[发明专利]基于数据中台的业务预警管理方法和预警管理系统

说明书

本发明属于任务管理和数据处理技术领域，尤其涉及一种基于数据中台的业务预警管理方法和预警管理系统。本发明方法基于数据中台的强大分析能力，通过构建各种业务数据分析模型来对业务数据进行平滑/拟合处理和多维度对比分析，将业务数据峰值等异常数据转换成业务数据分析模型挖掘出的业务数据偏差，从而减少了各种数据峰值导致的误报，同时本发明通过建立应用层的各种动态时间分析模型，针对上述业务数据分析模型所挖掘出的业务偏差数据，动态时间分析模型对其进行二次干预，干预过程包括自动调整业务预警阈值，从而减少业务预警阈值固化导致的误报/漏报现象，可大幅提高业务预警的准确性和时效性。

技术领域

本发明属于任务管理和数据处理技术领域，尤其涉及一种基于数据中台的业务预警管理方法和预警管理系统。

背景技术

现今，为了能够尽早发现经营问题，降低企业损失，经营性企业在数字化转型过程中，通常都会引入业务预警机制。目前使用的业务预警机制，通常都是单纯将业务数据分析结果和预设的业务预警阈值进行比较，从而来决定是否触发业务预警，然而，在这种运行模式下，存在下列问题：

(1)由于业务数据本身具有各种波动性，在实际经营过程中存在各种数据峰值，从而易导致误报情况的发生。

(2)业务预警阈值固化，通常基于经营人员的业务经验来设置一个固定的业务预警阈值，而随着经营规模的变更，固化的业务预警阈值往往偏离实际情况，从而导致误报或者漏报等异常情况的发生。

发明内容

为了克服现有业务预警机制的上述缺陷和不足，本发明提供了一套解决方案。本发明技术方案采用多层次的技术手段，对现有业务预警机制中存在的上述问题进行了修正。针对问题(1)，本发明基于数据中台的强大分析能力，通过构建各种业务数据分析模型来对业务数据进行平滑/拟合处理和多维度对比分析，将业务数据峰值等异常数据转换成业务数据分析模型挖掘出的业务数据偏差，从而减少了各种数据峰值导致的误报；针对问题(2)，本发明通过业务分析人员分析各种历史数据(包括本企业、标杆企业、本行业的数据)，从而建立起应用层的各种动态时间分析模型，针对上述业务数据分析模型所挖掘出的业务偏差数据(每个企业可根据自己的业务特点定义专属应用层)，动态时间分析模型对其进行二次干预，干预过程包括自动调整业务预警阈值，从而减少业务预警阈值固化导致的误报/漏报现象，真正为企业经营提供助力。

在上述设计思路下，本发明提供了一种综合应用基于数据中台的多维度业务数据分析和基于动态时间分析模型的业务规则判定技术的业务预警管理方法和预警管理系统。本发明方法基于数据中台的多次数据分析结果，结合应用层的动态业务规则判断机制，可大幅提高业务预警的准确性和时效性。

第一方面，本发明提供了一种基于数据中台的业务预警管理方法，本方法通过在预警管理节点配置业务数据处理规则、应用层规则和业务数据采集规则，所述应用层规则中包括动态时间分析模型，然后指导数据采集节点完成对应的业务数据采集并将采集获得的业务数据提交给数据中台；位于数据中台的数据处理节点按照预警管理节点提交的用户选择的业务数据分析模型或预警管理节点根据企业业务模式自动匹配的业务数据分析模型，对接收到的业务数据进行多维度分析，并将分析过程中发现的各种业务偏差数据提交给预警管理节点；预警管理节点根据动态时间分析模型调整业务预警阈值并判定来自数据中台的业务偏差数据是否触发业务预警流程；任务管理节点控制整个预警流程，并支持多种任务管理机制，所述多种任务管理机制包括定时器任务、管理人员触发的人工调度、数据采集节点所提供的数据流触发的实时任务、以及业务偏差数据触发的二次分析任务等。

进一步地，本发明业务预警管理方法包括下述步骤：

步骤一：预警管理节点存储预定义的业务数据处理规则、应用层规则和业务数据采集规则，所述应用层规则中包括各种动态时间分析模型；

步骤二：用户选择业务数据分析模型，配置数据方案、动态时间分析模型和警兆任务处理人，构建预警控制整体方案，并将该方案提交给预警管理节点；