用于单个企业关键决策点的筛选方法及其系统与流程

本发明涉及关键决策点，更具体地说是指用于单个企业关键决策点的筛选方法及其系统。

背景技术：

经营决策是指企业对未来经营发展的目标及实现目标的战略或手段进行最佳选择的过程，也是企业管理全部工作的核心内容。在企业的全部经营管理工作中，决策的正确与否，直接关系到企业兴衰成败和生存发展。

目前，对于企业所面临的关键决策，仅仅依赖于在某方面具有丰富经验、知识和能力的专家，根据企业单一的服务、已知情况和现有资料，提出决策目标和方案，做出相应的评价和选择，但是这种方式无法根据企业当前所处的状态来推测当前面临的关键决策，且依赖企业仅有的资料和情况无法准确筛选出关键决策点，甚至导致各类企业服务机构或组织提供的产品或服务缺乏针对性和及时性，降低各类服务机构或组织的服务精度和效率。

中国专利201510871425.4提供了一种购电经营决策分析与数据处理方法，包括以下步骤：首先进行电能供需平衡分析，借助于内部数据和外部数据形成了包含海量数据的数据源，并对数据源中的原始数据进行快速全量提取或增量提取，然后利用数据转换器组件对转换提取的原始数据进行处理，利用数据库中的所有数据进行数据联机分析，形成包含决策信息的多维表，最后通过报表系统快速生成决策数据报表输出。

上述的专利虽然从海量数据中发现对电力企业具有决定性意义的关键指标，但是并没有结合企业当前的状态以及其周期阶段，无法准确筛选出关键决策点。

因此，有必要设计一种用于单个企业关键决策点的筛选方法，实现从海量数据中获取企业当前的状态以及决策需求，准确筛选出关键决策点，以使各类企业服务机构或组织提供的产品或服务具有针对性和及时性，提高各类服务机构或组织的服务精度和效率。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供用于单个企业关键决策点的筛选方法及其系统。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：用于单个企业关键决策点的筛选方法，所述方法包括：

通过海量的企业公开信息以及企业要素的匹配模型，获取多层次的企业关键决策点模型；

计算企业当前所处的生命周期阶段；

获取各生命周期阶段的企业关键要素；

根据所述企业关键要素，获取对应企业运营中的具体关键决策点。

其进一步技术方案为：通过海量的企业公开信息以及企业要素的匹配模型，获取多层次的企业关键决策点模型的步骤，包括以下具体步骤：

根据通过海量的企业公开信息以及企业要素的匹配模型，获取当前阶段企业发展所需要素，并对所述要素进行优先级排序；

建立与所述要素匹配的多层次的企业关键决策点模型。

其进一步技术方案为：根据通过海量的企业公开信息以及企业要素的匹配模型，获取当前阶段企业发展所需要素，并对所述要素进行优先级排序的步骤，包括以下具体步骤：

对海量的企业公开信息进行挖掘以及分类；

获取企业当前所处的生命周期阶段；

根据企业不同的生命周期阶段与企业要素的匹配模型，获取当前所述生命周期阶段的企业发展所需要素；

对所述要素按优先级排序。

其进一步技术方案为：建立与所述要素匹配的多层次的企业关键决策点模型的步骤，包括以下具体步骤：

基于所述海量企业公开信息的统计分析，获取多层次的企业关键决策点模型；

将所述企业关键决策点模型与所述要素匹配。

其进一步技术方案为：获取各生命周期阶段的企业关键要素的步骤，包括以下具体步骤：

统计不同生命周期阶段对企业发展有影响的各类要素；

分析所述各类要素，获取各生命周期阶段的企业关键要素。

本发明还提供了用于单个企业关键决策点的筛选系统，包括模型获取单元、阶段计算单元、要素获取单元以及决策点获取单元；

所述模型获取单元，用于通过海量的企业公开信息以及企业要素的匹配模型，获取多层次的企业关键决策点模型；

所述阶段计算单元，用于计算企业当前所处的生命周期阶段；

所述要素获取单元，用于获取各生命周期阶段的企业关键要素；

所述决策点获取单元，用于根据所述企业关键要素，获取对应企业运营中的具体关键决策点。

其进一步技术方案为：所述模型获取单元包括发展要素获取模块以及决策点模型建立模块；

所述发展要素获取模块，用于根据通过海量的企业公开信息以及企业要素的匹配模型，获取当前阶段企业发展所需要素，并对所述要素进行优先级排序；

所述决策点模型建立模块，用于建立与所述要素匹配的多层次的企业关键决策点模型。

其进一步技术方案为：所述发展要素获取模块包括处理子模块、生命阶段获取子模块、当前发展要素获取子模块以及排序子模块；

所述处理子模块，用于对海量的企业公开信息进行挖掘以及分类；

所述生命阶段获取子模块，用于获取企业当前所处的生命周期阶段；

所述当前发展要素获取子模块，用于根据企业不同的生命周期阶段与企业要素的匹配模型，获取当前所述生命周期阶段的企业发展所需要素；

所述排序子模块，用于对所述要素按优先级排序。

其进一步技术方案为：所述决策点模型建立模块包括模型获取子模块以及匹配子模块；

所述模型获取子模块，用于基于所述海量企业公开信息的统计分析，获取多层次的企业关键决策点模型；

所述匹配子模块，用于将所述企业关键决策点模型与所述要素匹配。

其进一步技术方案为：所述要素获取单元包括统计模块以及分析模块；

所述统计模块，用于统计不同生命周期阶段对企业发展有影响的各类要素；

所述分析模块，用于分析所述各类要素，获取各生命周期阶段的企业关键要素。

本发明与现有技术相比的有益效果是：本发明的用于单个企业关键决策点的筛选方法，通过利用海量的企业公开信息以及企业要素匹配模型，获取关键决策点模型，基于成熟的大数据技术进行分析，保证海量数据的安全存储，保证海量数据分布式处理，效率高，准确度随着数据的积累不断提升，海量的企业公开信息来源于互联网，不存在敏感信息，数据获取成本较低，且结合企业当前所处的生命周期阶段进行关键点的筛选，能够更加精确刻画企业的状态和决策需求，对企业的不同阶段的服务将更加精细化、定制化，实现从海量数据中获取企业当前的状态以及决策需求，准确筛选出关键决策点，以使各类企业服务机构或组织提供的产品或服务具有针对性和及时性，提高各类服务机构或组织的服务精度和效率。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。

附图说明

图1为本发明具体实施例提供的用于单个企业关键决策点的筛选方法的流程图；

图2为本发明具体实施例提供的获取多层次的企业关键决策点模型的具体流程图；

图3为本发明具体实施例提供的获取当前阶段企业发展所需要素的具体流程图；

图4为本发明具体实施例提供的建立与所述要素匹配的多层次的企业关键决策点模型的具体流程图；

图5为本发明具体实施例提供的获取各生命周期阶段的企业关键要素的具体流程图；

图6为本发明具体实施例提供的用于单个企业关键决策点的筛选系统的结构框图；

图7为本发明具体实施例提供的模型获取单元的结构框图；

图8为本发明具体实施例提供的发展要素获取模块的结构框图；

图9为本发明具体实施例提供的决策点模型建立模块的结构框图；

图10为本发明具体实施例提供的要素获取单元的结构框图。

具体实施方式

为了更充分理解本发明的技术内容，下面结合具体实施例对本发明的技术方案进一步介绍和说明，但不局限于此。

如图1～10所示的具体实施例，本实施例提供的用于单个企业关键决策点的筛选方法，可以运用在企业经营决策的过程中，实现从海量数据中获取企业当前的状态以及决策需求，准确筛选出关键决策点，以使各类企业服务机构或组织提供的产品或服务具有针对性和及时性，提高各类服务机构或组织的服务精度和效率。

如图1所示，是本实施例提供的用于单个企业关键决策点的筛选方法，该方法包括：

s1、通过海量的企业公开信息以及企业要素的匹配模型，获取多层次的企业关键决策点模型；

s2、计算企业当前所处的生命周期阶段；

s3、获取各生命周期阶段的企业关键要素；

s4、根据所述企业关键要素，获取对应企业运营中的具体关键决策点。

对于上述的s1步骤，通过海量的企业公开信息以及企业要素的匹配模型，获取多层次的企业关键决策点模型的步骤，包括以下具体步骤：

s11、根据通过海量的企业公开信息以及企业要素的匹配模型，获取当前阶段企业发展所需要素，并对所述要素进行优先级排序；

s12、建立与所述要素匹配的多层次的企业关键决策点模型。

更进一步，上述的s11步骤，根据通过海量的企业公开信息以及企业要素的匹配模型，获取当前阶段企业发展所需要素，并对所述要素进行优先级排序的步骤，包括以下具体步骤：

s111、对海量的企业公开信息进行挖掘以及分类；

s112、获取企业当前所处的生命周期阶段；

s113、根据企业不同的生命周期阶段与企业要素的匹配模型，获取当前所述生命周期阶段的企业发展所需要素；

s114、对所述要素按优先级排序。

s111步骤，对海量的企业公开信息进行挖掘以及分类，该海量的企业公开信息是从互联网上获取的，且利用基于mapreduce的大数据技术，进行挖掘和分类，保证海量数据的安全存储，保证海量数据分布式处理，效率高，准确度随着数据的积累不断提升。

s112步骤，获取企业当前所处的生命周期阶段，从挖掘和分类后的信息，进行生命周期阶段的提取，获取企业目前所处的生命周期阶段。

s113步骤，根据企业不同的生命周期阶段与企业要素的匹配模型，获取当前所述生命周期阶段的企业发展所需要素的步骤，每个生命周期阶段对应的企业要素不同，因此需要根据当前的生命周期阶段对应企业要素的匹配模型，获取当前的企业发展所需要素，以提高获取关键决策点的准确度。

s114步骤，对所述要素按优先级排序的步骤，优先级排序主要是为了获取企业关键决策点，越是靠前的，优先级越高，因此关键性越强。

更进一步的，上述的s12步骤，建立与所述要素匹配的多层次的企业关键决策点模型的步骤，包括以下具体步骤：

s121、基于所述海量企业公开信息的统计分析，获取多层次的企业关键决策点模型；

s122、将所述企业关键决策点模型与所述要素匹配。

对于上述的s121步骤，基于所述海量企业公开信息的统计分析，获取多层次的企业关键决策点模型的步骤，对于海量企业公开信息的统计分析，主要采用的是大数据的mapreduce的技术进行统计分析，保证海量数据的安全存储，保证海量数据分布式处理，效率高，准确度随着数据的积累不断提升，且上述的海量企业公开信息主要是基于互联网公开信息进行收集和获取的，对互联网上公开信息进行处理，不存在敏感信息，数据获取成本较低；根据侧重点不同来分层次，获取多层次的企业关键决策点模型，可以使得企业当前的状态以及决策需求更加细化和准确，帮助各类2b服务企业或机构更加理解企业的决策需求，提高各类服务企业或机构的精度和效率。

s122步骤，将所述企业关键决策点模型与所述要素匹配，主要是为了形成一个结合生命周期阶段以及对应要素组成的企业关键决策点模型，以获得更加准确的关键决策点。

s2步骤，计算企业当前所处的生命周期阶段的步骤，在实际运用中，是根据企业的续存时间以及融资次数来计算企业当前所处的生命周期阶段的，比如a公司至今存续5年，融资2次，按照模型被判断为处于成长期。

更进一步的，上述的s3步骤，获取各生命周期阶段的企业关键要素的步骤，包括以下具体步骤：

s31、统计不同生命周期阶段对企业发展有影响的各类要素；

s32、分析所述各类要素，获取各生命周期阶段的企业关键要素。

对于s31步骤以及s32步骤，获取各类要素，主要是先获取所有要素，在从所有要素中筛选出关键要素，以作为关键决策点。比如a公司的关键要素为：所有者工作能力、战略计划、员工素质及结构。

而对于s4步骤，根据所述企业关键要素，获取对应企业运营中的具体关键决策点的步骤，主要是基于企业运营各方面的分析，将企业家面临的可能的决策点进行分类，从财务、经营、产品、人力四个大方面逐层细化到具体决策点；基于已经得出的不同阶段企业的关键要素，每一类要素蕴含或者对应企业运营中的具体决策点，比如a公司在成长期需要关注的决策点为：经营-市场选择、渠道和营销、人力结构优化等。

上述的用于单个企业关键决策点的筛选方法，通过利用海量的企业公开信息以及企业要素匹配模型，获取关键决策点模型，基于成熟的大数据技术进行分析，保证海量数据的安全存储，保证海量数据分布式处理，效率高，准确度随着数据的积累不断提升，海量的企业公开信息来源于互联网，不存在敏感信息，数据获取成本较低，且结合企业当前所处的生命周期阶段进行关键点的筛选，能够更加精确刻画企业的状态和决策需求，对企业的不同阶段的服务将更加精细化、定制化，实现从海量数据中获取企业当前的状态以及决策需求，准确筛选出关键决策点，以使各类企业服务机构或组织提供的产品或服务具有针对性和及时性，提高各类服务机构或组织的服务精度和效率。

如图6所示，是本实施例提供的用于单个企业关键决策点的筛选系统，其包括模型获取单元1、阶段计算单元2、要素获取单元3以及决策点获取单元4。

模型获取单元1，用于通过海量的企业公开信息以及企业要素的匹配模型，获取多层次的企业关键决策点模型。

阶段计算单元2，用于计算企业当前所处的生命周期阶段。

要素获取单元3，用于获取各生命周期阶段的企业关键要素。

决策点获取单元4，用于根据所述企业关键要素，获取对应企业运营中的具体关键决策点。

对于上述的模型获取单元1包括发展要素获取模块11以及决策点模型建立模块12。

发展要素获取模块11，用于根据通过海量的企业公开信息以及企业要素的匹配模型，获取当前阶段企业发展所需要素，并对所述要素进行优先级排序。

决策点模型建立模块12，用于建立与所述要素匹配的多层次的企业关键决策点模型。

另外，上述的发展要素获取模块11包括处理子模块111、生命阶段获取子模块112、当前发展要素获取子模块113以及排序子模块114。

处理子模块111，用于对海量的企业公开信息进行挖掘以及分类。

生命阶段获取子模块112，用于获取企业当前所处的生命周期阶段。

当前发展要素获取子模块113，用于根据企业不同的生命周期阶段与企业要素的匹配模型，获取当前所述生命周期阶段的企业发展所需要素。

排序子模块114，用于对所述要素按优先级排序。

处理子模块111对海量的企业公开信息进行挖掘以及分类，该海量的企业公开信息是从互联网上获取的，且利用基于mapreduce的大数据技术，进行挖掘和分类，保证海量数据的安全存储，保证海量数据分布式处理，效率高，准确度随着数据的积累不断提升。

生命阶段获取子模块112获取企业当前所处的生命周期阶段，从挖掘和分类后的信息，进行生命周期阶段的提取，获取企业目前所处的生命周期阶段。

当前发展要素获取子模块113根据企业不同的生命周期阶段与企业要素的匹配模型，获取当前所述生命周期阶段的企业发展所需要素时，每个生命周期阶段对应的企业要素不同，因此需要根据当前的生命周期阶段对应企业要素的匹配模型，获取当前的企业发展所需要素，以提高获取关键决策点的准确度。

排序子模块114对所述要素按优先级排序，主要是为了获取企业关键决策点，越是靠前的，优先级越高，因此关键性越强。

更进一步的，决策点模型建立模块12包括模型获取子模块121以及匹配子模块122。

模型获取子模块121，用于基于所述海量企业公开信息的统计分析，获取多层次的企业关键决策点模型。

匹配子模块122，用于将所述企业关键决策点模型与所述要素匹配。

模型获取子模块121对于海量企业公开信息的统计分析，主要采用的是大数据的mapreduce的技术进行统计分析，保证海量数据的安全存储，保证海量数据分布式处理，效率高，准确度随着数据的积累不断提升，且上述的海量企业公开信息主要是基于互联网公开信息进行收集和获取的，对互联网上公开信息进行处理，不存在敏感信息，数据获取成本较低；根据侧重点不同来分层次，获取多层次的企业关键决策点模型，可以使得企业当前的状态以及决策需求更加细化和准确，帮助各类2b服务企业或机构更加理解企业的决策需求，提高各类服务企业或机构的精度和效率。

匹配子模块122主要是为了形成一个结合生命周期阶段以及对应要素组成的企业关键决策点模型，以获得更加准确的关键决策点。

阶段计算单元2在实际运用中，是根据企业的续存时间以及融资次数来计算企业当前所处的生命周期阶段的，比如a公司至今存续5年，融资2次，按照模型被判断为处于成长期。

要素获取单元3包括统计模块31以及分析模块32。

统计模块31，用于统计不同生命周期阶段对企业发展有影响的各类要素。

分析模块32，用于分析所述各类要素，获取各生命周期阶段的企业关键要素。

要素获取单元3主要是先获取所有要素，在从所有要素中筛选出关键要素，以作为关键决策点。比如a公司的关键要素为：所有者工作能力、战略计划、员工素质及结构。

上述的决策点获取单元4主要是基于企业运营各方面的分析，将企业家面临的可能的决策点进行分类，从财务、经营、产品、人力四个大方面逐层细化到具体决策点；基于已经得出的不同阶段企业的关键要素，每一类要素蕴含或者对应企业运营中的具体决策点，比如a公司在成长期需要关注的决策点为：经营-市场选择、渠道和营销、人力结构优化等。

上述的用于单个企业关键决策点的筛选系统，通过利用海量的企业公开信息以及企业要素匹配模型，获取关键决策点模型，基于成熟的大数据技术进行分析，保证海量数据的安全存储，保证海量数据分布式处理，效率高，准确度随着数据的积累不断提升，海量的企业公开信息来源于互联网，不存在敏感信息，数据获取成本较低，且结合企业当前所处的生命周期阶段进行关键点的筛选，能够更加精确刻画企业的状态和决策需求，对企业的不同阶段的服务将更加精细化、定制化，实现从海量数据中获取企业当前的状态以及决策需求，准确筛选出关键决策点，以使各类企业服务机构或组织提供的产品或服务具有针对性和及时性，提高各类服务机构或组织的服务精度和效率。

上述仅以实施例来进一步说明本发明的技术内容，以便于读者更容易理解，但不代表本发明的实施方式仅限于此，任何依本发明所做的技术延伸或再创造，均受本发明的保护。本发明的保护范围以权利要求书为准。