一种支持复杂企业环境的信用数据管理系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种支持复杂企业环境的信用数据管理系统及方法，包括：用户申请模块、数据获取模块、数据处理模块、数据仓库、数据分析模型管理模块、分析评价模块和信用管理模块。本发明专利技术解决了复杂企业环境下企业数据的集成、标准化、管理和分析的问题，对分散的和不规范的企业信息进行处理和转换、让数据更为规范、并集成到数据仓库中为企业的信用评价提供支撑。同时，结合对外部数据的处理，提出一种更适合信用数据管理系统来实现的企业信用数据分析和评价的方法，提升对企业信息分析的效率和评价的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种面向复杂企业环境下企业信用数据的集成、管理和分析的系统与 方法，属于计算机软件
。
技术介绍
随着信息技术的发展和企业信息化进程的推进，很多企业都采用信息系统来实现 对企业的经营和管理，企业的数据也从传统的纸质文件逐渐转变为电脑里的数据，大部分 都处于不同位置的信息系统里。但是，由于企业所采用的信息系统是由不同的厂家开发的， 导致信息系统的运行平台多种多样、所采用的数据库也不相同。同时，由于企业的类型复 杂、规模大小也不同，企业信息系统所存储数据的内容和格式也不相同，既有结构化数据， 也有非结构化数据。正是因为企业的业务信息系统所采用的异构数据库和数据库里存储的 大量异构数据，而且没有统一的标准，才会导致企业间信息难以对接和整合、对数据的利用 率不高。 企业信息系统里大量的经营和管理数据反映了企业的真实经营情况，这些信息可 以为企业的信用评价提供数据支撑。但是，由于企业信息系统里存储的数据的异构性以及 数据安全性的考虑，在数据对接交换过程中面临很多问题。如何将企业处于不同运行平台 上信息系统里的异构数据与信用管理系统进行对接实现数据的集成，这是一个很有意义但 又很有难度的一件事情。目前，虽然市面上有一些数据集成的软件，但都需要在企业的信息 系统服务器上和信用管理系统上安装客户端，一般的企业出于安全的考虑都不愿意这样来 操作。同时，从外面集成来的企业数据格式多样、数据不规范，需要经过处理和转换，变为适 合信用管理系统的数据才能进行使用。 目前，一般企业的信用评价都是采用线下或者与线上结合的方式，对用户提供的 纸质材料进行审核、分析和评价。同时，也有的机构采用信息系统来实现评价审批的流程， 而通过信用管理系统对外部企业数据进行分析的很少，并且没有针对外部数据的特点来对 数据进行处理和转换，使得通过信息系统对企业数据分析的效率低、评价的准确性不高，尤 其对于非结构化数据的分析和评价更不准确。所以说，通过信息系统来实现对企业数据的 分析和评价的关键是外部企业数据的获取和转换处理的方法，以及一个更适合信息系统 的、更符合企业特点的信用数据分析和评价的方法。
技术实现思路
本专利技术技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种支持复杂企业环境的信用 数据管理系统及方法，解决复杂企业环境下企业数据的集成、标准化、管理和分析的问题， 对分散的和不规范的企业数据进行处理和转换、让数据更为规范、并集成到数据仓库中为 企业的信用评价提供支撑。同时，结合对外部数据的处理，提出一种更适合信用数据管理 系统来实现的企业信用数据分析和评价的方法，提升对企业数据分析的效率和评价的准确 性。 本专利技术所采用的技术方案是：以数据集成、数据仓库和数据分析等相关技术为基 础的支持复杂企业环境的信用数据管理系统由用户申请模块、数据获取模块、数据处理模 块、数据仓库、数据分析模型管理模块、分析评价模块和信用管理模块等组成，本专利技术的系 统也可作为对一般信用管理系统的补充。 (1)用户申请模块：提供给企业用户通过网络来发起评价的申请、填写企业的资 料、上传有关的证明附件到系统中、指定数据源信息，该模块是信用数据管理系统获取外部 企业数据的一个方式之一。 (2)数据获取模块：实现从不同企业内部的信息系统获取企业信用数据的功能， 针对不同企业提供的数据交换方式，通过数据接口与之对接，检查并获取企业的数据。 (3)数据处理模块：实现对外部企业获取过来数据的检查清洗、排序过滤、数据格 式转换和数据存储功能，提高数据的质量，以保证数据的正确性、可用性和规范性。 (4)数据仓库：将处理过的外部企业数据通过多维建模的方式建立企业信用数据 的多维数据结构，并将数据存储到数据仓库中，得到企业数据的一个全局视图，为后续的数 据分析提供支持。 (5)数据分析模型管理模块：结合处理的数据实现对企业信用数据分析的指标、 分析模型的定义和管理的功能，根据分析人员对企业的初步评价来调整和优化分析模型。 数据分析模型直接影响到从外部企业获取和处理的数据内容，并影响到分析评价的结果。 (6)分析评价模块：结合数据分析模型和数据分析引擎对外部企业的信用数据进 行分析和评价，给出企业的得分和对应的信用等级，包括对结构化数据和非结构化数据的 分析和评价。 (7)信用管理模块：实现对信用评价过程的管理、审核流程的管理、评价结果的管 理和报表等服务。 所述用户申请模块的实现过程如下： (1)企业用户登录信用数据管理系统的网站，通过认证之后进入系统的用户申请 模块； (2)用户发起认证的请求并填写企业的结构化的数据信息，结合数据分析模型的 不同企业上传的信息也不同； (3)企业用户通过系统上传非结构化数据信息，包括一些扫描的图片、文档和视频 等附件； (4)指定用于数据交换的数据源信息，可以是数据库的视图（View)、XML文件或者 Excel文件，提供给数据获取模块使用； (5)提交信息、等待信息审核。 所述数据获取模块的实现过程如下： (1)根据外部企业提供的数据源访问信息确定数据源的类型并调用支持该类型的 数据访问接口； (2)根据选择的是数据库视图、XML文件或者excel文件接口类型，连接到外部的 数据源中； (3)获取外部企业提供的数据信息，并对数据进行检查、保证数据的可用性和一致 性； (4)数据获取过程中通过安全控制和传输监控功能监控数据的获取过程。 所述数据处理模块的实现过程如下： (1)对数据获取模块发送过来的数据进行检查和清洗，检测数据中存在的错误和 不一致，提高数据的质量。 (2)对数据进行排序过滤、过滤掉不需要的数据，并提取有用的信息； (3)对清洗过的不同格式的数据进行转换，变为符合自己需要的格式； (4)结合元数据和编码规范对数据进行梳理，让数据更加规范化； (5)调用数据存储功能将数据存储到数据仓库中，形成企业信息的多维数据库。 所述的数据仓库将存储从外部企业集成和经过处理的数据，并结合0LAP服务为 数据分析提供支持。通过数据仓库的监控功能对数据仓库的运行进行监测，保证数据服务 的质量。 所述数据分析模型管理模块的实现过程如下： (1)根据企业评价的内容来添加和定义企业信用数据分析的指标，结合企业多维 数据的建模，采用二级指标体系来组织数据，每个一级指标相当于企业信息的一个维度，指 标的定义包括结构化数据类型和非结构化数据类型的指标； (2)如果是结构化数据指标的定义，需要给出结构化数据的取值和得分的对应关 系，以实现根据外部企业数据自动计算和分析的功能； (3)如果是非结构化数据指标的定义，需要给出非结构化数据的影响因素，为了后 续的数据分析提供支持，以实现更准确的非结构化数据的分析； (4)定义外部企业数据分析的模型，选取一级和二级指标添加到模型中； (5)采用归一化方法或者层次分析法来计算权重系数。 所述分析评价模块的实现过程如下： (1)选择对外部企业信用数据评价所采用的分析模型； (2)系统自动分析和计算出结构化数据指标的得分，然后人工本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种支持复杂企业环境的信用数据管理系统，其特征在于包括：用户申请模块、数据获取模块、数据处理模块、数据仓库、数据分析模型管理模块、分析评价模块和信用管理模块；其中：用户申请模块：提供给企业用户通过网络来发起评价申请、填写企业的资料、上传有关证明附件、指定数据源信息，提供给数据获取模块；然后提交信息、等待信息审核；数据获取模块：实现从不同企业内部的信息系统获取企业信用数据的功能，针对不同企业提供的数据交换方式，通过数据接口与之对接，检查并获取企业的数据，然后将企业的数据送至数据处理模块；数据处理模块：对数据获取模块发送过来的数据进行检查和清洗，检测数据中存在的错误和不一致，提高数据的质量；然后对清洗过的数据进行排序过滤、过滤掉不需要的数据，并提取有用的信息数据，再对不同格式的有用的信息数据进行转换，变为符合要求的格式，并将转换后的信息数据存储到数据仓库中；数据仓库：将处理过的企业信息数据通过多维建模的方式建立企业信用数据的多维数据结构，得到企业信息数据的一个全局视图，形成企业信息的多维数据库，为分析评价模块提供支持；数据分析模型管理模块：结合处理的数据实现对企业信用数据分析的指标、分析模型的定义和管理的功能，根据分析人员对企业的初步评价来调整和优化分析模型；分析评价模块：结合数据分析模型和数据分析引擎对企业的信用数据进行分析和评价，给出企业的得分和对应的信用等级，包括对结构化数据指标和非结构化数据指标的分析和评价；信用管理模块：用来对评价的过程和评价结果进行管理，实现对信用评价过程的管理、审核流程的管理、评价结果的管理和报表服务；具体实现为：信用分析管理部门实现内部的审核流程、生成信用评价报告、并将评价结果推送给企业，企业用户可查看信用信息审核和评价的结果。...

【技术特征摘要】
1. 一种支持复杂企业环境的信用数据管理系统，其特征在于包括：用户申请模块、数 据获取模块、数据处理模块、数据仓库、数据分析模型管理模块、分析评价模块和信用管理 模块；其中： 用户申请模块：提供给企业用户通过网络来发起评价申请、填写企业的资料、上传有关 证明附件、指定数据源信息，提供给数据获取模块；然后提交信息、等待信息审核； 数据获取模块：实现从不同企业内部的信息系统获取企业信用数据的功能，针对不同 企业提供的数据交换方式，通过数据接口与之对接，检查并获取企业的数据，然后将企业的 数据送至数据处理模块； 数据处理模块：对数据获取模块发送过来的数据进行检查和清洗，检测数据中存在的 错误和不一致，提高数据的质量；然后对清洗过的数据进行排序过滤、过滤掉不需要的数 据，并提取有用的信息数据，再对不同格式的有用的信息数据进行转换，变为符合要求的格 式，并将转换后的信息数据存储到数据仓库中； 数据仓库：将处理过的企业信息数据通过多维建模的方式建立企业信用数据的多维数 据结构，得到企业信息数据的一个全局视图，形成企业信息的多维数据库，为分析评价模块 提供支持； 数据分析模型管理模块：结合处理的数据实现对企业信用数据分析的指标、分析模型 的定义和管理的功能，根据分析人员对企业的初步评价来调整和优化分析模型； 分析评价模块：结合数据分析模型和数据分析引擎对企业的信用数据进行分析和评 价，给出企业的得分和对应的信用等级，包括对结构化数据指标和非结构化数据指标的分 析和评价； 信用管理模块：用来对评价的过程和评价结果进行管理，实现对信用评价过程的管理、 审核流程的管理、评价结果的管理和报表服务；具体实现为：信用分析管理部门实现内部 的审核流程、生成信用评价报告、并将评价结果推送给企业，企业用户可查看信用信息审核 和评价的结果。2. 根据权利要求1所述的支持复杂企业环境的信用数据管理系统，其特征在于：所述 数据获取模块的实现过程如下： (1)根据外部企业提供的数据源访问信息确定数据源的类型并调用支持该类型的数据 访问接口； ⑵根据选择的是数据库视图、XML文件或者Excel文件接口类型，连接到外部的数据 源中； (3) 获取外部企业提供的数据信息，并对数据进行检查、保证数据的可用性和一致性； (4) 数据获取过程中通过安全控制和传输监控功能监控数据的获取过程。3. 根据权利要求1所述的支持复杂企业环境的信用数据管理系统，其特征在于：所述 数据分析模型管理模块的实现过程如下： (1) 根据企业评价的内容来添加和定义企业信用数据评价指标，结合企业多维数据的 建模，采用二级指标体系来组织数据，每个一级指标相当于企业信息的一个维度，指标的定 义包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：李培军，许舒人，李慧，魏克刚，刘祥龙，董源，
申请(专利权)人：中国科学院软件研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11