基于大数据分析的企业管理数据治理方法技术

本发明专利技术属于企业管理技术领域，具体是基于大数据分析的企业管理数据治理方法，包括以下步骤：建立企业数据治理框架、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理和监控和优化；本发明专利技术基于规范数据管理和操作流程，提高了数据的准确性和完整性，保护了数据的隐私和安全，实现了数据的优化和规范管理，有助于满足现代企业的需求，且在进行监控和优化时基于数据治理中存在的问题和风险生成对应的预警信息，且能够在发现问题和风险时进行预警信息的显示亮度自动合理调控，以及在显示区域无人时自动选定最适管理人员并向其发送预警管理通知，有利于及时进行相应改善措施。有利于及时进行相应改善措施。有利于及时进行相应改善措施。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据分析的企业管理数据治理方法


[0001]本专利技术涉及企业管理
，具体是基于大数据分析的企业管理数据治理方法。

技术介绍

[0002]在企业的日常运营中，会产生大量的数据，包括业务数据、人员信息、财务数据等，企业管理数据治理是指涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起并推行，包括制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列流程，数据治理的目标是确保数据能够被准确地采集、存储、管理、共享和使用，从而支持企业组织的决策和业务需求；目前针对企业管理数据的治理面临着诸多挑战，如数据的准确性和完整性、数据安全和隐私保护、数据共享和利用等问题，还存在流程不规范、权限不明确、数据质量不高等问题，难以满足现代企业的需求，以及无法在发现问题和风险时进行预警信息的显示亮度自动合理调控，并在显示区域无人时自动选定最适管理人员并向其发送预警管理通知，不利于及时进行相应改善措施；针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供基于大数据分析的企业管理数据治理方法，解决了现有技术存在流程不规范、权限不明确、数据质量不高等问题，难以满足现代企业的需求，以及无法在发现问题和风险时进行预警信息的显示亮度自动合理调控，并在显示区域无人时自动选定最适管理人员并向其发送预警管理通知，不利于及时进行相应改善措施的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于大数据分析的企业管理数据治理方法，包括以下步骤：步骤一、建立企业数据治理框架：确定数据所有者，制定数据管理和操作规范，且确定数据安全和隐私保护措施，并确定数据共享和利用规则，以及制定数据质量管理、校验规则和确定数据生命周期管理策略；步骤二、数据质量管理：采取数据清洗、校验和规范化的操作，确保数据的准确性、一致性、完整性和可靠性；步骤三、数据安全管理：采取数据加密、访问控制和审计的措施，保护数据的隐私和安全；步骤四、数据生命周期管理：管理数据的创建、存储、传输、共享和销毁环节，确保数据的有效利用和合规处理；步骤五、监控和优化：对数据治理过程进行监控和优化，及时发现和解决数据治理问题，提高数据治理效率和质量。
[0005]进一步的，步骤一中，在确定数据的所有者时，包括确定数据的创建者、拥有者、管
理者和访问者，以及明确数据所有者的职责和权限，确保数据的统一管理和控制；在制定数据管理和操作规范时，根据企业的业务需求和数据管理要求，制定数据管理和操作规范，包括数据的格式、标准、存储方式、传输规则和访问控制；在确定数据安全和隐私保护措施时，包括数据加密、访问控制、身份认证、数据备份和恢复措施，以确保数据的安全和隐私保护；在确定数据共享和利用规则时，包括数据的共享范围、目的、方式和使用期限，以确保数据的合理利用和保护；在制定数据质量管理和校验规则时，包括数据完整性、准确性和一致性的要求，以及数据校验和修正的流程和方法，通过制定规范和规则以确保数据的准确性和可靠性；在确定数据生命周期管理策略时，包括数据的创建、存储、传输、共享和销毁环节的管理要求和操作流程，以确保数据的合理利用和及时处理。
[0006]进一步的，在步骤二中，数据清洗是数据预处理的过程以去除数据中的噪声和冗余信息，使数据符合后续处理的要求，数据清洗的具体步骤包括去除空值、填充缺失值、处理异常值和去除重复数据；数据校验是验证数据准确性、一致性和完整性的过程，通过数据校验以发现数据中的错误、不一致和缺失问题，并进行相应的处理和修正，数据校验的具体方法包括数据范围检查、规则检查、关系检查和一致性检查；数据规范化是将数据按照一定的标准进行转换和调整，使其符合后续处理的要求，具体方法包括数据标准化、归一化、离散化和编码，通过数据规范化以提高数据的可比性和可操作性。
[0007]进一步的，在步骤三中，数据加密是通过加密算法将数据进行加密处理，使数据变为无法读取或理解的密文，在数据传输和存储过程中，加密以防止数据被非法获取和窃取，所采用的加密技术包括对称加密和非对称加密；访问控制是对数据访问权限的控制，只有具有相应权限的用户才能访问和操作数据，所制定的访问控制策略包括基于角色的访问控制和基于属性的访问控制，以限制数据的访问权限和防止非法访问、数据泄露；审计是对数据安全管理的监督和检查，以发现和纠正数据安全管理中存在的问题和风险，所建立的审计机制包括数据安全审计和安全事件审计。
[0008]进一步的，在步骤四中，数据创建是数据的录入、生成或采集过程，通过制定数据创建的标准和流程，确保数据的准确性和完整性；数据存储是数据的保存和管理过程，通过选择合适的存储介质和存储方式，确保数据的安全和可用性；数据传输是数据在不同系统或节点之间的传输过程，通过建立数据传输的通道和规则，确保数据传输的可靠性和安全性；数据共享是数据向外部机构或个人的共享过程，通过制定数据共享的规则和流程，确保数据的合理利用和保护；数据销毁是数据的删除和销毁过程，通过建立数据销毁的流程和标准，确保数据的彻底删除和隐私保护。
[0009]进一步的，步骤五的具体操作过程如下：建立监控体系：建立数据治理过程的监控体系，包括对数据质量、数据安全和数据生命周期的监控，通过监控体系以实时检测数据治理问题的出现和变化情况；设立指标和标准：设立数据治理的指标和标准，用于评估数据治理的效果和质量，指标和标准具有可衡量性和可比较性，以在实际操作中能够准确评估数据治理的水平；进行分析和诊断：对监控数据进行分析和诊断，找出数据治理中存在的问题和风险，通过对比指标和标准，发现数据治理的不足和需要改进的方面；实施优化措施：根据分析和诊断结果，实施针对性的优化措施，优化措施包括改进数据治理流程、完善数据规范和加强数据安全防护；定期评估和调整：定期评估数据治理的效果和质量，对优化措施进行定
期调整和改进，通过不断优化和调整以提高数据治理的水平和服务质量。
[0010]进一步的，企业管理数据治理通过数据治理平台实现，数据治理平台在进行监控和优化时基于数据治理中存在的问题和风险生成对应的预警信息，将对应预警信息发送至可视化操作模块进行信息显示预警；可视化操作模块在进行信息显示预警时通过显示区域实时监控以判断显示区域是否存在管理人员，若显示区域存在管理人员，则通过预显检测分析以进行亮度自动调控；若显示区域不存在管理人员，则生成预警推送分析信号并将其发送至数据治理平台，数据治理平台接收到预警推送分析信号时进行预警推送分析以确定最优管理人员，并将相应预警信息发送至最优管理人员的智能终端。
[0011]进一步的，预显检测分析的具体分析过程如下：通过分析获取到视况值和显表值，将视况值和显表值与预设视况阈值和预设显表阈值分别进行数值比较，若视况值和显表值均超过对应预设阈值，则生成高亮度显示信号，若视况值和显表值均未超过对应预设阈值，则生成低亮度显示信号，其余情况则生成中亮度显示信号；事先设定高亮度显示信号、中亮度显示信号和低亮度显示信号分别对应一组亮度显示范围，可视化操作模块基于所生成的亮度显示信号本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的企业管理数据治理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、建立企业数据治理框架：确定数据所有者，制定数据管理和操作规范，且确定数据安全和隐私保护措施，并确定数据共享和利用规则，以及制定数据质量管理、校验规则和确定数据生命周期管理策略；步骤二、数据质量管理：采取数据清洗、校验和规范化的操作，确保数据的准确性、一致性、完整性和可靠性；步骤三、数据安全管理：采取数据加密、访问控制和审计的措施，保护数据的隐私和安全；步骤四、数据生命周期管理：管理数据的创建、存储、传输、共享和销毁环节，确保数据的有效利用和合规处理；步骤五、监控和优化：对数据治理过程进行监控和优化，及时发现和解决数据治理问题，提高数据治理效率和质量。2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的企业管理数据治理方法，其特征在于，步骤一中，在确定数据的所有者时，包括确定数据的创建者、拥有者、管理者和访问者，以及明确数据所有者的职责和权限，确保数据的统一管理和控制；在制定数据管理和操作规范时，根据企业的业务需求和数据管理要求，制定数据管理和操作规范，包括数据的格式、标准、存储方式、传输规则和访问控制；在确定数据安全和隐私保护措施时，包括数据加密、访问控制、身份认证、数据备份和恢复措施，以确保数据的安全和隐私保护；在确定数据共享和利用规则时，包括数据的共享范围、目的、方式和使用期限，以确保数据的合理利用和保护；在制定数据质量管理和校验规则时，包括数据完整性、准确性和一致性的要求，以及数据校验和修正的流程和方法，通过制定规范和规则以确保数据的准确性和可靠性；在确定数据生命周期管理策略时，包括数据的创建、存储、传输、共享和销毁环节的管理要求和操作流程，以确保数据的合理利用和及时处理。3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的企业管理数据治理方法，其特征在于，企业管理数据治理通过数据治理平台实现，数据治理平台在进行监控和优化时基于数据治理中存在的问题和风险生成对应的预警信息，将对应预警信息发送至可视化操作模块进行信息显示预警；可视化操作模块在进行信息显示预警时通过显示区域实时监控以判断显示区域是否存在管理人员，若显示区域存在管理人员，则通过预显检测分析以进行亮度自动调控；若显示区域不存在管理人员，则生成预警推送分析信号并将其发送至数据治理平台，数据治理平台接收到预警推送分析信号时进行预警推送分析以确定最优管理人员，并将相应预警信息发送至最优管理人员的智能终端。4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的企业管理数据治理方法，其特征在于，预显检测分析的具体分析过程如下：通过分析获取到视况值和显表值，将视况值和显表值与预设视况阈值和预设显表阈值分别进行数值比较，若视况值和显表值均超过对应预设阈值，则生成高亮度显示信号，若视况值和显表值均未超过对应预设阈值，则生成低亮度显示信号，其余情况则生成中亮度显示信号；事先设定高亮度显示信号、中亮度显示信号和低亮度显示信号分别对应一组亮度显示范围，可视化操作模块基于所生成的亮度显示信号确定相适配的亮度显示范围，若可视化操作模块的实际亮度处于相适配的亮度显示范围内，则不进行亮度调控，否则自动将
显示亮度调节至相适配的亮度显示范围内。5.根据权利要求4所述的基于大数据分析的企业管理数据治理方法，其特征在于，通过分析获取到视况值和显表值的具体过程如下：采集到显示区域中所有管理人员的人员位置，将可视化操作模块的中心点与对应人员位置进行距离计算得到人机距离值，以可视化操作模块的中心点为端点向其正前方画垂直于可视化操作模块的射线并标记为前延垂直射线，将可视化操作模块的中点与对应人员位置进行连线并将该线段标记为人机路径线段；将对应人员的人机路径线段与前延垂直射线之间的夹角标记为视线斜角值；将视线斜角值与人机距离值进行分析计算得到视晰值，将所有管理人员的视晰值建立集合，将集合中数值最大的子集标记为视晰上限值，将集合中的所有子集进行均值计算得到视晰平均值，将视晰上限值和视晰平均值进行分析计算得到视况值；以及在可视化操作模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：范方志，洪培琪，林祥聪，陈小文，陈李斌，
申请(专利权)人：泉州大数据运营服务有限公司，
类型：发明
国别省市：