一种过程指标萃取及指标智能运行的方法及系统与流程

本发明涉及指标管理，特别涉及一种过程指标萃取及指标智能运行的方法及系统。

背景技术：

1、目前现有bi指标管理的技术中，在指标维度选择方面，在指标智能运营方面均存在重要缺陷。主要体现在：一是不能动态实现过程指标能上能下，做不到管理不僵化；二是指标的目标值不能动态调整。三是人力浪费效率不高。

2、故而，如何提升指标目标值动态自动调整的数字化程度，减少人工统计、人工分析，对于过程指标自动上下架、指标参数智能调整、指标问题高效聚合、指标问题聚合展示等建立体系化的智能运营是目前有待解决的技术问题。

3、因此，本发明提供一种过程指标萃取及指标智能运行的方法及系统。

技术实现思路

1、本发明提供一种过程指标萃取及指标智能运行的方法及系统，用以通过建立过程指标维度对过程指标智能萃取；利用指标智能应用基于建立的过程指标监控规则对过程指标可视化展示以及风险智能警示；通过大数据分析及机器学习方法对指标参数智能调整，再利用过程指标监控实现指标自动上架下架管理。

2、解决了现有技术中指标考虑维度及要素缺失、指标策略缺失动态管理以及指标目标值缺失动态及时调整的问题，提高过程指标的智能运维管理效率的同时确保管控灵活有效。

3、本发明提供一种过程指标萃取及指标智能运行的方法，包括：

4、步骤1：基于战略-客户诉求到指标战略分解，建立过程指标维度与过程指标梳理路径，来对过程指标智能萃取；

5、步骤2：建立过程指标监控规则；

6、步骤3：利用指标智能应用，结合所述过程指标监控规则对过程指标可视化展示以及指标风险智能判断与警示；

7、步骤4：通过大数据分析及机器学习方法对指标参数智能调整后，再利用过程指标监控，实现指标自动上架下架管理。

8、优选的，基于战略-客户诉求到指标战略分解，建立过程指标维度与过程指标梳理路径，来对过程指标智能萃取，包括：

9、步骤11：基于战略-目标客户诉求解耦目标核心指标，并根据系统端到端的目标流程过程对目标核心指标进行分解支撑，形成指标支撑链路；

10、步骤12：基于目标理论知识类比生成目标维度；

11、步骤13：解析目标维度下的指标元素得到过程指标，形成过程指标库；

12、步骤14：基于所述过程指标库中每个过程指标的维度、元素以及每个过程指标基于指标支撑链路的位置所匹配的流程，向对应过程指标建立标签；

13、步骤15：基于标签建立结果与流程-指标稀缺关系，对过程指标智能萃取；

14、步骤16：根据智能萃取结果，形成新的可用过程指标库，再结合匹配的流程、维度以及元素形成目标过程指标矩阵。

15、优选的，基于标签建立结果与流程-指标稀缺关系，对过程指标智能萃取，包括：

16、步骤21：基于标签建立结果萃取三个目标维度标签均具备的过程指标；

17、步骤22：基于标签建立结果萃取包含两个目标维度标签的过程指标；

18、步骤23：基于标签建立结果将只有单个目标维度标签的过程指标与最匹配流程进行自动对应，对所述最匹配流程下对应过程指标数唯一的优先萃取；

19、若对应过程指标数并非唯一，对所述最匹配流程下的所有过程指标按照预设指标权重进行排序，且结合流程-指标稀缺关系在排序结果中进行双过程指标萃取；

20、步骤24：将指标库中的剩余未被萃取过程指标在过程指标库中标记为监控但不显示状态。

21、优选的，建立过程指标监控规则，包括：

22、配置指标目标值范围，并确定与监控指标实际值的第一对比结果；

23、建立第一对比结果与问题指标红灯显示的对应关系，形成指标问题可视化规则；

24、配置并建立指标风险特征参数与指标风险警示的对应关系，形成指标风险警示规则；

25、配置指标监控特征参数，并建立所述指标监控特征参数与指标参数智能调整的对应关系，形成指标智能调参规则：

26、配置指标上架、下架特征参数，并对连续稳态、连续达标、指标数量大于预设数量以及业务频次低于预设频次的指标状态特征进行分析；

27、建立所述指标状态特征的分析结果与指标上架下架的对应关系，形成指标智能上下架规则；

28、将指标问题可视化规则、指标风险警示规则、指标智能调参规则以及指标智能上下架规则相结合得到过程指标监控规则。

29、优选的，利用指标智能应用，结合所述过程指标监控规则对过程指标可视化展示以及指标风险智能判断与警示，包括：

30、通过指标智能应用且结合所述目标过程指标矩阵对每个维度下对应到具体流程的指标信息进行矩阵式可视化展示；

31、同时，基于所述指标问题可视化规则，将监控指标实际值与目标值范围对比，对于超出目标值范围的区间进行亮灯显示，并监控历史值；

32、根据历史值监控结果，若存在单一过程指标满足预设风险判定规则，则将所述单一过程指标标定为重点风险，并予以重点风险警示；

33、若存在相邻流程下相同维度的多个指标均满足预设风险判定规则，则将对应指标视为重点风险，并予对应指标维度风险重点警示；

34、若单一流程下出现超过2个维度的指标满足预设风险判定规则，则将对应目标值视为重点风险，并予以对应业务流程风险重点警示。

35、优选的，通过大数据分析及机器学习方法对指标参数智能调整后，再利用过程指标监控，实现指标自动上架下架管理，包括：

36、从指标标准数据库中提取预设时间长度下的历史数据，并进行数据筛选与处理后得到每个萃取的过程指标下的历史时间数据；

37、将每个萃取的过程指标下的历史时间数据的平均值与相应目标值对比，且结合对应值偏离区间，对相应萃取的过程指标的当前参数是否可调整进行判定；

38、当判定为可调整时，将相应的萃取的过程指标的监控指标有效值与有效阈值进行对比，得到当前调整方向；

39、在对应值偏离区间的基础上按照标准试算调整倍数进行依次范围试算，得到不同倍数下的试算当前范围；

40、基于每个萃取的过程指标下历史时间数据对目标值的匹配时刻的数据进行预测分析，且结合预测误差，得到所述匹配时刻下的有效预测值；

41、将不同倍数下的试算当前范围、有效预测值分别与目标值进行匹配分析，若存在任何一个不匹配，则取当前调整m倍最小单元的前面一个m-1倍最小单元倍数值；

42、当所述当前调整方向为调高时，结合试算平衡指数确定调整后标准值,其中，b0表示为标准原值，表示为（m-1）倍调整最小单位值；

43、当所述当前调整方向为调低时，确定调整后标准值；将计算得到的调整后标准值与预设调整阈值进行对比分析，若调整后标准值不大于预设调整阈值，则将对应调整后标准值传送给自动调整模式对相应萃取的过程指标下的目标值进行调整；

44、否则，对个m-1倍最小单元倍数值调节重新计算调整后标准值；

45、当调整完成后，运行过程指标监控按照新参数管理目标的达成情况；

46、对未达到预期的目标，按照预设时间周期对指标或参数回滚，以实现自动再调优；

47、利用过程指标监控对指标参数调整后的过程指标进行上下架的特征自动识别，得到特征识别结果；

48、对所述特征识别结果进行判定，若满足预设条件则将对应过程指标暂时列入后台监测与暂时下架；

49、对后台监控的过程指标进行特征识别，若存在监控的过程指标的特征与下架的过程指标的特征相反，则将对应监控的过程指标自动转为上架监控，并由后台转为前台可视化监控。

50、优选的，基于每个萃取的过程指标下历史时间数据对目标值的匹配时刻的数据进行预测分析，且结合预测误差，得到所述匹配时刻下的有效预测值，包括：

51、步骤31：筛选所述历史时间数据中离所述匹配时刻t最近的n个数据作为分析数据进行趋势分析，得到第一预测趋势；

52、步骤32：计算匹配时刻t之前与分析数据中最后一个数据所对应时刻中间时间段下的所有数据的历史平均值；

53、步骤33：基于平滑预测算法对第一预测趋势以及历史平均值进行分析得到匹配时刻t的初始预测值以及t-1时刻的初始预测值，同时，获取t-1时刻的实际值；

54、步骤34：结合误差因子确定历史误差，并得到匹配时刻t的预测范围；步骤35：将预测范围与匹配时刻t的初始预测值结合得到预测最大值与预测最小值，其公式如下：

55、;式中，表示为预测最大值；表示为调整预测因子；表示为预测最小值；表示历史平均值；表示基于以及的方差；表示基于第一预测趋势下的所有预测值的平均值；max表示最大值符号；min表示最小值符号；n表示为分析数据总个数；

56、步骤36：基于预测最大值与预测最小值，且结合所述第一预测趋势获取有效预测值，其计算公式如下：

57、式中，表示为匹配时刻t的有效预测值；以及表示为预测影响系数，且，，且是根据第一预测趋势确定的；表示为综合影响因子；表示为分析数据中大于预测最大值的数据个数；表示为分析数据中小于预测最小值的数据个数；表示基于第一预测趋势下的所有预测值的个数。

58、本发明提供一种过程指标萃取及指标智能运行的系统，包括：

59、指标萃取模块：用于基于战略-客户诉求到指标战略分解，建立过程指标维度与过程指标梳理路径，来对过程指标智能萃取；

60、指标处理模块：建立过程指标监控规则；

61、风险警示模块：利用指标智能应用，结合所述过程指标监控规则对过程指标可视化展示以及指标风险智能判断与警示；

62、参数调整模块：通过大数据分析及机器学习方法对指标参数智能调整后，再利用过程指标监控，实现指标自动上架下架管理。

63、与现有技术相比，本技术的有益效果如下：

64、解决了现有技术中指标考虑维度及要素缺失、指标策略缺失动态管理以及指标目标值缺失动态及时调整的问题，提高过程指标的智能运维管理效率的同时确保管控灵活有效。

65、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

66、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。