CN115080819A - 薪酬数据分析管理方法及平台 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及大数据处理技术领域，具体提供一种薪酬数据分析管理方法及平台，包括：根据薪酬数据所属项目对薪酬数据进行分类存储；根据各项目的需求制定各项目的数据处理模型，分别通过各数据处理模型对同项目薪酬数据进行处理；将各项目的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面。本发明通过对薪酬数据进行分类存储并为每种类别的薪酬数据分别构建数据处理模型，以使薪酬数据得到充分分析和处理，通过将处理结果输出至响应式格栅显示界面实现对结果的精细化显示。
Description
技术领域
本发明涉及大数据处理技术领域，具体涉及一种薪酬数据分析管理方法及平台。
背景技术
大型企业的薪酬数据的数据量极大，对于薪酬数据的管理也就带来了新的挑战。现有的数据管理平台大多仅能够提供薪酬数据显示功能、薪酬数据存储功能，导致薪酬数据无法得到有效管理和利用，且存储的安全性也有待提高。
发明内容
针对现有技术存在的功能过少、服务单一以及安全性不佳的问题，本发明提供一种薪酬数据分析管理方法及平台，以解决上述技术问题。
第一方面，本发明提供一种薪酬数据分析管理方法，包括：
根据薪酬数据所属项目对薪酬数据进行分类存储；
根据各项目的需求制定各项目的数据处理模型，分别通过各数据处理模型对同项目薪酬数据进行处理；
将各项目的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面。
进一步的，根据薪酬数据所属项目对薪酬数据进行分类存储，包括：
通过安全接口层接收薪酬数据，所述安全接口层的源码原生安全目录下存储有配置文件，以使安全接口层加载参数配置确保接口层安全配置的完全启动；
根据薪酬数据的源IP确认薪酬数据所属项目，并根据薪酬数据所属项目为薪酬数据分配存储地址。
进一步的，根据薪酬数据的源IP确认薪酬数据所属项目，并根据薪酬数据所属项目为薪酬数据分配存储地址，包括：
采用预映射技术将薪酬数据保存至分布式数据库。
进一步的，根据各项目的需求制定各项目的数据处理模型，分别通过各数据处理模型对同项目薪酬数据进行处理，包括：
设定项目的薪酬数据计算函数，并按照计算函数之间的关联关系将计算函数编辑为函数链形式的数据处理模型。
进一步的，将各项目的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面，包括：
预先创建多维度栅格显示界面，且设定多维度栅格之间的响应关系；
将各数据处理模型输出的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面。
第二方面，本发明提供一种薪酬数据分析管理平台，包括：
数据存储单元，用于根据薪酬数据所属项目对薪酬数据进行分类存储；
数据处理单元，用于根据各项目的需求制定各项目的数据处理模型，分别通过各数据处理模型对同项目薪酬数据进行处理；
数据显示单元，用于将各项目的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面。
进一步的，所述数据存储单元包括：
数据接收模块，用于通过安全接口层接收薪酬数据，所述安全接口层的源码原生安全目录下存储有配置文件，以使安全接口层加载参数配置确保接口层安全配置的完全启动；
地址分配模块，用于根据薪酬数据的源IP确认薪酬数据所属项目，并根据薪酬数据所属项目为薪酬数据分配存储地址。
进一步的，所述地址分配模块包括：
数据保存子模块，用于采用预映射技术将薪酬数据保存至分布式数据库。
进一步的，所述数据处理单元包括：
模式构建模块，用于设定项目的薪酬数据计算函数，并按照计算函数之间的关联关系将计算函数编辑为函数链形式的数据处理模型。
进一步的，所述数据显示单元包括：
显示设置模块，用于预先创建多维度栅格显示界面，且设定多维度栅格之间的响应关系；
结果显示模块，用于将各数据处理模型输出的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面。
本发明的有益效果在于，
本发明提供的医患交互管理方法及平台，通过对薪酬数据进行分类存储并为每种类别的薪酬数据分别构建数据处理模型，以使薪酬数据得到充分分析和处理，通过将处理结果输出至响应式格栅显示界面实现对结果的精细化显示。
此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，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是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。
图2是本发明一个实施例的平台的示意性框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，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。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
图1是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。其中，图1执行主体可以为一种薪酬数据分析管理系统。
如图1所示，该方法包括：
步骤110，根据薪酬数据所属项目对薪酬数据进行分类存储；
步骤120，根据各项目的需求制定各项目的数据处理模型，分别通过各数据处理模型对同项目薪酬数据进行处理；
步骤130，将各项目的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面。
目前现有的技术应用主要存在以下缺点：
第一、原生的数据分析模型由业务需求演化而来，封装耦合度较高，无法根据新的业务场景解耦改进所需功能，导致系统复用率低，部署效率慢，非必要进程多、开发周期长。单一数据分析寄存技术相对于庞大的业务场景需求就略显单薄，仍需要后期技术开发补充，嵌入式的开发会在系统应用部署使用时引发应用兼容性和容错性问题，无法完全匹配多样化的系统操作环境，增加研发成本延长了系统开发周期。
第二、为了满足数据分析存取的安全性需求，原生数据分析模型均需要配置认证相关的参数文件，再通过框架底层的I/O文件存取技术获取配置参数部署至应用中，增加了服务器访问进程占用率和数据计算效率。如果数据认证失效或者缺损，应用系统启动后亦可通过认证漏洞访问，造成敏感信息泄露，数据价值严重损失。
第三、多元化的数据分析模型匹配不同的场景需求，数据存储模式也大相径庭，需要采用不同的技术来满足功能场景，数据的统一性、规范性问题层出不穷，降低了应用维护效率、增加了运维成本。
为了便于对本发明的理解，下面以本发明薪酬数据分析管理方法的原理，结合实施例中对薪酬数据分析进行管理的过程，对本发明提供的薪酬数据分析管理方法做进一步的描述。
具体的，所述薪酬数据分析管理方法包括：
S1、根据薪酬数据所属项目对薪酬数据进行分类存储。
通过安全接口层接收薪酬数据，所述安全接口层的源码原生安全目录下存储有配置文件，以使安全接口层加载参数配置确保接口层安全配置的完全启动；根据薪酬数据的源IP确认薪酬数据所属项目，并根据薪酬数据所属项目为薪酬数据分配存储地址。采用预映射技术将薪酬数据保存至分布式数据库。
具体的，重载java底层API，将配置文件存入java原生安全目录下，优化I/O输入/输出流技术，加载参数配置确保应用系统安全配置的完全启动，从根本上杜绝XSS跨站脚本、请求伪装、日志伪造、Sql、Xml、SSI、Xpath、CRLF注入、账户枚举、密码撞库等攻击，避免数据泄露。本实施方式中分布式数据库是源数据建模以Hadoop大数据系统技术架构为开发思想，在传统关系型数据库基础上采用高效分布式集群计算模型。依照MapReduce编程模型对数据清理、数据集成、数据转换、数据规约等环节进行大规模数据处理。
在本实施方式中，为每种项目分别分配一个存储块。一个存储块在一个节点上，这样在调用一个项目的数据时读取数据的速度更快。
S2、根据各项目的需求制定各项目的数据处理模型，分别通过各数据处理模型对同项目薪酬数据进行处理。
设定项目的薪酬数据计算函数，并按照计算函数之间的关联关系将计算函数编辑为函数链形式的数据处理模型。其中计算函数例如计算平均值、波动值、阈值比对等。通过模型中的各函数映射关系进行迭代运算，从而完成“链式”计算过程。引入非关系型数据库NoSql解决大规模数据集合多重数据种类处理问题。集成MogonDB数据库开发思想，解决非结构化数据和结构化数据爆发式增长，提高系统负载性，建立多维空间索引管道，以此快速、精确的从指定位置获取数据。
数据处理模型从同项目薪酬数据的存储地址中读取相应数据，然后对数据进行计算、处理等操作。
S3、将各项目的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面。
预先创建多维度栅格显示界面，且设定多维度栅格之间的响应关系；将各数据处理模型输出的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面。
具体的，使用原声HTML5、CSS3语言将系统应用界面打造为响应式格栅系统，即可根据场景需求的交互自动改变数据展示形式，并使用OpenGL图形绘制变成接口经纹理映射优化展示效果，将数据展示画布清晰连贯、便捷直观的展示出来。
此外，通过把数据安全、兼容、规范性的分析存储模型全部封装至控制层，大幅减少持久层、表现层和逻辑层源码量。因其极低的耦合度在各类项目中均可通用。对于多样数据分析寄存场景需求不仅解决了复杂框架代码冗余体积庞大的问题还弥补了单一数据分析模型功能的不足。对于多元业务系统应用可完全解决安全等一系列问题。
如图2所示，该平台200包括：
数据存储单元210，用于根据薪酬数据所属项目对薪酬数据进行分类存储；
数据处理单元220，用于根据各项目的需求制定各项目的数据处理模型，分别通过各数据处理模型对同项目薪酬数据进行处理；
数据显示单元230，用于将各项目的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面。
可选地，作为本发明一个实施例，所述数据存储单元包括：
数据接收模块，用于通过安全接口层接收薪酬数据，所述安全接口层的源码原生安全目录下存储有配置文件，以使安全接口层加载参数配置确保接口层安全配置的完全启动；
地址分配模块，用于根据薪酬数据的源IP确认薪酬数据所属项目，并根据薪酬数据所属项目为薪酬数据分配存储地址。
可选地，作为本发明一个实施例，所述地址分配模块包括：
数据保存子模块，用于采用预映射技术将薪酬数据保存至分布式数据库。
可选地，作为本发明一个实施例，所述数据处理单元包括：
模式构建模块，用于设定项目的薪酬数据计算函数，并按照计算函数之间的关联关系将计算函数编辑为函数链形式的数据处理模型。
可选地，作为本发明一个实施例，所述数据显示单元包括：
显示设置模块，用于预先创建多维度栅格显示界面，且设定多维度栅格之间的响应关系；
结果显示模块，用于将各数据处理模型输出的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面。
尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/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，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种薪酬数据分析管理方法，其特征在于，包括：
根据薪酬数据所属项目对薪酬数据进行分类存储；
根据各项目的需求制定各项目的数据处理模型，分别通过各数据处理模型对同项目薪酬数据进行处理；
将各项目的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据薪酬数据所属项目对薪酬数据进行分类存储，包括：
通过安全接口层接收薪酬数据，所述安全接口层的源码原生安全目录下存储有配置文件，以使安全接口层加载参数配置确保接口层安全配置的完全启动；
根据薪酬数据的源IP确认薪酬数据所属项目，并根据薪酬数据所属项目为薪酬数据分配存储地址。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据薪酬数据的源IP确认薪酬数据所属项目，并根据薪酬数据所属项目为薪酬数据分配存储地址，包括：
采用预映射技术将薪酬数据保存至分布式数据库。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各项目的需求制定各项目的数据处理模型，分别通过各数据处理模型对同项目薪酬数据进行处理，包括：
设定项目的薪酬数据计算函数，并按照计算函数之间的关联关系将计算函数编辑为函数链形式的数据处理模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各项目的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面，包括：
预先创建多维度栅格显示界面，且设定多维度栅格之间的响应关系；
将各数据处理模型输出的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面。
6.一种薪酬数据分析管理平台，其特征在于，包括：
数据存储单元，用于根据薪酬数据所属项目对薪酬数据进行分类存储；
数据处理单元，用于根据各项目的需求制定各项目的数据处理模型，分别通过各数据处理模型对同项目薪酬数据进行处理；
数据显示单元，用于将各项目的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面。
7.根据权利要求6所述的平台，其特征在于，所述数据存储单元包括：
数据接收模块，用于通过安全接口层接收薪酬数据，所述安全接口层的源码原生安全目录下存储有配置文件，以使安全接口层加载参数配置确保接口层安全配置的完全启动；
地址分配模块，用于根据薪酬数据的源IP确认薪酬数据所属项目，并根据薪酬数据所属项目为薪酬数据分配存储地址。
8.根据权利要求7所述的平台，其特征在于，所述地址分配模块包括：
数据保存子模块，用于采用预映射技术将薪酬数据保存至分布式数据库。
9.根据权利要求6所述的平台，其特征在于，所述数据处理单元包括：
模式构建模块，用于设定项目的薪酬数据计算函数，并按照计算函数之间的关联关系将计算函数编辑为函数链形式的数据处理模型。
10.根据权利要求6所述的平台，其特征在于，所述数据显示单元包括：
显示设置模块，用于预先创建多维度栅格显示界面，且设定多维度栅格之间的响应关系；
结果显示模块，用于将各数据处理模型输出的薪酬处理结果输出至响应式格栅显示界面。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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