[发明专利]一种资产大数据智能分析方法

说明书

本发明公开了一种资产大数据智能分析方法，包括以下步骤：S1、梳理统计指标，将资产数据进行转换加工，设计DW数仓模型；S2、通过ETL或是ELT或是二者混合使用的方式将资产数据经过抽取、更新、整合后，形成DW数据仓库；S3、建立资产数据分析的多维度数据主题类型，并根据对应的主题类型解析分析条件；S4、利用统计图组件将S3中的DW数据仓库转化为可视化表达方式；S5、建立检索式分析平台，使资产数据范围覆盖扩大化，均衡数据分布，同时设置资产数据供给和核查系统。本发明设置多维度数据主题类型，能够根据对应的主题类型解析分析条件并利用统计图组件使数据转化为可视化表达方式，能够有效提高数据获取分析的准确性，提升智能化程度。

技术领域

本发明涉及资产大数据管理技术领域，尤其涉及一种资产大数据智能分析方法。

背景技术

随着大数据时代的来临，对数据的重视提到了前所未有的高度，“数据即资产”已经被广泛认可。数据就像企业的根基，是各企业尚待发掘的财富，即将被企业广泛应用。大数据是企业资产，那就必须被纳入企业的资产管理中，同时，大数据资产又不是企业传统意义上的资产，因此大数据资产管理又不同于企业的传统资产管理，日常生活中，数据无处不在，但并不是所有的数据都可以成为资产。数据作为资产需要具有以下特性：可控制、可量化、可变现。所以数据资产一般具备如下特点：虚拟性、共享性、时效性、安全性、交换性和规模性。

申请号为201810289057.6的发明公开了一种基于大数据人工智能风控的资产管理系统及其评估方法，本发明属于资产信用评估领域，具体涉及一种基于大数据人工智能风控的资产管理系统及其评估方法。本发明包括用户资产信息数据库、用户信息处理子系统、用户资产信用等级定量评价子系统、用户资产信用定性评价子系统、资产信用等级综合结果评估子系统。系统模块的独立性有效提高了系统的可维护性和扩展性，同时也为了方便各商业机构根据实际情况进行个性化指标设计，在进行软件设计时充分考虑了评价指标模块的独立性。

但是这种资产大数据在分析的过程中，由于录入的信息较为混乱，导致信息库数据内容复杂，数据格式无法保持一致，随着时间的推移，数据库的计算量越来越大，导致在分析资产数据时，存在信息查询速度慢，操作难度大，准确率低的问题，不利于针对化和精准化查询分析。

发明内容

基于背景技术存在信息库数据内容复杂，数据格式无法保持一致，随着时间的推移，数据库的计算量越来越大，导致在分析资产数据时，存在信息查询速度慢，操作难度大，准确率低的问题，不利于针对化和精准化查询分析的技术问题，本发明提出了一种资产大数据智能分析方法。

本发明提出的一种资产大数据智能分析方法，包括以下步骤：

S1、梳理统计指标，将资产数据进行转换加工，设计DW数仓模型；

S2、通过ETL或是ELT或是二者混合使用的方式将资产数据经过抽取、更新、整合后，形成DW数据仓库；

S3、建立资产数据分析的多维度数据主题类型，并根据对应的主题类型解析分析条件；

S4、利用统计图组件将S3中的DW数据仓库转化为可视化表达方式；

S5、建立检索式分析平台，使资产数据范围覆盖扩大化，均衡数据分布，同时设置资产数据供给和核查系统；

S6、相关人员可通过输入关键指标或主题类型利用大数据技术进行跟踪分析。

优选地，在S1中，在梳理统计指标后，将资产进行标签设计管理，批量并自动为资产数据打一个或多个标签，标签会以业务能够理解的方式为数据进行重新地组织和定义，能够让数据变得可阅读和易理解。

优选地，在S1中，DW数仓的数据仅允许增加和查看、不允许删除和修改，DW数仓在录入完成后产生备份，且备份文件在每次变动后均自动进行更新。