CN114021970A - 一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法 - Google Patents

一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法，包括如下步骤：业务梳理；需求分析；业务设计；数据需求梳理与溯源；数据采集与提取；分析层数据接入技术路线设计；多维多层数据溯源；分析模型设计；分析模型构建；分析模型训练与评估；分析模型优化；运行环境搭建；应用部署与验证；配置实施。本发明完善企业平台功能，研究建立电网效益分析模型，贯通人、财、物链路。

Description

一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法
技术领域
本发明涉及市场模型构建技术领域，尤其涉及一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法。
背景技术
财务数据中台建设现状：近年来，公司财务部在大数据分析方面的建设呈现加速趋势。2019年建设财务数据资产平台，包含会计核算、预算管理、资产管理、工程财务管理、电价管理和资金管理的数据分析应用。2020年开始，基于国网公司关于数据中台建设方向的总体部署，公司财务部在以数据中台基础上的数据分析应用发力，建设包含关键指标看板、智能分析中心、报表管理中心、专业管理中心、业务服务中心、基层服务中心六大模块的“智慧共享财务平台”。
为贯彻落实国网公司提质增效工作，辅助智慧共享财务平台的场景应用，更好地从数据层面保障应用实用化，需要开展企业数据模型的建设。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法。
本发明提出的一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法，包括如下步骤：
S1业务梳理：对企业辅助经营决策指标模型的数据特征、数据质量、存储方式、管理方法、业务逻辑方面的业务现状进行调查，并对调查结果进行分析研究；
S2需求分析：在调研基础上，准确理解业务需求的具体要求，将业务需求转化为完整的需求定义，即实现将结果指标细化到最小单元；
S3业务设计：以项目需求分析结果为依据，设计辅助经营决策的指标因子构成，将项目需要实现的具体业务内容进行确定，形成设计文档；
S4数据需求梳理与溯源：对企业辅助经营决策的指标模型具体数据需求进行梳理，对数据来源进行确定，确定主数据抽取的数据格式、筛选条件；
S5数据采集与提取：从内、外部业务系统或线下采集数据，并提取出需要的数据，导出企业主数据清单，导出辅助经营决策的指标模型相关的因子数据，并进行分析处理；
S6分析层数据接入技术路线设计：按照企业辅助经营决策的指标模型架构要求，完成数据接入技术路线，包括历史存量数据抽取技术路线设计、增量数据抽取技术路线设计；
S7多维多层数据溯源：分解企业辅助经营决策的指标模型涉及的相关因子，明确溯源逻辑，编写溯源需求申请单，明确因子的颗粒度、时间周期、取数逻辑、单位等相关信息；
S8分析模型设计：按照企业管理的需求，构建企业辅助经营决策的指标计算模型，根据数据中台系统表梳理关联关系，设计宽表结构，存储辅助经营决策的指标模型计算结果；
S9分析模型构建：基于业务内容、业务规则及数据需求，在数据中台中进行开发，建立企业辅助经营决策的指标模型，计算的结果存储在数据中台宽表中；
S10分析模型训练与评估：通过已有数据，对企业辅助经营决策的指标模型中未知参数进行确定；
S11分析模型优化：通过改变企业辅助经营决策的指标模型的参数配置，进行模型调优，提高抽取计算效率；
S12运行环境搭建：完成企业辅助经营决策的指标模型运行所需的系统环境、大数据资源的规划与安装配置工作；
S13应用部署与验证：部署企业辅助经营决策的指标模型安装部署工作，并完成对应的安全、性能、功能、稳定性的验证工作；
S14配置实施：将企业辅助经营决策的指标模型部署到数据中台中。
优选的，对企业，建设针对指标因子体系，由因子计算指标，对指标进行赋分，计算得分库结果。
优选的，搭建考核评价计算的数据链条，但对于数据变动的传导影响没有辅助分析工具，需要建设源系统数据质量监控工具、数据接入及计算结果异常监控功能、数据结果辅助分析工具。
优选的，系统进行多用户并发操作时，页访问平均响应时间不得超过5S；系统登录平均响应时间不得超过5S；执行简单查询、添加和删除业务时，平均响应时间不得超过5S；执行复杂的综合业务时，平均响应时间不得超过8S；在执行报表统计业务时平均响应时间不得超过60S，在执行预测和测算类业务的平均响应时间不得超过600S。信息系统事务失率不超过0.1％。
优选的，所述步骤S5数据的使用应在应用程序中进行检错和校验操作，保证原始数据的正确性和完整性。
优选的，所述步骤S4数据在转换过程中，采用通用的标准格式，考虑相关的不同系统和不同应用格式需求。可信区域获取数据时，数据在使用前，应验证其格式，确保其可用性。
优选的，所述步骤S7根据指标体系梳理的因子清单，开展指标因子溯源工作。因子的来源系统包括ERP、财务管控系统、营销系统。
优选的，所述步骤S8建设企业辅助经营决策的指标模型计算结果监控功能，当辅助经营决策的指标计算结果较上一日因子值有较大变动时，主动预警。
优选的，所述步骤S8建设企业计算结果监控功能，当指标计算结果较上一日有较大变动，或因子值较上一日因子值有较大变动时，主动预警。
优选的，建设企业数据结果辅助分析工具，实现企业计算结果中，因子对指标、指标对得分的影响分析。
本发明中，所述一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法，完善企业平台功能，研究建立电网效益分析模型，贯通人、财、物链路，将售电收入、人工成本、运维成本等效益指标精准传导至智慧共享财务平台，辅助提升各层级经营意识。
附图说明
图1为企业的部署拓扑图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1，一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法，包括如下步骤：
S1业务梳理：对企业辅助经营决策的指标模型的数据特征、数据质量、存储方式、管理方法、业务逻辑方面的业务现状进行调查，并对调查结果进行分析研究；
S2需求分析：在调研基础上，准确理解业务需求的具体要求，将业务需求转化为完整的需求定义，即实现将收入、成本量化指标细化到最小单元；
S3业务设计：以项目需求分析结果为依据，构建电网指标因子构成，将项目需要实现的具体业务内容进行确定，形成设计文档；
S4数据需求梳理与溯源：对企业辅助经营决策的指标模型具体数据需求进行梳理，对数据来源进行确定，确定主数据抽取的数据格式、筛选条件；
S5数据采集与提取：从内、外部业务系统或线下采集数据，并提取出需要的数据，导出企业主数据清单，导出辅助经营决策的指标模型相关的因子数据，并进行分析处理；
S6分析层数据接入技术路线设计：按照企业辅助经营决策的指标模型架构要求，完成数据接入技术路线，包括历史存量数据抽取技术路线设计、增量数据抽取技术路线设计；
S7多维多层数据溯源：分解企业辅助经营决策的指标模型涉及的相关因子，明确溯源逻辑，编写溯源需求申请单，明确因子的颗粒度、时间周期、取数逻辑、单位等相关信息；
S8分析模型设计：按照企业管理的需求，构建企业辅助经营决策的指标分析计算模型，根据数据中台系统表梳理关联关系，设计宽表结构，存储辅助经营决策的指标模型计算结果；
S9分析模型构建：基于业务内容、业务规则及数据需求，在数据中台中进行开发，建立企业辅助经营决策的指标模型，计算的结果存储在数据中台宽表中；
S10分析模型训练与评估：通过已有数据，对企业辅助经营决策的指标模型中未知参数进行确定；
S11分析模型优化：通过改变企业辅助经营决策的指标模型的参数配置，进行模型调优，提高抽取计算效率；
S12运行环境搭建：完成企业辅助经营决策的指标模型运行所需的系统环境、大数据资源的规划与安装配置工作；
S13应用部署与验证：部署企业辅助经营决策的指标模型安装部署工作，并完成对应的安全、性能、功能、稳定性的验证工作；
S14配置实施：将企业辅助经营决策的指标模型部署到数据中台中。
本发明中，对企业，建设辅助经营决策的指标的指标因子体系，由因子计算指标，对指标进行赋分，计算得分库结果。
本发明中，搭建考核评价计算的数据链条，但对于数据变动的传导影响没有辅助分析工具，需要建设源系统数据质量监控工具、数据接入及计算结果异常监控功能、数据结果辅助分析工具。
本发明中，系统进行多用户并发操作时，页访问平均响应时间不得超过5S；系统登录平均响应时间不得超过5S；执行简单查询、添加和删除业务时，平均响应时间不得超过5S；执行复杂的综合业务时，平均响应时间不得超过8S；在执行报表统计业务时平均响应时间不得超过60S，在执行预测和测算类业务的平均响应时间不得超过600S。信息系统事务失率不超过0.1％。
本发明中，所述步骤S5数据的使用应在应用程序中进行检错和校验操作，保证原始数据的正确性和完整性。
本发明中，所述步骤S4数据在转换过程中，采用通用的标准格式，考虑相关的不同系统和不同应用格式需求。可信区域获取数据时，数据在使用前，应验证其格式，确保其可用性。
本发明中，所述步骤S7根据指标体系梳理的因子清单，开展指标因子溯源工作。因子的来源系统包括ERP、财务管控系统、营销系统系统。
本发明中，所述步骤S8建设企业辅助经营决策的指标模型计算结果监控功能，当计算结果较上一日因子值有较大变动时，主动预警。
本发明中，所述步骤S8建设企业计算结果监控功能，当指标体系的指标计算结果较上一日有较大变动，或因子值较上一日因子值有较大变动时，主动预警。
本发明中，建设企业数据结果辅助分析工具，实现企业计算结果中，因子对指标、指标对得分的影响分析。
本发明：构建数据模型，将电网资产、人员、项目、成本中心建立连接，形成企业网架拓扑关系，设计主数据库的存储表结构梳理主数据的来源系统以及表关联关系。实现将经营决策指标量化指标细化到最小单元。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，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，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1业务梳理：对企业经营指标模型的数据特征、数据质量、存储方式、管理方法、业务逻辑方面的业务现状进行调查，并对调查结果进行分析研究；
S2需求分析：在调研基础上，准确理解业务需求的具体要求，将业务需求转化为完整的需求定义，即实现辅助决策指标细化到最小单元；
S3业务设计：以项目需求分析结果为依据，设计辅助经营决策的指标因子构成，将项目需要实现的具体业务内容进行确定，形成设计文档；
S4数据需求梳理与溯源：对企业辅助经营决策指标模型具体数据需求进行梳理，对数据来源进行确定，确定主数据抽取的数据格式、筛选条件；
S5数据采集与提取：从内、外部业务系统或线下采集数据，并提取出需要的数据，导出企业主数据清单，导出辅助经营决策指标模型相关的因子数据，并进行分析处理；
S6分析层数据接入技术路线设计：按照企业辅助经营决策指标模型架构要求，完成数据接入技术路线，包括历史存量数据抽取技术路线设计、增量数据抽取技术路线设计；
S7多维多层数据溯源：分解企业辅助经营决策指标模型涉及的相关因子，明确溯源逻辑，编写溯源需求申请单，明确因子的颗粒度、时间周期、取数逻辑、单位等相关信息；
S8分析模型设计：按照企业管理的需求，构建企业辅助经营决策指标计算模型，根据数据中台系统表梳理关联关系，设计宽表结构，存储辅助经营决策指标模型计算结果；
S9分析模型构建：基于业务内容、业务规则及数据需求，在数据中台中进行开发，建立企业辅助经营决策指标模型，计算的结果存储在数据中台宽表中；
S10分析模型训练与评估：通过已有数据，对企业辅助经营决策指标模型中未知参数进行确定；
S11分析模型优化：通过改变企业辅助经营决策指标模型的参数配置，进行模型调优，提高抽取计算效率；
S12运行环境搭建：完成企业辅助经营决策指标模型运行所需的系统环境、大数据资源的规划与安装配置工作；
S13应用部署与验证：部署企业辅助经营决策指标模型安装部署工作，并完成对应的安全、性能、功能、稳定性的验证工作；
S14配置实施：将企业辅助经营决策指标模型部署到数据中台中。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法，其特征在于，对企业，建设针对台区、客户经理的指标因子体系，由因子计算指标，对指标进行赋分，计算得分库结果。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法，其特征在于，搭建考核评价计算的数据链条，但对于数据变动的传导影响没有辅助分析工具，需要建设源系统数据质量监控工具、数据接入及计算结果异常监控功能、数据结果辅助分析工具。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法，其特征在于，系统进行多用户并发操作时，页访问平均响应时间不得超过5S；系统登录平均响应时间不得超过5S；执行简单查询、添加和删除业务时，平均响应时间不得超过5S；执行复杂的综合业务时，平均响应时间不得超过8S；在执行报表统计业务时平均响应时间不得超过60S，在执行预测和测算类业务的平均响应时间不得超过600S，信息系统事务失率不超过0.1％。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法，其特征在于，所述步骤S5数据的使用应在应用程序中进行检错和校验操作，保证原始数据的正确性和完整性。
6.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法，其特征在于，所述步骤S4数据在转换过程中，采用通用的标准格式，考虑相关的不同系统和不同应用格式需求，可信区域获取数据时，数据在使用前，应验证其格式，确保其可用性。
7.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法，其特征在于，所述步骤S7根据指标体系梳理的因子清单，开展指标因子溯源工作。因子的来源系统包括ERP、PMS、财务管控系统、营销系统。
8.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法，其特征在于，所述步骤S8建设企业辅助经营决策指标模型计算结果监控功能，当计算结果较上一日数值有较大变动时，主动预警。
9.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的企业数据资产模型构建方法，其特征在于，建设企业数据结果辅助分析工具，实现企业计算结果中，因子对指标、指标对得分的影响分析。
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