CN116502806A - 一种基于云计算平台的企业信息管理方法及管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于企业信息管理技术领域，具体是一种基于云计算平台的企业信息管理方法及管理系统，企业信息管理系统包括云计算管理平台，云计算管理平台包括员工信息管理模块、客户信息管理模块、财务信息管理模块、注册登录管理模块、权限管理模块、分布式存储模块以及信息安全监管模块；本发明通过考勤管理分析和合作管理分析以确定异常表现人员和异常表现客户，以便对应管理人员及时加强异常表现人员和异常表现客户的监管，提升企业人员的管理效果和保证企业的正常运行，以及通过设定对应企业的安全网络和安全终端并将云计算管理平台进行风险分析，以进一步保证企业信息的存储安全和访问安全。

Description

一种基于云计算平台的企业信息管理方法及管理系统

技术领域

本发明涉及企业信息管理技术领域，具体是一种基于云计算平台的企业信息管理方法及管理系统。

背景技术

企业信息是指关于企业经营、管理、活动、事件等方面的数据和信息，而云计算平台是一种通过网络提供各种计算资源的平台，包括硬件资源（如服务器、存储设备等）和软件资源（如数据库、中间件等），云计算平台通过互联网为用户提供计算服务，包括基础设施服务、平台服务和软件服务等，以满足不同用户的需求；

传统的企业信息管理系统通常存在数据分散、管理复杂、安全性不足等问题，无法基于云计算平台以实现对不同类别企业信息的存储管理以及查询，以及难以实现对企业员工和企业客户的管理分析并确定异常表现员工和异常表现客户，不利于进行员工管理和客户合作监管，且难以对云计算平台的安全隐患进行有效评估预警，无法满足现代化企业的需求；

针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于云计算平台的企业信息管理方法及管理系统，解决了现有技术无法基于云计算平台以实现对不同类别企业信息的存储管理以及查询，难以实现对企业员工和企业客户的管理分析并确定异常表现员工和异常表现客户，不利于进行员工管理和客户合作监管，且难以对云计算平台的安全隐患进行有效评估预警，无法满足现代化企业需求的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于云计算平台的企业信息管理方法，包括以下步骤：

步骤一、将对应企业的企业信息进行安全存储，并进行企业员工登录验证和权限管理，以保证云计算管理平台的访问安全和企业信息存储安全；

步骤二、通过考勤管理分析以确定异常表现人员，以及通过合作管理分析以确定异常表现客户，将异常表现人员和异常表现客户发送至企业监管端，以便及时加强异常表现人员和异常表现客户的监管；

步骤三、设定对应企业的安全网络和安全终端，以及将云计算管理平台进行风险分析并生成高风险预警信号、中风险预警信号或运行安全信号，将高风险预警信号或中风险预警信号发送至对应企业监管端，以保证企业信息安全。

进一步的，本发明还提出了一种基于云计算平台的企业信息管理系统，包括云计算管理平台，云计算管理平台包括员工信息管理模块、客户信息管理模块、财务信息管理模块、注册登录管理模块、权限管理模块、分布式存储模块以及信息安全监管模块；员工信息管理模块、客户信息管理模块和财务信息管理模块分别用于进行对应企业的员工信息、客户信息和财务信息的管理查询，且员工信息管理模块通过考勤管理分析以确定异常表现人员，客户信息管理模块通过合作管理分析以确定异常表现客户，将异常表现人员和异常表现客户经计算机管理平台发送至企业监管端，对应企业监管端的管理人员加强异常表现人员和异常表现客户的监管；

注册登录管理模块用于进行企业员工的注册和登录验证，权限管理模块用于进行企业员工的权限管理，以保证云计算管理平台的访问安全；分布式存储模块用于将对应企业的企业信息进行安全存储，企业信息包括员工信息、客户信息和财务信息，在进行安全存储时通过确定存储节点的数量和分布，并将对应数据信息分成多个数据小块，每个数据小块由一个节点进行存储，且每个节点上存储的数据小块复制多份以确保数据的可靠性和可用性，节点之间的数据保持同步和备份以确保数据的完整性和一致性，以及用于当节点发生故障或数据丢失时进行数据恢复和重建；信息安全监管模块用于设定对应企业的安全网络和安全终端，企业员工通过安全终端并连接安全网络以顺利登录云计算管理平台；以及用于将云计算管理平台进行风险分析并生成高风险预警信号、中风险预警信号或运行安全信号，将高风险预警信号或中风险预警信号经云计算管理平台发送至对应企业监管端。

进一步的，考勤管理分析的具体分析过程如下：

获取到对应企业的所有员工，将对应员工标记为i，i={1,2......，n}，n表示对应企业的员工数量且n为大于1的自然数；设定考勤管理周期，获取到考勤管理周期内对应员工i的在岗违规犯错次数以及因其违规犯错行为而对企业带来的损失金额，将在岗违规犯错次数和损失金额与预设在岗违规犯错次数阈值和预设损失金额阈值分别进行数值比较，若在岗违规犯错次数超过预设在岗违规犯错次数阈值或损失金额超过预设损失金额阈值，则将对应员工i标记为异常表现人员；

若在岗违规犯错次数未超过预设在岗违规犯错次数阈值且损失金额未超过预设损失金额阈值，则获取到考勤管理周期内对应员工i的迟到早退次数和请假次数，将每次请假的时长进行求和计算以得到请假总时长，将每次迟到早退的时长进行求和计算以得到脱岗总时长，将迟到早退次数、请假次数、请假总时长和脱岗总时长进行归一化计算以得到考勤管理值；将考勤管理值与预设考勤管理阈值进行数值比较，若考勤管理值超过预设考勤管理阈值，则将对应员工i标记为异常表现人员。

进一步的，合作管理分析的具体分析过程如下：

获取到对应企业的所有客户，将对应客户标记为r，r={1,2，......，m}，m表示客户数量且m为大于1的自然数；获取到对应客户r与企业的首次合作时刻，将当前时刻与首次合作时刻进行时间差计算以得到合作间隔时长；以及获取到对应客户r与企业在合作间隔时长内的合作总金额和合作次数，将合作间隔时长、合作总金额和合作次数进行归一化计算以得到合作信任系数；将对应客户r的合作信任系数与预设合作信任系数范围进行数值比较，若合作信任系数超过预设合作信任系数范围的最大值，则向对应客户r赋予等级符号ET-1，若合作信任系数位于预设合作信任系数范围内，则向对应客户r赋予等级符号ET-2，若合作信任系数未超过预设合作信任系数范围的最小值，则向对应客户r赋予等级符号ET-3；

获取到对应客户r的未按时履行合同，将对应未按时履行合同的超出时长标记为合同超时值，将所有合同超时值进行求和计算并取均值以得到合同超时均值，将所有未按时履行合同所涉及的合作金额进行求和计算以得到未履行金额，将对应客户r的合同超时均值、未履行合同金额和未按时履行合同的数量进行归一化计算以得到客户表现值；向对应客户r分配预设客户表现阈值KB1、KB2或KB3，且KB1、KB2和KB3与等级符号ET-1、ET-2和ET-3一一对应，KB1＞KB2＞KB3；若对应客户r的客户表现值超过对应预设客户表现阈值，则将对应客户r标记为异常表现客户。

进一步的，在进行对应企业的数据信息存储时，储节点的数量和分布基于实际需求和网络环境进行规划，每个节点上存储的数据小块复制三份以上，具体数量根据实际情况进行规划；节点之间的数据通过采用分布式共识算法以保持同步和备份，分布式共识算法包括Paxos和Raft；在进行数据恢复和重建时采用多副本容错算法，包括通过纠删码和分布式哈希表进行数据恢复和重建。

进一步的，将云计算管理平台进行风险分析的具体分析过程包括：

获取到云计算管理平台若干个检测时段的在线人数，将在线人数相较于预设在线人数峰值的超出值标记为在线超载值，将在线超载值与预设在线超载值阈值进行数值比较，若在线超载值超过预设在线超载阈值，则将对应检测时段标记为超载时段，将超载时段的数量之和与检测时段的数量之和进行比值计算以得到超载时段系数；将所有检测时段的在线人数进行求和计算并取均值以得到在线人数平均值，将所有超载时段的在线超载值进行求和计算并取均值以得在线超载均值；

将超载时段系数、在线人数平均值和在线超载均值进行归一化计算以得到在线人数影响值，且将在线人数影响值与预设在线人数影响阈值进行数值比较，若在线人数影响值超过预设在线人数影响阈值，则赋予第一影响判定符号QT1；若在线人数影响值未超过预设在线人数影响阈值，则赋予第一影响判定符号QT2；以及通过平台隐患检测评估以赋予第二影响判定符号QP1或QP2；若赋予QT1∩QP1，则生成高风险预警信号，若赋予QT2∩QP2，则生成运行安全信号，其余情况则生成中风险预警信号。

进一步的，平台隐患检测评估的具体评估分析过程如下：

获取到云计算管理平台的网络攻击次数增长速度和漏洞病毒出现次数增长速度，将网络攻击次数增长速度和漏洞病毒出现次数增长速度与预设网络攻击次数增长速度阈值和预设漏洞病毒出现次数增长速度阈值分别进行数值比较，若网络攻击次数增长速度和漏洞病毒出现次数增长速度均未超过对应预设阈值，则赋予第二影响判定符号QP2；

其余情况则获取到云计算管理平台的网络攻击防御成功率和病毒漏洞查查修复成功率，将网络攻击防御成功率和病毒漏洞查查修复成功率与预设网络攻击防御成功率阈值和预设病毒漏洞查查修复成功率阈值分别进行数值比较，若网络攻击防御成功率和病毒漏洞查查修复成功率均超过对应预设阈值，则赋予第二影响判定符号QP2，若网络攻击防御成功率和病毒漏洞查查修复成功率中存在至少一项未超过对应预设阈值，则赋予第二影响判定符号QP1。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中，通过注册登录管理模块进行企业员工的注册和登录验证，权限管理模块进行企业员工的权限管理，分布式存储模块将对应企业的企业信息进行安全存储,从而显著提升企业信息存储安全性和访问安全性；且通过员工信息管理模块、客户信息管理模块和财务信息管理模块进行对应企业的员工信息、客户信息和财务信息的监管，方便进行不同类别企业信息的管理查询；

2、本发明中，通过进行考勤管理分析和合作管理分析以确定异常表现人员和异常表现客户，以便对应管理人员及时加强异常表现人员和异常表现客户的监管，提升企业人员的管理效果和保证企业的正常运行；且通过设定对应企业的安全网络和安全终端，并将云计算管理平台进行风险分析以生成高风险预警信号、中风险预警信号或运行安全信号，以便对应管理人员及时进行平台安全加固，保证云计算管理平台的运行安全，以及进一步保证企业信息的存储安全和访问安全。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明；

图1为本发明的方法流程图；

图2为本发明中实施例二的系统框图；

图3为本发明中实施例三的系统框图。

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。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，都属于本发明保护的范围。

实施例一：如图1所示，本发明提出的一种基于云计算平台的企业信息管理方法，包括以下步骤：

步骤一、将对应企业的企业信息进行安全存储，并进行企业员工登录验证和权限管理，以保证云计算管理平台的访问安全和企业信息存储安全；

步骤二、通过考勤管理分析以确定异常表现人员，以及通过合作管理分析以确定异常表现客户，将异常表现人员和异常表现客户发送至企业监管端，以便及时加强异常表现人员和异常表现客户的监管；

步骤三、设定对应企业的安全网络和安全终端，以及将云计算管理平台进行风险分析并生成高风险预警信号、中风险预警信号或运行安全信号，将高风险预警信号或中风险预警信号发送至对应企业监管端，以保证企业信息安全。

实施例二：如图2所示，本实施例与实施例1的区别在于，本发明提出的一种基于云计算平台的企业信息管理系统，包括云计算管理平台，云计算管理平台包括员工信息管理模块、客户信息管理模块、财务信息管理模块、注册登录管理模块、权限管理模块以及分布式存储模块；注册登录管理模块用于进行企业员工的注册和登录验证，权限管理模块用于进行企业员工的权限管理，以保证云计算管理平台的访问安全；

分布式存储模块用于将对应企业的企业信息进行安全存储，企业信息包括员工信息、客户信息和财务信息，在进行安全存储时通过确定存储节点的数量和分布，并将对应数据信息分成多个数据小块，每个数据小块由一个节点进行存储，且每个节点上存储的数据小块复制多份以确保数据的可靠性和可用性，节点之间的数据保持同步和备份以确保数据的完整性和一致性，以及用于当节点发生故障或数据丢失时进行数据恢复和重建,从而显著提升企业信息存储的安全性；

具体而言，在进行对应企业的数据信息存储时，储节点的数量和分布基于实际需求和网络环境进行规划，每个节点上存储的数据小块复制三份以上，具体数量根据实际情况进行规划；节点之间的数据通过采用分布式共识算法以保持同步和备份，分布式共识算法包括Paxos和Raft，需要说明的是，Paxos算法是一种基于两阶段提交并进行扩展的算法，Raft算法是基于一种日志复制的算法；在进行数据恢复和重建时采用多副本容错算法，包括通过纠删码和分布式哈希表进行数据恢复和重建。

员工信息管理模块、客户信息管理模块和财务信息管理模块分别用于进行对应企业的员工信息、客户信息和财务信息的管理查询，且员工信息管理模块通过考勤管理分析以确定异常表现人员，客户信息管理模块通过合作管理分析以确定异常表现客户，将异常表现人员和异常表现客户经计算机管理平台发送至企业监管端，对应企业监管端的管理人员加强异常表现人员和异常表现客户的监管，提升企业人员的管理效果，以及有助于保证企业的正常运行；考勤管理分析的具体分析过程如下：

获取到对应企业的所有员工，将对应员工标记为i，i={1,2......，n}，n表示对应企业的员工数量且n为大于1的自然数；设定考勤管理周期，优选的，考勤管理周期为一个月；获取到考勤管理周期内对应员工i的在岗违规犯错次数以及因其违规犯错行为而对企业带来的损失金额，将在岗违规犯错次数和损失金额与预设在岗违规犯错次数阈值和预设损失金额阈值分别进行数值比较，若在岗违规犯错次数超过预设在岗违规犯错次数阈值或损失金额超过预设损失金额阈值，表明对应员工i在考勤管理周期内的工作表现状况较差，则将对应员工i标记为异常表现人员；

若在岗违规犯错次数未超过预设在岗违规犯错次数阈值且损失金额未超过预设损失金额阈值，则获取到考勤管理周期内对应员工i的迟到早退次数和请假次数，将每次请假的时长进行求和计算以得到请假总时长，将每次迟到早退的时长进行求和计算以得到脱岗总时长，通过考勤管理归一化分析公式KGi=a1*TH1+a2*TH2+a3*TH3+a4*TH4将迟到早退次数TH1、请假次数TH2、请假总时长TH3和脱岗总时长TH4进行归一化计算以得到考勤管理值KGi；

其中，a1、a2、a3、a4为预设权重系数，a1、a2、a3、a4的取值均大于零；并且，考勤管理值KGi的数值大小与迟到早退次数TH1、请假次数TH2、请假总时长TH3和脱岗总时长TH4均呈正比关系，考勤管理值KGi的数值越大，表明对应员工i在考勤管理周期内的工作考勤表现状况越差；将考勤管理值KGi与预设考勤管理阈值进行数值比较，若考勤管理值KGi超过预设考勤管理阈值，则将对应员工i标记为异常表现人员。

合作管理分析的具体分析为：获取到对应企业的所有客户，将对应客户标记为r，r={1,2，......，m}，m表示客户数量且m为大于1的自然数；获取到对应客户r与企业的首次合作时刻，将当前时刻与首次合作时刻进行时间差计算以得到合作间隔时长；以及获取到对应客户r与企业在合作间隔时长内的合作总金额和合作次数，通过公式HRr=b1*FH1+b2*FH2+b3*FH3将合作间隔时长FH1、合作总金额FH2和合作次数FH3进行归一化计算以得到合作信任系数HRr；其中，b1、b2、b3为预设权重系数，b1、b2、b3的取值均大于零；并且，合作信任系数HRr的数值越大，表明对应客户r越值得信任；

将对应客户r的合作信任系数与预设合作信任系数范围进行数值比较，若合作信任系数超过预设合作信任系数范围的最大值，表明对应客户r的信誉极好，则向对应客户r赋予等级符号ET-1，若合作信任系数位于预设合作信任系数范围内，表明对应客户r的信誉较好，则向对应客户r赋予等级符号ET-2，若合作信任系数未超过预设合作信任系数范围的最小值，表明对应客户r的信誉较差，则向对应客户r赋予等级符号ET-3；

获取到对应客户r的未按时履行合同，将对应未按时履行合同的超出时长标记为合同超时值，将所有合同超时值进行求和计算并取均值以得到合同超时均值，将所有未按时履行合同所涉及的合作金额进行求和计算以得到未履行金额，通过公式KXr=up1*CSu+up2*CEu+up3*CTu将对应客户r的合同超时均值CSu、未履行合同金额CEu和未按时履行合同的数量CTu进行归一化计算以得到客户表现值KXr；

其中，up1、up2、up3为预设权重系数，up1、up2、up3的取值均大于零；并且，客户表现值KXr的数值大小与合同超时均值CSu、未履行合同金额CEu和未按时履行合同的数量CTu均呈正比关系，客户表现值KXr的数值越大，表明对应客户r的当前合作表现越差；向对应客户r分配预设客户表现阈值KB1、KB2或KB3，且KB1、KB2和KB3与等级符号ET-1、ET-2和ET-3一一对应，KB1＞KB2＞KB3；若对应客户r的客户表现值KXr超过对应预设客户表现阈值，则将对应客户r标记为异常表现客户，实现针对不同信誉客户表现状况的准确判定。

实施例三：如图3所示，本实施例与实施例1、实施例2的区别在于，信息安全监管模块用于设定对应企业的安全网络和安全终端，企业员工通过安全终端并连接安全网络以顺利登录云计算管理平台；以及用于将云计算管理平台进行风险分析并生成高风险预警信号、中风险预警信号或运行安全信号，将高风险预警信号或中风险预警信号经云计算管理平台发送至对应企业监管端，以便对应企业监管端的管理人员及时进行平台安全加固，保证云计算管理平台的运行安全，以及进一步保证企业信息的存储安全和访问安全；风险分析的具体分析过程如下：

获取到云计算管理平台若干个检测时段的在线人数，将在线人数相较于预设在线人数峰值的超出值标记为在线超载值，将在线超载值与预设在线超载值阈值进行数值比较，若在线超载值超过预设在线超载阈值，则将对应检测时段标记为超载时段，将超载时段的数量之和与检测时段的数量之和进行比值计算以得到超载时段系数；将所有检测时段的在线人数进行求和计算并取均值以得到在线人数平均值，将所有超载时段的在线超载值进行求和计算并取均值以得在线超载均值；

通过公式ZX=ep1*WY1+ep2*WY2+ep3*WY3将超载时段系数WY1、在线人数平均值WY2和在线超载均值WY3进行归一化计算以得到在线人数影响值ZX，其中，ep1、ep2、ep3为预设权重系数，ep1、ep2、ep3的取值均大于零；并且，在线人数影响值ZX的数值越大，越不利于平台的安全稳定运行，越容易造成平台崩溃；且将在线人数影响值ZX与预设在线人数影响阈值进行数值比较，若在线人数影响值ZX超过预设在线人数影响阈值，表明对应影响程度较大，则赋予第一影响判定符号QT1；若在线人数影响值ZX未超过预设在线人数影响阈值，表明对应影响程度较小，则赋予第一影响判定符号QT2；

以及通过平台隐患检测评估以赋予第二影响判定符号QP1或QP2；具体为：获取到云计算管理平台的网络攻击次数增长速度和漏洞病毒出现次数增长速度，网络攻击次数增长速度和漏洞病毒出现次数增长速度分别表示单位时间内平台受到网络攻击次数多少以及出现漏洞病毒次数多少的数据量值；将网络攻击次数增长速度和漏洞病毒出现次数增长速度与预设网络攻击次数增长速度阈值和预设漏洞病毒出现次数增长速度阈值分别进行数值比较，若网络攻击次数增长速度和漏洞病毒出现次数增长速度均未超过对应预设阈值，表明对应运行安全隐患较小，则赋予第二影响判定符号QP2；

其余情况则获取到云计算管理平台的网络攻击防御成功率和病毒漏洞查查修复成功率，将网络攻击防御成功率和病毒漏洞查查修复成功率与预设网络攻击防御成功率阈值和预设病毒漏洞查查修复成功率阈值分别进行数值比较，若网络攻击防御成功率和病毒漏洞查查修复成功率均超过对应预设阈值，表明对应运行安全隐患较小，则赋予第二影响判定符号QP2，若网络攻击防御成功率和病毒漏洞查查修复成功率中存在至少一项未超过对应预设阈值，表明对应运行安全隐患较大，则赋予第二影响判定符号QP1；若赋予QT1∩QP1，则生成高风险预警信号，若赋予QT2∩QP2，则生成运行安全信号，其余情况则生成中风险预警信号。

本发明的工作原理：使用时，通过注册登录管理模块进行企业员工的注册和登录验证，权限管理模块进行企业员工的权限管理，分布式存储模块将对应企业的企业信息进行安全存储,从而显著提升企业信息存储安全性和访问安全性；以及通过员工信息管理模块、客户信息管理模块和财务信息管理模块分别进行对应企业的员工信息、客户信息和财务信息的管理查询，且员工信息管理模块通过考勤管理分析以确定异常表现人员，客户信息管理模块通过合作管理分析以确定异常表现客户，以便对应管理人员及时加强异常表现人员和异常表现客户的监管，提升企业人员的管理效果和保证企业的正常运行；且通过信息安全监管模块设定对应企业的安全网络和安全终端，并将云计算管理平台进行风险分析以生成高风险预警信号、中风险预警信号或运行安全信号，以便对应管理人员及时进行平台安全加固，保证云计算管理平台的运行安全，以及进一步保证企业信息的存储安全和访问安全。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (7)

1.一种基于云计算平台的企业信息管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、将对应企业的企业信息进行安全存储，并进行企业员工登录验证和权限管理，以保证云计算管理平台的访问安全和企业信息存储安全；

步骤二、通过考勤管理分析以确定异常表现人员，以及通过合作管理分析以确定异常表现客户，将异常表现人员和异常表现客户发送至企业监管端，以便及时加强异常表现人员和异常表现客户的监管；

步骤三、设定对应企业的安全网络和安全终端，以及将云计算管理平台进行风险分析并生成高风险预警信号、中风险预警信号或运行安全信号，将高风险预警信号或中风险预警信号发送至对应企业监管端，以保证企业信息安全。

2.一种基于云计算平台的企业信息管理系统，其特征在于，包括云计算管理平台，云计算管理平台包括员工信息管理模块、客户信息管理模块、财务信息管理模块、注册登录管理模块、权限管理模块、分布式存储模块以及信息安全监管模块；员工信息管理模块、客户信息管理模块和财务信息管理模块分别用于进行对应企业的员工信息、客户信息和财务信息的管理查询，且员工信息管理模块通过考勤管理分析以确定异常表现人员，客户信息管理模块通过合作管理分析以确定异常表现客户，将异常表现人员和异常表现客户经计算机管理平台发送至企业监管端，对应企业监管端的管理人员加强异常表现人员和异常表现客户的监管；

注册登录管理模块用于进行企业员工的注册和登录验证，权限管理模块用于进行企业员工的权限管理，以保证云计算管理平台的访问安全；分布式存储模块用于将对应企业的企业信息进行安全存储，企业信息包括员工信息、客户信息和财务信息，在进行安全存储时通过确定存储节点的数量和分布，并将对应数据信息分成多个数据小块，每个数据小块由一个节点进行存储，且每个节点上存储的数据小块复制多份以确保数据的可靠性和可用性，节点之间的数据保持同步和备份以确保数据的完整性和一致性，以及用于当节点发生故障或数据丢失时进行数据恢复和重建；信息安全监管模块用于设定对应企业的安全网络和安全终端，企业员工通过安全终端并连接安全网络以顺利登录云计算管理平台；以及用于将云计算管理平台进行风险分析并生成高风险预警信号、中风险预警信号或运行安全信号，将高风险预警信号或中风险预警信号经云计算管理平台发送至对应企业监管端。

3.根据权利要求2所述的一种基于云计算平台的企业信息管理系统，其特征在于，考勤管理分析的具体分析过程如下：

获取到对应企业的所有员工，将对应员工标记为i，i={1,2......，n}，n表示对应企业的员工数量且n为大于1的自然数；设定考勤管理周期，获取到考勤管理周期内对应员工i的在岗违规犯错次数以及因其违规犯错行为而对企业带来的损失金额，将在岗违规犯错次数和损失金额与预设在岗违规犯错次数阈值和预设损失金额阈值分别进行数值比较，若在岗违规犯错次数超过预设在岗违规犯错次数阈值或损失金额超过预设损失金额阈值，则将对应员工i标记为异常表现人员；

若在岗违规犯错次数未超过预设在岗违规犯错次数阈值且损失金额未超过预设损失金额阈值，则获取到考勤管理周期内对应员工i的迟到早退次数和请假次数，将每次请假的时长进行求和计算以得到请假总时长，将每次迟到早退的时长进行求和计算以得到脱岗总时长，将迟到早退次数、请假次数、请假总时长和脱岗总时长进行归一化计算以得到考勤管理值；将考勤管理值与预设考勤管理阈值进行数值比较，若考勤管理值超过预设考勤管理阈值，则将对应员工i标记为异常表现人员。

4.根据权利要求2所述的一种基于云计算平台的企业信息管理系统，其特征在于，合作管理分析的具体分析过程如下：

获取到对应企业的所有客户，将对应客户标记为r，r={1,2，......，m}，m表示客户数量且m为大于1的自然数；获取到对应客户r与企业的首次合作时刻，将当前时刻与首次合作时刻进行时间差计算以得到合作间隔时长；以及获取到对应客户r与企业在合作间隔时长内的合作总金额和合作次数，将合作间隔时长、合作总金额和合作次数进行归一化计算以得到合作信任系数；将对应客户r的合作信任系数与预设合作信任系数范围进行数值比较，若合作信任系数超过预设合作信任系数范围的最大值，则向对应客户r赋予等级符号ET-1，若合作信任系数位于预设合作信任系数范围内，则向对应客户r赋予等级符号ET-2，若合作信任系数未超过预设合作信任系数范围的最小值，则向对应客户r赋予等级符号ET-3；

获取到对应客户r的未按时履行合同，将对应未按时履行合同的超出时长标记为合同超时值，将所有合同超时值进行求和计算并取均值以得到合同超时均值，将所有未按时履行合同所涉及的合作金额进行求和计算以得到未履行金额，将对应客户r的合同超时均值、未履行合同金额和未按时履行合同的数量进行归一化计算以得到客户表现值；向对应客户r分配预设客户表现阈值KB1、KB2或KB3，且KB1、KB2和KB3与等级符号ET-1、ET-2和ET-3一一对应，KB1＞KB2＞KB3；若对应客户r的客户表现值超过对应预设客户表现阈值，则将对应客户r标记为异常表现客户。

5.根据权利要求2所述的一种基于云计算平台的企业信息管理系统，其特征在于，在进行对应企业的数据信息存储时，储节点的数量和分布基于实际需求和网络环境进行规划，每个节点上存储的数据小块复制三份以上，具体数量根据实际情况进行规划；节点之间的数据通过采用分布式共识算法以保持同步和备份，分布式共识算法包括Paxos和Raft；在进行数据恢复和重建时采用多副本容错算法，包括通过纠删码和分布式哈希表进行数据恢复和重建。

6.根据权利要求2所述的一种基于云计算平台的企业信息管理系统，其特征在于，将云计算管理平台进行风险分析的具体分析过程包括：

获取到云计算管理平台若干个检测时段的在线人数，将在线人数相较于预设在线人数峰值的超出值标记为在线超载值，将在线超载值与预设在线超载值阈值进行数值比较，若在线超载值超过预设在线超载阈值，则将对应检测时段标记为超载时段，将超载时段的数量之和与检测时段的数量之和进行比值计算以得到超载时段系数；将所有检测时段的在线人数进行求和计算并取均值以得到在线人数平均值，将所有超载时段的在线超载值进行求和计算并取均值以得在线超载均值；

将超载时段系数、在线人数平均值和在线超载均值进行归一化计算以得到在线人数影响值，且将在线人数影响值与预设在线人数影响阈值进行数值比较，若在线人数影响值超过预设在线人数影响阈值，则赋予第一影响判定符号QT1；若在线人数影响值未超过预设在线人数影响阈值，则赋予第一影响判定符号QT2；以及通过平台隐患检测评估以赋予第二影响判定符号QP1或QP2；若赋予QT1∩QP1，则生成高风险预警信号，若赋予QT2∩QP2，则生成运行安全信号，其余情况则生成中风险预警信号。

7.根据权利要求6所述的一种基于云计算平台的企业信息管理系统，其特征在于，平台隐患检测评估的具体评估分析过程如下：

获取到云计算管理平台的网络攻击次数增长速度和漏洞病毒出现次数增长速度，将网络攻击次数增长速度和漏洞病毒出现次数增长速度与预设网络攻击次数增长速度阈值和预设漏洞病毒出现次数增长速度阈值分别进行数值比较，若网络攻击次数增长速度和漏洞病毒出现次数增长速度均未超过对应预设阈值，则赋予第二影响判定符号QP2；

其余情况则获取到云计算管理平台的网络攻击防御成功率和病毒漏洞查查修复成功率，将网络攻击防御成功率和病毒漏洞查查修复成功率与预设网络攻击防御成功率阈值和预设病毒漏洞查查修复成功率阈值分别进行数值比较，若网络攻击防御成功率和病毒漏洞查查修复成功率均超过对应预设阈值，则赋予第二影响判定符号QP2，若网络攻击防御成功率和病毒漏洞查查修复成功率中存在至少一项未超过对应预设阈值，则赋予第二影响判定符号QP1。