CN112948204A - 一种基于DataRobot技术的数据处理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机数据处理领域，更具体地，本发明涉及一种基于DataRobot技术的数据处理系统。所述的基于DataRobot技术的数据处理系统包括数据格式转换、数据监控、数据筛选与纠正、数据应用。本发明所述的基于DataRobot技术的数据处理系统，能够跨平台，跨系统采集数据，并进行数据筛选与纠正，数据逻辑梳理，极大的提高了各行业用户的工作效率，通过建立独立部署服务器，与服务人员数据使用与审批、销毁制度，并提供自动跨设备备份，数据加密传输与客户端注册，分组、字段三层交叉权限控制功能，能够加固数据使用权限，防止数据泄露盗用，保障数据安全，通过使用热备份冗余技术，能够防止系统崩溃导致的数据丢失，维持生产管理系统长期稳定运行。
Description
技术领域
发明涉及计算机数据处理领域，更具体地，本发明涉及一种基于DataRobot技术的数据处理系统。
背景技术
现阶段随着智能制造的发展，带动了传统生产制造行业转型逐步向智能化的生产管理体系迈进，智能化生产管理体系为企业提供了全过程信息化管理，同时也提高了企业的生产效率。数据处理作为智能生产管理的核心，在实际应用中依然存在许多问题，如数据采集单一，通常只能针对同一平台上的单一系统进行采集；数据采集不全面，从而导致输入信息缺失，采集的数据不具有实用性，采集后数据处理的精准度不高；数据部分缺失，致使重复离散值过多的情况频出，同时将采集的数据应用于实际系统中时，易出现数据异常值导致系统出错，甚至造成系统崩溃与数据丢失的情况，反而为企业的生产管理带来极大的困难，甚至造成一定的损失。因此，急需推出一种数据处理技术，通过优化数据处理方式，并将其应用于生产管理系统中，能够起到优化企业管理，提高企业生产效率的作用。
发明内容
针对现有技术中存在的一些问题，本发明提供了一种基于DataRobot技术的数据处理系统，包括：
包括数据格式转换，用以将采集的原始数据转换成统一格式数据；数据监控，通过对统一格式数据中的异常数据进行反馈并预警，用以保障系统安全；数据筛选与纠正，用以纠正统一格式数据中的杂乱数据与异常数据，并将纠正后的数据转换成内部数据；数据应用，用以将内部数据应用于企业生产与财务办理相关业务中；所述的统一格式数据包括：OCR、Html、Excel、PDF、TXT、DOC格式。
作为本发明的一种优选的技术方案，还包括一种RPA技术，通过全面记录用户处理业务的行为，并对其进行预设计，当再次出现相关业务时，RPA技术可自动提示业务信息并调用预设计行为，在无人值守情况下自动处理数据。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述的数据监控，包括数据安全监控，通过监控系统数据进程，用以防止系统数据丢失与盗取；异常值监控，对统一格式数据，数据筛选与纠正，数据应用过程中产生的异常值进行预警。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述的数据筛选与纠正，包括缺失值处理，通过数据拟合与替换，将缺失数据补齐，防止系统中重要信息丢失；重复值处理，通过识别并删除统一格式数据中的重复值，用以保证数据的逻辑性；异常值处理，通过对统一格式数据进行统计，确定出统一格式数据的数据区间，当出现数据不属于该数据区间时，则将该数据定为异常值并删除。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述的数据安全监控包括，建立独立部署服务器，与服务人员数据使用与审批、销毁制度，并提供自动跨设备备份，数据加密传输与客户端注册，分组、字段三层交叉权限控制功能，用以加固数据使用权限，防止数据泄露盗用，同时支持热备份冗余，用以防止系统崩溃导致的数据突然消失。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述的热备份冗余，使用多台路由器互联，以形成一个具有虚拟路由器的“热备份组”，在组内选择一个路由器作为活动路由器，其余路由器作为备份路由器，活动路由器负责数据的传输，当系统崩溃导致活动路由器关机后，备份路由器将自动转换为活动路由器，并继续进行数据收发。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述的异常值监控，包括数据异常预警，用以在系统数据发生异常时，自动发送邮件通知相关人员处理；备用数据机制，可以在不同的设备中部署基于DataRobot技术的数据处理系统，一旦数据发生异常，则备用设备中的数据处理机制自动备份；外部环境异常预警，如果系统中有运行异常，网络环境异常，系统登陆异常，网址变动升级异常时，则系统将自动出现报错预警，并通知相关人员；内部数据映射异常预警，系统的内部数据与外部输入数据之间存在映射关系，若出现映射资料缺失时，则会自动预警通知相关人员；异常数据预警，当系统中出现异常数据时，系统将自动预警。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述的数据应用，通过将基于DataRobot技术的数据处理系统应用于生产管理中，将模板化配置与不同行业的生产要求相结合，用以实现全自动，流程化的生产管理操作；所述的生产管理包括生产数据处理和财务数据处理。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述的生产数据处理包括订单校验，通过提取跨系统数据并对比，用以验证订单的准确性；工厂记录，通过提取跨平台数据，用以整合生产工作记录；物流管理，通过从物流供应商处采集物流动态数据，并更新到物流信息平台中，用以实时跟踪物流信息；供应商管理，通过采集各供应商外部信息，用以对各供应商进行评级；DMS管理，通过采集各公司网站数据并解析，用以动态监控市场状况。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述的财务数据处理包括现金对账，通过自动执行现金对账，并针对对账结果筛选出数据间的差异，用以进行数据预警；财税管理，通过对数据进行解析与清洗，可对预设财税业务中的各项业务进行逻辑梳理；资金管理，用于收款，放款，定金审核中的数据同步。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
(1)本发明所述的基于DataRobot技术的数据处理系统，针对需要分析整合大量数据的行业，特别针对需要跨平台，跨系统进行数据分析的相关行业，能够自动进行数据采集与处理，通过数据筛选与纠正，将杂乱的数据整合在同一系统中，并进行逻辑梳理，极大的提高了各行业用户的工作效率。
(2)本发明所述的数据安全监控，通过建立独立部署服务器，自动跨设备备份，加密传输与客户端注册功能，分组、字段三层交叉权限控制，与服务人员数据使用与审批、销毁制度，加固数据使用权限，用以防止数据泄露盗用，保障数据安全。
(3)本发明所述的热备份冗余，选择一个路由器作为活动路由器，其余路由器作为备份路由器，活动路由器负责数据的传输，当系统崩溃导致活动路由器关机后，备份路由器将自动转换为活动路由器，并继续进行数据收发，用以防止系统崩溃导致的数据丢失，维持生产管理系统长期稳定运行。
附图说明
图1为本发明所述基于DataRobot技术的数据处理系统的流程示意图。
具体实施方式
本发明提供了一种基于DataRobot技术的数据处理系统，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，所述DataRobot技术的数据处理系统，包括：
包括数据格式转换，用以将采集的原始数据转换成统一格式数据；数据监控，通过对统一格式数据中的异常数据进行反馈并预警，用以保障系统安全；数据筛选与纠正，用以纠正统一格式数据中的杂乱数据与异常数据，并将纠正后的数据转换成内部数据；数据应用，用以将内部数据应用于企业生产与财务办理相关业务中；所述的统一格式数据包括：OCR、Html、Excel、PDF、TXT、DOC格式。
在一种实施方式中，所述的DataRobot技术的数据处理系统还包括PRA技术，所述的PRA技术包括一种全自动无人值守的流程自动化技术，具体通过建立完整的预设计部署方法，流程，文档以及自动化安装部署生产构架，可以缩短各系统数据融合时间，降低失败的风险。
本发明所述的统一格式数据，还包括一种RPA技术，通过全面记录用户处理业务的行为，并对其进行预设计，当再次出现相关业务时，RPA技术可自动提示业务信息并调用预设计行为，在无人值守情况下自动处理数据。
本发明所述的数据监控，包括数据安全监控，通过监控系统数据进程，用以防止系统数据丢失与盗取；异常值监控，对统一格式数据，数据筛选与纠正，数据应用过程中产生的异常值进行预警。
本发明所述的数据筛选与纠正，包括缺失值处理，通过数据拟合与替换，将缺失数据补齐，防止系统中重要信息丢失；重复值处理，通过识别并删除统一格式数据中的重复值，用以保证数据的逻辑性；异常值处理，通过对统一格式数据进行统计，确定出统一格式数据的数据区间，当出现数据不属于该数据区间时，则将该数据定为异常值并删除。
本发明所述的数据安全监控包括，建立独立部署服务器，与服务人员数据使用与审批、销毁制度，并提供自动跨设备备份，数据加密传输与客户端注册，分组、字段三层交叉权限控制功能，用以加固数据使用权限，防止数据泄露盗用，同时支持热备份冗余，用以防止系统崩溃导致的数据突然消失。
本发明所述的热备份冗余，使用多台路由器互联，以形成一个具有虚拟路由器的“热备份组”，在组内选择一个路由器作为活动路由器，其余路由器作为备份路由器，活动路由器负责数据的传输，当系统崩溃导致活动路由器关机后，备份路由器将自动转换为活动路由器，并继续进行数据收发。
本发明所述的异常值监控，包括数据异常预警，用以在系统数据发生异常时，自动发送邮件通知相关人员处理；备用数据机制，可以在不同的设备中部署基于DataRobot技术的数据处理系统，一旦数据发生异常，则备用设备中的数据处理机制自动备份；外部环境异常预警，如果系统中有运行异常，网络环境异常，系统登陆异常，网址变动升级异常时，则系统将自动出现报错预警，并通知相关人员；内部数据映射异常预警，系统的内部数据与外部输入数据之间存在映射关系，若出现映射资料缺失时，则会自动预警通知相关人员；异常数据预警，当系统中出现异常数据时，系统将自动预警。
本发明所述的数据应用，通过将基于DataRobot技术的数据处理系统应用于生产管理中，将模板化配置与不同行业的生产要求相结合，用以实现全自动，流程化的生产管理操作；所述的生产管理包括生产数据处理和财务数据处理。
在一种实施方式中，所述的数据应用，通过在生产管理中设置数据监控中的异常值预警，可及时，有效的反馈出异常的数据，用以保障生产管理系统的稳定性运行，避免数据异常造成的系统崩溃。
本发明所述的生产数据处理包括订单校验，通过提取跨系统数据并对比，用以验证订单的准确性；工厂记录，通过提取跨平台数据，用以整合生产工作记录；物流管理，通过从物流供应商处采集物流动态数据，并更新到物流信息平台中，用以实时跟踪物流信息；供应商管理，通过采集各供应商外部信息，用以对各供应商进行评级；DMS管理，通过采集各公司网站数据并解析，用以动态监控市场状况。
本发明所述的财务数据处理包括现金对账，通过自动执行现金对账，并针对对账结果筛选出数据间的差异，用以进行数据预警；财税管理，通过对数据进行解析与清洗，可对预设财税业务中的各项业务进行逻辑梳理；资金管理，用于收款，放款，定金审核中的数据同步。
在一种实施方式中，所述的数据应用还包括，教育系统数据处理和医疗系统数据处理，所述的教育系统数据处理包括，课程注册，通过数据对比，用以自动检查学生的获奖资格标准，验证信息，并通对数据进行分类，用以列出候选人的名单，有效的缓解手动处理效率交底的问题；出勤数据，通过采集并整理出勤数据，用以向家长和老师发送学生考勤报告；成绩录入，用以统计学生成绩数据，并批量录入至教务系统；所述的医疗系统数据处理包括，EHR操作，所述的HER包括系统自动填写字段，并在相关系统中复制，交换信息及数据；账单管理，通过数据采集读取患者信息，并将患者医药，病房费用信息汇总。
综上所述，本发明提供了一种基于DataRobot技术的数据处理系统，通过数据格式转换，将采集的原始数据转换成统一格式数据，并传送至数据监控与数据筛选与纠正部分，通过数据监控，能够对统一格式中的异常数据进行反馈并预警，从而保障系统安全，通过数据筛选与纠正，能够纠正统一格式数据中的杂乱数据与异常数据，并将纠正后的数据转换成内部数据，在数据应用中，通过将基于DataRobot技术的数据处理系统应用于不同行业的生产管理中，并与不同行业的生产要求相结合，用以将内部数据应用于企业生产与财务办理相关业务中，并实现全自动，流程化的生产管理操作。
可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，而所有的这些替换或改变都应属于本发明所附的权利要求书的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于DataRobot技术的数据处理系统，其特征在于，包括数据格式转换，用以将采集的原始数据转换成统一格式数据；数据监控，通过对统一格式数据中的异常数据进行反馈并预警，用以保障系统安全；数据筛选与纠正，用以纠正统一格式数据中的杂乱数据与异常数据，并将纠正后的数据转换成内部数据；数据应用，用以将内部数据应用于企业生产与财务办理相关业务中；所述的统一格式数据包括：OCR、Html、Excel、PDF、TXT、DOC格式。
2.根据权利要求1所述的基于DataRobot技术的数据处理系统，其特征在于，还包括一种RPA技术，通过全面记录用户处理业务的行为，并对其进行预设计，当再次出现相关业务时，RPA技术可自动提示业务信息并调用预设计行为，在无人值守情况下自动处理数据。
3.根据权利要求1所述的基于DataRobot技术的数据处理系统，其特征在于，所述的数据监控，包括数据安全监控，通过监控系统数据进程，用以防止系统数据丢失与盗取；异常值监控，对统一格式数据，数据筛选与纠正，数据应用过程中产生的异常值进行预警。
4.根据权利要求1所述的基于DataRobot技术的数据处理系统，其特征在于，所述的数据筛选与纠正，包括缺失值处理，通过数据拟合与替换，将缺失数据补齐，防止系统中重要信息丢失；重复值处理，通过识别并删除统一格式数据中的重复值，用以保证数据的逻辑性；异常值处理，通过对统一格式数据进行统计，确定出统一格式数据的数据区间，当出现数据不属于该数据区间时，则将该数据定为异常值并删除。
5.根据权利要求3所述的基于DataRobot技术的数据处理系统，其特征在于，所述的数据安全监控包括，建立独立部署服务器，服务人员数据使用与审批、销毁制度，并提供自动跨设备备份，数据加密传输与客户端注册，分组、字段三层交叉权限控制功能，用以加固数据使用权限，防止数据泄露盗用，同时支持热备份冗余，用以防止系统崩溃导致的数据突然消失。
6.根据权利要求5所述的基于DataRobot技术的数据处理系统，其特征在于，所述的热备份冗余，使用多台路由器互联，以形成一个具有虚拟路由器的“热备份组”，在组内选择一个路由器作为活动路由器，其余路由器作为备份路由器，活动路由器负责数据的传输，当系统崩溃导致活动路由器关机后，备份路由器将自动转换为活动路由器，并继续进行数据收发。
7.根据权利要求3所述的基于DataRobot技术的数据处理系统，其特征在于，所述的异常值监控，包括数据异常预警，用以在系统数据发生异常时，自动发送邮件通知相关人员处理；备用数据机制，可以在不同的设备中部署基于DataRobot技术的数据处理系统，一旦数据发生异常，则备用设备中的数据处理机制自动备份；外部环境异常预警，如果系统中有运行异常，网络环境异常，系统登陆异常，网址变动升级异常时，则系统将自动出现报错预警，并通知相关人员；内部数据映射异常预警，系统的内部数据与外部输入数据之间存在映射关系，若出现映射资料缺失时，则会自动预警通知相关人员；异常数据预警，当系统中出现异常数据时，系统将自动预警。
8.根据权利要求1所述的基于DataRobot技术的数据处理系统，其特征在于，所述的数据应用，通过将基于DataRobot技术的数据处理系统应用于生产管理中，将模板化配置与不同行业的生产要求相结合，用以实现全自动，流程化的生产管理操作；所述的生产管理包括生产数据处理和财务数据处理。
9.根据权利要求8所述的基于DataRobot技术的数据处理系统，其特征在于，所述的生产数据处理包括订单校验，通过提取跨系统数据并对比，用以验证订单的准确性；工厂记录，通过提取跨平台数据，用以整合生产工作记录；物流管理，通过从物流供应商处采集物流动态数据，并更新到物流信息平台中，用以实时跟踪物流信息；供应商管理，通过采集各供应商外部信息，用以对各供应商进行评级；DMS管理，通过采集各公司网站数据并解析，用以动态监控市场状况。
10.根据权利要求8所述的基于DataRobot技术的数据处理系统，其特征在于，所述的财务数据处理包括现金对账，通过自动执行现金对账，并针对对账结果筛选出数据间的差异，用以进行数据预警；财税管理，通过对数据进行解析与清洗，可对预设财税业务中的各项业务进行逻辑梳理；资金管理，用于收款，放款，定金审核中的数据同步。
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