CN114201511A - 一种项目管控的方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种项目管控的方法、装置、计算机设备和存储介质。所述项目管控方法包括：获取项目数据；将所述项目数据进行拆分，获取数据片段，并将所述数据片段进行映射，获取映射数据；根据所述映射数据的类型，将相同类型的所述映射数据进行合并，获取标记数据；根据所述标记数据的类型，将相同类型的所述标记数据进行聚合，获取第一数据单元；预设第二数据单元，将所述第一数据单元与所述第二数据单元进行对比，进行问题定位，获取管控结果。通过对大量项目数据的获取，对项目数据进行整理分类、聚合分析，实现了对项目的自动化管控，增强了***的数据处理能力，让数据具有更明确的标识性，提高了工作效率，提升了问题定位的精准性。

Description

一种项目管控的方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及数据分析领域，特别是涉及一种项目管控的方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

企业在进行财务内控时，需要大量的企业生产经营活动产生的数据信息，从繁杂的业务***和财务***中进行抽丝剥茧、聚合分析。依赖人工手段完成数据收集分析，制定内控管理办法，不仅费时、费力，而且也面临数据收集不完整，准确性无保障等问题。

因此，企业财务内部管控面临数据处理效率低、数据结果借鉴性意义不强等问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种项目管控的方法、装置、计算机设备和存储介质，能够解决现有技术中不便于处理财务内部管控的问题。

一方面，提供一种项目管控的方法，所述方法包括：

获取项目数据；

将项目数据进行拆分，获取数据片段，并将数据片段进行映射，获取映射数据；

根据映射数据的类型，将相同类型的映射数据进行合并，获取标记数据；

根据标记数据的类型，将相同类型的标记数据进行聚合，获取第一数据单元；

预设第二数据单元，将第一数据单元与第二数据单元进行对比，进行问题定位，获取管控结果。

在其中一个实施例中，将项目数据进行拆分，包括：预设项目数据的大小阈值，当获取项目数据的大小超出项目数据的大小阈值，则对项目数据进行拆分，得到数据片段。

在其中一个实施例中，将数据片段进行映射，包括：将数据片段按照第一预设数据格式进行解析，得到解析数据；将解析数据按照第二预设数据格式进行转换，得到映射数据，映射数据包括键数据和与键数据对应的值数据。

在其中一个实施例中，将相同类型的映射数据进行合并，包括：将映射数据按照键数据类型进行数据分区，得到分区数据，分区数据包含键数据、与键数据对应的值数据和分区结果；将分区数据存入缓冲区；当缓冲区的存储量超出预设存储量大小，则将缓冲区内的分区数据排序输出、合并，得到标记数据。

在其中一个实施例中，在获取标记数据之后，包括：将标记数据按键数据的类型进行排序，得到排序后的标记数据；将排序后的标记数据按分区结果的类型传输到缓存中。

在其中一个实施例中，将相同类型的标记数据进行聚合，还包括：通过随机选取标记数据，获取随机数据，将随机数据进行聚合，得到第一聚合结果；通过再次调用随机数据进行聚合，得到第二聚合结果；对比第一聚合结果与第二聚合结果，当对比一致时，继续进行其它聚合任务，当对比不一致时，暂停其它聚合任务并将该结果输出。

在其中一个实施例中，预设第二数据单元，将第一数据单元与第二数据单元进行对比，来进行问题定位，包括：根据业务问题设置业务规则，其中，业务问题包括账务问题和经营问题，将业务规则设置为第二数据单元中的参数；将第一数据单元与第二数据单元的参数进行对比，筛选出存在业务问题的第一数据单元。

另一方面，提供了一种项目管控的装置，装置包括：

业务模块，用于获取项目数据；

映射模块，用于将项目数据进行拆分，获取数据片段，并将数据片段进行映射，获取映射数据；

合并模块，用于根据映射数据的类型，将相同类型的映射数据进行合并，获取标记数据；

聚合模块，用于根据标记数据的类型，将相同类型的标记数据进行聚合，获取第一数据单元；

分析模块，用于预设第二数据单元，将第一数据单元与第二数据单元进行对比，进行问题定位，获取管控结果。

再一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取项目数据；

将项目数据进行拆分，获取数据片段，并将数据片段进行映射，获取映射数据；

根据映射数据的类型，将相同类型的映射数据进行合并，获取标记数据；

根据标记数据的类型，将相同类型的标记数据进行聚合，获取第一数据单元；

预设第二数据单元，将第一数据单元与第二数据单元进行对比，进行问题定位，获取管控结果。

又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取项目数据；

将项目数据进行拆分，获取数据片段，并将数据片段进行映射，获取映射数据；

根据映射数据的类型，将相同类型的映射数据进行合并，获取标记数据；

根据标记数据的类型，将相同类型的标记数据进行聚合，获取第一数据单元；

预设第二数据单元，将第一数据单元与第二数据单元进行对比，进行问题定位，获取管控结果。

上述一种项目管控的方法、装置、计算机设备和存储介质，可通过获取项目数据，将项目数据进行拆分，得到数据片段；可通过将数据进行映射，得到映射数据；可通过将相同类型的映射数据进行合并，得到标记数据；可通过将相同类型的标记数据进行聚合，得到第一数据单元；可通过对比第一数据单元和第二数据单元，得到管控结果。通过对大量项目数据的获取，对项目数据进行整理分类、聚合分析，实现了对项目的自动化管控，增强了***的数据处理能力，让数据具有更明确的标识性，提高了工作效率，提升了问题定位的精准性。

附图说明

图1为一个实施例中项目管控方法的应用环境图；

图2为一个实施例中项目管控方法的流程示意图；

图3为一个实施例中拆分项目数据的示意图；

图4为一个实施例中分区映射数据的示意图；

图5为一个实施例中项目管控装置的结构框图；

图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的项目管控方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器101通过网络进行通信。例如，本申请提供的项目管控方法可以是服务器101处理数据后通过网络向终端102提供统一的用户服务，明细数据的展示与汇总，风险数据推送和预警。也可以是终端102通过网络向服务器101发送查询、导出的请求等。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器101可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

企业在使用传统项目管控的方法时，依赖人工管控的方式，当面对大量繁杂的数据，其处理效率低，分析问题的准确性难以得到保障，因此本方案提出一种利用大数据技术对项目数据进行数据拆分、映射、融合以及处理的方法，以改善财务内部管控存在的问题。

如图2所示，在一个实施例中，提供一种项目管控的方法，所述方法包括：

S1、获取项目数据。

示例性地说明，项目数据包括：经营数据和记账数据。经营业务数据指的是在企业经营业务过程中产生的数据，例如：订单数据、会计事件数据等，记账***数据指的是与企业账务相关的财务数据，例如：销售明细账数据、记账数据等。业务***可向大数据平台周期性发送项目数据，其中，可以通过业务***周期性向大数据平台主动发送项目数据；也可以通过大数据平台周期性向业务***发起数据请求，业务***根据接收的数据请求向大数据平台发送。可以理解的是，周期性发送指的是可以每间隔预设时间执行发送操作，其中预设时间可以是1分钟、5分钟、10分钟等，具体可以根据实际情况灵活选择。

S2、将所述项目数据进行拆分，获取数据片段，将数据片段进行映射，获取映射数据。

为了提升数据处理能力，面向大体量数据的处理要求，可将数据进行拆分处理，降低数据处理的难度，可将项目数据拆分，由于大体量数据较为冗杂，且离散程度较高，可将不同类型的项目数据进行转化，例如通过映射的方式，来获取同类型格式的映射数据，完成统一的格式转化，例如：数据A通过某种预设函数关系计算得到数据B。

S3、根据所述映射数据的类型，将相同类型的所述映射数据进行合并，获取标记数据。

为了减少写入磁盘的数据量，将映射数据按照相同键数据类型进行合并，例如：存在格式为<key,value>的两个数据，分别是<hello,A>、<hello,A>，key值则是这两个数据的键数据，根据key值合并这两个数据，生成一个<hello,2>数据；或者存在格式为<key,value>的两个数据，分别是<hello,A>、<hi,B>，key值则是这两个数据的键数据，根据key值合并这两个数据，生成一个<hello,1>数据和一个<hi,1>数据。

S4、根据所述标记数据的类型，将相同类型的所述标记数据进行聚合，获取第一数据单元。

为了减少传输的数据量，使数据变得紧凑，根据标记数据的分区结果类型，将标记数据按照其分区结果类型传输到与其分区结果类型对应的聚合任务中进行聚合，得到第一数据单元。

S5、预设第二数据单元，将所述第一数据单元与所述第二数据单元进行对比，进行问题定位，获取管控结果。

预先设置第二数据单元中的参数，将第一数据单元和第二数据单元进行对比，定位该第一数据单元在业务规则中的问题类型，获取管控结果。

为了能够处理大体量的数据，在一些实施方式中，将项目数据拆分，包括：根据预先设置的项目数据的大小阈值，当项目数据的大小超出预先设置的项目数据的大小阈值，则将该项目数据进行拆分生成数据片段，例如：如图3所示，设置128MB大小为大小阈值，当获取到的项目数据310大小为256MB时，将该项目数据拆分，得到两个数据大小为128MB的数据片段，分别为数据片段311和数据片段312。当获取到的项目数据320大小为200MB时，将该项目数据拆分，得到一个数据大小为128MB的数据片段321和一个数据大小为72MB的数据片段322。当获取到的项目数据330大小为100MB时，该项目数据无需拆分，直接输出，得到一个未拆分的数据片段331。

为了提高映射后的项目数据的统一性和规范性，在一些实施方式中，将数据片段进行映射，包括：可以是预先设置两种数据格式和一种函数关系，包括第一数据格式、第二数据格式和一种能将第一数据格式的数据转换成第二数据格式的数据的函数关系；将数据片段按照第一数据格式进行解析，得到解析数据；将解析数据通过预设的函数关系转换成第二数据格式的数据，第二数据格式的数据即为映射数据，所述映射数据包括键数据和与键数据对应的值数据。

进一步地说明，可以预先设置一个mapper文件，mapper文件里包括转换数据格式的代码；将数据片段按照第一数据格式进行解析，第一数据格式可以是键值对的格式，包括键数据和与键数据对应的值数据，将数据片段中具有标志性的数据部分设置为键数据，将数据片段中可由标志性的数据对应地获得的数据部分设置为与键数据对应的值数据；把解析数据通过mapper里的代码进行运算，得到转换后的第二数据格式的数据，第二数据格式可以是键值对的格式，包括键数据和与键数据对应的值数据。

为了降低数据离散度以及优化映射数据的规范性，在一些实施方式中，将相同类型的所述映射数据进行合并，包括：根据映射数据中的键数据类型，将映射数据分区，可以是执行分区(partition)函数的分区方法将映射数据分区，其中，分区函数可通过对键数据进行取模运算，根据运算结果实现分区，还可以是根据需求自定义分区方法，完成分区后会在映射数据中增加分区结果，将分区结果作为分区后的映射数据的标记，以实现后续根据分区结果的类型将其数据传输到对应的任务。例如：如图4所示，存在一个格式为<key,value>的映射数据410，通过partition方法420将映射数据进行分区，得到含有分区结果的映射数据430。再将分区后的映射数据写入缓冲区，缓冲区是一个预先设定存储量大小的区域，可以批量收集分区后的映射数据，减少磁盘IO的影响。当缓冲区内分区后的映射数据的数量达到一个预先设定的大小阈值时，根据分区后的映射数据的键数据类型对该数据进行排序并输出、合并，得到标记数据。其中，为了能够处理繁杂的大体量数据，优化***处理数据时的负载，可使用MapReduce(映射归约)大数据技术，将获取到的大体量数据先拆分成数据片段，分别进行数据处理后，再逐步完成聚合，实现对大体量数据的均衡处理。

为了将得到的标记数据均匀地传输到对应的后续任务中，在一些实施方式中，在获取标记数据之后，包括：将标记数据按其键数据的类型进行排序，将其分区结果作为排序后的数据的标记，得到排序后的标记数据；将排序后的标记数据按其分区结果的类型传输到缓存中。排序的目的是将键数据类型相同的标记数据结合在一起，通过排序后的标记数据的分区结果类型可以将该数据传输到后续对应的reduce(聚合)任务中进行迭代处理。

为了避免数据在计算过程中或数据传输过程中出现异常，导致生成错误的聚合结果，在一些实施方式中，还包括：随机选取标记数据作为随机数据，当随机数据完成聚合后，得到第一聚合结果；通过再次调用该随机数据进行聚合，得到第二聚合结果；对比所述第一聚合结果与所述第二聚合结果，当对比一致时，继续进行其它聚合任务，当对比不一致时，暂停其它聚合任务并将该结果输出。

为了能够在海量数据中定位到具体的业务问题，在一些实施方式中，根据业务问题设置业务规则，其中，业务问题包括账务问题和经营问题，将所述业务规则设置为第二数据单元中的参数；将第一数据单元与第二数据单元的参数进行对比，筛选出存在所述业务问题的第一数据单元。其中，为了优化繁琐的问题定位流程，可使用RPA(机器人流程自动化，Robotic process automation)技术，设置RPA机器人，将业务规则设置到RPA机器人里的规则引擎中，RPA机器人根据业务规则对比数据单元，实现对业务问题的自动化分析。在上述项目管控的方法中，获取项目数据；将所述项目数据进行拆分，获取数据片段，并将所述数据片段进行映射，获取映射数据；根据所述映射数据的类型，将相同类型的所述映射数据进行合并，获取标记数据；根据所述标记数据的类型，将相同类型的所述标记数据进行聚合，获取第一数据单元；预设第二数据单元，将所述第一数据单元与所述第二数据单元进行对比，来进行问题定位，获取管控结果。

示例性地说明，管控结果包括：汇总结果和趋势图，可以由***将管控结果推送给终端，还可以由终端主动向***发起请求指令。

通过上述项目管控的方法，从多角度获取数据并分析，增加了后续分析结果的可信度与问题指向的精准度；通过映射、聚合的方式处理数据，提升了数据处理效率；通过将获取的数据与预设业务规则对比，定位问题类型，明确问题发生原因；对项目进行自动化管控，实现了财务监督、降低成本、提高工作效率等有益效果。

应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，提供了一种项目管控的装置500，如图5所示，该项目管控装置可以配置于服务器或计算机设备中，用于执行前述的项目管控方法，所述装置包括：

业务模块101，用于获取项目数据。项目数据包括：经营数据和记账数据，通过对多种数据进行分析，可以增加后续分析结果的说服力。

映射模块102，用于将所述项目数据进行拆分，获取数据片段，并将所述数据片段进行映射，获取映射数据。将项目数据进行拆分和映射，能够实现对大体量数据的分段处理，减轻***的负载，便于后续对数据做进一步处理。

合并模块103，用于根据所述映射数据的类型，将相同类型的所述映射数据进行合并，获取标记数据。将相同类型的所述映射数据进行合并，减少对后续环节的输出，减轻磁盘IO。

聚合模块104，用于根据所述标记数据的类型，将相同类型的所述标记数据进行聚合，获取第一数据单元。将相同类型的所述标记数据进行聚合，减少数据传输量，便于后续对聚合后的数据做综合对比。

分析模块105，用于预设第二数据单元，将所述第一数据单元与所述第二数据单元进行对比，进行问题定位，获取管控结果。将两个数据单元进行对比，可以定位第一数据单元中存在的业务问题，实现对项目的管控。项目管控的装置500可以作为一种项目管理方法的执行载体，可通过获取项目数据，将项目数据进行拆分，得到数据片段；可通过将数据进行映射，得到映射数据；可通过将相同类型的映射数据进行合并，得到标记数据；可通过将相同类型的标记数据进行聚合，得到第一数据单元；可通过对比第一数据单元和第二数据单元，得到管控结果。通过对大量项目数据的获取，对项目数据进行整理分类、聚合分析，实现了对项目的自动化管控，增强了***的数据处理能力，让数据具有更明确的标识性，提高了工作效率，提升了问题定位的精准性。

在一些实施方式中，项目管控装置500可用于执行前述的项目管控方法，包括：

预设项目数据的大小阈值，当获取所述项目数据的大小超出所述项目数据的大小阈值，则对所述项目数据进行拆分，得到数据片段。

将所述数据片段按照第一预设数据格式进行解析，得到解析数据；将所述解析数据按照第二预设数据格式进行转换，得到映射数据，所述映射数据包括键数据和与键数据对应的值数据。

在一些实施方式中，将所述映射数据按照键数据类型进行数据分区，得到分区数据，所述分区数据包含键数据、与键数据对应的值数据和分区结果；将所述分区数据存入缓冲区；当所述缓冲区的存储量超出预设存储量大小，则将所述缓冲区内的所述分区数据排序输出以及合并，得到标记数据。

在一些实施方式中，将所述标记数据按所述键数据的类型进行排序，得到排序后的标记数据；将所述排序后的标记数据按所述分区结果的类型传输到缓存中。

在一些实施方式中，通过随机选取所述标记数据，获取随机数据，将所述随机数据进行聚合，得到第一聚合结果；通过再次调用所述随机数据进行聚合，得到第二聚合结果；对比所述第一聚合结果与所述第二聚合结果，当对比一致时，继续进行其它所述聚合任务，当对比不一致时，暂停其它所述聚合任务并将该结果输出。

在一些实施方式中，根据业务问题设置业务规则，其中，业务问题包括账务问题和经营问题，将所述业务规则设置为第二数据单元中的参数；将所述第一数据单元与所述第二数据单元的参数进行对比，筛选出存在所述业务问题的第一数据单元。

关于一种项目管控的装置的具体限定可以参见上文中对于一种项目管控的方法的限定，在此不再赘述。上述一种项目管控的装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储项目管控的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种项目管控的方法。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取项目数据；将项目数据进行拆分，获取数据片段，并将数据片段进行映射，获取映射数据；根据映射数据的类型，将相同类型的映射数据进行合并，获取标记数据；根据标记数据的类型，将相同类型的标记数据进行聚合，获取第一数据单元；预设第二数据单元，将第一数据单元与第二数据单元进行对比，进行问题定位，获取管控结果。

又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取项目数据；将项目数据进行拆分，获取数据片段，并将数据片段进行映射，获取映射数据；根据映射数据的类型，将相同类型的映射数据进行合并，获取标记数据；根据标记数据的类型，将相同类型的标记数据进行聚合，获取第一数据单元；预设第二数据单元，将第一数据单元与第二数据单元进行对比，进行问题定位，获取管控结果。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种项目管控的方法，其特征在于，包括：

获取项目数据；

将所述项目数据进行拆分，获取数据片段，并将所述数据片段进行映射，获取映射数据；

根据所述映射数据的类型，将相同类型的所述映射数据进行合并，获取标记数据；

根据所述标记数据的类型，将相同类型的所述标记数据进行聚合，获取第一数据单元；

预设第二数据单元，将所述第一数据单元与所述第二数据单元进行对比，来进行问题定位，获取管控结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述项目数据进行拆分，包括：

预设项目数据的大小阈值，当获取所述项目数据的大小超出所述项目数据的大小阈值，则对所述项目数据进行拆分，得到数据片段。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述数据片段进行映射，包括：

将所述数据片段按照第一预设数据格式进行解析，得到解析数据；

将所述解析数据按照第二预设数据格式进行转换，得到映射数据，所述映射数据包括键数据和与键数据对应的值数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将相同类型的所述映射数据进行合并，包括：

将所述映射数据按照键数据类型进行数据分区，得到分区数据，所述分区数据包含键数据、与键数据对应的值数据和分区结果；

将所述分区数据存入缓冲区；

当所述缓冲区的存储量超出预设存储量大小，则将所述缓冲区内的所述分区数据排序输出以及合并，得到标记数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在得到标记数据之后，包括：

将所述标记数据按所述键数据的类型进行排序，得到排序后的标记数据；

将所述排序后的标记数据按所述分区结果的类型传输到缓存中。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将相同类型的所述标记数据进行聚合，还包括：

通过随机选取所述标记数据，获取随机数据，将所述随机数据进行聚合，得到第一聚合结果；

通过再次调用所述随机数据进行聚合，得到第二聚合结果；

对比所述第一聚合结果与所述第二聚合结果，当对比一致时，继续进行其它所述聚合任务，当对比不一致时，暂停其它所述聚合任务并将该结果输出。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预设第二数据单元，将所述第一数据单元与所述第二数据单元进行对比，来进行问题定位，包括：

根据业务问题设置业务规则，其中，业务问题包括账务问题和经营问题，将所述业务规则设置为第二数据单元中的参数；

将所述第一数据单元与所述第二数据单元的参数进行对比，筛选出存在所述业务问题的第一数据单元。

8.一种项目管控的装置，其特征在于，所述装置包括：

业务模块，用于获取项目数据；

映射模块，用于将所述项目数据进行拆分，获取数据片段，并将所述数据片段进行映射，获取映射数据；

合并模块，用于根据所述映射数据的类型，将相同类型的所述映射数据进行合并，获取标记数据；

聚合模块，用于根据所述标记数据的类型，将相同类型的所述标记数据进行聚合，获取第一数据单元；

分析模块，用于预设第二数据单元，将所述第一数据单元与所述第二数据单元进行对比，进行问题定位，获取管控结果。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述项目管控方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述项目管控方法的步骤。

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