一种数字化决策方法及系统

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，更具体地说，涉及一种数字化决策方法及系统。

背景技术

决策支持系统DSS(Decision Support System)的概念于20世纪70年代初由美国Michael S.Scott Morton在《管理决策系统》提出，它是“决策支持系统(DSS)通常被理解为计算机化的管理信息系统，旨在帮助企业所有者、执行人员和管理人员解决复杂的业务问题和/或问题”。

决策系统是决策论所研究的系统，一般由输入、输出和内部结构三部分组成，它的数学模型描述研究对象的状态演化方程和输出方程，体现决策者所需求的目标，这样，只有在制定合理的目标函数之后，才有可能求得最优决策。决策支持体系是决策支持系统的分析框架，包括分析指引、数据来源、分析场景三个主要组成部分。数字化时代的分析方法相较于传统的指标驱动的分析方法由于服务用户、分析对象、分析方法、分析工具的改变，在洞察深度和洞察的广度都有一定提升。

在现有的空管(空中交通管理)体系中的决策管理中，决策管理多靠决策管理经验，个人因素对决策管理影响较大，且在决策管理中缺少数据作为支撑，导致决策缺少科学性，进而导致决策效率较低；因此如何将决策系统应用至空管体系以提高空管体系的决策效率，是值得探讨的问题。

针对决策系统的应用，现有技术也提出了一些解决方案，例如发明创造名称为：一种基于数字化的企业干部人才决策方法(申请日：2019年12月11日；申请号：201911263356.3)，该方案公开了一种基于数字化的企业干部人才决策方法，所述方法基于“人+岗”全生命周期数据和测评数据，通过数据标准化及标签化统一管理、数据建模和数据分析，实现人岗智能匹配、干部人才成长档案、干部人才数据比对分析和干部人才智能预警、干部人才数据驾驶仓呈现；通过数据标准化及标签化统一管理与岗位职务信息的结合，实现“人+岗”全生命周期统一管理。该方案可以解决大量干部/人才数据分散在不同业务模块的问题，实现干部/人才数据集中统一管理、维护、应用，避免企业各科室同类数据的重复维护，提升数据的重复利用率，减轻数据维护工作量，提升工作效率。但是该方案的不足之处在于：并没有实现对企业内部各种数据的统一管理，导致企业管理中的决策可靠性较低。

综上所述，如何提高空管体系的数据管理效率以及决策的可靠性，是现有技术亟需解决的问题。

发明内容

1.要解决的问题

本发明克服了现有技术中，数据管理效率低导致决策不及时且不可靠的不足，提出了一种数字化决策方法及系统，可以实现对空管体系数据的统一管理，进而可以提高决策的可靠性和及时性；进一步能够大大缩短决策流程的耗时，大大提高了空管体系的运行效率。

2.技术方案

为了解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：

本发明的一种数字化决策方法，包括以下步骤：获取结构化数据和非结构化数据；再对结构化数据和非结构化数据分别进行处理；之后根据处理后的结构化数据和处理后的非结构化数据得到决策指标，再根据决策指标进行决策。

更进一步地，对结构化数据进行处理的具体过程为：先对结构化数据进行筛选，再对筛选后的结构化数据进行格式转换得到统一格式的结构化数据。

更进一步地，对非结构化数据进行处理的具体过程为：对非结构化数据进行抽取得到实体、关系以及属性，再根据实体、关系以及属性构建知识图谱。

更进一步地，根据处理后的结构化数据得到决策指标的具体过程为：先根据处理后的结构化数据构建数据模型，再通过数据模型对处理后的结构化数据进行处理得到决策指标。

更进一步地，根据决策指标进行决策的具体过程为：将决策指标划分为一级指标、二级指标、三级指标和洞察力指引指标；根据一级指标获取决策点，再根据二级指标获取决策点对应的子决策点；然后根据三级指标获取子决策点对应的分析数据；再根据洞察力指标获取分析数据对应的分析对象和分析内容；之后根据分析对象和分析内容得到对应的决策。

更进一步地，对结构化数据进行筛选的具体过程为：去除结构化数据中的重复数据、无效数据和缺失数据。

更进一步地，利用ETL工具对结构化数据进行筛选。

本发明的一种数字化决策系统，包括数据单元，该数据单元用于获取结构化数据和非结构化数据；加工单元，加工单元与数据单元连接，且加工单元用于对结构化数据和非结构化数据进行处理；决策单元，决策单元与加工单元连接，且分析单元用于根据处理后的结构化数据和处理后的非结构化数据进行决策。

更进一步地，加工单元包括数据湖模块、结构化模块和非结构化模块，结构化模块和非结构化模块分别与数据湖模块连接，其中，数据湖模块用于存储结构化数据和非结构化数据，结构化模块用于处理结构化数据，非结构化模块用于处理非结构化数据。

更进一步地，结构化模块包括资源中心模块、萃取中心模块和服务中心模块，所述资源中心模块和服务中心模块分别与萃取中心模块连接，其中，萃取中心模块用于根据处理后的结构化数据构建数据模型。

3.有益效果

相比于现有技术，本发明的有益效果为：

(1)本发明的一种数字化决策方法，通过对空管体系中结构化数据和非结构化数据进行处理，可以实现对空管体系数据的统一管理，提高了对空管体系数据的管理效率；进一步通过各数据之间的关联关系得到决策指标，从而可以提高决策的可靠性和及时性；通过决策指标进行决策，从而可以大大缩短决策流程的耗时，进而提高了空管体系的运行效率。

(2)本发明的一种数字化决策系统，通过设置数据单元和加工单元，可以实现对空管体系数据的统一化管理，并且可以对数据进行关联性操作得到决策性指标，从而提高了决策的可靠性；进一步通过设置决策单元，可以进行及时决策，大大提高了决策效率，进一步提高了空管体系的工作效率。

附图说明

图1为本发明的方法流程示意图；

图2为本发明的系统结构示意图；

标号说明：100、数据单元；200、加工单元；210、数据湖模块；220、结构化模块；230、非结构化模块；221、资源中心模块；222、萃取中心模块；223、服务中心模块；300、决策单元。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例；而且，各个实施例之间不是相对独立的，根据需要可以相互组合，从而达到更优的效果。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为进一步了解本发明的内容，结合附图和实施例对本发明作详细描述。

实施例1

结合图1所示，本发明的一种数字化决策方法，包括以下步骤：

1)获取数据

获取结构化数据和非结构化数据；值得说明的是，结构化数据和非结构化数据来源空管体系的数据，包括气象数据、财务数据、生成数据、业务数据、员工数据等，其中，结构化数据可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据；非结构化数据无法用数字或统一的结构表示，包括报告文档、调查问卷等文本信息和图像和音频/视频信息等。

2)处理数据

对结构化数据和非结构化数据分别进行处理；其中，对结构化数据进行处理的具体过程为：先对结构化数据进行筛选，具体地，去除结构化数据中的重复数据、无效数据和缺失数据。本实施例利用利用ETL工具对结构化数据进行筛选。进一步地，由于不同的结构化数据存在不同的结构，因此对筛选后的结构化数据进行格式转换得到统一格式的结构化数据。本实施例中通过数据立方体系统将筛选后的结构化数据转换成规范、统一格式的结构化数据。

此外，对非结构化数据进行处理的具体过程为：对非结构化数据进行抽取得到实体、关系以及属性，再根据实体、关系以及属性构建知识图谱；通过构建知识图谱可以将非结构化数据进行关联，便于对非结构化数据进行分析处理。值得说明的是，抽取实体、关系和属性并根据实体、关系以及属性构建知识图谱为现有技术。

3)获取决策指标

根据处理后的结构化数据和处理后的非结构化数据得到决策指标；其中，根据处理后的结构化数据得到决策指标的具体过程为：先根据处理后的结构化数据构建数据模型，再通过数据模型对处理后的结构化数据进行处理得到决策指标。

值得说明的是，构建数据模型的过程为：选取相关联的处理后的结构化数据，根据关联的结构化数据的属性构建表达式，该表达式即为数据模型。进一步通过表达式计算对应的决策指标。例如选取故障造成的停机时间t1和设备运行工作时间t2，根据故障造成的停机时间t1和设备运行工作时间t2可以计算设备正常率x，构建的表达式为：x＝(1-t1/t2)*100％，通过该表达式可以计算所有设备的正常率，即可得到对应的决策指标。

进一步地，根据处理后的非结构化数据得到决策指标的具体过程为：通过查询知识图谱得到相对应的文件以及各文件之间的关系，决策指标包括文件以及各文件之间的关系；值得说明的是，通过文件之间的路径关系可以了解各个业务流程之间的关联度，进而可以通过对路径的简化提高业务流程之间的协作效率和工作效率。

4)进行决策

根据决策指标进行决策；具体地，根据决策指标进行决策的具体过程为：将决策指标划分为一级指标、二级指标、三级指标和洞察力指引指标；需要说明的是，二级指标为一级指标的细化内容，三级指标为二级指标的细化内容，洞察力指引指标为三级指标的细化内容；二级指标、三级指标和洞察力指引指标可以从不同角度反映出一级指标。

进一步地，先根据一级指标获取决策点，再根据二级指标获取决策点对应的子决策点；然后根据三级指标获取子决策点对应的分析数据；再根据洞察力指标获取分析数据对应的分析对象和分析内容；之后根据分析对象和分析内容得到对应的决策。

本发明的一种数字化决策方法，通过对空管体系中结构化数据和非结构化数据进行处理，可以实现对空管体系数据的统一管理，提高了对空管体系数据的管理效率；进一步通过各数据之间的关联关系得到决策指标，从而可以提高决策的可靠性和及时性；通过决策指标进行决策，从而可以大大缩短决策流程的耗时，进而提高了空管体系的运行效率。

结合图2所示，本发明的一种数字化决策系统，包括数据单元100、加工单元200和决策单元300，数据单元100和决策单元300分别与加工单元200连接。数据单元100用于获取结构化数据和非结构化数据，结构化数据和非结构化数据来源于空管体系中的各个系统数据。进一步地，加工单元200用于对结构化数据和非结构化数据进行处理；具体地，加工单元200包括数据湖模块210、结构化模块220和非结构化模块230，数据湖模块210与数据单元100连接，数据单元100将结构化数据和非结构化数据传输至数据湖模块210，数据湖模块210用于存储结构化数据和非结构化数据。本实施例中数据湖模块210是一个集中式存储库，可以任意规模存储所有结构化数据和非结构化数据。

进一步地，结构化模块220和非结构化模块230分别与数据湖模块210连接，非结构化模块230用于处理非结构化数据得到知识图谱，并通过知识图谱获取决策指标；结构化模块220用于处理结构化数据，具体地，结构化模块220包括资源中心模块221、萃取中心模块222和服务中心模块223，资源中心模块221与数据湖模块210连接，数据湖模块210将结构化数据传输至资源中心模块221，资源中心模块221对结构化数据进行筛选，再对筛选后的结构化数据进行格式转换得到统一格式的结构化数据，本实施例采用ETL工具对结构化数据进行筛选，采用数据立方体系统对筛选后的结构化数据进行格式转换。

进一步地，萃取中心模块222与资源中心模块221连接，萃取中心模块222根据处理后的结构化数据构建数据模型。服务中心模块223与萃取中心模块222连接，服务中心模块223通过数据模型对处理后的结构化数据进行处理得到决策指标。此外，决策单元300与结构化模块220和非结构化模块230连接，结构化模块220和非结构化模块230分别将决策指标传输至决策单元300，决策单元300根据决策指标进行决策。

本发明的一种数字化决策系统，通过设置数据单元100和加工单元200，可以实现对空管体系数据的统一化管理，并且可以对数据进行关联性操作得到决策性指标，从而提高了决策的可靠性；进一步通过设置决策单元300，可以进行及时决策，大大提高了决策效率，进一步提高了空管体系的工作效率。

在上文中结合具体的示例性实施例详细描述了本发明。但是，应当理解，可在不脱离由所附权利要求限定的本发明的范围的情况下进行各种修改和变型。详细的描述和附图应仅被认为是说明性的，而不是限制性的，如果存在任何这样的修改和变型，那么它们都将落入在此描述的本发明的范围内。此外，背景技术旨在为了说明本技术的研发现状和意义，并不旨在限制本发明或本申请和本发明的应用领域。