1.一种企业数据智能分析管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取业务数据时间戳、输入来源、操作类型、传输路径，解析数据流转节点，生成业务数据流转依赖矩阵；

S2：基于所述业务数据流转依赖矩阵，提取任务执行节点，并计算数据稳定性，解析数据变化范围判断数据异常偏移量，生成异常业务数据筛选表；

S3：调用所述异常业务数据筛选表剔除异常数据，提取任务触发因子计算任务执行压力，解析任务依赖关系计算任务负载水平，依据负载水平调整任务执行顺序，并比对任务紧迫度值，调用任务执行优化任务排序，计算执行冲突率调整任务调度，生成任务优先级排序表；

S4：基于所述任务优先级排序表，提取任务执行进度计算剩余时长，比对任务紧迫度值，调整执行优先层级，生成任务分层调度清单；

S5：基于所述任务分层调度清单，提取任务资源需求计算资源消耗值，解析计算节点负载判断任务适配节点，生成企业数据分析管理方案。

2.根据权利要求1所述的企业数据智能分析管理方法，其特征在于，所述业务数据流转依赖矩阵包括数据传输链路、数据关联权重、业务节点映射关系，所述异常业务数据筛选表包括异常偏移阈值、异常影响因子、数据稳定性指标，所述任务优先级排序表包括任务负载等级、任务执行优先级、任务调度冲突系数，所述任务分层调度清单包括任务执行状态标识、任务层级分类、任务调度调整参数，所述企业数据分析管理方案包括计算资源分配参数、任务执行匹配度、任务迁移适应性指标。

3.根据权利要求1所述的企业数据智能分析管理方法，其特征在于，获取业务数据时间戳、输入来源、操作类型、传输路径，解析数据流转节点，生成业务数据流转依赖矩阵的具体步骤为：S101：获取业务数据的时间戳、输入来源、操作类型及传输路径，提取数据记录的关联属性，依据时间戳排序业务数据，计算相邻时间戳间隔，标记数据来源与操作类型的关联关系，结合传输路径记录流转顺序，得到数据流转序列；

S102：基于所述数据流转序列，解析流转节点的数据交互情况，计算节点的数据接收量与输出量，提取输入来源的传输路径，统计差异化来源的数据在每个节点的流转次数，筛选流转次数超过设定阈值的路径，计算节点的交互频率，提取数据流通的主干通道，得到数据流转节点关联度；

S103：根据所述数据流转节点关联度，构建数据依赖矩阵，计算节点输入与输出依赖度，筛选依赖度超阈值的关键节点，建立数据流转网络，生成业务数据流转依赖矩阵。

4.根据权利要求1所述的企业数据智能分析管理方法，其特征在于，基于所述业务数据流转依赖矩阵，提取任务执行节点，并计算数据稳定性，解析数据变化范围判断数据异常偏移量，生成异常业务数据筛选表的具体步骤为：S201：获取所述业务数据流转依赖矩阵，提取任务执行节点，统计节点数据交互次数，筛选数据收发量超阈值的节点，得到任务执行节点列表；

S202：基于所述任务执行节点列表，计算数据稳定性，统计节点数据输入波动范围，计算相邻数据点变化率，筛选变化率超阈值的节点，计算变化范围均值及标准差，比较数据波动值与均值的偏离程度，筛选稳定的节点，得到数据稳定性系数；

S203：根据所述数据稳定性系数，解析数据变化范围，计算数据偏移量，筛选偏移量超阈值的数据，标记异常数据，生成异常业务数据筛选表。

5.根据权利要求1所述的企业数据智能分析管理方法，其特征在于，调用所述异常业务数据筛选表剔除异常数据，提取任务触发因子计算任务执行压力，解析任务依赖关系计算任务负载水平，依据负载水平调整任务执行顺序，并比对任务紧迫度值，调用任务执行优化任务排序，计算执行冲突率调整任务调度，生成任务优先级排序表的具体步骤为：S301：调用所述异常业务数据筛选表，剔除异常数据，筛选任务记录，提取任务触发因子，计算任务执行压力，得到任务执行压力系数；

S302：基于所述任务执行压力系数，解析任务依赖关系，分析任务触发次数，统计任务间的关联程度，筛选依赖度超阈值的任务，识别任务的负载水平，筛选负载水平超限任务，调整任务执行顺序，计算任务紧迫度值，调用任务执行优化任务排序，得到任务执行优先级；

S303：根据所述任务执行优先级，计算执行冲突率，筛选冲突率超阈值任务，调整任务调度，更新任务排序，生成任务优先级排序表。

6.根据权利要求5所述的企业数据智能分析管理方法，其特征在于，所述任务紧迫度值计算公式具体为：；

代表任务与任务之间的关联程度，代表任务在第次触发时的执行时间，代表任务在第次触发时的执行时间，代表任务的触发次数总数，表示对所有触发次数进行求和计算，代表任务与任务在第次触发的执行时间差的绝对值，代表任务触发时间的平方和的平方根，代表任务触发时间的平方和的平方根，代表依赖度阈值，代表任务的CPU资源占用比，代表任务的存储资源占用比，代表任务的带宽资源占用比，代表负载阈值，代表任务的剩余时间，代表任务的紧迫度值。

7.根据权利要求1所述的企业数据智能分析管理方法，其特征在于，基于所述任务优先级排序表，提取任务执行进度计算剩余时长，比对任务紧迫度值，调整执行优先层级，生成任务分层调度清单的具体步骤为：S401：调用所述任务优先级排序表，提取任务执行进度，计算任务剩余时长，筛选执行进度低于阈值的任务，得到任务剩余时间矩阵；

S402：基于所述任务剩余时间矩阵，比对任务紧迫度值，计算任务优先级调整幅度值，筛选紧迫度超阈值任务，统计调整任务的执行依赖，分析任务优先级变动对依赖关系的影响，并调整任务执行顺序，筛选高依赖任务并优化排序，得到任务优先层级；

S403：根据所述任务优先层级，调整任务调度，分配任务执行批次，并筛选调度冲突任务，更新任务执行顺序，生成任务分层调度清单。

8.根据权利要求7所述的企业数据智能分析管理方法，其特征在于，所述优先级调整幅度值公式如下：；

代表任务的优先级调整幅度值，代表任务和任务之间的依赖程度，代表任务的紧迫度值，代表任务的紧迫度值，代表对任务依赖的所有任务进行求和运算，代表任务与任务的紧迫度值差的绝对值，代表任务依赖任务的依赖程度平方和的平方根，代表任务优先级调整的阈值。

9.根据权利要求1所述的企业数据智能分析管理方法，其特征在于，基于所述任务分层调度清单，提取任务资源需求计算资源消耗值，解析计算节点负载判断任务适配节点，生成企业数据分析管理方案的具体步骤为：S501：调用所述任务分层调度清单，提取任务资源需求，统计计算、存储与带宽消耗，计算任务的资源占用比，得到任务资源消耗矩阵；

S502：基于所述任务资源消耗矩阵，解析计算节点负载，统计节点资源占用比例，计算任务适配度，筛选匹配度低于阈值的任务，分析任务分布均衡度，筛选负载超限节点，调整任务分配策略，优化任务调度顺序，得到任务适配节点列表；

S503：根据所述任务适配节点列表，调整资源分配，筛选调度冲突任务，优化任务执行顺序，更新任务分配方案，生成企业数据分析管理方案。

10.一种企业数据智能分析管理系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的一种企业数据智能分析管理方法，所述系统包括：数据流转模块获取业务数据时间戳、输入来源、操作类型、传输路径，解析数据流转节点，验证数据准确性，生成业务数据流转依赖矩阵；

异常筛选模块基于所述业务数据流转依赖矩阵，提取任务执行节点，解析数据变化范围判断数据异常偏移量，生成异常业务数据筛选表；

任务调度模块调用所述异常业务数据筛选表剔除异常数据，提取任务触发因子计算任务执行压力，解析任务依赖关系计算任务负载水平，依据负载水平调整任务执行顺序，并比对任务紧迫度值，计算执行冲突率调整任务调度，生成任务优先级排序表；

执行管理模块基于所述任务优先级排序表，提取任务执行进度计算剩余时长，比对任务紧迫度值，生成任务分层调度清单；

资源优化模块基于所述任务分层调度清单，提取任务资源需求计算资源消耗值，验证资源消耗值准确性，解析计算节点负载判断任务适配节点，生成企业数据分析管理方案。