[发明专利]一种业务数据的标准化处理方法及装置在审

专利信息
申请号: 201911029291.6 申请日: 2019-10-28
公开(公告)号: CN110956307A 公开(公告)日: 2020-04-03
发明(设计)人: 叶茂;叶国华;李丹霞;司孝波;蒋浩 申请(专利权)人: 苏宁云计算有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q10/08
代理公司: 北京市万慧达律师事务所 11111 代理人: 张慧娟
地址: 210000 江苏省南*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 业务 数据 标准化 处理 方法 装置
【说明书】:

发明公开了一种业务数据的标准化处理方法及装置,该方法包括:识别接收到的业务数据中的动因数据,判断动因数据是否有变化;若动因数据有变化,则采用预先构建的模型对动因数据进行计算,生成动因数据对应的商品的最优货源信息,最优货源信息包括最优发货地址;将最优货源信息推送至目标平台,以供目标平台在发货时选取最优货源。本发明通过采用预先构建的模型对动因数据进行计算生成动因数据对应的商品的最优货源信息,实现将事前销售准备数据进行标准化处理,帮助销售平台更快地定位发货位置,提高运营的利润率,并且代替人工实现自动化计算寻源(即货源信息)服务,大幅提升平台响应速度,减轻业务人员维护工作量。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域,特别涉及一种业务数据的标准化处理方法及装置。

背景技术

目前,各销售平台的各种业态门店、各种经营模式、各种仓库类型在价格、库存、物流配送、财务结算等的管理上均存在较大差异,如各自采用个性化的出货规则等,而长期采用个性化的出货规则,存在效率低、货源无法统筹利用等弊端。

针对上述弊端,亟需提出一种新的业务数据的标准化处理方法。

发明内容

为了解决现有技术的问题,本发明实施例提供了一种业务数据的标准化处理方法及装置,以克服现有技术中长期采用个性化的出货规则,存在效率低、货源无法统筹利用等弊端等问题。

为解决上述一个或多个技术问题,本发明采用的技术方案是:

一方面,提供了一种业务数据的标准化处理方法,该方法包括如下步骤:

识别接收到的业务数据中的动因数据,判断所述动因数据是否有变化;

若所述动因数据有变化,则采用预先构建的模型对所述动因数据进行计算,生成所述动因数据对应的商品的最优货源信息,最优货源信息包括最优发货地址:

将所述最优货源信息推送至目标平台,以供所述目标平台在发货时选取最优货源。

进一步的,所述采用预先构建的模型对所述动因数据进行计算,生成所述动因数据对应的商品的最优货源信息包括:

根据所述动因数据获取所述动因数据对应的商品所对应的影响最优货源的门店范围;

采用预先构建的模型对所述门店范以及所述动因数据进行计算,获取所述商品的最优货源信息。

进一步的,所述动因数据包括选品数据,所述选品数据包括商品、门店、商户的货源信息以及三者之间对应关系,所述根据所述动因数据获取所述动因数据对应的商品所对应的影响最优货源的门店范围包括:

根据所述选品数据查询预设的商品规划数据,获取所述选品数据对应的商品所对应的影响最优货源的门店范围。

进一步的,所述动因数据包括库存数据,所述根据所述动因数据获取所述动因数据对应的商品所对应的影响最优货源的门店范围包括:

根据库存记录解析出所述库存数据对应的商品和门店信息;

根据所述商品和门店信息获取所述门店对应的选品数据;

根据所述门店对应的选品数据获取所述库存数据对应的商品所对应的影响最优货源的门店范围。

进一步的,所述根据库存记录解析出所述库存数据对应的商品和门店信息包括:

解析出所述库存数据中的库存地点及商品信息,判断所述库存地点是否属于预设的物流门店库货源地点;

若属于,则获取所述库存地点对应的库位信息;

根据所述库位信息以及预设的库位与门店的对应关系表,获取所述库存地点对应的门店信息。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于苏宁云计算有限公司,未经苏宁云计算有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911029291.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top