CN114519483A - 一种大数据智能分析和提醒方法及其系统 - Google Patents

一种大数据智能分析和提醒方法及其系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种大数据智能分析和提醒方法，所述方法为：步骤S1、采集部门全体设计师的基础信息、项目数据，并存入到基础数据库中；步骤S2、给全体设计师标识对应擅长的能力标签、然后在基础数据库中通过多个维度关联数据的抽取操作，分析出对应承接项目的设计师是否符合能力和职级要求，是否契合项目需求，以及当前设计师工作饱和度是否适合，是否还有余力承接其他项目；步骤S3、将数据统计结果存入数据库，同时推送给员工和管理岗同学，引导用户进行合理分配，统计的数据结果也能通过数据可视化报告展示在报表上，并提供给公司高层查看。本发明减少人工管理投入，提高数据实时性。

Description

一种大数据智能分析和提醒方法及其系统
技术领域
本发明涉及计算机通讯技术领域，特别是一种大数据智能分析和提醒方法及其系统。
背景技术
公司有较多项目且分属于不同领域，其中每个设计师可能负责多个项目，也可能只负责承接一个项目，但是由于项目的生命周期不同，重要等级不同，对应工作量也不同，为了更好的匹配工作内容与个人特质，需要通过分析员工个人指标数据与项目领域数据，结合多维度的关联性数据进行统计分析，并将最终的推荐结果推送给指定的员工和管理岗，以便于引导整体部门的岗位调整，保障重要项目有能力匹配和专业擅长、工作量饱和度合适的员工进行承接。
传统的选人预留方式存在弊端：
（1）分析维度较窄也偏主观性，同时缺乏公平性，而人员与承接项目契合度，直接关系到项目的发展，管理岗和员工都需要对目前整体部门情况有比较直观和全面的了解，以便及时作出岗位调整和指导。
（2）公司各维度系统数据均分散的存储在各个业务系统里，人工分析花费时间较多，且涉及多维度数据分析准确性不高，时效性也不高。
发明内容
为克服上述问题，本发明的目的是提供一种大数据智能分析和提醒方法，通过数据智能化分析得到员工情况数据并进行展示和推送提醒，减少人工管理投入，提高数据实时性。
本发明采用以下方案实现：一种大数据智能分析和提醒方法，所述方法包括如下步骤：
步骤S1、采集部门全体设计师的基础信息、项目数据，并存入到基础数据库中；
步骤S2、给全体设计师标识对应擅长的能力标签、然后在基础数据库中通过多个维度关联数据的抽取操作，分析出对应承接项目的设计师是否符合能力和职级要求，是否契合项目需求，以及当前设计师工作饱和度是否适合，是否还有余力承接其他项目；
步骤S3、将数据统计结果存入数据库，同时推送给员工和管理岗同学，引导用户进行合理分配，统计的数据结果也能通过数据可视化报告展示在报表上，并提供给公司高层查看。
进一步的，所述基础信息包括个人姓名、职级、入司时间、往常绩效表现、以及往常承接项目清单；所述项目数据包括项目名称、项目重要度、项目成员列表、项目阶段性汇报和文档资料提交情况、以及项目绩效。
进一步的，所述给全体设计师标识对应擅长的能力标签，具体为：创建对应的关系型数据库关系，进行基础数据之间的关联和标识，即项目根据服务用户和业务情况添加项目领域标识，所述项目领域标识包括：教育领域、VR领域、AI领域、游戏领域、对应人员根据曾经参与的项目情况和绩效表现、以及职级等级；添加擅长领域标识，使擅长领域标识与项目领域标识能够完成匹配；同时，给不同的项目工作事务添加难度标识，给不同职级员工所能承接的工作标识作出标准，使工作难度和员工能够匹配的工作的难度标识完成关联。
进一步的，所述在基础数据库中通过多个维度关联数据的抽取操作，具体为：为了得到对应部门指定员工的能力是否与当前承接项目匹配，通过抽取该员工的职级信息、擅长领域标识、项目领域标识、指定项目待完成的工作事务的难度标识、以及员工通过对应学习认证的结果数据，根据这些多维数据进行进一步的数据分析，即项目等级是重要等级的项目，则承接该重要项目的员工需要具备高职级、通过所有项目相关联的认证考试、且该项目待完成的工作事务难度也是该员工能够承接的；通过采集备选的员工数据和项目成员数据，获取到项目成员中的员工，是否职级达到要求，是否认证考试通过情况符合要求，事务难度承接匹配情况是否达到要求，通过一系列的筛选对比，得出当前项目成员中的指定员工是否匹配该项目或是否匹配该项目的工作事务，以及是否有更佳优秀和契合的员工能作为备选，并将结果展现出来。
进一步的，生成各维度的分析结果，并进行定向推送，即推送给管理岗人员目前项目和人员匹配度的情况，会推送给当前与项目契合度存在差距的人员，并告知差异点，要是认证考试中尚有部分考试未通过或未学习，推动人员及时完成自学和考试；会推送给更佳契合项目的备选人员，并告知其有适合他承接的项目列表，若备选员工尚有余力能承接，则向其直接上级领导主动请缨，通过多方的数据共享和同步，共同保障项目和人员的匹配和过程数据跟踪。
本发明的一种大数据智能分析和提醒系统，所述系统包括：采集模块、多维数据分析模块、以及结果推送模块；
所述采集模块，用于采集部门全体设计师的基础信息、项目数据，并存入到基础数据库中；
所述多维数据分析模块，给全体设计师标识对应擅长的能力标签、然后在基础数据库中通过多个维度关联数据的抽取操作，分析出对应承接项目的设计师是否符合能力和职级要求，是否契合项目需求，以及当前设计师工作饱和度是否适合，是否还有余力承接其他项目；
所述结果推送模块，将数据统计结果存入数据库，同时推送给员工和管理岗同学，引导用户进行合理分配，统计的数据结果也能通过数据可视化报告展示在报表上，并提供给公司高层查看。
进一步的，所述基础信息包括个人姓名、职级、入司时间、往常绩效表现、以及往常承接项目清单；所述项目数据包括项目名称、项目重要度、项目成员列表、项目阶段性汇报和文档资料提交情况、以及项目绩效。
进一步的，所述给全体设计师标识对应擅长的能力标签，具体为：创建对应的关系型数据库关系，进行基础数据之间的关联和标识，即项目根据服务用户和业务情况添加项目领域标识，所述项目领域标识包括：教育领域、VR领域、AI领域、游戏领域、对应人员根据曾经参与的项目情况和绩效表现、以及职级等级；添加擅长领域标识，使擅长领域标识与项目领域标识能够完成匹配；同时，给不同的项目工作事务添加难度标识，给不同职级员工所能承接的工作标识作出标准，使工作难度和员工能够匹配的工作的难度标识完成关联。
进一步的，所述在基础数据库中通过多个维度关联数据的抽取操作，具体为：为了得到对应部门指定员工的能力是否与当前承接项目匹配，通过抽取该员工的职级信息、擅长领域标识、项目领域标识、指定项目待完成的工作事务的难度标识、以及员工通过对应学习认证的结果数据，根据这些多维数据进行进一步的数据分析，即项目等级是重要等级的项目，则承接该重要项目的员工需要具备高职级、通过所有项目相关联的认证考试、且该项目待完成的工作事务难度也是该员工能够承接的；通过采集备选的员工数据和项目成员数据，获取到项目成员中的员工，是否职级达到要求，是否认证考试通过情况符合要求，事务难度承接匹配情况是否达到要求，通过一系列的筛选对比，得出当前项目成员中的指定员工是否匹配该项目或是否匹配该项目的工作事务，以及是否有更佳优秀和契合的员工能作为备选，并将结果展现出来。
进一步的，生成各维度的分析结果，并进行定向推送，即推送给管理岗人员目前项目和人员匹配度的情况，会推送给当前与项目契合度存在差距的人员，并告知差异点，要是认证考试中尚有部分考试未通过或未学习，推动人员及时完成自学和考试；会推送给更佳契合项目的备选人员，并告知其有适合他承接的项目列表，若备选员工尚有余力能承接，则向其直接上级领导主动请缨，通过多方的数据共享和同步，共同保障项目和人员的匹配和过程数据跟踪。
本发明的有益效果在于：本发明借助大数据多维数据分析能力，通过关联性计算，完成对应项目和人员的匹配度检查、人员工作饱和度检查、项目数据更新及时性检查、项目人力投入合理性检查等等，各种电子化项目、人员管理均通过数据智能化分析自动完成并进行展示和推送提醒。减少人工管理投入，提高数据实时性。
附图说明
图1是本发明的方法流程示意图。
图2是本发明的一实施例的方法流程示意图。
图3是本发明的系统原理框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
请参阅图1所示，本发明的一种大数据智能分析和提醒方法，所述方法包括如下步骤：
步骤S1、采集部门全体设计师的基础信息、项目数据，并存入到基础数据库中；所述基础信息包括个人姓名、职级、入司时间、往常绩效表现、以及往常承接项目清单；所述项目数据包括项目名称、项目重要度、项目成员列表、项目阶段性汇报和文档资料提交情况、以及项目绩效。
步骤S2、给全体设计师标识对应擅长的能力标签、然后在基础数据库中通过多个维度关联数据的抽取操作，分析出对应承接项目的设计师是否符合能力和职级要求，是否契合项目需求，以及当前设计师工作饱和度是否适合，是否还有余力承接其他项目；
步骤S3、将数据统计结果存入数据库，同时推送给员工和管理岗同学，引导用户进行合理分配，统计的数据结果也能通过数据可视化报告展示在报表上，并提供给公司高层查看。
下面结合一具体实施例对本发明做进一步说明：
如图2所示，本发明的一种大数据智能分析和提醒方法，所述方法为：
（1）关联数据抽取操作：通过公司各业务系统收集基础数据，如从人事系统收集员工基础数据（如个人姓名、职级、入司时间、往常绩效表现、往常承接项目清单等）；从项目信息系统收集项目基础数据（如项目名称、项目重要度、项目成员列表、项目阶段性汇报和文档资料提交情况、项目绩效等）；通过公司内部学习平台收集指定同学的认证考试结果数据（如对应职级同学需要通过不同认证的数据，通过不同认证数据才能承接不同项目的具体事务等），
（2）基础数据存储：通过数据收集上述来自各内部系统的数据后将这部分基础数据存入数据库待后续进行数据分析。
（3）特性标签标识：创建对应的关系型数据库关系，进行基础数据之间的关联和标识（如项目根据服务用户和业务情况添加项目领域类型标识：如教育领域、VR领域、AI领域、游戏领域等等、对应人员根据曾经参与的项目情况和绩效表现、职级等级等，添加擅长领域标识，使之与项目领域能够完成匹配。同时，会给不同的项目工作事务添加难度标识，给不同职级员工所能承接的工作标识作出标准，使工作难度和员工能够匹配的工作难度标识完成关联）
（4）多维数据计算：根据管理需求，希望得到对应部门指定员工的能力是否与当前承接项目匹配，会通过抽取该员工的职级信息、擅长领域标识、项目领域标识、指定项目待完成的工作事务标识、以及员工通过对应学习认证的结果数据，然后进行进一步的数据处理。如项目等级是非常重要等级的项目，那么，承接该重要项目的员工需要具备高职级、通过所有项目相关联的认证考试、且该项目待完成的工作事务难度也是该员工能够承接的。通过采集备选的员工数据和项目成员数据，可以获取到项目成员中的员工，是否职级达到要求，是否认证考试通过情况符合要求，事务难度承接匹配情况是否达到要求，通过一系列的筛选对比，会得出当前项目成员中的指定员工是否匹配该项目或是否匹配该项目的工作事务，以及是否有更佳优秀和契合的员工可以作为备选，并将该结果计算出来。
（5）生成定向推送数据：通过上述数据智能分析，会生成各维度的分析结果，并进行定向推送，如推送给管理岗人员目前项目和人员匹配度的情况。会推送给当前与项目契合度存在差距的人员，并告知其差异点，如认证考试中尚有部分考试未通过或未学习，推动人员及时完成自学和考试。会推送给更佳契合项目的备选人员，并告知其有适合他承接的项目列表，若备选员工尚有余力可以承接，可以向其直接上级领导主动请缨。通过多方的数据共享和同步，共同保障项目和人员的匹配和过程数据跟踪。
（6）数据统计结果存储：上述数据统计后除了完成推送还会进行数据的存储，以便于后续进行可视化报表的配置和展现。
（7）可视化报表配置和展示：通过数据统计结果与可视化报表的对应配置，将各维度数据统计结果展示在数据看板上，并进行实时展示，以便高层及时掌握执行层和管理层的人员及数据情况。
请参阅图3所示，本发明的一种大数据智能分析和提醒系统，所述系统包括：采集模块、多维数据分析模块、以及结果推送模块；
所述采集模块，用于采集部门全体设计师的基础信息、项目数据，并存入到基础数据库中；所述基础信息包括个人姓名、职级、入司时间、往常绩效表现、以及往常承接项目清单；所述项目数据包括项目名称、项目重要度、项目成员列表、项目阶段性汇报和文档资料提交情况、以及项目绩效；
所述多维数据分析模块，给全体设计师标识对应擅长的能力标签、然后在基础数据库中通过多个维度关联数据的抽取操作，分析出对应承接项目的设计师是否符合能力和职级要求，是否契合项目需求，以及当前设计师工作饱和度是否适合，是否还有余力承接其他项目；
所述结果推送模块，将数据统计结果存入数据库，同时推送给员工和管理岗同学，引导用户进行合理分配，统计的数据结果也能通过数据可视化报告展示在报表上，并提供给公司高层查看。
给全体设计师标识对应擅长的能力标签，具体为：创建对应的关系型数据库关系，进行基础数据之间的关联和标识，即项目根据服务用户和业务情况添加项目领域标识，所述项目领域标识包括：教育领域、VR领域、AI领域、游戏领域、对应人员根据曾经参与的项目情况和绩效表现、以及职级等级；添加擅长领域标识，使擅长领域标识与项目领域标识能够完成匹配；同时，给不同的项目工作事务添加难度标识，给不同职级员工所能承接的工作标识作出标准，使工作难度和员工能够匹配的工作的难度标识完成关联。
所述在基础数据库中通过多个维度关联数据的抽取操作，具体为：为了得到对应部门指定员工的能力是否与当前承接项目匹配，通过抽取该员工的职级信息、擅长领域标识、项目领域标识、指定项目待完成的工作事务的难度标识、以及员工通过对应学习认证的结果数据，根据这些多维数据进行进一步的数据分析，即项目等级是重要等级的项目，则承接该重要项目的员工需要具备高职级、通过所有项目相关联的认证考试、且该项目待完成的工作事务难度也是该员工能够承接的；通过采集备选的员工数据和项目成员数据，获取到项目成员中的员工，是否职级达到要求，是否认证考试通过情况符合要求，事务难度承接匹配情况是否达到要求，通过一系列的筛选对比，得出当前项目成员中的指定员工是否匹配该项目或是否匹配该项目的工作事务，以及是否有更佳优秀和契合的员工能作为备选，并将结果展现出来。
在本发明中，生成各维度的分析结果，并进行定向推送，即推送给管理岗人员目前项目和人员匹配度的情况，会推送给当前与项目契合度存在差距的人员，并告知差异点，要是认证考试中尚有部分考试未通过或未学习，推动人员及时完成自学和考试；会推送给更佳契合项目的备选人员，并告知其有适合他承接的项目列表，若备选员工尚有余力能承接，则向其直接上级领导主动请缨，通过多方的数据共享和同步，共同保障项目和人员的匹配和过程数据跟踪。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (10)

1.一种大数据智能分析和提醒方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
步骤S1、采集部门全体设计师的基础信息、项目数据，并存入到基础数据库中；
步骤S2、给全体设计师标识对应擅长的能力标签、然后在基础数据库中通过多个维度关联数据的抽取操作，分析出对应承接项目的设计师是否符合能力和职级要求，是否契合项目需求，以及当前设计师工作饱和度是否适合，是否还有余力承接其他项目；
步骤S3、将数据统计结果存入数据库，同时推送给员工和管理岗同学，引导用户进行合理分配，统计的数据结果也能通过数据可视化报告展示在报表上，并提供给公司高层查看。
2.根据权利要求1所述的一种大数据智能分析和提醒方法，其特征在于：所述基础信息包括个人姓名、职级、入司时间、往常绩效表现、以及往常承接项目清单；所述项目数据包括项目名称、项目重要度、项目成员列表、项目阶段性汇报和文档资料提交情况、以及项目绩效。
3.根据权利要求1所述的一种大数据智能分析和提醒方法，其特征在于：所述给全体设计师标识对应擅长的能力标签，具体为：创建对应的关系型数据库关系，进行基础数据之间的关联和标识，即项目根据服务用户和业务情况添加项目领域标识，所述项目领域标识包括：教育领域、VR领域、AI领域、游戏领域、对应人员根据曾经参与的项目情况和绩效表现、以及职级等级；添加擅长领域标识，使擅长领域标识与项目领域标识能够完成匹配；同时，给不同的项目工作事务添加难度标识，给不同职级员工所能承接的工作标识作出标准，使工作难度和员工能够匹配的工作的难度标识完成关联。
4.根据权利要求3所述的一种大数据智能分析和提醒方法，其特征在于：所述在基础数据库中通过多个维度关联数据的抽取操作，具体为：为了得到对应部门指定员工的能力是否与当前承接项目匹配，通过抽取该员工的职级信息、擅长领域标识、项目领域标识、指定项目待完成的工作事务的难度标识、以及员工通过对应学习认证的结果数据，根据这些多维数据进行进一步的数据分析，即项目等级是重要等级的项目，则承接该重要项目的员工需要具备高职级、通过所有项目相关联的认证考试、且该项目待完成的工作事务难度也是该员工能够承接的；通过采集备选的员工数据和项目成员数据，获取到项目成员中的员工，是否职级达到要求，是否认证考试通过情况符合要求，事务难度承接匹配情况是否达到要求，通过一系列的筛选对比，得出当前项目成员中的指定员工是否匹配该项目或是否匹配该项目的工作事务，以及是否有更佳优秀和契合的员工能作为备选，并将结果展现出来。
5.根据权利要求1所述的一种大数据智能分析和提醒方法，其特征在于：生成各维度的分析结果，并进行定向推送，即推送给管理岗人员目前项目和人员匹配度的情况，会推送给当前与项目契合度存在差距的人员，并告知差异点，要是认证考试中尚有部分考试未通过或未学习，推动人员及时完成自学和考试；会推送给更佳契合项目的备选人员，并告知其有适合他承接的项目列表，若备选员工尚有余力能承接，则向其直接上级领导主动请缨，通过多方的数据共享和同步，共同保障项目和人员的匹配和过程数据跟踪。
6.一种大数据智能分析和提醒系统，其特征在于：所述系统包括：采集模块、多维数据分析模块、以及结果推送模块；
所述采集模块，用于采集部门全体设计师的基础信息、项目数据，并存入到基础数据库中；
所述多维数据分析模块，给全体设计师标识对应擅长的能力标签、然后在基础数据库中通过多个维度关联数据的抽取操作，分析出对应承接项目的设计师是否符合能力和职级要求，是否契合项目需求，以及当前设计师工作饱和度是否适合，是否还有余力承接其他项目；
所述结果推送模块，将数据统计结果存入数据库，同时推送给员工和管理岗同学，引导用户进行合理分配，统计的数据结果也能通过数据可视化报告展示在报表上，并提供给公司高层查看。
7.根据权利要求6所述的一种大数据智能分析和提醒系统，其特征在于：所述基础信息包括个人姓名、职级、入司时间、往常绩效表现、以及往常承接项目清单；所述项目数据包括项目名称、项目重要度、项目成员列表、项目阶段性汇报和文档资料提交情况、以及项目绩效。
8.根据权利要求6所述的一种大数据智能分析和提醒系统，其特征在于：所述给全体设计师标识对应擅长的能力标签，具体为：创建对应的关系型数据库关系，进行基础数据之间的关联和标识，即项目根据服务用户和业务情况添加项目领域标识，所述项目领域标识包括：教育领域、VR领域、AI领域、游戏领域、对应人员根据曾经参与的项目情况和绩效表现、以及职级等级；添加擅长领域标识，使擅长领域标识与项目领域标识能够完成匹配；同时，给不同的项目工作事务添加难度标识，给不同职级员工所能承接的工作标识作出标准，使工作难度和员工能够匹配的工作的难度标识完成关联。
9.根据权利要求8所述的一种大数据智能分析和提醒系统，其特征在于：所述在基础数据库中通过多个维度关联数据的抽取操作，具体为：为了得到对应部门指定员工的能力是否与当前承接项目匹配，通过抽取该员工的职级信息、擅长领域标识、项目领域标识、指定项目待完成的工作事务的难度标识、以及员工通过对应学习认证的结果数据，根据这些多维数据进行进一步的数据分析，即项目等级是重要等级的项目，则承接该重要项目的员工需要具备高职级、通过所有项目相关联的认证考试、且该项目待完成的工作事务难度也是该员工能够承接的；通过采集备选的员工数据和项目成员数据，获取到项目成员中的员工，是否职级达到要求，是否认证考试通过情况符合要求，事务难度承接匹配情况是否达到要求，通过一系列的筛选对比，得出当前项目成员中的指定员工是否匹配该项目或是否匹配该项目的工作事务，以及是否有更佳优秀和契合的员工能作为备选，并将结果展现出来。
10.根据权利要求6所述的一种大数据智能分析和提醒系统，其特征在于：生成各维度的分析结果，并进行定向推送，即推送给管理岗人员目前项目和人员匹配度的情况，会推送给当前与项目契合度存在差距的人员，并告知差异点，要是认证考试中尚有部分考试未通过或未学习，推动人员及时完成自学和考试；会推送给更佳契合项目的备选人员，并告知其有适合他承接的项目列表，若备选员工尚有余力能承接，则向其直接上级领导主动请缨，通过多方的数据共享和同步，共同保障项目和人员的匹配和过程数据跟踪。
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