企业人员数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种企业人员数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.随着经济的发展，出现了海量的企业数据，且企业数据中的企业人员数据存在重名现象。
3.在传统技术中，主要基于人工的辨识方式和标注的方法执行人员去歧操作。这些方法在数据量较少的情况下具有较高的可靠。
4.然而，面对海量的企业数据，传统技术中的方法效率偏低，比较费时费力。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升企业人员数据去歧操作效率，减少人力时间的消耗的企业人员数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
6.一种企业人员数据处理方法，所述方法包括：
7.获取企业人员的待处理姓名数据；
8.根据所述待处理姓名数据在人员姓名和人员标识的对应关系中进行查找，得到多个目标企业人员的人员标识，各所述目标企业人员的姓名均为所述待处理姓名数据；
9.根据各所述目标企业人员的人员标识，在人员标识与人员特征信息的对应关系中进行查找，得到各所述目标企业人员的目标人员特征信息，所述目标人员特征信息用于表征各所述目标企业人员不同于其他企业人员的身份特点；
10.根据所述目标人员特征信息对各所述目标企业人员数据进行去歧操作。
11.在其中一个实施例中，所述根据所述目标人员特征信息对各所述目标企业人员数据进行去歧操作，包括：
12.根据所述目标人员特征信息对各所述目标企业人员进行合并或者拆分。
13.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
14.获取本次去歧操作之前的历史企业人员数据以及本次去歧操作之后的最新企业人员数据；
15.当所述历史企业人员数据与所述最新企业人员数据之间的差异数据满足预设条件时，保留本次去歧操作所产生的效果数据。
16.在其中一个实施例中，所述人员姓名和人员标识的对应关系的生成方式，包括：
17.获取所述企业人员的姓名数据以及与所述企业人员对应的公司信息，所述公司信息包括第一维度信息；
18.根据所述第一维度信息以及所述企业人员的姓名数据，生成所述企业人员的人员标识；
19.根据所述企业人员的人员标识和姓名数据，建立所述人员姓名和人员标识的对应
关系。
20.在其中一个实施例中，所述第一维度信息包括公司工商注册标识、公司统一信用代码、公司注册时间、公司法人姓名、公司名称中的至少一个；所述根据所述第一维度信息以及所述企业人员的姓名数据，生成所述企业人员的人员标识，包括：
21.对所述第一维度信息以及所述企业人员的姓名数据进行加密，生成所述企业人员的人员标识。
22.在其中一个实施例中，采用以下方式获取所述企业人员的姓名数据，包括：
23.从消息队列中获取最新公司信息和历史公司信息；
24.将所述最新公司信息中的人员信息和所述历史公司信息的人员信息进行比较，得到变动人员的人员信息；
25.在所述变动人员的人员信息中确定所述企业人员的姓名数据。
26.在其中一个实施例中，所述人员标识与人员特征信息的对应关系的生成方式，包括：
27.从所述公司信息中提取第二维度信息，所述第二维度信息包括公司标识、公司详细地址信息、公司省市区信息、公司各主要成员的姓名数据、公司各主要成员的人员主键、子公司的公司标识、母公司的公司标识中的至少一个；
28.根据所述第二维度信息确定所述企业人员的人员特征信息；
29.根据所述企业人员的人员标识和人员特征信息，建立所述人员标识与人员特征信息的对应关系。
30.在其中一个实施例中，所述人员标识与人员特征信息的对应关系存储在非关系型数据库中；所述根据所述企业人员的人员标识和人员特征信息，建立所述人员标识与人员特征信息的对应关系，包括：
31.根据所述企业人员的人员标识在所述非关系型数据中进行人员特征信息的查找；
32.若没有查找到人员特征信息，则根据所述企业人员的人员标识和人员特征信息，建立所述人员标识与人员特征信息的对应关系。
33.在其中一个实施例中，所述人员标识与人员特征信息的对应关系存储在非关系型数据库中，在所述根据所述第二维度信息确定所述企业人员的人员特征信息之前，所述方法还包括：
34.根据所述企业人员的人员标识在所述非关系型数据中进行人员特征信息的查找，得到与所述企业人员的人员标识对应的待更新人员特征信息；
35.所述根据所述第二维度信息确定所述企业人员的人员特征信息，包括：
36.合并所述待更新人员特征信息和所述第二维度信息，得到所述企业人员的人员特征信息。
37.一种企业人员数据处理装置，所述装置包括：
38.姓名数据获取模块，用于获取企业人员的姓名数据；
39.人员标识查找模块，用于根据所述待处理姓名数据在人员姓名和人员标识的对应关系中进行查找，得到多个目标企业人员的人员标识，各所述目标企业人员的姓名均为所述待处理姓名数据；
40.特征信息查找模块，用于根据各所述目标企业人员的人员标识，在人员标识与人
员特征信息的对应关系中进行查找，得到各所述目标企业人员的目标人员特征信息，所述目标人员特征信息用于表征各所述目标企业人员不同于其他企业人员的身份特点；
41.人员去歧操作模块，用于根据所述目标人员特征信息对各所述目标企业人员数据进行去歧操作。
42.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。
43.一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上述的方法的步骤。
44.上述企业人员数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取企业人员的待处理姓名数据；根据所述待处理姓名数据在人员姓名和人员标识的对应关系中进行查找，得到多个与企业人员同名的目标企业人员的人员标识；根据各所述目标企业人员的人员标识，在人员标识与人员特征信息的对应关系中进行查找，得到各所述目标企业人员的目标人员特征信息；根据所述目标人员特征信息对各所述目标企业人员数据进行去歧操作，实现对非关系型数据中同名人员的去歧操作，减少使用基于人工的辨识方式和标注方法所造成的时间浪费和人力浪费，提升了去歧操作的效率。
附图说明
45.图1为一个实施例中企业人员数据处理方法的应用环境图；
46.图2为一个实施例中企业人员数据处理方法的流程示意图；
47.图3为一个实施例中企业人员数据处理方法的流程示意图；
48.图4为一个实施例中人员姓名和人员标识的对应关系的生成方式的流程示意图；
49.图5为一个实施例中步骤s410的流程示意图；
50.图6a为一个实施例中人员标识与人员特征信息的对应关系的生成方式的流程示意图；
51.图6b为一个实施例中企业人员数据处理方法的流程示意图；
52.图7为一个实施例中企业人员数据处理装置的结构框图；
53.图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
54.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术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技术，并不用于限定本技术。
55.本技术提供的企业人员数据处理方法，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104进行通信。终端102接收到输入的企业人员姓名，终端102发送携带有企业人员姓名的搜索请求至服务器104，服务器104根据企业人员姓名在数据库中进行搜索，得到与企业人员姓名对应的企业人员信息，服务器104返回该企业人员信息至终端102，终端102展示该企业人员信息。为了确保企业人员信息的准确性，服务器104的数据库中是经过去歧操作而产生。可以是服务器104自身执行本技术的企业人员数据处理方法，也可以是与服务器104通信连接的计算机设备执行本技术的企业人员数据处理方法。具
体地，获取企业人员的姓名数据；根据待处理姓名数据在人员姓名和人员标识的对应关系中进行查找，得到多个目标企业人员的人员标识；根据各目标企业人员的人员标识，在人员标识与人员特征信息的对应关系中进行查找，得到各目标企业人员的目标人员特征信息，目标人员特征信息用于表征各目标企业人员不同于其他企业人员的身份特点；根据目标人员特征信息对各目标企业人员数据进行去歧操作。
56.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104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。
57.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种企业人员数据处理方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
58.s210、获取企业人员的待处理姓名数据。
59.其中，待处理姓名数据可以理解为企业人员的姓名，用于识别某一个企业人员的称谓，比如“张三”、“胡一统”。企业一般是指以盈利为目的，运用各种生产要素(土地、劳动力、资本、技术和企业家才能等)，向市场提供商品或服务，实行自主经营、自负盈亏、独立核算的法人或其他社会经济组织。企业人员可以是在企业中担任一定职位或者承担一定职责的人物。企业人员可以是企业运营的核心人物，比如高管人员、股东、董事会成员等中的至少一个。企业人员的待处理姓名数据可以是对企业数据进行处理得到的。具体地，可以从服务器本地或者与服务器通信连接的计算机设备获取企业人员的待处理姓名数据。
60.s220、根据待处理姓名数据在人员姓名和人员标识的对应关系中进行查找，得到多个目标企业人员的人员标识。
61.其中，人员姓名可以是企业人员的姓名，人员标识可以是企业人员的唯一性标识主键。人员标识中同时包含有人员姓名和企业人员所属的公司信息。公司信息可以包括至少一个维度上的企业信息。比如：公司工商注册标识、公司统一信用代码、公司注册时间、公司法人姓名、公司名称中的任一个。通过本实施例中的人员标识不仅可以唯一性地标识企业人员，也可以标识企业人员所属的公司。目标企业人员可以是与企业人员具有相同姓名的企业人员，即目标企业人员的姓名均为待处理姓名数据。
62.具体地，服务器中部署有非关系型数据库，非关系型数据库中包括人员姓名和人员标识的对应关系。根据待处理姓名数据中在非关系型数据库中进行查找，得到多个目标企业人员的人员标识。目标企业人员的名称与待处理姓名数据一致。示例性地，若待处理姓名数据为“张三”，则根据“张三”在非关系型数据库中进行查找，得到“张三”同名的人员标识。需要说明的是，由于存在同名同姓的人员，姓名数据并不能唯一地标识企业人员，因此本实施例中通过人员标识唯一性地标识企业人员。
63.s230、根据各目标企业人员的人员标识，在人员标识与人员特征信息的对应关系中进行查找，得到各目标企业人员的目标人员特征信息。
64.其中，目标人员特征信息用于表征各目标企业人员不同于其他企业人员的身份特点。人员标识与人员特征信息的对应关系可以与人员姓名和人员标识的对应关系一样存储在上述的非关系型数据库中，人员标识与人员特征信息的对应关系也可以存储在另一非关系型数据库中。针对任一企业人员，人员特征信息可以用于将该企业人员区别于其他企业人员。已经预先获取企业人员的人员特征信息，并将人员标识与人员特征信息的对应关系
进行存储。在一些实施方式中，人员特征信息基于企业人员所属的公司信息进行提取而得到，包括至少一个维度上的企业信息，比如：公司标识、公司详细地址信息、公司省市区信息、公司各主要成员的姓名数据、公司各主要成员的人员主键、子公司的公司标识、母公司的公司标识中的任一个。
65.具体地，在人员姓名和人员标识的对应关系中进行查找，得到使用待处理姓名数据的目标企业人员的人员标识，根据目标企业人员的人员标识在上述的非关系型数据库中或者另一非关系型数据库中进行查找，得到各目标企业人员的目标人员特征信息。
66.s240、根据目标人员特征信息对各目标企业人员数据进行去歧操作。
67.其中，目标人员特征信息可以理解为各个目标人员的人员特征信息。具体地，目标人员特征信息可以是目标人员的身份特征信息。在得到各个目标人员的人员特征信息后，按照预设的算法在各个目标人员的人员特征信息中可以进行两两计算，判断同一个待处理名称数据所对应的人员是否为同一个人。根据判断结果对各目标企业人员进行去歧操作。
68.上述企业人员数据处理方法中，通过获取企业人员的待处理姓名数据；根据待处理姓名数据在人员姓名和人员标识的对应关系中进行查找，得到多个与企业人员同名的目标企业人员的人员标识；根据各目标企业人员的人员标识，在人员标识与人员特征信息的对应关系中进行查找，得到各目标企业人员的目标人员特征信息；根据目标人员特征信息对各目标企业人员进行去歧操作，实现对非关系型数据中同名人员的去歧操作，减少使用基于人工的辨识方式和标注方法所造成的时间浪费和人力浪费，提升了去歧操作的效率。
69.在一个实施例中，根据目标人员特征信息对各目标企业人员数据进行去歧操作，包括：根据目标人员特征信息对各目标企业人员数据进行合并或者拆分。
70.其中，人员特征信息可以包括若各个维度的特征信息，比如：公司标识、公司详细地址信息、公司省市区信息、公司各主要成员的姓名数据、公司各主要成员的人员主键、子公司的公司标识、母公司的公司标识中的若干个。具体地，目标人员是具有同一姓名的同名人员，则根据同名人员的人员特征信息进行合并或拆分操作。在一些实施方式中，a的股东包含b或者b的股东包含a的则对a和b进行合并；a的股东包含b的股东则对a和b进行合并；a的注册地址与b的注册地址相同则对a和b合并；a的所有公司与b的所有公司存在总公司或子公司关系进行合并等；反之，若新的信息里面a的股东不包含b了，则对a和b进行拆分。
71.在一个实施例中，如图3所示，该方法还包括：
72.s310、获取本次去歧操作之前的历史企业人员数据以及本次去歧操作之后的最新企业人员数据。
73.s320、当历史企业人员数据与最新企业人员数据之间的差异数据满足预设条件时，保留本次去歧操作所产生的效果数据。
74.具体地，获取本次去歧操作之前的历史企业人员数据，在本次去歧操作之后，获取最新企业人员数据。将历史企业人员数据与最新企业人员数据进行比较，获取历史企业人员数据与最新企业人员数据之间的差异数据。当差异数据满足预设条件时，保留本次去歧操作所产生的效果数据。当差异数据不满足预设条件时，舍弃本次去歧操作所产生的效果数据。
75.在一些实施方式中，预设条件可以包括不大于人员姓名的预设数量。人员姓名的预设数量可以根据实际情况而设置。比如预设数量可以是两个，差异数据中包括一个人员
姓名，则保留本次去歧操作所产生的效果数据。差异数据中包括五个人员姓名，则舍弃本次去歧操作所产生的效果数据。
76.本实施例中，通过比较历史企业人员数据与最新企业人员数据，能够进一步地对去歧操作得到的最新企业人员数据进行校验，确保数据的准确性和可信度。
77.在一个实施例中，如图4所示，人员姓名和人员标识的对应关系的生成方式，包括：
78.s410、获取企业人员的姓名数据以及与企业人员对应的公司信息。
79.具体地，可以预先得到企业人员的姓名数据并存储在服务器本地或者与服务器连接的计算机设备中。从服务器本地或者与其连接的计算机设备中获取企业人员的姓名数据，以及获取与企业人员对应的公司信息。
80.s420、根据第一维度信息以及企业人员的姓名数据，生成企业人员的人员标识。
81.其中，公司信息包括第一维度信息；第一维度信息包括公司工商注册标识、公司统一信用代码、公司注册时间、公司法人姓名、公司名称中的至少一个；比如第一维度信息可以包括公司工商注册标识、公司统一信用代码、公司注册时间，第一维度信息可以包括公司统一信用代码、公司法人姓名、公司名称，第一维度信息可以包括公司工商注册标识、公司统一信用代码、公司名称。具体地，对第一维度信息以及企业人员的姓名数据进行加密，生成企业人员的人员标识。在一些实施方式中，加密方式可以采用md5加密。
82.s430、根据企业人员的人员标识和姓名数据，建立人员姓名和人员标识的对应关系。
83.具体地，得到企业人员的人员标识和企业人员的姓名数据之后，在企业人员的人员标识和企业人员的姓名数据之间建立人员姓名和人员标识的对应关系。
84.本实施例中，通过根据第一维度信息以及企业人员的姓名数据，生成企业人员的人员标识，人员标识中包括若干个维度上的公司信息，确保所生成的人员标识的唯一性，并建立人员姓名和人员标识的对应关系，为根据目标企业人员的人员标识查找同名人员提供了数据基础，确保后续去歧操作的准确性。
85.在一个实施例中，如图5所示，在步骤s410中，采用以下方式获取企业人员的待处理姓名数据，包括以下步骤：
86.s510、从消息队列中获取最新公司信息和历史公司信息。
87.s520、将最新公司信息中的人员信息和历史公司信息的人员信息进行比较，得到变动人员的人员信息。
88.s530、在变动人员的人员信息中确定企业人员的待处理姓名数据。
89.具体地，当公司信息发生变动时，将对应的最新公司信息和历史公司信息加入消息队列中，服务器从消息队列中获取最新公司信息和历史公司信息。将最新公司信息中的人员信息和历史公司信息的人员信息进行比较，得到变动人员的人员信息，变动人员的人员信息包括姓名数据等信息数据。在变动人员的人员信息中提取变动人员的姓名数据，变动人员的姓名数据作为企业人员的待处理姓名数据。
90.本实施例中，将变动人员的姓名数据作为企业人员的待处理姓名数据，实现在人员变动时及时对数据库中的企业人员数据进行去歧操作，确保数据的准确性。
91.在一个实施例中，如图6a所示，人员标识与人员特征信息的对应关系的生成方式，包括：
92.s610a、从公司信息中提取第二维度信息。
93.s620a、根据第二维度信息确定企业人员的人员特征信息。
94.s630a、根据企业人员的人员标识和人员特征信息，建立人员标识与人员特征信息的对应关系。
95.其中，第二维度信息包括公司标识、公司详细地址信息、公司省市区信息、公司各主要成员的姓名数据、公司各主要成员的人员主键、子公司的公司标识、母公司的公司标识中的至少一个。
96.具体地，公司信息包括各个维度上的信息，可以按照预先设置的维度从公司信息中提取第二维度信息。在一些实施方式中，第二维度信息包括公司标识、公司详细地址信息、公司省市区信息、公司各主要成员的姓名数据、公司各主要成员的人员主键、子公司的公司标识、母公司的公司标识7各维度上的信息。根据第二维度信息确定企业人员的人员特征信息。根据企业人员的人员标识和企业人员的人员特征信息，在人员标识与人员特征信息之间建立对应关系。示例性地，将企业人员的人员标识存储有主键(key)，将企业人员的人员特征信息存储为值(value)，企业人员的人员标识与企业人员特征信息构成键值对，存储至非关系型数据库中。
97.本实施例中，从公司信息中提取全面的第二维度信息，并根据第二维度信息确定企业人员的人员特征信息，不仅确保人员特征信息的全面性，而且为后续去歧操作提供数据前提，从而可以根据各目标企业人员的人员标识进行查找，以得到各目标企业人员的目标人员特征信息。
98.在一个实施例中，人员标识与人员特征信息的对应关系存储在非关系型数据库中。根据企业人员的人员标识和人员特征信息，建立人员标识与人员特征信息的对应关系，包括：根据企业人员的人员标识在非关系型数据中进行人员特征信息的查找；若没有查找到人员特征信息，则根据企业人员的人员标识和人员特征信息，建立人员标识与人员特征信息的对应关系。
99.本实施例中，在建立人员标识与人员特征信息的对应关系之前，利用企业人员的人员标识在非关系型数据库进行查找，检测非关系型数据库中是否已经存在企业人员的人员标识，若不存在，则在企业人员的人员标识和企业人员的人员特征信息之间建立人员标识与人员特征信息的对应关系。
100.在一个实施例中，人员标识与人员特征信息的对应关系存储在非关系型数据库中。如图6b所示，在根据第二维度信息确定企业人员的人员特征信息之前，该方法还包括：
101.s610b、根据企业人员的人员标识在非关系型数据中进行人员特征信息的查找，得到与企业人员的人员标识对应的待更新人员特征信息。
102.根据第二维度信息确定企业人员的人员特征信息，包括：
103.s620b、合并待更新人员特征信息和第二维度信息，得到企业人员的人员特征信息。
104.本实施例中，根据企业人员的人员标识在非关系型数据中进行人员特征信息的查找，得到与企业人员的人员标识对应的待更新人员特征信息，说明非关系型数据中存在对应的人员特征信息。由于公司信息中也存在有第二维度信息，因此将第二维度信息与待更新人员特征信息合并，得到企业人员的人员特征信息。
105.在一个实施例中，本技术提供了一种企业人员数据处理方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
106.s702、从消息队列中获取最新公司信息和历史公司信息；
107.s704、将最新公司信息中的人员信息和历史公司信息的人员信息进行比较，得到变动人员的人员信息；
108.s706、在变动人员的人员信息中确定变动人员的待处理姓名数据。
109.s708、获取与变动人员对应的公司信息。
110.其中，公司信息包括第一维度信息；第一维度信息包括公司工商注册标识、公司统一信用代码、公司注册时间、公司法人姓名、公司名称中的至少一个；公司信息还包括第二维度信息，第二维度信息包括公司标识、公司详细地址信息、公司省市区信息、公司各主要成员的姓名数据、公司各主要成员的人员主键、子公司的公司标识、母公司的公司标识中的至少一个。
111.s710、根据第一维度信息以及变动人员的姓名数据，生成变动人员的人员标识；
112.具体地，对第一维度信息以及变动人员的姓名数据进行加密，生成变动人员的人员标识。
113.s712、建立变动人员的人员标识和姓名数据之间的对应关系，并存储至人员姓名和人员标识的对应关系中。
114.s714、根据第二维度信息确定变动人员的人员特征信息；
115.s716、建立变动人员的人员标识和人员特征信息之间的对应关系，并存储至人员标识与人员特征信息的对应关系中。
116.s718、根据待处理姓名数据在人员姓名和人员标识的对应关系中进行查找，得到多个目标企业人员的人员标识。
117.s720、根据各目标企业人员的人员标识，在人员标识与人员特征信息的对应关系中进行查找，得到各目标企业人员的目标人员特征信息。
118.其中，目标人员特征信息用于表征各目标企业人员不同于其他企业人员的身份特点
119.s722、根据目标人员特征信息对各目标企业人员数据进行去歧操作。
120.具体地，根据目标人员特征信息对各目标企业人员数据进行合并或者拆分。
121.s724、获取本次去歧操作之前的历史企业人员数据以及本次去歧操作之后的最新企业人员数据；
122.s726、当历史企业人员数据与最新企业人员数据之间的差异数据满足预设条件时，保留本次去歧操作所产生的效果数据。
123.应该理解的是，虽然上述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，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些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中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
124.在一个实施例中，如图7所示，提供了一种企业人员数据处理装置700，包括：姓名
数据获取模块702、人员标识查找模块704、特征信息查找模块706和人员去歧操作模块708，其中：
125.姓名数据获取模块702，用于获取企业人员的姓名数据；
126.人员标识查找模块704，用于根据所述待处理姓名数据在人员姓名和人员标识的对应关系中进行查找，得到多个目标企业人员的人员标识，各所述目标企业人员的姓名均为所述待处理姓名数据；
127.特征信息查找模块706，用于根据各所述目标企业人员的人员标识，在人员标识与人员特征信息的对应关系中进行查找，得到各所述目标企业人员的目标人员特征信息，所述目标人员特征信息用于表征各所述目标企业人员不同于其他企业人员的身份特点；
128.人员去歧操作模块708，用于根据所述目标人员特征信息对各所述目标企业人员数据进行去歧操作。
129.在一个实施例中，人员去歧操作模块708，还用于根据所述目标人员特征信息对各所述目标企业人员进行合并或者拆分。
130.在一个实施例中，该装置还包括：
131.人员数据获取模块，用于获取本次去歧操作之前的历史企业人员数据以及本次去歧操作之后的最新企业人员数据；
132.效果数据保留模块，用于当所述历史企业人员数据与所述最新企业人员数据之间的差异数据满足预设条件时，保留本次去歧操作所产生的效果数据。
133.在一个实施例中，该装置还包括第一关系生成模块，用于获取所述企业人员的姓名数据以及与所述企业人员对应的公司信息，所述公司信息包括第一维度信息；根据所述第一维度信息以及所述企业人员的姓名数据，生成所述企业人员的人员标识；根据所述企业人员的人员标识和姓名数据，建立所述人员姓名和人员标识的对应关系。
134.在一个实施例中，所述第一维度信息包括公司工商注册标识、公司统一信用代码、公司注册时间、公司法人姓名、公司名称中的至少一个；第一关系生成模块，还用于对所述第一维度信息以及所述企业人员的姓名数据进行加密，生成所述企业人员的人员标识。
135.在一个实施例中，第一关系生成模块，还用于从消息队列中获取最新公司信息和历史公司信息；将所述最新公司信息中的人员信息和所述历史公司信息的人员信息进行比较，得到变动人员的人员信息；在所述变动人员的人员信息中确定所述企业人员的姓名数据。
136.在一个实施例中，该装置还包括第二关系生成模块，用于从所述公司信息中提取第二维度信息，所述第二维度信息包括公司标识、公司详细地址信息、公司省市区信息、公司各主要成员的姓名数据、公司各主要成员的人员主键、子公司的公司标识、母公司的公司标识中的至少一个；根据所述第二维度信息确定所述企业人员的人员特征信息；根据所述企业人员的人员标识和人员特征信息，建立所述人员标识与人员特征信息的对应关系。
137.在一个实施例中，所述人员标识与人员特征信息的对应关系存储在非关系型数据库中；第二关系生成模块，还用于根据所述企业人员的人员标识在所述非关系型数据中进行人员特征信息的查找；若没有查找到人员特征信息，则根据所述企业人员的人员标识和人员特征信息，建立所述人员标识与人员特征信息的对应关系。
138.在一个实施例中，所述人员标识与人员特征信息的对应关系存储在非关系型数据
库中，该装置还包括待更新信息获取模块，用于根据所述企业人员的人员标识在所述非关系型数据中进行人员特征信息的查找，得到与所述企业人员的人员标识对应的待更新人员特征信息；
139.第二关系生成模块，还用于合并所述待更新人员特征信息和所述第二维度信息，得到所述企业人员的人员特征信息。
140.关于企业人员数据处理装置的具体限定可以参见上文中对于企业人员数据处理方法的限定，在此不再赘述。上述企业人员数据处理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。
141.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终端，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。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系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、运营商网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种企业人员数据处理方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
142.本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术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。
143.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述实施例中的方法步骤。
144.在一个实施例中，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上述实施例中的方法步骤。
145.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，本技术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易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。
146.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。
147.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，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，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。