CN113256270A - 数据处理方法、数据处理装置、数据处理设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种数据处理方法、数据处理装置、数据处理设备及存储介质，在接收到前端业务系统发送的前端业务领域活动的信息时，触发分段计薪任务的生成，使用户可以直观获知是哪些活动触发了分段计薪；继而获取前端业务领域活动的关联数据，根据前端业务领域活动的关联数据匹配需要进行分段计薪的第一目标员工和分段计薪方案，生成分段计薪任务，而后执行分段计薪任务，得到第一目标员工的分段计薪结果，不仅实现了基于业务领域活动的分段计薪计算的自动化，节约人力成本，还方便用户对分段计薪结果进行核对，有效降低了错误几率，能够适应现有的多业务场景组合的分段计薪的业务诉求，提高了分段计薪结果的准确性，降低了计薪员的工作压力。

Description

数据处理方法、数据处理装置、数据处理设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种数据处理方法、数据处理装置、数据处理设备及存储介质。

背景技术

目前在各个行业中，人力资源成本在企业成本中占比越来越大，大多数企业都需要使用分段计算薪资的方法精细化管理员工薪资成本，以达到合理管控用工成本，降低成本支出的效果。分段计算薪资还可以将成本分摊管理更加细致。

国内市面上大多数人力资源产品都不具备分段计薪的能力，即使有分段计薪的功能，大多数是通过固定的计算功能实现，分段功能简单，导致企业用户无法溯源，不能支撑多业务场景组合的分段计薪的业务诉求，在大数据量计算上也无法很好的支撑。

具体来说，现有的人力资源产品只能通过监控后台数据库字段变化的方式来执行薪资分段计算，这导致企业用户无法溯源；而现有的人力资源产品只能基于固定的计算功能，对一次薪资核算分成两段后按照不同的折算方法进行计算，无法支撑多业务场景组合的复杂分段算薪业务诉求。

以上种种，导致现有的人力资源产品无法适应现有的企业人力资源数据处理需求，不仅给计薪员带来很大的工作压力，还无法保证计薪结果的准确性。

发明内容

本申请的目的是提供一种数据处理方法、数据处理装置、数据处理设备及存储介质，用于适应现有的多业务场景组合的分段计薪的业务诉求，提高分段计薪结果的准确性，降低计薪员的工作压力。

为解决上述技术问题，本申请提供一种数据处理方法，包括：

当接收到前端业务系统发送的前端业务领域活动的信息时，触发分段计薪任务的生成；

获取所述前端业务领域活动的关联数据，根据所述前端业务领域活动的关联数据匹配需要进行分段计薪的第一目标员工和分段计薪方案，生成所述分段计薪任务；

执行所述分段计薪任务，得到所述第一目标员工的分段计薪结果。

可选的，所述获取所述前端业务领域活动的关联数据，根据所述前端业务领域活动的关联数据匹配需要进行分段计薪的第一目标员工和分段计薪方案，生成所述分段计薪任务，具体包括：

基于薪酬数据集成系统获取所述前端业务领域活动的关联数据；

根据对所述前端业务领域活动的关联数据的解析结果，生成初始分段计薪任务；

接收在所述初始分段计薪任务的基础上的自定义计薪设置；

基于所述自定义计薪设置更新所述初始分段计薪任务，得到所述分段计薪任务。

可选的，所述基于所述自定义计薪设置更新所述初始分段计薪任务，得到所述分段计薪任务，具体包括：

基于所述自定义计薪设置更新所述初始分段计薪任务，得到更新后的初始分段计薪任务；

在所述更新后的初始分段计薪任务中筛除与所述第一目标员工的原始计薪方案的分段方式一致的初始分段计薪任务后，得到所述分段计薪任务。

可选的，所述执行所述分段计薪任务，得到所述第一目标员工的分段计薪结果，具体为：

以所述第一目标员工为单位，将所述分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理，得到所述第一目标员工的分段计薪结果。

可选的，还包括：

利用分布式锁向预设数据库中更新各所述异步线程的计算进度；

将所述第一目标员工的分段计薪结果存储至所述预设数据库。

可选的，所述将所述分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理，具体包括：

将所述分段计薪任务分发至所述异步线程后，基于预先建立的多实体关联关系，利用多线程取数器获取所述分段计薪任务所需的数据；

利用所述分段计薪任务所需的数据并行进行各所述第一目标员工的所述分段计薪任务的计算。

可选的，所述以所述第一目标员工为单位，将所述分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理，得到所述第一目标员工的分段计薪结果，具体包括：

确定所述第一目标员工的总体计算批次；

若所述总体计算批次多于现有线程数，则在将所述分段计薪任务分发至所述异步线程进行并行处理的同时，利用无服务架构技术创建与多出的计算批次一一对应的容器以进行所述多出的计算批次的所述分段计薪任务的处理，得到所述第一目标员工的分段计薪结果；

若所述总体计算批次不多于现有线程数，则将所述分段计薪任务分发至所述异步线程进行并行处理，得到所述第一目标员工的分段计薪结果；

其中，一个所述计算批次包括至少一个所述第一目标员工。

为解决上述技术问题，本申请还提供一种数据处理装置，包括：

触发单元，用于当接收到前端业务系统发送的前端业务领域活动的信息时，触发分段计薪任务的生成；

生成单元，用于获取所述前端业务领域活动的关联数据，根据所述前端业务领域活动的关联数据匹配需要进行分段计薪的第一目标员工和分段计薪方案，生成所述分段计薪任务；

执行单元，用于执行所述分段计薪任务，得到所述第一目标员工的分段计薪结果。

为解决上述技术问题，本申请还提供一种数据处理设备，包括：

存储器，用于存储指令，所述指令包括上述任意一项所述数据处理方法的步骤；

处理器，用于执行所述指令。

为解决上述技术问题，本申请还提供一种存储介质，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述任意一项所述数据处理方法的步骤。

本申请所提供的数据处理方法，基于前端业务领域活动触发分段计薪，在接收到前端业务系统发送的前端业务领域活动的信息时，触发分段计薪任务的生成，从而使用户可以直观获知是哪些活动触发了分段计薪，全程可溯源；继而获取前端业务领域活动的关联数据，根据前端业务领域活动的关联数据匹配需要进行分段计薪的第一目标员工和分段计薪方案，生成分段计薪任务，而后执行分段计薪任务，得到第一目标员工的分段计薪结果，不仅实现了基于业务领域活动的分段计薪计算的自动化，节约人力成本，还方便用户对分段计薪结果进行核对，有效降低了分段计薪过程中产生错误而无法被发现的几率。因此本申请所提供的数据处理方法能够适应现有的多业务场景组合的分段计薪的业务诉求，提高了分段计薪结果的准确性，降低了计薪员的工作压力。

本申请还提供一种数据处理装置、数据处理设备及存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚的说明本申请实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种图1中步骤S102的具体实施方式的流程图；

图3为本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种数据处理设备的结构示意图。

具体实施方式

本申请的核心是提供一种数据处理方法、数据处理装置、数据处理设备及存储介质，用于适应现有的多业务场景组合的分段计薪的业务诉求，提高分段计薪结果的准确性，降低计薪员的工作压力。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅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。

实施例一

图1为本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程图。

如图1所示，本申请实施例提供的数据处理方法包括：

S101：当接收到前端业务系统发送的前端业务领域活动的信息时，触发分段计薪任务的生成。

S102：获取前端业务领域活动的关联数据，根据前端业务领域活动的关联数据匹配需要进行分段计薪的第一目标员工和分段计薪方案，生成分段计薪任务。

S103：执行分段计薪任务，得到第一目标员工的分段计薪结果。

分段计薪主要涉及两大问题，怎么分和怎么算。针对“怎么分”的问题，现有技术中的人力资源产品大多不具备分段计薪功能，即使能够进行分段计薪，通常也只能分成两段，不能适应现有复杂的业务场景。例如，企业员工在一个计薪周期（通常为一个月）内发生了多次调薪，或者在岗位调动的基础上还进行了调薪，对此现有的人力资源产品是无法给出分段计薪办法的，还需要计薪员手动添加计算规则，在这个过程中，由于数据量庞大，在生成这些企业员工的计薪结果后，计薪员往往无法进行核对，以至于既给计薪员带来了巨大的工作压力，又无法保证计薪结果的准确性。

针对这一问题，本申请实施例提供的数据处理方法抽象各业务领域活动，通过各领域功能的系统协同机制来触发分段计算，从而使用户（计薪员）能够直观获知是哪些活动触发了薪资分段计算，全程可溯源。本申请实施例提供的数据处理方法可以以人力资源产品的分段计薪模块的形式实现。

需要说明的是，在本申请的各个实施例中，定义“第二目标员工”为薪资系统所面向的需要计薪的所有员工，定义“第一目标员工”为第二目标员工中需要进行分段计薪的员工。第一目标员工中的各员工可能涉及到不同的业务领域活动，对应不同的分段计薪方案；也可以包括涉及到的分段计薪方案相同的员工，例如同一批入职、薪资水平一致、又同一批转正的员工。

“业务领域活动”指的是会触发员工分段计薪的业务领域活动，包括但不限于入职、转正、调岗、调薪等，其中的两种或多种业务领域活动之间可能具有一定的关联关系，例如转正和调薪通常会同时发生。在不同的企业，涉及到的业务领域活动也会有所差异。建立各领域功能的系统协同机制，即建立前端业务领域系统与薪资系统的连接，实现前端业务领域活动对薪资分段的自动触发。基于与前端业务领域系统的连接进行薪资系统程序初始化时，进行与企业前端业务领域系统对接的部署配置，配置内容可以包括但不限于前端业务领域系统的类型与分段方案的对应关系，前端业务领域活动的类型与分段方案的对应关系，乃至存在关联的前端业务领域系统和存在关联的前端业务领域活动各自的关联情况与分段方案的对应关系。这部分部署内置是在薪资系统基础上受企业用户实际情况影响的，故可以提供给企业用户配置的接口以进行自主配置。

此外，提供给企业用户自主配置的内容还可以包括对基础计薪方案的配置，即针对第二目标员工在不同的岗位、不同的业务水平等对应的涉及到底薪、提成、奖金等不同类型的薪资数据的计薪规则，计薪规则可以包括对不同的薪资数据在第二目标员工的出勤情况、工作量、发薪时间等因素对应的计薪标准。

为方便企业用户配置，在进行上述配置的过程中，均可以给企业用户提供初始配置模型，供企业用户进行增删、更改以及其他自定义设置。

在具体实施中，对于步骤S101来说，具体可以利用分段触发器实现薪资分段的触发，当接收到前端业务系统的前端应用程序编程接口（Application ProgrammingInterface，API）发送的前端业务领域活动的信息时，创建分段触发器。此外，薪酬数据集成系统（payroll data integration，PDI）对应的个人发薪档案的变动也可以作为分段触发器生成的条件之一。为提高数据安全性，前端业务领域活动的信息可以设置为由计薪员手动发送。

薪酬数据集成系统与薪酬内部系统为薪资系统的基本单元。其中，薪酬内部系统在与前端业务领域系统建立连接之前就具有自身独立的运行算法，用以执行薪酬数据内部的运算活动，例如个人薪资档案的建立，调薪-固薪、经常性收入扣减，变更任职部门等。薪酬数据集成系统实现对前端业务领域系统的订阅功能，作为前端业务领域系统与分段计薪系统之间的连接通道，订阅活动可以包括入职、转正、调动等。

创建分段触发器的过程具体可以包括：设置分段触发器的前端业务领域活动和分段日期的字段、设置触发器覆盖范围以及关联分段类型。其中，前端业务领域活动和分段日期的字段来源于薪酬数据集成系统所获取的前端业务领域活动和薪酬内部系统的活动数据。触发器覆盖范围即涉及到的第一目标员工。分段类型可以包括期间分段和元素分段两种类型，期间分段为将第一目标员工的所有薪酬数据进行分段，元素分段是选择部分薪酬数据进行分段，若选择元素分段，还需要设置分段元素。分段类型可以供计薪员自定义设置，也可以预先根据企业薪资发放规则，创建识别薪资数据元素、综合时间元素等数据自动进行分段类型的设置。完成上述创建过程，生成分段触发器。

对于步骤S102来说，通过薪酬数据集成系统来获取前端业务领域活动的关联数据。具体地，前端业务领域系统发生前端业务领域活动后推送消息到分布式消息中间件MQ（中台消息中心），分布式消息中间件将推送的消息发送到薪酬数据集成系统；薪酬数据集成系统进行协作消息接收，在预设的任务脚本中创建分段任务并执行分段触发器。在创建分段任务的过程中，查询薪酬数据集成系统中的设置内容，例如预先设定的创建分段任务的规则（包括订阅消息、发薪活动组-执行分段触发器等），其中，发薪活动组用于创建并调用分段触发器。

根据前端业务领域活动的关联数据匹配需要进行分段计薪的第一目标员工和分段计薪方案，生成分段计薪任务，即分段任务管理过程。在生成分段触发器后，如步骤S101中所述，由计薪员手动发送前端业务领域活动的信息以触发分段计薪任务的创建。分段计薪任务的管理项目具体可以包括：关联分段触发器、关联个人发薪档案、确定分段日期、分段类型和任务状态等。

分段计薪任务包括对一个分段周期的一个类型的薪资数据的分段折算方案，主要涉及到分子的设定和分母的设定。可以为计薪员提供配置分子设置方式和分母设置方式的接口，用于供计薪员选择自定设置还是使用系统自动生成。分子的设定参数具体包括分子数据的来源和分子计算公式。分母的设定参数具体包括分母数据来源和分母计算公式。将分段折算方案分别与计算规则和薪酬项目匹配。

需要说明的是，一个第一目标员工可能对应多个分段计薪任务，假设该第一目标员工对应的分段节点为一个，则涉及到两个分段周期，而该第一目标员工的薪资数据类型包括底薪、提成、奖金，则涉及到在第一个分段周期的底薪分段计薪任务、提成分段计薪任务、奖金分段计薪任务，和第二分段周期的底薪分段计薪任务、提成分段计薪任务、奖金分段计薪任务。而不同的第一目标员工的部分或全部分段计薪任务可能是相同的，此时可以将相同的分段计薪任务进行合并计算以节约计算资源。。

对于步骤S103来说，基于分段计薪任务中的分段折算规则、前端业务领域活动的关联数据以及来源于薪酬内部系统的个人发薪档案等的关联数据，进行分段计薪任务的计算，得到每个分段计薪任务的分段计薪结果。将各分段计薪任务的分段计薪结果进行汇总，即得到第一目标员工在当前计薪周期的薪资数据总额。为方便计薪员核对，显示出的第一目标员工的分段计薪结果包括第一目标员工下每个分段计薪任务的分段计薪结果以及该的薪资数据总额。

本申请实施例提供的数据处理方法，基于前端业务领域活动触发分段计薪，在接收到前端业务系统发送的前端业务领域活动的信息时，触发分段计薪任务的生成，从而使用户可以直观获知是哪些活动触发了分段计薪，全程可溯源；继而获取前端业务领域活动的关联数据，根据前端业务领域活动的关联数据匹配需要进行分段计薪的第一目标员工和分段计薪方案，生成分段计薪任务，而后执行分段计薪任务，得到第一目标员工的分段计薪结果，不仅实现了基于业务领域活动的分段计薪计算的自动化，节约人力成本，还方便用户对分段计薪结果进行核对，有效降低了分段计薪过程中产生错误而无法被发现的几率。因此本申请所提供的数据处理方法能够适应现有的多业务场景组合的分段计薪的业务诉求，提高了分段计薪结果的准确性，降低了计薪员的工作压力。

实施例二

图2为本申请实施例提供的一种图1中步骤S102的具体实施方式的流程图。

在上述实施例的基础上，为灵活适应业务场景变化，在本申请实施例提供的数据处理方法中，步骤S102：获取前端业务领域活动的关联数据，根据前端业务领域活动的关联数据匹配需要进行分段计薪的第一目标员工和分段计薪方案，生成分段计薪任务，具体包括：

S201：基于薪酬数据集成系统获取前端业务领域活动的关联数据。

S202：根据对前端业务领域活动的关联数据的解析结果，生成初始分段计薪任务。

S203：接收在初始分段计薪任务的基础上的自定义计薪设置。

S204：基于自定义计薪设置更新初始分段计薪任务，得到分段计薪任务。

在本申请实施例提供的数据处理方法中，通过接收计薪员自定义的计薪设置，以支撑多业务场景的分段计薪业务诉求。

在具体实施中，对于步骤S201来说，如上述实施例中所述，基于薪酬数据集成系统获取前端业务领域活动的关联数据。

对于步骤S202来说，根据预先创建的解析脚本，解析获取到的前端业务领域活动的关联数据，先进行第一目标员工和分段计薪方案的自动匹配，得到初始分段计薪任务。

对于步骤S203来说，在初始分段计薪任务的基础上，接受自定义计薪设置。自定义计薪设置可以包括对第一目标员工的增、减、变更，根据发薪时间对初始分段计薪任务进行增、减、变更（例如，季度奖金通常为一季度发放一次，那么需要确定当前计薪周期是否为季度奖金的发放月份。当然，这一项可以预先由系统根据时间进行判定）。

对于步骤S204来说，基于自定义计薪设置对初始分段计薪任务进行更新后，得到分段计薪任务。此时可以由计薪员来触发分段计薪任务的执行。

进一步的，步骤S204具体可以包括：

基于自定义计薪设置更新初始分段计薪任务，得到更新后的初始分段计薪任务；

在更新后的初始分段计薪任务中筛除与第一目标员工的原始计薪方案的分段方式一致的初始分段计薪任务后，得到分段计薪任务。

需要说明的是，当发生前端业务领域活动时，不一定会对员工的计薪结果产生影响。例如，某企业员工的计薪周期为从当月1号到当月最后一天，而某员工在1号时转正，此时就没有必要将转正前的计薪方案加入当月的分段计薪任务中，如果加入，将会产生至少两倍的无用计算，浪费系统计算资源。因此，在基于自定义计薪设置更新初始分段计薪任务，得到更新后的初始分段计薪任务后，在更新后的初始分段计薪任务中筛除与第一目标员工的原始计薪方案的分段方式一致的初始分段计薪任务，即筛除分段后得到的计薪结果不影响原有计薪结果的计薪任务，以留下的分段计薪任务为最终投入到计算的分段计薪任务。为提高正确率，可以将建议筛除的初始分段计薪任务提供给计薪员，供计薪员进行手动筛除。

实施例三

在上述实施例的基础上，由于业务场景的复杂化、企业规模的壮大所导致的计薪方案的繁多问题，必将产生数量可观的分段计薪任务。故在，本申请实施例提供的数据处理方法中，图1中的步骤S103：执行分段计薪任务，得到第一目标员工的分段计薪结果，具体为：

以第一目标员工为单位，将分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理，得到第一目标员工的分段计薪结果。

以第一目标员工为单元，即是将第一目标员工的所有分段计薪任务分配至同一异步线程进行处理。通过将分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理，可以有效支撑大数据量的计算，提高数据处理效率的同时避免过量的独立数据存在于内存、造成内存溢出。

为了便于管理维护，将分段计薪任务单独部署于一个后端计算服务应用中，跟基础计薪应用通过为服务接口进行数据交互，实现服务间解耦。在执行过程中，为方便统一管理，先调用基础计薪应用对第二目标员工按照基础计薪方案进行一次整体计薪，而后基于前端业务领域活动触发分段计薪，调用微服务接口进入分段计薪应用中，最后仅输出给用户分段计薪结果，删除第一目标员工的薪资数据在基础计薪应用中的结果。

进一步的，将分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理，具体可以包括：

将分段计薪任务分发至异步线程后，基于预先建立的多实体关联关系，利用多线程取数器获取分段计薪任务所需的数据；

利用分段计薪任务所需的数据并行进行各第一目标员工的分段计薪任务的计算。

在具体实施中，设定取数器需要获取的数据信息及关联关系，设定多实体关联关系，保证取数时可以动态地获取到每个第二目标员工需要参与计算的数据。具体可以通过员工ID、岗位等信息的关键词建立多实体关联关系，从而在计算当前分段计薪任务时通过取数器实时获取需要参与计算的技术。通过在分布式计算的基础上采用分布式取数，进一步提高计算效率。

进一步的，本申请实施例提供的数据处理方法还可以包括：

利用分布式锁向预设数据库中更新各异步线程的计算进度；

将第一目标员工的分段计薪结果存储至预设数据库。

通过分布式锁解决处理状态并发更新的安全性问题。预设数据库可以采用分布式缓存框架redis数据库。

进一步的，在本申请实施例提供的数据处理方法中，以第一目标员工为单位，将分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理，得到第一目标员工的分段计薪结果，具体可以包括：

确定第一目标员工的总体计算批次；

若总体计算批次多于现有线程数，则在将分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理的同时，利用无服务架构技术创建与多出的计算批次一一对应的容器以进行多出的计算批次的分段计薪任务的处理，得到第一目标员工的分段计薪结果；

若总体计算批次不多于现有线程数，则将分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理，得到第一目标员工的分段计薪结果；

其中，一个计算批次包括至少一个第一目标员工。

使用动态扩容技术，以计薪员设置的批次或根据分段计薪任务的总数自动生成的批次为总体计算批次，使用Serverless无服务架构技术进行后端程序扩容，每增加一个容器将提升大批量数据算薪性能。在完成整个计算流程后即时释放容器，降低算薪成本。

在扩容的容器中将数据分批使用多线程取数，提升取数效率，快速拿到计算整个过程中需要用到的所有分段数据，通过分布式缓存框架redis进行缓存，供计算使用。

可选的，在得到分段计薪结果后，使用分布式缓存框架redis进行缓存，并使用分布式消息中间件MQ发送数据存储消息。分布式消息中间件MQ的消息队列模式的特性，保证一个容器内，进行单线程数据保存，减轻数据库层的压力。

实施例四

上文详述了数据处理方法对应的各个实施例，在此基础上，本申请还公开了与上述方法对应的数据处理装置、数据处理设备及存储介质。

图3为本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。

如图3所示，本申请实施例提供的数据处理装置包括：

触发单元301，用于当接收到前端业务系统发送的前端业务领域活动的信息时，触发分段计薪任务的生成；

生成单元302，用于获取前端业务领域活动的关联数据，根据前端业务领域活动的关联数据匹配需要进行分段计薪的第一目标员工和分段计薪方案，生成分段计薪任务；

执行单元303，用于执行分段计薪任务，得到第一目标员工的分段计薪结果。

可选的，生成单元302具体包括：

获取子单元，用于基于薪酬数据集成系统获取前端业务领域活动的关联数据；

第一生成子单元，用于根据对前端业务领域活动的关联数据的解析结果，生成初始分段计薪任务；

第一接收子单元，用于接收在初始分段计薪任务的基础上的自定义计薪设置；

第一更新子单元，用于基于自定义计薪设置更新初始分段计薪任务，得到分段计薪任务。

可选的，第一更新子单元具体包括：

第二更新子单元，用于基于自定义计薪设置更新初始分段计薪任务，得到更新后的初始分段计薪任务；

过滤子单元，用于在更新后的初始分段计薪任务中筛除与第一目标员工的原始计薪方案的分段方式一致的初始分段计薪任务后，得到分段计薪任务。

可选的，执行单元303执行分段计薪任务，得到第一目标员工的分段计薪结果具体为：

执行单元303以第一目标员工为单位，将分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理，得到第一目标员工的分段计薪结果。

可选的，本申请实施例提供的数据处理装置还包括：

第三更新子单元，用于利用分布式锁向预设数据库中更新各异步线程的计算进度；

存储子单元，用于将第一目标员工的分段计薪结果存储至预设数据库。

可选的，执行单元303将分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理，具体包括：

执行单元303将分段计薪任务分发至异步线程后，基于预先建立的多实体关联关系，利用多线程取数器获取分段计薪任务所需的数据；

执行单元303利用分段计薪任务所需的数据并行进行各第一目标员工的分段计薪任务的计算。

可选的，执行单元303具体包括：

确定子单元，用于确定第一目标员工的总体计算批次；

第一计算子单元，用于若总体计算批次多于现有线程数，则在将分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理的同时，利用无服务架构技术创建与多出的计算批次一一对应的容器以进行多出的计算批次的分段计薪任务的处理，得到第一目标员工的分段计薪结果；

第二计算子单元，用于若总体计算批次不多于现有线程数，则将分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理，得到第一目标员工的分段计薪结果；

其中，一个计算批次包括至少一个第一目标员工。

由于装置部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此装置部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

实施例五

图4为本申请实施例提供的一种数据处理设备的结构示意图。

如图4所示，本申请实施例提供的数据处理设备包括：

存储器410，用于存储指令，所述指令包括上述任意一项实施例所述的数据处理方法的步骤；

处理器420，用于执行所述指令。

其中，处理器420可以包括一个或多个处理核心，比如3核心处理器、8核心处理器等。处理器420可以采用数字信号处理DSP（Digital Signal Processing）、现场可编程门阵列FPGA（Field－Programmable Gate Array）、可编程逻辑阵列PLA（Programmable LogicArray）中的至少一种硬件形式来实现。处理器420也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称中央处理器CPU（CentralProcessing Unit）；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器420可以集成有图像处理器GPU（Graphics Processing Unit），GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器420还可以包括人工智能AI（Artificial Intelligence）处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器410可以包括一个或多个存储介质，该存储介质可以是非暂态的。存储器410还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。本实施例中，存储器410至少用于存储以下计算机程序411，其中，该计算机程序411被处理器420加载并执行之后，能够实现前述任一实施例公开的数据处理方法中的相关步骤。另外，存储器410所存储的资源还可以包括操作系统412和数据413等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统412可以为Windows。数据413可以包括但不限于上述方法所涉及到的数据。

在一些实施例中，数据处理设备还可包括有显示屏430、电源440、通信接口450、输入输出接口460、传感器470以及通信总线480。

本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构并不构成对数据处理设备的限定，可以包括比图示更多或更少的组件。

本申请实施例提供的数据处理设备，包括存储器和处理器，处理器在执行存储器存储的程序时，能够实现如上所述的数据处理方法，效果同上。

实施例六

需要说明的是，以上所描述的装置、设备实施例仅仅是示意性的，例如，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。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。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例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例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，也可以两个或两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，也可以采用软件功能模块的形式实现。

集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

为此，本申请实施例还提供一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如数据处理方法的步骤。

该存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器ROM（Read-Only Memory）、随机存取存储器RAM（Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本实施例中提供的存储介质所包含的计算机程序能够在被处理器执行时实现如上所述的数据处理方法的步骤，效果同上。

以上对本申请所提供的一种数据处理方法、装置、设备及存储介质进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置、设备及存储介质而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。

还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

当接收到前端业务系统发送的前端业务领域活动的信息时，触发分段计薪任务的生成；

获取所述前端业务领域活动的关联数据，根据所述前端业务领域活动的关联数据匹配需要进行分段计薪的第一目标员工和分段计薪方案，生成所述分段计薪任务；

执行所述分段计薪任务，得到所述第一目标员工的分段计薪结果。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述获取所述前端业务领域活动的关联数据，根据所述前端业务领域活动的关联数据匹配需要进行分段计薪的第一目标员工和分段计薪方案，生成所述分段计薪任务，具体包括：

基于薪酬数据集成系统获取所述前端业务领域活动的关联数据；

根据对所述前端业务领域活动的关联数据的解析结果，生成初始分段计薪任务；

接收在所述初始分段计薪任务的基础上的自定义计薪设置；

基于所述自定义计薪设置更新所述初始分段计薪任务，得到所述分段计薪任务。

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述自定义计薪设置更新所述初始分段计薪任务，得到所述分段计薪任务，具体包括：

基于所述自定义计薪设置更新所述初始分段计薪任务，得到更新后的初始分段计薪任务；

在所述更新后的初始分段计薪任务中筛除与所述第一目标员工的原始计薪方案的分段方式一致的初始分段计薪任务后，得到所述分段计薪任务。

4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述执行所述分段计薪任务，得到所述第一目标员工的分段计薪结果，具体为：

以所述第一目标员工为单位，将所述分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理，得到所述第一目标员工的分段计薪结果。

5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，还包括：

利用分布式锁向预设数据库中更新各所述异步线程的计算进度；

将所述第一目标员工的分段计薪结果存储至所述预设数据库。

6.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理，具体包括：

将所述分段计薪任务分发至所述异步线程后，基于预先建立的多实体关联关系，利用多线程取数器获取所述分段计薪任务所需的数据；

利用所述分段计薪任务所需的数据并行进行各所述第一目标员工的所述分段计薪任务的计算。

7.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述以所述第一目标员工为单位，将所述分段计薪任务分发至异步线程进行并行处理，得到所述第一目标员工的分段计薪结果，具体包括：

确定所述第一目标员工的总体计算批次；

若所述总体计算批次多于现有线程数，则在将所述分段计薪任务分发至所述异步线程进行并行处理的同时，利用无服务架构技术创建与多出的计算批次一一对应的容器以进行所述多出的计算批次的所述分段计薪任务的处理，得到所述第一目标员工的分段计薪结果；

若所述总体计算批次不多于现有线程数，则将所述分段计薪任务分发至所述异步线程进行并行处理，得到所述第一目标员工的分段计薪结果；

其中，一个所述计算批次包括至少一个所述第一目标员工。

8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

触发单元，用于当接收到前端业务系统发送的前端业务领域活动的信息时，触发分段计薪任务的生成；

生成单元，用于获取所述前端业务领域活动的关联数据，根据所述前端业务领域活动的关联数据匹配需要进行分段计薪的第一目标员工和分段计薪方案，生成所述分段计薪任务；

执行单元，用于执行所述分段计薪任务，得到所述第一目标员工的分段计薪结果。

9.一种数据处理设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储指令，所述指令包括权利要求1至7任意一项所述数据处理方法的步骤；

处理器，用于执行所述指令。

10.一种存储介质，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如权利要求1至7任意一项所述数据处理方法的步骤。

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