CN117634854A - 一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统及方法，涉及云平台技术领域，该云平台状态实时同步监管的多云管理系统包括：多云管理单元、数据统计单、销售管理单元、客户管理单元、财务管理单元、运营中心单元、企业管理单元。本发明通过销售管理单元的业务绩效评估模型和优化算法提供了一种系统性的方法来评估和改进销售策略，提高销售效率和成效，并且通过客户管理单元使得系统能够展示和管理客户信息，提供个性化服务，增强客户满意度和忠诚度，同时企业管理单元通过内部管理和控制来保障多云管理平台的访问权限，进而确保了数据安全性。
Description
技术领域
本发明涉及云平台技术领域，具体来说，涉及一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统及方法。
背景技术
随着云计算的成熟，企业用户的IT业务逐步云化，迁移到各种云平台尤其是开源云平台上。同时，出于安全性考虑，企业会将有高安全需求的业务部署到私有云中，同时为了应对特定时间段的高并发需求等需要更高扩展性的场合，也会将部分业务部署在公有云中，而且随着企业业务规模不断扩大，云平台也可能在多个据点独立建设。因此，将包括公有云和私有云在内的多个云平台，纳入统一的多云平台管理系统必将成为未来的趋势，也必将成为企业级用户的需求痛点。这就需要多云平台管理系统兼顾多种异构云平台的特点，能够快速地将不同据点、不同种类的多个云平台纳入管理。
云计算的发展带来了多云融合管理的巨大需求，由于不同云平台在管理虚拟机方面具有各自的特点，因此企业数据中心大多采用多个云平台来监控、管理与调度其中心机器资源、虚拟化资源以及网络资源等。
现有技术中，不便于对客户账号进行管理和监控，系统不能有效地控制和维护客户数据，降低了服务质量和安全性，并且不便于通过曲线走势图展示和分析关键业务指标，不能帮助决策者更好地理解业务动态，从而不便于制定精准和有效的策略，同时，不便于根据业务绩效评估模型和优化算法提供一种系统性的方法来评估和改进销售策略，降低了销售效率和成效。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提出一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统及方法，解决了上述背景技术中提出现有的不便于对客户账号进行管理和监控，系统不能有效地控制和维护客户数据，降低了服务质量和安全性，并且不便于通过曲线走势图展示和分析关键业务指标，不能帮助决策者更好地理解业务动态，从而不便于制定精准和有效的策略，同时，不便于根据业务绩效评估模型和优化算法提供一种系统性的方法来评估和改进销售策略，降低了销售效率和成效的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
根据本发明的一个方面，提供了一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统，该云平台状态实时同步监管的多云管理系统包括：多云管理单元、数据统计单、销售管理单元、客户管理单元、财务管理单元、运营中心单元、企业管理单元；
多云管理单元，用于对客户账号进行管理和监控；
数据统计，用于通过曲线走势图展示关键业务指标，并对关键业务指标进行分析，得到关键绩效指标；
销售管理单元，用于构建业务绩效评估模型，采用优化算法对构建的业务绩效评估模型进行优化，并通过优化后的业务绩效评估模型对关键绩效指标进行评估，制定销售策略和决策；
客户管理单元，用于展示和管理客户信息，并提供个性化的服务；
财务管理单元，用于处理与客户相关的财务事务；
运营中心单元，用于通过设置账号折扣和充值活动来刺激客户消费，增加销售额和提高客户忠诚度；
企业管理单元，用于通过内部管理及控制对多云管理平台的访问权限，以保障数据安全性。
进一步的，多云管理单元包括：账号列表模块、手动授信模块、账号分配模块、余额预警模块、手动停机模块及停机策略模块；
账号列表模块，用于展示和管理客户账号信息；
手动授信模块，用于根据客户账号信息，并允许管理员为账号充值或调整信用额度，以确保账号的正常运作；
账号分配模块，用于通过管理员为账号充值或调整信用额度后，并为账号分配对应的销售人员，以了解客户需求和提供个性化的服务；
余额预警模块，用于监控账号余额，并在余额低于预设阈值时发出预警，确保及时采取措施补充余额；
手动停机模块，用于当账号余额耗尽或客户请求时，手动关停账号按需付费资源；
停机策略模块，用于为账号设置不同的停机策略，在达到一定的阈值时自动关闭账号或资源。
进一步的，数据统计包括：数据统计模块及统计分析模块；
数据统计模块，用于通过曲线走势图展示每日消费及新增客户的汇总情况，得到关键业务指标；
统计分析模块，用于通过分析算法对得到的关键业务指标进行分析，并得到关键绩效指标。
进一步的，通过分析算法对得到的关键业务指标进行分析，并得到关键绩效指标包括：
收集关键业务指标相关数据，并识别出关键业务绩效指标；
分析影响关键业务绩效指标的因素，并设定相应的业务绩效指标评价级别；
使用分析算法对业务绩效指标进行训练，计算业务绩效指标得分，并判断是否符合显著的业务绩效指标；
对计算出的业务绩效指标得分进行归一化处理，并分析业务绩效指标得分在不同业务上的分布情况；
通过专家对不同影响业务绩效指标的因素在各业务上的评估，建立业务绩效指标评估矩阵；
采用逻辑方法，将归一化后的业务绩效指标与业务绩效指标评估矩阵结合，得到综合业务绩效指标评估结果；
根据综合业务绩效指标评估结果，判断业务绩效指标在不同业务上的相对位置，并确定业务绩效指标的类别；
判断业务绩效指标的类别是否超过预设的阈值，若超过，则标识为关键业务绩效指标，若未超过，则视为低或中等的业务绩效指标。
进一步的，分析影响关键业务绩效指标的因素，并设定相应的业务绩效指标评价级别包括：
通过对市场环境的持续监测和收集历史业务数据，识别出影响关键业务绩效指标的各种因素；
对识别出的影响关键业务绩效指标的各种因素进行筛选和分类，消除重复或不相关的因素，并将剩余因素归纳为可衡量的因素集合；
基于市场研究和业务模型，为每个影响关键业务绩效指标的因素设定权重，并为每个因素设定业务绩效指标评价级别。
进一步的，构建业务绩效评估模型，采用优化算法对构建的业务绩效评估模型进行优化，并通过优化后的业务绩效评估模型对关键绩效指标进行评估，制定销售策略和决策包括：
对构建的业务绩效评估模型进行测试，并收集关键绩效指标的测试结果；
基于测试结果和业务目标，定义优化目标和约束条件；
利用优化算法在业务绩效评估模型参数集合中寻找最佳解，生成优化后的业务绩效评估模型；
对优化后的业务绩效评估模型进行模拟测试，收集和分析业务绩效评估模型在处理不同业务场景时的性能数据，并验证优化结果是否符合预设的业务评估标准和性能要求；
如果优化后的业务绩效评估模型未满足预设的业务评估标准和性能要求，则调整业务绩效评估模型参数，重新进行优化，如果优化后的业务绩效评估模型满足业务评估标准和性能要求，则将其作为最终的业务绩效评估模型；
利用最终的业务绩效评估模型对实际的销售和业务场景进行绩效评估，并制定销售策略和决策。
进一步的，利用优化算法在业务绩效评估模型参数集合中寻找最佳解，生成优化后的业务绩效评估模型包括：
初始化优化算法，并设置初始业务绩效评估模型参数集合；
对初始业务绩效评估模型参数进行随机扰动，生成新的业务绩效评估模型参数集合；
计算新的业务绩效评估模型参数集合的适应度值和初始业务绩效评估模型参数集合的适应度值的差值；
如果新的业务绩效评估模型参数集合的适应度值大于初始业务绩效评估模型参数集合的适应度值，则接受新的业务绩效评估模型参数集合作为新初始参数集合，否则，根据接受准则，计算新的业务绩效评估模型参数集合的接受概率；
如果接受概率大于随机数，则接受新的业务绩效评估模型参数集合作为新初始参数集合，否则保留初始业务绩效评估模型参数集合；
如果满足设定的终止条件，则输出当前的业务绩效评估模型参数集合作为最佳解，否则，通过衰减函数调整新的业务绩效评估模型参数集合后继续迭代；
直到找到最佳的业务绩效评估模型参数集合，并生成优化后的业务绩效评估模型。
进一步的，适应度值的计算公式为：
；
其中，表示业务绩效评估模型参数集合的适应度值；
表示业务绩效评估模型参数集合；
W和W分别表示精确度和差异性对应的权重；
表示/>的精度值；
表示/>与其他业务绩效评估模型参数集合之间的性能评估指标；
x表示的索引；
l表示其他食品安全风险预测模型参数集合的索引。
进一步的，财务管理单元包括：支付设置模块、客户账单模块、余额转移模块及发票管理模块；
支付设置模块，用于根据客户需求，设置客户充值的支付方式；
客户账单模块，用于记录客户充值的详细信息，并通过查看账单记录来了解客户的消费情况，核对和确认客户的账单信息；
余额转移模块，用于支持跨账号联动转移，并灵活分配资金使用；
发票管理模块，用于渠道/经销商实现发票的智能化管理和监控。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种云平台状态实时同步监管的多云管理方法，该云平台状态实时同步监管的多云管理方法包括以下步骤：
S1、对客户账号进行管理和监控；
S2、通过曲线走势图展示关键业务指标，并对关键业务指标进行分析，得到关键绩效指标；
S3、构建业务绩效评估模型，采用优化算法对构建的业务绩效评估模型进行优化，并通过优化后的业务绩效评估模型对关键绩效指标进行评估，制定销售策略和决策；
S4、展示和管理客户信息，并提供个性化的服务；
S5、处理与客户相关的财务事务；
S6、通过设置账号折扣和充值活动来刺激客户消费，增加销售额和提高客户忠诚度；
S7、通过内部管理及控制对多云管理平台的访问权限，以保障数据安全性。
本发明的有益效果为：
1、本发明通过多云管理单元对客户账号进行管理和监控，系统能够更有效地控制和维护客户数据，提高服务质量和安全性，数据统计单元通过曲线走势图展示和分析关键业务指标，帮助决策者更好地理解业务动态，从而制定更加精准和有效的策略，销售管理单元的业务绩效评估模型和优化算法提供了一种系统性的方法来评估和改进销售策略，提高销售效率和成效，并且通过客户管理单元使得系统能够展示和管理客户信息，提供个性化服务，增强客户满意度和忠诚度，通过财务管理单元处理与客户相关的财务事务，可以提高财务操作的效率和准确性，降低财务风险，通过运营中心单元的账号折扣和充值活动刺激客户消费，不仅增加销售额，也有助于提高客户忠诚度，同时企业管理单元通过内部管理和控制来保障多云管理平台的访问权限，进而确保了数据安全性。
2、本发明通过分析算法对得到的关键业务指标进行分析，使得通过收集和分析关键业务指标相关数据，系统能够识别并评估影响业务绩效的关键因素，有助于提高业务决策的准确性和有效性，通过使用分析算法来训练和计算业务绩效指标得分，系统能够更精确地评估业务绩效，并识别出显著的业务绩效指标，从而更精准评估对于优化资源分配和提高运营效率至关重要，通过对业务绩效指标得分进行归一化处理并分析在不同业务上的分布情况，系统能够提供深入的业务洞察，帮助管理者理解业务的各个方面，并做出更合理的策略调整，并且通过建立业务绩效指标评估矩阵，结合专家评估和逻辑方法，为业务绩效提供了一个全面的评估体系，有助于全面理解业务表现，更好地指导业务发展，同时通过判断业务绩效指标的类别和是否超过预设阈值，系统能够帮助管理者识别关键业务绩效指标，更有效地分配资源，通过有效识别和管理影响业务绩效的关键因素，系统帮助云平台提高运营效率，进而提高了盈利能力。
3、本发明通过利用优化算法来调整业务绩效评估模型，使得系统能够找到最佳参数合集，从而提高模型的准确性和效率，利用经过优化的业务绩效评估模型，云平台能够基于实际数据和性能指标来制定销售策略和决策，有助于降低决策风险并提高决策的有效性，并且通过模拟测试和实际应用中的持续监控，系统能够不断地评估和优化业务绩效评估模型，确保其始终保持高效和准确，同时，优化后的业务绩效评估模型可以更准确地预测和管理潜在的业务风险，进而降低了风险的影响。
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，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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是根据本发明实施例的一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统的原理框图；
图2是根据本发明实施例的一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统中多云管理单元的结构框图；
图3是根据本发明实施例的一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统中财务管理单元的结构框图；
图4是根据本发明实施例的一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统中运营中心单元的结构框图；
图5是根据本发明实施例的一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统中企业管理单元的结构框图；
图6是根据本发明实施例的一种云平台状态实时同步监管的多云管理方法的流程图。
图中：
1、多云管理单元；101、账号列表模块；102、手动授信模块；103、账号分配模块；104、余额预警模块；105、手动停机模块；106、停机策略模块；2、数据统计单元；3、销售管理单元；4、客户管理单元；5、财务管理单元；501、支付设置模块；502、客户账单模块；503、余额转移模块；504、发票管理模块；6、运营中心单元；601、账号折扣模块；602、充值活动模块；7、企业管理单元；701、员工管理模块；702、角色管理模块。
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。
在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
根据本发明的实施例，提供了一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统及方法。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1-图5所示，根据本发明实施例的云平台状态实时同步监管的多云管理系统，该云平台状态实时同步监管的多云管理系统包括：多云管理单元1、数据统计单元2、销售管理单元3、客户管理单元4、财务管理单元5、运营中心单元6、企业管理单元7；
多云管理单元1，用于对客户账号进行管理和监控；
数据统计单元2，用于通过曲线走势图展示关键业务指标，并对关键业务指标进行分析，得到关键绩效指标；
具体的，曲线走势图是一种图表，用于展示数据随时间变化的趋势。在业务分析中，曲线走势图用于显示关键指标随时间的变化情况，帮助观察和理解数据的趋势、周期性变化或任何异常波动。例如，可以使用曲线图来展示销售额、用户增长、市场份额等指标的变化趋势。
具体的，关键业务指标是用于衡量组织在其关键业务活动中表现的量化数据。这些指标对于理解组织的整体业务表现至关重要。例如，对于零售业来说，关键业务指标包括日均客流量、每次购物的平均消费额、库存周转率等。
具体的，关键绩效指标（Key Performance Indicators，KPI）是用来评估组织、团队或个人在达成核心业务目标和目的方面的表现的指标。KPIs是战略目标的量化指标，用于衡量进度和绩效。例如，一个公司会设定提高客户满意度、增加市场份额或提高运营效率等KPI。
销售管理单元3，用于构建业务绩效评估模型，采用优化算法对构建的业务绩效评估模型进行优化，并通过优化后的业务绩效评估模型对关键绩效指标进行评估，制定销售策略和决策；
具体的，销售策略和决策是指一个组织为了提高其产品或服务的销售效果而制定的计划和行动。包括：
市场定位：确定目标市场和客户群体，以及如何在竞争激烈的市场中定位自己的产品或服务。
定价策略：根据市场研究、成本结构和目标利润制定价格策略，以吸引消费者同时保证盈利。
促销和广告：制定有效的促销活动和广告策略，以提高品牌知名度和产品的市场需求。
销售渠道选择：选择最有效的销售渠道（如直销、经销商、电子商务等），以最大化产品的市场覆盖率和销售效率。
客户关系管理：发展和维护客户关系，提高客户满意度和忠诚度，从而促进重复购买和口碑推广。
产品开发和创新：根据市场趋势和客户反馈，不断改进现有产品或开发新产品以满足市场需求。
销售团队管理：建立和培训高效的销售团队，设定销售目标，并监控销售绩效。
数据驱动的决策：利用业务绩效评估模型和关键绩效指标来分析销售数据，从而做出基于数据的销售策略和决策。
客户管理单元4，用于展示和管理客户信息，并提供个性化的服务；
财务管理单元5，用于处理与客户相关的财务事务；
运营中心单元6，用于通过设置账号折扣和充值活动来刺激客户消费，增加销售额和提高客户忠诚度；
具体的，运营中心单元6包括：账号折扣模块601及充值活动模块602；
账号折扣模块601，用于设定客户账户的折扣政策，提升业务绩效和客户满意度；
充值活动模块602，用于在客户账号折扣设定后，设定不同的充值金额和对应的优惠，以增加销售额和提高客户忠诚度。
企业管理单元7，用于通过内部管理及控制对多云管理平台的访问权限，以保障数据安全性。
具体的，企业管理单元7包括：员工管理模块701及角色管理模块702；
员工管理模块701，用于帮助渠道/经销商实现员工管理的数字化和智能化，提高管理效率；
角色管理模块702，用于控制对多云管理平台的访问权限，确保数据的安全性和准确性。
优选地，多云管理单元1包括：账号列表模块101、手动授信模块102、账号分配模块103、余额预警模块104、手动停机模块105及停机策略模块106；
账号列表模块101，用于展示和管理客户账号信息；
手动授信模块102，用于根据客户账号信息，并允许管理员为账号充值或调整信用额度，以确保账号的正常运作；
账号分配模块103，用于通过管理员为账号充值或调整信用额度后，并为账号分配对应的销售人员，以了解客户需求和提供个性化的服务；
余额预警模块104，用于监控账号余额，并在余额低于预设阈值时发出预警，确保及时采取措施补充余额；
具体的，监控账号余额，并在余额低于预设阈值时发出预警，确保及时采取措施补充余额包括：
余额监控：首先，余额预警模块会持续监控与之关联的账号的余额状态。这通常通过与账号管理系统的接口进行实时数据交换来实现。
设定预警阈值：根据业务需求，为每个账号设定一个余额预警阈值。当账户余额降至该阈值以下时，将触发预警机制。
发出预警：当账号余额低于预设的阈值时，余额预警模块将自动发出预警。这个预警可以通过多种方式发送，例如，发送电子邮件通知账户负责人或财务部门；通过短信或手机应用推送通知；在账户管理系统的用户界面上显示预警信息。
采取补充措施：收到余额预警后，相关人员或系统需要采取措施补充余额。例如，执行转账或汇款操作，将资金转入低余额账户；如果账户与信用卡或其他支付工具关联，可以自动从关联账户转移资金；人工介入，如联系财务部门手动处理余额补充。
记录和报告：所有余额预警和补充措施的活动都应该被记录下来，用于未来的审计和分析。这可以帮助企业改善其财务管理流程，并防止未来发生类似的低余额事件。
后续跟踪：在余额补充之后，应持续监控账户余额，确保其保持在安全水平之上。此外，还应评估是否需要调整预警阈值或改进预警机制，以适应业务的变化。
手动停机模块105，用于当账号余额耗尽或客户请求时，手动关停账号按需付费资源；
停机策略模块106，用于为账号设置不同的停机策略，在达到一定的阈值时自动关闭账号或资源。
优选地，数据统计2包括：数据统计模块201及统计分析模块202；
数据统计模块201，用于通过曲线走势图展示每日消费及新增客户的汇总情况，得到关键业务指标；
统计分析模块202，用于通过分析算法对得到的关键业务指标进行分析，并得到关键绩效指标。
具体的，关键绩效指标是用来衡量一个组织、部门或员工在实现业务目标和战略方面的表现的量化指标。这些指标被选定来反映组织的战略目标，并用于评估进度、绩效和管理效率。包括：
财务指标：例如营业收入、利润率、成本控制等，这些指标直接反映了组织的财务健康状况。
客户指标：例如客户满意度、客户保留率、新客户获取等，这些指标衡量与客户相关的绩效。
运营指标：例如生产效率、质量控制、库存周转率等，这些指标反映了组织的日常运营效率。
员工绩效指标：例如员工满意度、员工流失率、个人绩效目标达成率等，这些指标关注员工的表现和满意度。
创新和发展指标：例如新产品开发时间、市场份额增长、技术创新等，这些指标衡量组织的长期增长和创新能力。
市场和销售指标：例如市场占有率、销售增长率、顾客获取成本等，这些指标专注于市场表现和销售成果。
合规和风险管理指标：例如合规审计结果、风险事件发生频率等，这些指标用于评估组织在合规性和风险管理方面的表现。
优选地，通过分析算法对得到的关键业务指标进行分析，并得到关键绩效指标包括：
收集关键业务指标相关数据，并识别出关键业务绩效指标；
分析影响关键业务绩效指标的因素，并设定相应的业务绩效指标评价级别；
具体的，影响关键业务绩效指标的因素包括：市场和经济因素：宏观经济状况、行业趋势、市场竞争、客户需求变化等。
组织内部因素：公司策略、组织结构、内部流程、员工技能和士气等。
技术和创新因素：技术发展、创新能力、新产品或服务的开发。
财务因素：成本管理、资金分配、财务稳定性。
客户相关因素：客户满意度、服务质量、客户忠诚度等。
供应链因素：供应商的可靠性、成本效率、供应链的灵活性。
合规和法规因素：合规要求、行业标准、法律法规的变化。
风险管理因素：风险识别、风险评估、风险缓解策略。
具体的，业务绩效指标评价级别指的是对业务绩效指标的衡量标准和分类。包括：
优秀：远超目标要求，表现出色。
良好：满足并部分超越目标要求。
合格：达到基本的目标要求。
不合格：未能达到目标要求。
使用分析算法对业务绩效指标进行训练，计算业务绩效指标得分，并判断是否符合显著的业务绩效指标；
具体的，使用分析算法对业务绩效指标进行训练，计算业务绩效指标得分，并判断是否符合显著的业务绩效指标包括：
将收集到的历史业务绩效数据划分为训练集和测试集；
使用训练集，从业务绩效数据中选择相关的特征和特征值范围内的分裂点来训练孤立森林模型；
构建多棵孤立树，组成针对业务绩效分析的完整孤立森林模型；
使用孤立森林模型，计算测试集中每个业务绩效数据点从根节点到叶子节点的平均路径长度；
基于平均路径长度，为每个业务绩效数据点计算一个得分，并衡量业务绩效的显著性；
根据设定的阈值，使用计算出的业务绩效得分来判断每个业务绩效数据点是否属于显著的业务绩效模式。
具体的，在训练过程中，根据所选特征值将数据点划分为两个子集（一个包含小于等于特征值的数据点，另一个包含大于特征值的数据点），并进行一次分裂操作；递归地对每个子集重复这个过程，直到满足停止条件（如子集大小达到预定阈值、树的深度达到最大值）。
对计算出的业务绩效指标得分进行归一化处理，并分析业务绩效指标得分在不同业务上的分布情况；
通过专家对不同影响业务绩效指标的因素在各业务上的评估，建立业务绩效指标评估矩阵；
采用逻辑方法（模糊运算算子），将归一化后的业务绩效指标（权重向量）与业务绩效指标评估矩阵（模糊关系矩阵）结合，得到综合业务绩效指标评估结果；
根据综合业务绩效指标评估结果，判断业务绩效指标在不同业务上的相对位置，并确定业务绩效指标的类别；
判断业务绩效指标的类别是否超过预设的阈值，若超过，则标识为关键业务绩效指标，若未超过，则视为低或中等的业务绩效指标。
具体的，分析算法为模糊孤立森林算法，是一种基于孤立森林（IsolationForest）的模糊改进算法。孤立森林是一种非常有效的异常检测方法，其核心思想是利用二叉树结构隔离数据点，正常数据和异常数据在树中的位置会有显著差异，异常数据通常会更早被隔离出来。而在本发明中，是为了对得到的业务绩效指标得分进行归一化处理，并构建模糊集合来处理业务绩效数据中的不确定性和模糊性。在业务绩效数据分析中，模糊集合可以用于更精确地描述业务绩效模式。
优选地，分析影响关键业务绩效指标的因素，并设定相应的业务绩效指标评价级别包括：
通过对市场环境的持续监测和收集历史业务数据，识别出影响关键业务绩效指标的各种因素；
对识别出的影响关键业务绩效指标的各种因素进行筛选和分类，消除重复或不相关的因素，并将剩余因素归纳为可衡量的因素集合；
基于市场研究和业务模型，为每个影响关键业务绩效指标的因素设定权重，并为每个因素设定业务绩效指标评价级别。
具体的，市场研究是指收集、分析和解释关于市场（包括消费者、竞争对手、行业趋势等）的信息，以帮助公司制定市场策略和决策。包括消费者行为分析、市场趋势预测、竞争对手分析、产品或服务的市场需求评估等。
具体的，通过市场研究，企业能够更好地理解外部环境，识别市场机会和威胁，从而在制定业务战略和绩效指标时做出更加有根据的决策。
具体的，业务模型是指企业如何创造、传递和捕获价值的方式。它涵盖了公司的产品或服务、客户群、收入来源、成本结构和运营流程等方面。包括价值主张、客户关系、渠道、关键活动、关键资源、成本结构和收入流等要素。
具体的，设定业务绩效指标评价级别包括：
优秀：表示该因素对业务绩效的贡献非常显著，远超预期或目标。
良好：表示该因素的表现满足甚至超出了既定的业务目标和预期。
一般：表示该因素的表现达到了基本的业务目标和要求。
较差：表示该因素未能满足业务目标，需要改进。
不合格：表示该因素的表现严重低于业务目标，可能对业务绩效产生负面影响。
优选地，构建业务绩效评估模型，采用优化算法对构建的业务绩效评估模型进行优化，并通过优化后的业务绩效评估模型对关键绩效指标进行评估，制定销售策略和决策包括：
对构建的业务绩效评估模型进行测试，并收集关键绩效指标的测试结果；
具体的，构建的业务绩效评估模型包括：
输入关键绩效指标的原始数据集，并为构建孤立树初始化若干映射任务；
利用Hadoop分布式框架，将若干映射任务分发给集群中的各个计算节点；
具体的，Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析，在Hadoop分布式框架中，将映射任务分发给集群中的计算节点是通过Hadoop的MapReduce编程模型实现的，包括：
MapReduce编程模型：MapReduce编程模型是一种用于处理和生成大规模数据集的分布式计算模型，Hadoop使用MapReduce编程模型来实现分布式计算，该模型包含Map阶段（映射阶段）和Reduce阶段（减少阶段）。
Map阶段：在这个阶段，食品安全风险评估指标的原始数据被拆分成若干个小块，每个块由一个Mapper处理。映射任务通常由用户定义的Map函数执行，该函数将输入数据映射为键-值对。
分布式分发任务：Hadoop框架负责将映射任务分发到集群中的各个计算节点，通过JobTracker（作业跟踪器，JobTracker是Hadoop集群中的一个主节点，负责跟踪和调度整个作业的执行过程）和TaskTracker（任务跟踪器，TaskTracker是Hadoop集群中的工作节点，运行在每个计算节点上，负责执行由JobTracker分配的任务，即Map任务或Reduce任务）来协调和管理，JobTracker负责跟踪和调度作业，而TaskTracker在每个计算节点上执行任务。
数据本地性：Hadoop框架会将映射任务分发到存储有相应数据块的计算节点，以减少数据传输的开销，这被称为数据本地性，是Hadoop性能优化的一个重要考虑因素。
执行映射任务：每个计算节点上的TaskTracker执行分配给它的映射任务。在这个阶段，Map函数会处理本地数据，并生成中间键-值对。
通过采样技术进行随机采样，并为每棵孤立树构建样本子空间。
具体的，采样技术为子采样算法，子采样算法是一种在机器学习和统计学中常用的技术，其主要目的是从原始数据集中抽取子集，以用于模型训练、验证或测试。通过在不同阶段选择数据的子集来改善模型的性能、减少计算负担，并增加模型的泛化能力。
Hadoop创建并运行针对关键绩效指标的原始数据集的处理作业，发送到作业跟踪器（JobTracker）上，每个计算节点将并行执行映射任务。
所有构建孤立树的映射任务执行完毕后，将每棵树持久化到输出文件中，并得到孤立森林作为业务绩效评估模型。
具体的，将每棵树持久化到输出文件中是指将每个构建的孤立树保存到计算机文件系统中的文件中，文件是一种存储数据的容器，可以在稍后的时间重新读取和使用。
具体的，通过将孤立树持久化到文件中，用于实现以下目标：
模型保存：保存训练好的模型，以备未来在新数据上进行预测或评估。
模型分享：允许其他人或系统使用相同的模型，无需重新训练。
模型部署：将模型嵌入到实际应用中，以进行实时预测或风险评估。
基于测试结果和业务目标，定义优化目标和约束条件；
利用优化算法在业务绩效评估模型参数集合中寻找最佳解，生成优化后的业务绩效评估模型；
对优化后的业务绩效评估模型进行模拟测试，收集和分析业务绩效评估模型在处理不同业务场景时的性能数据，并验证优化结果是否符合预设的业务评估标准和性能要求；
如果优化后的业务绩效评估模型未满足预设的业务评估标准和性能要求，则调整业务绩效评估模型参数，重新进行优化，如果优化后的业务绩效评估模型满足业务评估标准和性能要求，则将其作为最终的业务绩效评估模型；
利用最终的业务绩效评估模型对实际的销售和业务场景进行绩效评估，并制定销售策略和决策。
优选地，利用优化算法在业务绩效评估模型参数集合中寻找最佳解，生成优化后的业务绩效评估模型包括：
初始化优化算法，并设置初始业务绩效评估模型参数集合；
对初始业务绩效评估模型参数进行随机扰动，生成新的业务绩效评估模型参数集合；
计算新的业务绩效评估模型参数集合的适应度值和初始业务绩效评估模型参数集合的适应度值的差值；
如果新的业务绩效评估模型参数集合的适应度值大于初始业务绩效评估模型参数集合的适应度值，则接受新的业务绩效评估模型参数集合作为新初始参数集合，否则，根据接受准则，计算新的业务绩效评估模型参数集合的接受概率；
具体的，接受准则即Metropolis规则，Metropolis规则是蒙特卡洛模拟中使用的一种接受-拒绝准则，该规则的基本思想是：如果新的状态相比当前状态能量更低（或者说概率更高），则接受新的状态；否则，以一个概率接受新的状态，这个概率是新的状态相比当前状态的能量差（或者说概率比）的负指数。
如果接受概率大于随机数，则接受新的业务绩效评估模型参数集合作为新初始参数集合，否则保留初始业务绩效评估模型参数集合；
如果满足设定的终止条件，则输出当前的业务绩效评估模型参数集合作为最佳解，否则，通过衰减函数调整新的业务绩效评估模型参数集合后继续迭代；
直到找到最佳的业务绩效评估模型参数集合，并生成优化后的业务绩效评估模型。
优选地，适应度值的计算公式为：
；
其中，表示业务绩效评估模型参数集合的适应度值；
表示业务绩效评估模型参数集合；
W1和W2分别表示精确度和差异性对应的权重；
表示/>的精度值；
表示/>与其他业务绩效评估模型参数集合之间的性能评估指标；
x表示的索引；
l表示其他食品安全风险预测模型参数集合的索引。
具体的，优化算法为模拟退火算法，模拟退火算法是一种启发式优化算法，通过模拟固体退火过程中的冷却过程来逐步优化目标函数值，本发明中，目标函数对应于业务绩效的各个方面，比如销售额、客户满意度、运营效率等。首先，设定一个包含多种可能业务策略和决策的初始集合。每一种策略组合都会对业务绩效的不同方面产生影响，如销售收入、市场占有率、成本控制等。同时，这些策略组合还需要满足特定的业务约束条件，比如预算限制、资源分配、市场规则和合规性要求等。
接着，通过计算每个策略组合的适应度值，即它们对业务绩效的综合贡献程度，我们可以评估每种组合的有效性。模拟退火算法在这些策略组合中寻找适应度值最高的组合，这个过程涉及对不同策略的比较、评估和迭代优化。
最终，通过模拟退火算法优化后的业务绩效评估模型，能够得出一个初步的业务操作策略方案。本发明将基于对关键绩效指标的深入分析和评估，从而帮助企业制定更有效的销售策略和业务决策，优化整体业务绩效。
优选地，财务管理单元5包括：支付设置模块501、客户账单模块502、余额转移模块503及发票管理模块504；
支付设置模块501，用于根据客户需求，设置客户充值的支付方式；
客户账单模块502，用于记录客户充值的详细信息，并通过查看账单记录来了解客户的消费情况，核对和确认客户的账单信息；
余额转移模块503，用于支持跨账号联动转移，并灵活分配资金使用；
发票管理模块504，用于渠道/经销商实现发票的智能化管理和监控。
根据本发明的另一个实施例，如图6所示，还提供了一种云平台状态实时同步监管的多云管理方法，该云平台状态实时同步监管的多云管理方法包括以下步骤：
S1、对客户账号进行管理和监控；
S2、通过曲线走势图展示关键业务指标，并对关键业务指标进行分析，得到关键绩效指标；
S3、构建业务绩效评估模型，采用优化算法对构建的业务绩效评估模型进行优化，并通过优化后的业务绩效评估模型对关键绩效指标进行评估，制定销售策略和决策；
S4、展示和管理客户信息，并提供个性化的服务；
S5、处理与客户相关的财务事务；
S6、通过设置账号折扣和充值活动来刺激客户消费，增加销售额和提高客户忠诚度；
S7、通过内部管理及控制对多云管理平台的访问权限，以保障数据安全性。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，本发明通过分析算法对得到的关键业务指标进行分析，使得通过收集和分析关键业务指标相关数据，系统能够识别并评估影响业务绩效的关键因素，有助于提高业务决策的准确性和有效性，通过使用分析算法来训练和计算业务绩效指标得分，系统能够更精确地评估业务绩效，并识别出显著的业务绩效指标，从而更精准评估对于优化资源分配和提高运营效率至关重要，通过对业务绩效指标得分进行归一化处理并分析在不同业务上的分布情况，系统能够提供深入的业务洞察，帮助管理者理解业务的各个方面，并做出更合理的策略调整，并且通过建立业务绩效指标评估矩阵，结合专家评估和逻辑方法，为业务绩效提供了一个全面的评估体系，有助于全面理解业务表现，更好地指导业务发展，同时通过判断业务绩效指标的类别和是否超过预设阈值，系统能够帮助管理者识别关键业务绩效指标，更有效地分配资源，通过有效识别和管理影响业务绩效的关键因素，系统帮助云平台提高运营效率，进而提高了盈利能力。本发明通过利用优化算法来调整业务绩效评估模型，使得系统能够找到最佳参数合集，从而提高模型的准确性和效率，利用经过优化的业务绩效评估模型，云平台能够基于实际数据和性能指标来制定销售策略和决策，有助于降低决策风险并提高决策的有效性，并且通过模拟测试和实际应用中的持续监控，系统能够不断地评估和优化业务绩效评估模型，确保其始终保持高效和准确，同时，优化后的业务绩效评估模型可以更准确地预测和管理潜在的业务风险，进而降低了风险的影响。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统，其特征在于，该云平台状态实时同步监管的多云管理系统包括：多云管理单元、数据统计单、销售管理单元、客户管理单元、财务管理单元、运营中心单元、企业管理单元；
所述多云管理单元，用于对客户账号进行管理和监控；
所述数据统计，用于通过曲线走势图展示关键业务指标，并对关键业务指标进行分析，得到关键绩效指标；
所述销售管理单元，用于构建业务绩效评估模型，采用优化算法对构建的业务绩效评估模型进行优化，并通过优化后的业务绩效评估模型对关键绩效指标进行评估，制定销售策略和决策；
所述客户管理单元，用于展示和管理客户信息，并提供个性化的服务；
所述财务管理单元，用于处理与客户相关的财务事务；
所述运营中心单元，用于通过设置账号折扣和充值活动来刺激客户消费，增加销售额和提高客户忠诚度；
所述企业管理单元，用于通过内部管理及控制对多云管理平台的访问权限，以保障数据安全性。
2.根据权利要求1所述的一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统，其特征在于，所述多云管理单元包括：账号列表模块、手动授信模块、账号分配模块、余额预警模块、手动停机模块及停机策略模块；
所述账号列表模块，用于展示和管理客户账号信息；
所述手动授信模块，用于根据客户账号信息，并允许管理员为账号充值或调整信用额度，以确保账号的正常运作；
所述账号分配模块，用于通过管理员为账号充值或调整信用额度后，并为账号分配对应的销售人员，以了解客户需求和提供个性化的服务；
所述余额预警模块，用于监控账号余额，并在余额低于预设阈值时发出预警，确保及时采取措施补充余额；
所述手动停机模块，用于当账号余额耗尽或客户请求时，手动关停账号按需付费资源；
所述停机策略模块，用于为账号设置不同的停机策略，在达到一定的阈值时自动关闭账号或资源。
3.根据权利要求1所述的一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统，其特征在于，所述数据统计包括：数据统计模块及统计分析模块；
所述数据统计模块，用于通过曲线走势图展示每日消费及新增客户的汇总情况，得到关键业务指标；
统计分析模块，用于通过分析算法对得到的关键业务指标进行分析，并得到关键绩效指标。
4.根据权利要求3所述的一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统，其特征在于，所述通过分析算法对得到的关键业务指标进行分析，并得到关键绩效指标包括：
收集关键业务指标相关数据，并识别出关键业务绩效指标；
分析影响关键业务绩效指标的因素，并设定相应的业务绩效指标评价级别；
使用分析算法对业务绩效指标进行训练，计算业务绩效指标得分，并判断是否符合显著的业务绩效指标；
对计算出的业务绩效指标得分进行归一化处理，并分析业务绩效指标得分在不同业务上的分布情况；
通过专家对不同影响业务绩效指标的因素在各业务上的评估，建立业务绩效指标评估矩阵；
采用逻辑方法，将归一化后的业务绩效指标与业务绩效指标评估矩阵结合，得到综合业务绩效指标评估结果；
根据综合业务绩效指标评估结果，判断业务绩效指标在不同业务上的相对位置，并确定业务绩效指标的类别；
判断业务绩效指标的类别是否超过预设的阈值，若超过，则标识为关键业务绩效指标，若未超过，则视为低或中等的业务绩效指标。
5.根据权利要求4所述的一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统，其特征在于，所述分析影响关键业务绩效指标的因素，并设定相应的业务绩效指标评价级别包括：
通过对市场环境的持续监测和收集历史业务数据，识别出影响关键业务绩效指标的各种因素；
对识别出的影响关键业务绩效指标的各种因素进行筛选和分类，消除重复或不相关的因素，并将剩余因素归纳为可衡量的因素集合；
基于市场研究和业务模型，为每个影响关键业务绩效指标的因素设定权重，并为每个因素设定业务绩效指标评价级别。
6.根据权利要求1所述的一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统，其特征在于，所述构建业务绩效评估模型，采用优化算法对构建的业务绩效评估模型进行优化，并通过优化后的业务绩效评估模型对关键绩效指标进行评估，制定销售策略和决策包括：
对构建的业务绩效评估模型进行测试，并收集关键绩效指标的测试结果；
基于测试结果和业务目标，定义优化目标和约束条件；
利用优化算法在业务绩效评估模型参数集合中寻找最佳解，生成优化后的业务绩效评估模型；
对优化后的业务绩效评估模型进行模拟测试，收集和分析业务绩效评估模型在处理不同业务场景时的性能数据，并验证优化结果是否符合预设的业务评估标准和性能要求；
如果优化后的业务绩效评估模型未满足预设的业务评估标准和性能要求，则调整业务绩效评估模型参数，重新进行优化，如果优化后的业务绩效评估模型满足业务评估标准和性能要求，则将其作为最终的业务绩效评估模型；
利用最终的业务绩效评估模型对实际的销售和业务场景进行绩效评估，并制定销售策略和决策。
7.根据权利要求6所述的一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统，其特征在于，所述利用优化算法在业务绩效评估模型参数集合中寻找最佳解，生成优化后的业务绩效评估模型包括：
初始化优化算法，并设置初始业务绩效评估模型参数集合；
对初始业务绩效评估模型参数进行随机扰动，生成新的业务绩效评估模型参数集合；
计算新的业务绩效评估模型参数集合的适应度值和初始业务绩效评估模型参数集合的适应度值的差值；
如果新的业务绩效评估模型参数集合的适应度值大于初始业务绩效评估模型参数集合的适应度值，则接受新的业务绩效评估模型参数集合作为新初始参数集合，否则，根据接受准则，计算新的业务绩效评估模型参数集合的接受概率；
如果接受概率大于随机数，则接受新的业务绩效评估模型参数集合作为新初始参数集合，否则保留初始业务绩效评估模型参数集合；
如果满足设定的终止条件，则输出当前的业务绩效评估模型参数集合作为最佳解，否则，通过衰减函数调整新的业务绩效评估模型参数集合后继续迭代；
直到找到最佳的业务绩效评估模型参数集合，并生成优化后的业务绩效评估模型。
8.根据权利要求7所述的一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统，其特征在于，所述适应度值的计算公式为：
；
其中，表示业务绩效评估模型参数集合的适应度值；
表示业务绩效评估模型参数集合；
W1和W2分别表示精确度和差异性对应的权重；
表示/>的精度值；
表示/>与其他业务绩效评估模型参数集合之间的性能评估指标；
x表示的索引；
l表示其他食品安全风险预测模型参数集合的索引。
9.根据权利要求1所述的一种云平台状态实时同步监管的多云管理系统，其特征在于，所述财务管理单元包括：支付设置模块、客户账单模块、余额转移模块及发票管理模块；
所述支付设置模块，用于根据客户需求，设置客户充值的支付方式；
所述客户账单模块，用于记录客户充值的详细信息，并通过查看账单记录来了解客户的消费情况，核对和确认客户的账单信息；
所述余额转移模块，用于支持跨账号联动转移，并灵活分配资金使用；
所述发票管理模块，用于渠道/经销商实现发票的智能化管理和监控。
10.一种云平台状态实时同步监管的多云管理方法，用于实现权利要求1-9中任一项所述的云平台状态实时同步监管的多云管理系统，其特征在于，该云平台状态实时同步监管的多云管理方法包括以下步骤：
S1、对客户账号进行管理和监控；
S2、通过曲线走势图展示关键业务指标，并对关键业务指标进行分析，得到关键绩效指标；
S3、构建业务绩效评估模型，采用优化算法对构建的业务绩效评估模型进行优化，并通过优化后的业务绩效评估模型对关键绩效指标进行评估，制定销售策略和决策；
S4、展示和管理客户信息，并提供个性化的服务；
S5、处理与客户相关的财务事务；
S6、通过设置账号折扣和充值活动来刺激客户消费，增加销售额和提高客户忠诚度；
S7、通过内部管理及控制对多云管理平台的访问权限，以保障数据安全性。
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