CN106777227A - 基于云平台的多维数据融合分析系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于云平台的多维数据融合分析系统及方法，属于通信领域，包括数据源层、接入传输层、数据共享交换中心及大数据融合分析平台，所述数据共享交换中心包括数据的抽取模块、转换模块及清洗模块，所述抽取模块用以融合各种数据资源，并将数据统一同步至系统数据中心，所述清洗模块用以按照统一元数据规范对各类数据进行处理，所述转换模块用以对经清洗模块标准化处理过的数据进行格式的统一转换，所述大数据融合分析平台包括索引构建模块、分析挖掘模块及布控预警模块。本发明可根据分析模型智能深度挖掘，跨平台整合多维信息，形成有价值的信息链，实现不同业务系统之间的信息共享及无缝连接，有效解决数据孤岛和系统孤岛问题。
Description
技术领域
本发明属于通信领域，具体涉及一种基于云平台的多维数据融合分析系统及方法。
背景技术
目前电信数据、物流数据、网络数据等社会资源日益增长，无论是物流公司或者社区物业管理等企业各个内部信息管理分析系统只是针对单一资源进行查询分析，相互孤立，缺乏信息共享。同时企业不同网点的业务分析系统分布在不同的网络中，无法进行数据共享，使用时需要切换不同的子系统分别进行分析，再进行人工汇总，使用过程中存在诸多不便，更加不能对可能存在关联的不同业务数据进行深度挖掘。上述局限性，不利于建立各行业的的信息化建设，资源不能实现共享及深度挖掘。
发明内容
本发明的目的在于针对现有通信行业中电信数据、物流数据、网络数据等各个信息管理分析系统只是针对单一资源进行查询分析，相互孤立，缺乏信息共享的问题，提供一种基于云平台的多维数据融合分析系统及方法，该系统可以实现不同业务系统之间的信息共享及无缝连接，有效解决数据孤岛和系统孤岛问题。
为实现本发明目的，本发明采用的技术方案是：一种基于云平台的多维数据融合分析系统，包括数据源层、接入传输层、数据共享交换中心及大数据融合分析平台，所述数据源层用以从业务系统中获取所需数据，所述接入传输层用以将数据源层获取的数据输送至数据共享交换中心，所述数据共享交换中心包括数据的抽取模块、清洗模块及转换模块，所述抽取模块用以融合各种数据资源，并将数据统一同步至系统数据中心；所述清洗模块用以对同步至数据中心的数据按照统一元数据规范对各类数据进行处理，所述转换模块用以对经清洗模块处理过的数据进行格式的统一转换；所述大数据融合分析平台包括索引构建模块、分析挖掘模块及布控预警模块；所述索引构建模块用以对数据库表中一列或多列的值进行排序，并分析出该数据的关联属性；所述分析挖掘模块用以结合查询条件、选择数据分析模型解析出满足用户需求的数据，所述布控预警模块用以将位于数据中心的数据分发到数据预警中心，在数据预警中心中将数据与系统设定的预警模型进行匹配，如果匹配成功，则发送该条数据信息到指定负责人。
基于上述技术方案，所述索引构建模块包括时间索引模块、空间索引模块、关系索引模块及知识库。
基于上述技术方案，所述数据源层获取数据的方式为手动导入、通过接口抽取的方式同步数据或者通过服务调用接口方式获取数据中的一种。
基于上述技术方案，所述大数据融合分析平台还包括权限管理模块，所述权限管理模块包括功能权限模块和数据权限模块，所述功能权限模块用以对每一个功能模块的每一项操作授权；所述数据权限模块既用以对数据行的授权，又用以对数据字段的授权。
基于上述技术方案，所述权限管理模块为基于GUID的隐式资源调度控制系统，系统处于安全状态时，关键的功能将禁止使用URL来访问资源，而只能通过GUID访问资源，GUID到实体的转换被内置起来接受权限系统的保护。
一种建立数据之间关联达到数据之间共享的方法，首先，建立基础要素的知识库信息，在数据导入的过程中，逐步从中提取有用的信息逐步构建和完善知识库百科信息及其行为模式；其次，在获取到目标对象的单个条件时，通过该获取目标对象关联点的百科信息分析出与该关联点相关的其他属性，进而关联包含这些属性的所有数据源。
本发明具备以下有益效果：本发明适用于物流、物业社区管理等各个行业中，具备通用性。本发明基于“云计算”架构，为各业务系统提供统一接入平台，系统首创“线索模型”，可根据分析模型智能深度挖掘，跨平台整合多维信息，形成有价值的信息链。实现不同业务系统之间的信息共享及无缝连接，有效解决数据孤岛和系统孤岛问题。
本系统采用接口接入的方式进行融合，避免数据进行多次存储，节省数据存储空间。本系统对其他各个业务系统的融合方式不同于当下流行的“单点登录”，单点登录只是使用同一用户登录到统一平台，但是针对各个业务数据的查询分析还需要切换到业务系统中进行操作，只是对用户统一了登录方式及口令，不能实现完全替代业务系统的目标。本系统是对业务系统的完全融合，建立统一预警平台、数据中心、流程管理、审查中心、用户权限管理等。本系统完全可以替代已经存在的各个业务系统如电信数据系统、物流系统、卡口系统等。针对以后新增加的数据源，无需重新针对其开发新的应用系统，只需要在本系统中进行相应的配置即可，配置完成后就可对新增数据源进行数据分析挖掘。
附图说明
图1是本发明基于云平台的多维数据融合分析系统的结构框架示意图。
图2是本发明消息告警流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步说明，以便更好地理解本发明技术方案。
实施例1：一种基于云平台的多维数据融合分析系统，参见图1，包括数据源层、接入传输层、数据共享交换中心及大数据融合分析平台，所述数据源层用以从业务系统中获取所需数据，所述数据源层获取的数据源可以为物流数据、路测数据、社区资源及卡口数据等，根据系统需要，还可以获取其他类数据。获取数据的方式有：1. 手动导入：外部系统导出的数据，格式包括txt、excel、csv、dmp等，可导入到分析系统中。2. 通过接口抽取的方式同步数据，可采用实时、定时机制同步数据。3. 通过服务调用接口方式，实时从其他业务系统获取所需数据。
在数据源层获取的数据主要存在两种类型：1）结构化数据：现有RDBMS库中的数据，关键数据少的部分，可以通过ETL层利用在线同步的方式同步到数据中心的分布式数据库集群上。数据量大的部分，通过文件等方式传送到数据中心的分布式数据库集群中；或者通过接口实时调用的方式。2）非结构化数据：各系统中相关的音频、视频、图片等以及其他较大的文件。针对这类数据通过数据ETL层进行交换处理，存放于数据中心的分布式文件系统(DFS)中，指定冗余度，可以同时实现统一存储管理和冗余备份。而WEB平台录入的信息:可以经过ETL层的处理直接同步到数据中心的分布式数据集群中。
所述接入传输层用以将数据源层获取数据输送至数据共享交换中心，所述数据共享交换中心包括数据的抽取模块、清洗模块及转换模块，所述抽取模块用以融合各种数据资源，通过手动抽取、接口接入、服务调用等方式，统一同步至系统数据中心，所述清洗模块用以对同步至数据中心的数据按照统一元数据规范对各类数据进行处理，清洗模块中的清洗工具具有以下功能：1）支持常见文件格式，至少包括txt文件、csv文件、excel文件、dmp文件等多种数据格式。2）相同数据、不同数据的转换过程能够自定义。3）能够实现数据格式的转换，按照要求进行标准化处理。4）数据规范化工具操作便利、界面直观。5）数据格式化工作可自动和人工进行。所述转换模块用以对经清洗模块处理过的数据进行格式的统一转换。从数据源层获取的数据先通过抽取模块统一同步至系统数据中心，然后同步至系统数据中心的数据经清洗模块按照统一元数据规范对各类数据进行处理，然后再统一进入数据中心存储，最后经转换模块对数据统一格式、统一规范。
所述大数据融合分析平台包括索引构建模块、分析挖掘模块及布控预警模块；所述索引构建模块包括时间索引模块、空间索引模块、关系索引模块及知识库，时间索引模块、空间索引模块、关系索引模块均采用现有技术，例如：空间索引模块指依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系按一定的顺序排列的一种数据结构；所述索引构建模块用以对数据库表中一列或多列的值进行排序，并分析出该数据的关联属性。
所述分析挖掘模块用以结合查询条件、选择数据分析模型解析出满足用户需求。分析挖掘模块分析事项很多，例如：对于物业管理公司来说要分析的数据可以为以人或者社区为对象的分析：区域内事件分析、移动轨迹历史查询及区域内出现频次分析。其中区域内事件分析包括区域内社会活动分析、进入离开区域分析，区域内社会活动分析：即某一特定区域内发生的所有社会活动信息。进入离开区域分析：特定时间段进入或离开某一区域的人群分析。区域内出现频次分析：通过对某一区域人群出现的频次进行分析，包含常驻人口分析、区域内异常消失的人员分析等。移动轨迹历史查询：通过其活动历史记录，还原其原始运动轨迹。分析挖掘模块可分析很多，并不仅限于以上所述，例如还可以对人员关系网络、人移动轨迹预测等进行分析。而再如对于物流公司来说，要分析的数据可以为以邮寄对象或者快递员活动轨迹为对象的分析。
所述布控预警模块用以将位于数据中心的数据分发到数据预警中心，在数据预警中心中将数据与系统设定的预警模型进行匹配，如果匹配成功，则发送该条数据信息到指定负责人。
所述大数据融合分析平台还包括权限管理模块，所述权限管理模块包括功能权限模块和数据权限模块，所述功能权限模块用以对每一个功能模块的每一项操作授权；所述数据权限模块既可以用以对数据行的授权，还可以用以对数据字段的授权。权限分配还可以根据功能或者数据的元数据信息，成批的对数据和功能进行权限分配，支持用户自定义角色，根据角色加载相关权限的菜单、工具条，并在执行的过程中进行检查与限制，为用户搭建应用系统提供权限的分配。
本实施例中权限管理模块为基于GUID的隐式资源调度控制系统，系统处于安全状态时，关键的功能将禁止使用URL来访问资源，而只能通过GUID访问资源，GUID到实体的转换被内置起来接受权限系统的保护。
本实施例的多维数据融合分析系统采用先进的J2EE技术架构，基于多层软件构架(即表示层、业务层、控制层)，其中表示层采用jquery、easyui等框架；控制层、业务层采用jfinal框架。采用面向服务的集成各种应用系统，能够为用户提供先进实用、安全可靠、便于兼容、易于扩展的应用解决方案。大数据分析平台基于Web程序，用户访问只需要通过浏览器访问即可，避免了用户安装所需软件环境的麻烦。
J2EE(Java 2 Platform Enterprise Edition)是Java2平台企业版。J2EE是一套全然不同于传统应用开发的技术架构，包含大量组件，可简化且规范应用系统的开发与部署，进而提高可移植性、伸缩性、安全性与再用价值。J2EE核心是一组技术规范与指南，其中所包含的各类组件、服务架构及技术层次，均有共同的标准及规格，让各种遵循J2EE架构开发的软件存在良好的兼容性，解决过去使用的软件产品彼此之间无法兼容、导致内部或外部应用难以互通的窘境。J2EE企业级应用的不同部分纳入不同的容器(Container)，每个容器中都包含若干组件(这些组件是需要部署在相应容器中的)，同时各种组件都能使用各种J2EE Service与API。J2EE容器与相应的组件可以部署在网络中的任一服务器上，具有良好的可伸缩性。J2EE组件的安全是由各自的容器来负责的，组件的开发人员几乎可以不用或者很少在组件中添加有关安全的代码。这种安全逻辑和业务逻辑相对独立的架构，使得企业级应用系统有更好的灵活性和扩展性 。
本实施例建立数据之间的关联达到数据之间的共享的方法为：首先建立基础要素的知识库信息，在数据导入的过程中，逐步从中提取有用的信息逐步构建和完善知识库百科信息及其行为模式；其次，在获取到目标对象的单个条件时，通过该获取目标对象关联点的百科信息分析出与该关联点相关的其他属性，进而关联包含这些属性的所有数据源。例如，对于社区的物业管理来说，主要建立社区人员的知识库信息。
如图2所示，使用本实施例基于云平台的多维数据融合分析系统的消息告警流程为：业务系统需要先将消息类型注册到大数据融合分析平台，用户可根据需要订阅这些消息，当具体业务系统发出告警信息时，发送信息到MQ消息中间件，MQ消息中间件自动推送消息到大数据融合分析平台，平台根据该消息的订阅者自动推送给相应的用户。
Claims (6)
1.一种基于云平台的多维数据融合分析系统，其特征是：包括数据源层、接入传输层、数据共享交换中心及大数据融合分析平台，所述数据源层用以从业务系统中获取所需数据，所述接入传输层用以将数据源层获取的数据输送至数据共享交换中心，所述数据共享交换中心包括数据的抽取模块、清洗模块及转换模块，所述抽取模块用以融合各种数据资源，并将数据统一同步至系统数据中心；所述清洗模块用以对同步至数据中心的数据按照统一元数据规范对各类数据进行处理，所述转换模块用以对经清洗模块处理过的数据进行格式的统一转换；所述大数据融合分析平台包括索引构建模块、分析挖掘模块及布控预警模块；所述索引构建模块用以对数据库表中一列或多列的值进行排序，并分析出该数据的关联属性；所述分析挖掘模块用以结合查询条件、选择数据分析模型解析出满足用户需求的数据，所述布控预警模块用以将位于数据中心的数据分发到数据预警中心，在数据预警中心中将数据与系统设定的预警模型进行匹配，如果匹配成功，则发送该条数据信息到指定负责人。
2.根据权利要求1所述的基于云平台的多维数据融合分析系统，其特征是：所述索引构建模块包括时间索引模块、空间索引模块、关系索引模块及知识库。
3.根据权利要求1所述的基于云平台的多维数据融合分析系统，其特征是：所述数据源层获取数据的方式为手动导入、通过接口抽取的方式同步数据或者通过服务调用接口方式获取数据中的一种。
4.根据权利要求1所述的基于云平台的多维数据融合分析系统，其特征是：所述大数据融合分析平台还包括权限管理模块，所述权限管理模块包括功能权限模块和数据权限模块，所述功能权限模块用以对每一个功能模块的每一项操作授权；所述数据权限模块既用以对数据行的授权，又用以对数据字段的授权。
5.根据权利要求4所述的基于云平台的多维数据融合分析系统，其特征是：所述权限管理模块为基于GUID的隐式资源调度控制系统，系统处于安全状态时，关键的功能将禁止使用URL来访问资源，而只能通过GUID访问资源，GUID到实体的转换被内置起来接受权限系统的保护。
6.一种建立数据之间关联达到数据之间共享的方法，其特征是：首先，建立基础要素的知识库信息，在数据导入的过程中，逐步从中提取有用的信息逐步构建和完善知识库百科信息及其行为模式；其次，在获取到目标对象的单个条件时，通过该获取目标对象关联点的百科信息分析出与该关联点相关的其他属性，进而关联包含这些属性的所有数据源。
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