CN115587393A - 一种分布式绩效数据处理方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种分布式绩效数据处理方法及装置，方法包括：首先获取绩效数据的处理请求，根据绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据，划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块，将各加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径，利用本发明实施例，以解决现有技术中的不足，它能够提高绩效数据存储的安全性和可靠性。

Description

一种分布式绩效数据处理方法及装置
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，特别是一种分布式绩效数据处理方法及装置。
背景技术
企业的发展依赖于良好的制度，科学的绩效考核制度能够促进企业员工的工作积极性。因此在进行绩效考核时，绩效数据的管理显得尤为重要。
现有技术中，通常采用的考核方法有：简单排序法、强制分类法、要素评定法、360度考核法等。但是，目前的绩效数据处理过程中，通常采用较为常规简单的存储方式，比如：不对绩效数据进行任何处理，直接将绩效数据存储在存储器中，无法保证绩效数据存储的安全性和可靠性，而且，存储器无法根据绩效数据的实际情况进行存储区域的划分，可能导致存储器中存储区域的存储空间不足或者存储空间浪费，进而可能导致数据存储失败，导致数据丢失，无法保证数据存储的安全性和可靠性，这是一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种分布式绩效数据处理方法及装置，以解决现有技术中的不足，它能够提高绩效数据存储的安全性和可靠性。
本申请的一个实施例提供了一种分布式绩效数据处理方法，应用于分布式绩效管理平台，所述方法包括：
获取绩效数据的处理请求，所述绩效数据包括绩效数据的特征信息和初始位置信息；
根据所述绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据；
划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块；
将各所述加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各所述加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径。
可选的，所述获取绩效数据的处理请求，包括：
选择并发送绩效数据的目标时间段，并获取所述目标时间段内的特征信息和初始位置信息；
根据所述目标时间段内的特征信息和初始位置信息，生成所述绩效数据的查询指令；
将所述查询指令发送至所述分布式绩效管理平台的预设接口，以获取绩效数据的处理请求。
可选的，所述绩效数据的特征信息包括绩效数据对应员工的姓名及所述目标时间段的绩效工资数据；
所述根据所述绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据，包括：
根据所述绩效数据对应员工的姓名及所述目标时间段的绩效工资数据生成各个员工的所述绩效数据的查询指令，以确定待处理的绩效数据。
可选的，所述划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块，包括：
基于神经网络算法，利用训练好的加密划分模型，划分所述待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块。
可选的，所述基于神经网络算法，利用训练好的加密划分模型，划分所述待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块，包括：
将所述待处理绩效数据中的特征信息和初始位置信息作为输入数据，并输入所述加密划分模型，以通过所述加密划分模型输出待处理绩效数据对应的密级；
根据所述待处理绩效数据对应的密级，将所述待处理绩效数据分割成不同密级的分类块。
可选的，所述根据所述待处理绩效数据对应的密级，将所述待处理绩效数据分割成不同密级的分类块之后，所述方法还包括：
将各个加密绩效数据分类块设置权限和解限秘钥，并判断员工的输入秘钥与所述解限秘钥是否一致；
若是，识别并验证员工权限对应的密级，根据员工权限对应的密级，将待处理绩效数据中与所述员工权限对应的密级相符的分类块的权限解除。
可选的，所述将各所述加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各所述加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径，包括：
根据各所述加密绩效数据分类块的内容，创建各所述加密绩效数据分类块的编号，并存储在对应的存储空间；
根据各所述加密绩效数据分类块的编号和对应存储空间的位置信息，创建各所述加密绩效数据分类块对应的索引，以形成可识别路径。
本申请的又一实施例提供了一种分布式绩效数据处理装置，应用于分布式绩效管理平台，所述装置包括：
获取模块，用于获取绩效数据的处理请求，所述绩效数据包括绩效数据的特征信息和初始位置信息；
确定模块，用于根据所述绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据；
划分模块，用于划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块；
存储模块，用于将各所述加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各所述加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径。
可选的，所述获取模块，包括：
选择单元，用于选择并发送绩效数据的目标时间段，并获取所述目标时间段内的特征信息和初始位置信息；
生成单元，用于根据所述目标时间段内的特征信息和初始位置信息，生成所述绩效数据的查询指令；
发送单元，用于将所述查询指令发送至所述分布式绩效管理平台的预设接口，以获取绩效数据的处理请求。
可选的，所述确定模块，包括：
确定单元，用于根据所述绩效数据对应员工的姓名及所述目标时间段的绩效工资数据生成各个员工的所述绩效数据的查询指令，以确定待处理的绩效数据。
可选的，所述划分模块，包括：
划分单元，用于基于神经网络算法，利用训练好的加密划分模型，划分所述待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块。
可选的，所述划分单元，包括：
输出子单元，用于将所述待处理绩效数据中的特征信息和初始位置信息作为输入数据，并输入所述加密划分模型，以通过所述加密划分模型输出待处理绩效数据对应的密级；
分割子单元，用于根据所述待处理绩效数据对应的密级，将所述待处理绩效数据分割成不同密级的分类块。
可选的，所述分割子单元之后，所述装置还包括：
判断子单元，用于将各个加密绩效数据分类块设置权限和解限秘钥，并判断员工的输入秘钥与所述解限秘钥是否一致；
验证子单元，用于若是，识别并验证员工权限对应的密级，根据员工权限对应的密级，将待处理绩效数据中与所述员工权限对应的密级相符的分类块的权限解除。
可选的，所述存储模块，包括：
创建单元，用于根据各所述加密绩效数据分类块的内容，创建各所述加密绩效数据分类块的编号，并存储在对应的存储空间；
存储单元，用于根据各所述加密绩效数据分类块的编号和对应存储空间的位置信息，创建各所述加密绩效数据分类块对应的索引，以形成可识别路径。
本申请的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中所述的方法。
本申请的又一实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项中所述的方法。
与现有技术相比，本发明首先获取绩效数据的处理请求，根据绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据，划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块，将各加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径，利用本发明实施例，以解决现有技术中的不足，它能够提高绩效数据存储的安全性和可靠性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种分布式绩效数据处理方法的计算机终端的硬件结构框图；
图2为本发明实施例提供的一种分布式绩效数据处理方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种分布式绩效数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本发明实施例首先提供了一种分布式绩效数据处理方法，该方法可以应用于电子设备，如计算机终端，具体如普通电脑、量子计算机等。
下面以运行在计算机终端上为例对其进行详细说明。图1为本发明实施例提供的一种分布式绩效数据处理方法的计算机终端的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端可以包括一个或多个（图1中仅示出一个）处理器102（处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）和用于存储数据的存储器104，可选地，上述计算机终端还可以包括用于通信功能的传输装置106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述计算机终端的结构造成限定。例如，计算机终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本申请实施例中的分布式绩效数据处理方法对应的程序指令/模块，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器（Network Interface Controller，NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频（Radio Frequency，RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
参见图2，图2为本发明实施例提供的一种分布式绩效数据处理方法的流程示意图，可以包括如下步骤：
S201：获取绩效数据的处理请求，所述绩效数据包括绩效数据的特征信息和初始位置信息。
具体的，为保证绩效数据中数据的私密和安全性，上述绩效数据中数据可以存储于一区块链的节点中。可以理解的是，发送绩效数据处理请求的执行主体可以为分布式绩效管理平台系统，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定，本申请实施例以服务器为执行主体为例进行说明。
其中，所述获取绩效数据的处理请求，可以包括：
1.选择并发送绩效数据的目标时间段，并获取所述目标时间段内的特征信息和初始位置信息。
示例性的，绩效数据的目标时间段可以以月为单位、季度为单位等进行选择，也可以是自定义设置的时间段。目标时间段内的特征信息可以包括绩效数据对应员工的姓名及所述目标时间段的绩效工资数据；初始位置信息为初始存储目标时间段特征信息的文件夹位置或者网络地址位置。
2.根据所述目标时间段内的特征信息和初始位置信息，生成所述绩效数据的查询指令。
具体的，分布式绩效管理平台主要负责管理绩效数据集规则、数据映射关系、数据路由、数据源、数据结构等配置聚合服务的节点管理。所述绩效数据的查询指令的触发，主要是根据目标时间段内的特征信息和初始位置信息生成，或者通过分布式绩效管理平台中的某一应用系统向分布式绩效管理平台发送数据查询请求，分布式绩效管理平台根据不同应用系统的配置信息，将数据查询请求划分为子请求，每个子请求作为绩效数据查询指令发送至对应的应用系统中。
3.将所述查询指令发送至所述分布式绩效管理平台的预设接口，以获取绩效数据的处理请求。
具体的，将查询指令发送至分布式绩效管理平台的预设接口，可以是通过数据映射和数据路由的方式，解析查询指令，得到对应的数据信息，包括应用系统需要的数据规则、数据结构和数据源等，并根据这些数据信息，通过数据路由配置动态分配合理的数据源实例，并在事先构建好的数据库连接池中选择对应的预设接口，通过数据连接池中的连接，并行/串行的连接对应数据源执行相应的指令，获取绩效数据的处理请求。
S202：根据所述绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据。
具体的，所述根据所述绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据，可以包括：
根据所述绩效数据对应员工的姓名及所述目标时间段的绩效工资数据生成各个员工的所述绩效数据的查询指令，以确定待处理的绩效数据。
示例性的，可以选择某一个月或某一个季度的全体员工或部分员工的绩效工资数据生成对应的员工绩效数据的查询指令，确定待处理的绩效数据。
S203：划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块。
具体的，划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块，可以包括：
基于神经网络算法，利用训练好的加密划分模型，划分所述待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块。
具体的，作为机器学习架构的经典卷积神经网络算法通常用于分类。例如，图像识别是其一种非常普遍的应用场景。卷积神经网络通常由三层组成，分别是卷积层，池化层和全连接层。平移不变的卷积层和池化层是卷积神经网络的关键属性，因为它们包含一定数量的称为超参数的可调参数矩阵。因此可以利用训练好的加密划分模型，划分待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块。
其中，所述基于神经网络算法，利用训练好的加密划分模型，划分所述待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块，可以包括如下步骤：
步骤1：将所述待处理绩效数据中的特征信息和初始位置信息作为输入数据，并输入所述加密划分模型，以通过所述加密划分模型输出待处理绩效数据对应的密级。
步骤2：根据所述待处理绩效数据对应的密级，将所述待处理绩效数据分割成不同密级的分类块。
具体的，待处理绩效数据通常为需要将数据进行密级区分的绩效数据，该绩效数据可以根据密级的不同，划分成不同的密级数据，因此，拥有不同密级的员工可以获取自己权限内能获取的绩效数据。根据预设的密级划分规则，对待处理绩效进行密级划分，得到多个密级数据。其中，预设的密级划分规则可以是根据员工类型或职位，将待处理绩效数据进行密级划分，例如，在公司内部，总监和普通员工能够看到的绩效数据是不同的，因此，可将总监和普通员工的绩效数据划分成两个密级数据分类块。
需要说明的是，所述根据所述待处理绩效数据对应的密级，将所述待处理绩效数据分割成不同密级的分类块之后，还可以包括：
将各个加密绩效数据分类块设置权限和解限秘钥，并判断员工的输入秘钥与所述解限秘钥是否一致；
若是，识别并验证员工权限对应的密级，根据员工权限对应的密级，将待处理绩效数据中与所述员工权限对应的密级相符的分类块的权限解除。
S204：将各所述加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各所述加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径。
具体的，所述将各所述加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各所述加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径，可以包括：
根据各所述加密绩效数据分类块的内容，创建各所述加密绩效数据分类块的编号，并存储在对应的存储空间；
根据各所述加密绩效数据分类块的编号和对应存储空间的位置信息，创建各所述加密绩效数据分类块对应的索引，以形成可识别路径。
具体的，根据各加密绩效数据分类块的内容，创建各加密绩效数据分类块的编号，例如编号可以按员工姓名或者工号等进行区分，为了保证信息的安全，对访问加密绩效数据的员工的身份进行验证，以确定其是否拥有访问权项，当确定该员工拥有访问权限时，允许用户访问相应的绩效数据。
在一种可选的实施方式中，可以将员工信息与员工权限记录表进行匹配，员工权限记录表用于存储员工信息和可访问绩效数据的关联关系，当员工信息与员工权限记录表匹配一致时，认为该员工信息合法，可以访问对应的绩效数据，否则，认为该员工信息不合法，并向员工返回无访问权限的提示信息。
其中，当员工信息合法时，可以根据加密绩效数据分类块存储请求中的编号信息查找索引表，确定对应加密绩效数据分类块的存储位置，并将加密绩效数据分类块提取至对应的缓冲区，解密、解压缩后按照编号拼接各加密绩效数据分类块即可得到完整的待处理的绩效数据。在员工访问成功后还可以根据员工信息以及访问的绩效数据建立访问记录，并对绩效数据的访问次数进行统计、分析，及时掌握各绩效数据的访问情况。
可见，本发明首先获取绩效数据的处理请求，根据绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据，划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块，将各加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径，利用本发明实施例，以解决现有技术中的不足，它能够提高绩效数据存储的安全性和可靠性。
本申请的又一实施例提供了一种分布式绩效数据处理装置，如图3所示的一种分布式绩效数据处理装置的结构示意图，所述装置包括：
获取模块301，用于获取绩效数据的处理请求，所述绩效数据包括绩效数据的特征信息和初始位置信息；
确定模块302，用于根据所述绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据；
划分模块303，用于划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块；
存储模块304，用于将各所述加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各所述加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径。
具体的，所述获取模块，包括：
选择单元，用于选择并发送绩效数据的目标时间段，并获取所述目标时间段内的特征信息和初始位置信息；
生成单元，用于根据所述目标时间段内的特征信息和初始位置信息，生成所述绩效数据的查询指令；
发送单元，用于将所述查询指令发送至所述分布式绩效管理平台的预设接口，以获取绩效数据的处理请求。
具体的，所述确定模块，包括：
确定单元，用于根据所述绩效数据对应员工的姓名及所述目标时间段的绩效工资数据生成各个员工的所述绩效数据的查询指令，以确定待处理的绩效数据。
具体的，所述划分模块，包括：
划分单元，用于基于神经网络算法，利用训练好的加密划分模型，划分所述待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块。
具体的，所述划分单元，包括：
输出子单元，用于将所述待处理绩效数据中的特征信息和初始位置信息作为输入数据，并输入所述加密划分模型，以通过所述加密划分模型输出待处理绩效数据对应的密级；
分割子单元，用于根据所述待处理绩效数据对应的密级，将所述待处理绩效数据分割成不同密级的分类块。
具体的，所述分割子单元之后，所述装置还包括：
判断子单元，用于将各个加密绩效数据分类块设置权限和解限秘钥，并判断员工的输入秘钥与所述解限秘钥是否一致；
验证子单元，用于若是，识别并验证员工权限对应的密级，根据员工权限对应的密级，将待处理绩效数据中与所述员工权限对应的密级相符的分类块的权限解除。
具体的，所述存储模块，包括：
创建单元，用于根据各所述加密绩效数据分类块的内容，创建各所述加密绩效数据分类块的编号，并存储在对应的存储空间；
存储单元，用于根据各所述加密绩效数据分类块的编号和对应存储空间的位置信息，创建各所述加密绩效数据分类块对应的索引，以形成可识别路径。
与现有技术相比，本发明首先获取绩效数据的处理请求，根据绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据，划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块，将各加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径，利用本发明实施例，以解决现有技术中的不足，它能够提高绩效数据存储的安全性和可靠性。
本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
具体的，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S201：获取绩效数据的处理请求，所述绩效数据包括绩效数据的特征信息和初始位置信息；
S202：根据所述绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据；
S203：划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块；
S204：将各所述加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各所述加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径。
具体的，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器（Read-Only Memory，简称为ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，简称为RAM）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
与现有技术相比，本发明首先获取绩效数据的处理请求，根据绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据，划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块，将各加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径，利用本发明实施例，以解决现有技术中的不足，它能够提高绩效数据存储的安全性和可靠性。
本发明实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
具体的，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
具体的，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S201：获取绩效数据的处理请求，所述绩效数据包括绩效数据的特征信息和初始位置信息；
S202：根据所述绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据；
S203：划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块；
S204：将各所述加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各所述加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径。
与现有技术相比，本发明首先获取绩效数据的处理请求，根据绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据，划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块，将各加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径，利用本发明实施例，以解决现有技术中的不足，它能够提高绩效数据存储的安全性和可靠性。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，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，例如多个单元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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本发明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器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本发明各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种分布式绩效数据处理方法，应用于分布式绩效管理平台，其特征在于，所述方法包括：
获取绩效数据的处理请求，所述绩效数据包括绩效数据的特征信息和初始位置信息；
根据所述绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据；
划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块；
将各所述加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各所述加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取绩效数据的处理请求，包括：
选择并发送绩效数据的目标时间段，并获取所述目标时间段内的特征信息和初始位置信息；
根据所述目标时间段内的特征信息和初始位置信息，生成所述绩效数据的查询指令；
将所述查询指令发送至所述分布式绩效管理平台的预设接口，以获取绩效数据的处理请求。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述绩效数据的特征信息包括绩效数据对应员工的姓名及所述目标时间段的绩效工资数据；
所述根据所述绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据，包括：
根据所述绩效数据对应员工的姓名及所述目标时间段的绩效工资数据生成各个员工的所述绩效数据的查询指令，以确定待处理的绩效数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块，包括：
基于神经网络算法，利用训练好的加密划分模型，划分所述待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于神经网络算法，利用训练好的加密划分模型，划分所述待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块，包括：
将所述待处理绩效数据中的特征信息和初始位置信息作为输入数据，并输入所述加密划分模型，以通过所述加密划分模型输出待处理绩效数据对应的密级；
根据所述待处理绩效数据对应的密级，将所述待处理绩效数据分割成不同密级的分类块。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理绩效数据对应的密级，将所述待处理绩效数据分割成不同密级的分类块之后，所述方法还包括：
将各个加密绩效数据分类块设置权限和解限秘钥，并判断员工的输入秘钥与所述解限秘钥是否一致；
若是，识别并验证员工权限对应的密级，根据员工权限对应的密级，将待处理绩效数据中与所述员工权限对应的密级相符的分类块的权限解除。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述将各所述加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各所述加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径，包括：
根据各所述加密绩效数据分类块的内容，创建各所述加密绩效数据分类块的编号，并存储在对应的存储空间；
根据各所述加密绩效数据分类块的编号和对应存储空间的位置信息，创建各所述加密绩效数据分类块对应的索引，以形成可识别路径。
8.一种分布式绩效数据处理装置，应用于分布式绩效管理平台，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取绩效数据的处理请求，所述绩效数据包括绩效数据的特征信息和初始位置信息；
确定模块，用于根据所述绩效数据的特征信息和初始位置信息，确定待处理的绩效数据；
划分模块，用于划分并加密处理所确定的待处理绩效数据，得到若干个加密绩效数据分类块；
存储模块，用于将各所述加密绩效数据分类块按照预设方式存储，并基于各所述加密绩效数据分类块的存储位置形成可识别路径。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。
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