申请/专利权人：申合信科技集团有限公司

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117851429A

主分类号：G06F16/23

分类号：G06F16/23;G06F16/215;G06F16/2453;G06F16/2457

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于供应链的采购业务数据自动汇总方法，涉及供应链数据汇总技术领域，现如今供应链数据汇总中，供应链是一个动态的系统，业务数据随时可能发生变化，当对原始数据进行汇总期间，新的数据再次插入，当数据得到更新后，数据的汇总需要重新的进行汇总处理，这将导致数据汇总的响应速度慢，且需要耗费较多的时间，本发明通过并行处理和增量处理方式，能够高效地处理大规模的数据集和快速更新统计数据。这样可以减少整体处理时间和计算资源的消耗，其次通过增量处理和更新统计数据的方式，可以实时地将新数据的信息合并到统计数据中，使得统计结果及时准确，保持与最新数据的同步。

主权项：1.一种基于供应链的采购业务数据自动汇总方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，数据收集，对采购数据进行收集，其中包括采购订单、采购合同、采购发票和物流单据进行调取，确立收集获取来源，内部系统记录数据；S2，数据清洗，对获取的采购数据进行清洗和预处理，去除重复记录，并从中处理缺失值，最后对数据进行格式的统一化；S3，数据分区，将原始数据根据数据属性，键值范围划分成多个数据分区，基于可用的计算资源和性能需求，结合数据规模，决定合适的分区数量；并行数据处理引擎，选择并行计算框架ApacheSpark进行处理，配置并行处理引擎，确保分区数据可以被并行处理，并充分利用计算资源；并行数据处理，在每个分区内，使用归并排序对分区内的数据进行排序。这一步骤在每个并行计算节点上独立进行，将局部排序后的分区进行合并。这可以通过使用归并操作，将不同分区的数据逐个比较，然后按照排序顺序合并为一个有序数据集，对合并后的有序分区进行最终的合并操作，以获得完全有序的数据集；并行归并排序的算法公式：输入：待排序的数据集D，并行计算资源P；将数据集D划分为P个分区:D1，D2，...，DP；在每个分区Di上独立应用串行排序算法对其进行排序：Di'＝SortDi；使用并行计算资源将排序后的分区进行合并：每个并行计算节点i负责合并相邻的两个分区Di'和Di+1'，并生成新的有序分区Di”；Di是原始分区数据，Di'是排序后的分区数据；重复上述步骤，直到只有一个有序分区剩下，将最终的有序分区输出为排序结果；S4，关联判断和处理，在并行处理的同时，对新插入的数据进行关联判断，并确定与原始数据之间的关联关系；存在关联，将新数据纳入原有的数据处理流程中进行增量处理；不存在关联，则将原始数据锁定，并忽略新数据的插入；S5，并行结果合并，并行处理完成后，各个数据分区的处理结果进行合并；对于需要汇总的指标或数据，使用合适的聚合函数将结果合并为一个整体结果；S6，可视化报告生成，基于最终的数据结果，生成可视化报告，用于展示数据分析和结论；报告中包含相关的图表、图形和文字，以清晰地传达数据分析的结果和洞察。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 申合信科技集团有限公司 一种基于供应链的采购业务数据自动汇总方法

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