数据、实验室管理系统数据、运维监控系统数据、服务工作台数据；
存储计算模块，用于存储所述管理数据存储，并对存储的管理数据进行清洗、转换；
决策分析模块，用于根据输入的分析指令对存储计算模块中的管理数据进行统计分析、经营分析，获得管理决策；
显示模块，用于面向用户，接收用户输入的分析指令，并以可视化图像和/ 或表格显示对管理数据进行统计分析、经营分析后的管理决策。
可选地，所述存储计算模块包括有数据存储单元、数据仓库单元、数据集市单元；
所述数据存储单元用于作为缓存区，支持数据仓库单元和数据集市单元的每日数据处理，以及支持一些时效性较高的查询、报表需求；
所述数据仓库单元包含一个相对稳定的、企业级的数据仓库数据模型，用于支撑数据应用，让数据按照主题进行组织和存放；
所述数据集市单元用于计算复杂的数据指标或者数据挖掘，并单独建立数据集市以满足用户访问性能要求，数据集市包括共性商业智能分析数据集市、数据挖掘/预测数据集市和个性化需求数据集市。
可选地，所述决策分析模块包括有：数据服务单元、智能决策单元、决策报表单元；其中，
所述数据服务单元用于提供数据资产目录、数据资产、数据订阅相关接口访问服务；
所述智能决策单元用于根据输入的分析指令对清洗、转换后的管理数据进行统计分析、经营分析，获得管理决策；
所述决策报表单元，用于根据形成的管理决策获取对应的统计数据、分析数据。
可选地，所述存储计算模块对管理数据进行清洗、管理的过程包括：
建立业务数据校验规则，并配置对应的执行策略和报告模板；所述规则包括数据一致性、及时性、业务逻辑检查；
基于建立的校验规则进行空值检查、重复数据检查、引用完整性检查、值域检查、规范检查；
基于上述规则和检查清洗掉异常数据，并生成周期检查报告。
可选地，还包括有监控模块，所述监控模块与所述显示模块连接，用于查看系统中的监控信息，且所述监控信息通过图表方式在所述显示模块中显示。
本发明还提供一种基于PAAS平台的电网企业管理决策方法，包括：
通过采集模块采集管理数据；所述管理数据包括财务系统数据、电商平台数据、合同系统数据、人力资源系统数据、资产系统数据、综合管理系统数据、实验室管理系统数据、运维监控系统数据、服务工作台数据；
通过存储计算模块存储所述管理数据存储，并对存储的管理数据进行清洗、转换；
通过决策分析模块根据输入的分析指令对存储计算模块中的管理数据进行统计分析、经营分析，获得管理决策；
通过显示模块接收用户输入的分析指令，并以可视化图像和/或表格显示对管理数据进行统计分析、经营分析后的管理决策。
可选地，所述存储计算模块包括有数据存储单元、数据仓库单元、数据集市单元；
所述数据存储单元用于作为缓存区，支持数据仓库单元和数据集市单元的每日数据处理，以及支持一些时效性较高的查询、报表需求；
所述数据仓库单元包含一个相对稳定的、企业级的数据仓库数据模型，用于支撑数据应用，让数据按照主题进行组织和存放；
所述数据集市单元用于计算复杂的数据指标或者数据挖掘，并单独建立数据集市以满足用户访问性能要求。
可选地，所述决策分析模块包括有：数据服务单元、智能决策单元、决策报表单元；其中，
所述数据服务单元用于提供数据资产目录、数据资产、数据订阅相关接口访问服务；
所述智能决策单元用于根据输入的分析指令对清洗、转换后的管理数据进行统计分析、经营分析，获得管理决策；
所述决策报表单元，用于根据形成的管理决策获取对应的统计数据、分析数据。
可选地，所述存储计算模块对管理数据进行清洗、管理的过程包括：
建立业务数据校验规则，并配置对应的执行策略和报告模板；所述规则包括数据一致性、及时性、业务逻辑检查；
基于建立的校验规则进行空值检查、重复数据检查、引用完整性检查、值域检查、规范检查；
基于上述规则和检查清洗掉异常数据，并生成周期检查报告。
如上所述，本发明提供一种基于PAAS平台的电网企业管理决策系统和方法，具有以下有益效果：通过采集模块采集管理数据；所述管理数据包括财务系统数据、电商平台数据、合同系统数据、人力资源系统数据、资产系统数据、综合管理系统数据、实验室管理系统数据、运维监控系统数据、服务工作台数据；通过存储计算模块存储所述管理数据存储，并对存储的管理数据进行清洗、转换；通过决策分析模块根据输入的分析指令对存储计算模块中的管理数据进行统计分析、经营分析，获得管理决策；通过显示模块接收用户输入的分析指令，并以可视化图像和/或表格显示对管理数据进行统计分析、经营分析后的管理决策。
附图说明
图1为一实施例提供的基于PAAS平台的电网企业管理决策系统的硬件结构示意图；
图2为一实施例提供的基于PAAS平台的电网企业管理决策方法的方法流程示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
请参阅图1，本发明提供一种基于PAAS平台的电网企业管理决策系统，包括：
采集模块，用于采集管理数据；所述管理数据包括财务系统数据、电商平台数据、合同系统数据、人力资源系统数据、资产系统数据、综合管理系统数据、实验室管理系统数据、运维监控系统数据、服务工作台数据；
存储计算模块，用于存储所述管理数据存储，并对存储的管理数据进行清洗、转换；
决策分析模块，用于根据输入的分析指令对存储计算模块中的管理数据进行统计分析、经营分析，获得管理决策；
显示模块，用于面向用户，接收用户输入的分析指令，并以可视化图像和/ 或表格显示对管理数据进行统计分析、经营分析后的管理决策。
本发明提供一种基于PAAS平台的电网企业管理决策系统，能够从多个业务系统获取源数据，经过数据采集、清洗、转换后将数据存储在数据仓库中，通过对历史数据的查询与分析得到部门、院级或生产应用需要的有用的信息，并根据具体业务需求构建数据集市模型辅助业务人员进行数据分析，并做出科学而准确的决策。方便开展企业业务数据分析和主题挖掘，能够充分利用数据的价值，为企业经营管理、决策提供支撑。
在一示例性实施例中，所述存储计算模块包括有数据存储单元、数据仓库单元、数据集市单元；
所述数据存储单元用于作为缓存区，支持数据仓库单元和数据集市单元的每日数据处理，以及支持一些时效性较高的查询、报表需求；
所述数据仓库单元包含一个相对稳定的、企业级的数据仓库数据模型，用于支撑数据应用，让数据按照主题进行组织和存放；
所述数据集市单元用于计算复杂的数据指标或者数据挖掘，并单独建立数据集市以满足用户访问性能要求。
具体地，数据源格式包括结构化、非结构化和时序实时数据，基于企业数据中心编写程序脚本，通过ETL工具接入ODS层存储。
操作数据存储层(ODS层)一方面作为缓存区，支持数据仓库和数据集市的每日数据处理；另一方面，支持一些时效性较高的查询、报表需求。
数据仓库层(DW层)，数据仓库层是企业业务数据在企业数据中心的基础数据存储区域，它包含一个相对稳定的、企业级的数据仓库数据模型，用于支撑大部分数据应用，数据按照主题组织和存放，数据模型满足第三范式。ODS缓冲区中数据结构与业务系统相同，数据仓库的数据粒度与ODS缓冲区一致或粗于缓冲区，这些数据在线存储的周期一般较长，因此，业务源数据按照数据仓库数据模型的要求经过转换、清洗、汇总等操作后加载到数据仓库区，从而解决ODS缓冲区内数据缺失、错误、不真实等质量问题。
数据集市层(DM层)，数据集市按照应用特点分为共性商业智能分析数据集市、数据挖掘/预测数据集市、个性化需求数据集市三大类。对于复杂的数据分析应用(计算非常复杂的数据指标或者数据挖掘等)而言，可以单独建立数据集市以满足用户访问性能要求，即根据计算量的多少，每类分析应用可能只需建立一个集市甚至和其他分析应用共享同一个数据集市，也可能建立多个数据集市。需要注意的是，数据集市的建立完全由业务需求驱动，因此当业务部门产生新的数据分析需求时，将视具体情况决定是否新建数据集市，还是使用已建数据集市。
在一示例性实施例中，所述决策分析模块包括有：数据服务单元、智能决策单元、决策报表单元；其中，所述数据服务单元用于提供数据资产目录、数据资产、数据订阅相关接口访问服务；所述智能决策单元用于根据输入的分析指令对清洗、转换后的管理数据进行统计分析、经营分析，获得管理决策；所述决策报表单元，用于根据形成的管理决策获取对应的统计数据、分析数据。
在一示例性实施例中，所述存储计算模块对管理数据进行清洗、管理的过程包括：建立业务数据校验规则，并配置对应的执行策略和报告模板；所述规则包括数据一致性、及时性、业务逻辑检查；基于建立的校验规则进行空值检查、重复数据检查、引用完整性检查、值域检查、规范检查；基于上述规则和检查清洗掉异常数据，并生成周期检查报告。
为了让本系统具备基本的异常数据或问题数据的发掘及处理能力，需要建立大数据管控能力，包括从业务的角度梳理企业问题数据及异常数据发生环节，分析原因，形成问题数据及异常数据发现、分析及处理能力，形成核心数据核对标准，并抓标准落地。具体地，包括：
优化数据质量规则建立功能，完善数据质量规则库，对于常用规则(如空值检查、重复数据检查、引用完整性检查、值域检查、规范检查等)提供配置界面，直接配置检查表和规则参数即可生成校验SQL语句。
建立一套较为完善、全面的业务数据校验规则，包括数据一致性、及时性、业务逻辑检查等，并配置好执行策略和报告模板，生成周期检查报告。形成一套院数据核对标准。
丰富数据质量报告内容，数据质量的总体情况分析增加占比分析、趋势分析、同环比分析等，分析维度从单一的部所维度扩展为表、字段、规则等多维度的分析。
数据整改，增加报告推送功能，将问题分发给数据责任人，向数据责任人推送问题数据报告并通知其整改(短信、邮件、系统提醒等方式)。
开启预评价功能，在数据质量绩效评价前或整改过程中，各业务部门或源数据责任人可在系统中进行预评价，责任人可根据评价报告反复进行数据整改，直至数据质量达标。
在一示例性实施例中，还包括有监控模块，所述监控模块与所述显示模块连接，用于查看系统中的监控信息，且所述监控信息通过图表方式在所述显示模块中显示。具体地，设置监控模块用于允许系统运维人员查看项目应用的各类监控信息，且相关监控信息将通过图表方式展现，方便系统管理人员快速知晓系经各应用状态，并快速定位应用性能及异常等问题，并可根据运维计划自定义设定告警阈值与告警通知方式，主要包括源业务系统数据库网络连接监控、调度服务、应用服务监控等。
如图2所示，本发明还提供一种基于PAAS平台的电网企业管理决策方法，包括：
S100，通过采集模块采集管理数据；所述管理数据包括财务方法数据、电商平台数据、合同方法数据、人力资源方法数据、资产方法数据、综合管理方法数据、实验室管理方法数据、运维监控方法数据、服务工作台数据；
S200，通过存储计算模块存储所述管理数据存储，并对存储的管理数据进行清洗、转换；
S300，通过决策分析模块根据输入的分析指令对存储计算模块中的管理数据进行统计分析、经营分析，获得管理决策；
S400，通过显示模块接收用户输入的分析指令，并以可视化图像和/或表格显示对管理数据进行统计分析、经营分析后的管理决策。
本发明提供一种基于PAAS平台的电网企业管理决策方法，能够从多个业务方法获取源数据，经过数据采集、清洗、转换后将数据存储在数据仓库中，通过对历史数据的查询与分析得到部门、院级或生产应用需要的有用的信息，并根据具体业务需求构建数据集市模型辅助业务人员进行数据分析，并做出科学而准确的决策。方便开展企业业务数据分析和主题挖掘，能够充分利用数据的价值，为企业经营管理、决策提供支撑。
在一示例性实施例中，所述存储计算模块包括有数据存储单元、数据仓库单元、数据集市单元；
所述数据存储单元用于作为缓存区，支持数据仓库单元和数据集市单元的每日数据处理，以及支持一些时效性较高的查询、报表需求；
所述数据仓库单元包含一个相对稳定的、企业级的数据仓库数据模型，用于支撑数据应用，让数据按照主题进行组织和存放；
所述数据集市单元用于计算复杂的数据指标或者数据挖掘，并单独建立数据集市以满足用户访问性能要求。
具体地，数据源格式包括结构化、非结构化和时序实时数据，基于企业数据中心编写程序脚本，通过ETL工具接入ODS层存储。
操作数据存储层(ODS层)一方面作为缓存区，支持数据仓库和数据集市的每日数据处理；另一方面，支持一些时效性较高的查询、报表需求。
数据仓库层(DW层)，数据仓库层是企业业务数据在企业数据中心的基础数据存储区域，它包含一个相对稳定的、企业级的数据仓库数据模型，用于支撑大部分数据应用，数据按照主题组织和存放，数据模型满足第三范式。ODS缓冲区中数据结构与业务方法相同，数据仓库的数据粒度与ODS缓冲区一致或粗于缓冲区，这些数据在线存储的周期一般较长，因此，业务源数据按照数据仓库数据模型的要求经过转换、清洗、汇总等操作后加载到数据仓库区，从而解决ODS缓冲区内数据缺失、错误、不真实等质量问题。
数据集市层(DM层)，数据集市按照应用特点分为共性商业智能分析数据集市、数据挖掘/预测数据集市、个性化需求数据集市三大类。对于复杂的数据分析应用(计算非常复杂的数据指标或者数据挖掘等)而言，可以单独建立数据集市以满足用户访问性能要求，即根据计算量的多少，每类分析应用可能只需建立一个集市甚至和其他分析应用共享同一个数据集市，也可能建立多个数据集市。需要注意的是，数据集市的建立完全由业务需求驱动，因此当业务部门产生新的数据分析需求时，将视具体情况决定是否新建数据集市，还是使用已建数据集市。
在一示例性实施例中，所述决策分析模块包括有：数据服务单元、智能决策单元、决策报表单元；其中，所述数据服务单元用于提供数据资产目录、数据资产、数据订阅相关接口访问服务；所述智能决策单元用于根据输入的分析指令对清洗、转换后的管理数据进行统计分析、经营分析，获得管理决策；所述决策报表单元，用于根据形成的管理决策获取对应的统计数据、分析数据。
在一示例性实施例中，所述存储计算模块对管理数据进行清洗、管理的过程包括：建立业务数据校验规则，并配置对应的执行策略和报告模板；所述规则包括数据一致性、及时性、业务逻辑检查；基于建立的校验规则进行空值检查、重复数据检查、引用完整性检查、值域检查、规范检查；基于上述规则和检查清洗掉异常数据，并生成周期检查报告。
为了让本方法具备基本的异常数据或问题数据的发掘及处理能力，需要建立大数据管控能力，包括从业务的角度梳理企业问题数据及异常数据发生环节，分析原因，形成问题数据及异常数据发现、分析及处理能力，形成核心数据核对标准，并抓标准落地。具体地，包括：
优化数据质量规则建立功能，完善数据质量规则库，对于常用规则(如空值检查、重复数据检查、引用完整性检查、值域检查、规范检查等)提供配置界面，直接配置检查表和规则参数即可生成校验SQL语句。
建立一套较为完善、全面的业务数据校验规则，包括数据一致性、及时性、业务逻辑检查等，并配置好执行策略和报告模板，生成周期检查报告。形成一套数据核对标准。
丰富数据质量报告内容，数据质量的总体情况分析增加占比分析、趋势分析、同环比分析等，分析维度从单一的部所维度扩展为表、字段、规则等多维度的分析。
数据整改，增加报告推送功能，将问题分发给数据责任人，向数据责任人推送问题数据报告并通知其整改(短信、邮件、方法提醒等方式)。
开启预评价功能，在数据质量绩效评价前或整改过程中，各业务部门或源数据责任人可在方法中进行预评价，责任人可根据评价报告反复进行数据整改，直至数据质量达标。
本方法能够帮助企业有效开展精细化管理工作，开展企业日常经营运作等主题分析，能够扩展数据接入范围及加强功能优化，保障数据的可用性，突显数据的价值，为数据分析和挖掘提供数据支撑及保障。还能够开展业务域数据的清理工作，接入电网公司数据中心其它业务方法数据；完善数据质量管理功能，基于数据质量检查结果，开展问题数据整改工作，督促问题数据责任人对源数据进行整改，为后续报表定制、数据分析工作的真实性和准确性提供数据保障。
同时，本方法采用统一的作业调度，实现数据采集、抽取、转换同时结合数据质量校验规则保证数据采集的正确性和完整性；构建电网企业管理决策支持业务模型、数据模型、应用模型；结合目前企业业务人员信息化水平定制适合企业业务人员使用的报表工具并完成各企业关注的业务报表分析及展现。
本方法还能够结合电网企业的信息化方法建设现状、信息化发展战略以及未来智能电网的发展特点，重点规划数据集市能力建设，推动数据资产管理水平的进一步提升。实现数据资产的统一采集、存储、分析和展现，打破数据信息孤岛，促进数据在各专业和各组织间高效流转。全面提升数据实用化水平，进一步增强辅助决策和运营管控支持能力。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (3)

1.一种基于PAAS平台的电网企业管理决策系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集管理数据；所述管理数据包括财务系统数据、电商平台数据、合同系统数据、人力资源系统数据、资产系统数据、综合管理系统数据、实验室管理系统数据、运维监控系统数据、服务工作台数据；
存储计算模块，用于存储所述管理数据存储，并对存储的管理数据进行清洗、转换；所述存储计算模块对管理数据进行清洗、管理的过程包括：
建立业务数据校验规则，并配置对应的执行策略和报告模板，所述规则包括数据一致性、及时性、业务逻辑检查；
基于建立的校验规则进行空值检查、重复数据检查、引用完整性检查、值域检查、规范检查；
基于上述规则和检查清洗掉异常数据，并生成周期检查报告；
所述存储计算模块包括有数据存储单元、数据仓库单元、数据集市单元；
所述数据存储单元用于作为缓存区，支持数据仓库单元和数据集市单元的每日数据处理，以及支持一些时效性高的查询、报表需求；
所述数据仓库单元包含一个相对稳定的、企业级的数据仓库数据模型，用于支撑数据应用，让数据按照主题进行组织和存放；数据仓库的数据粒度与缓冲区一致或粗于缓冲区；
所述数据集市单元用于计算复杂的数据指标或者数据挖掘，并单独建立数据集市以满足用户访问性能要求；数据集市包括共性商业智能分析数据集市、数据挖掘/预测数据集市和个性化需求数据集市；
决策分析模块，用于根据输入的分析指令对存储计算模块中的管理数据进行统计分析、经营分析，获得管理决策；
所述决策分析模块包括有：数据服务单元、智能决策单元、决策报表单元；其中，
所述数据服务单元用于提供数据资产目录、数据资产、数据订阅相关接口访问服务；
所述智能决策单元用于根据输入的分析指令对清洗、转换后的管理数据进行统计分析、经营分析，获得管理决策；
所述决策报表单元，用于根据形成的管理决策获取对应的统计数据、分析数据
显示模块，用于面向用户，接收用户输入的分析指令，并以可视化图像和/或表格显示对管理数据进行统计分析、经营分析后的管理决策。
2.根据权利要求1所述的基于PAAS平台的管理决策系统，其特征在于，还包括有监控模块，所述监控模块与所述显示模块连接，用于查看系统中的监控信息，且所述监控信息通过图表方式在所述显示模块中显示。
3.一种使用权利要求1的基于PAAS平台的电网企业管理决策系统进行管理决策的方法，其特征在于，包括：
通过采集模块采集管理数据；所述管理数据包括财务系统数据、电商平台数据、合同系统数据、人力资源系统数据、资产系统数据、综合管理系统数据、实验室管理系统数据、运维监控系统数据、服务工作台数据；
通过存储计算模块存储所述管理数据存储，并对存储的管理数据进行清洗、转换；
通过决策分析模块根据输入的分析指令对存储计算模块中的管理数据进行统计分析、经营分析，获得管理决策；
通过显示模块接收用户输入的分析指令，并以可视化图像和/或表格显示对管理数据进行统计分析、经营分析后的管理决策。
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