CN109739820A - 一种基于大数据分析的电子政务信息服务系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据分析的电子政务信息服务系统，包括数据采集单元、数据融合单元、大数据存储单元、企业图谱单元、企业标签建设单元、企业画像分析单元、机器学习引擎、数据中心及应用单元。本发明基于大数据分析技术，对电子政务数据进行挖掘分析，实现了信息资源的有效整合和开发利用，能够对辖区经济发展情况以及辖区企业有整体的了解，从而有助于使政府执政能力和公共服务水平得到进一步提升。
Description
技术领域
本发明涉及大数据处理技术领域，特别涉及一种基于大数据分析的电子政务信息服务系统。
背景技术
随着信息化建设工作的开展，各个政府部门都在一定程度上积累了电子政务数据，但目前各部门的政务数据孤立存在，并没有形成有效的交换共享，并且由于各部门数据的孤立存在，没有形成政务信息的整合以及开发利用，不能对辖区经济发展情况以及辖区企业有整体的了解。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种基于大数据分析的电子政务信息服务系统。
本发明采用以下技术方案：
一种基于大数据分析的电子政务信息服务系统，包括数据采集单元、数据融合单元、大数据存储单元、企业图谱单元、企业标签建设单元、企业画像分析单元、机器学习引擎、数据中心及应用单元，其中：
所述数据采集单元用于采集各政府机构的原始业务数据并存储到大数据存储单元，其包括Sqoop数据抽取工具、Storm实时数据获取工具、HDFS文件传输工具、API接口Restful服务工具；
所述数据融合单元用于对采集到的原始出行数据进行清洗、转换及加载，得到目标业务数据；
所述企业图谱单元采用图数据库和力导图的可视化技术，还原出企业关系网络；
所述企业标签建设单元用于针对企业打标签，其包括标签管理模块、资源管理模块、作业调度模块及作业跟踪模块，所述标签管理模块采用树形结构的方式对企业相关的标签进行管理和配置信息的维护，所述资源管理模块用于管理自动化打标签的脚本文件，所述作业调度模块用于将要打的标签的树形结构和自动化打标签的脚本文件关联起来，实现根据周期对企业进行打标签的操作，所述作业跟踪模块是对打标签的作业进度进行跟踪；
所述企业画像分析单元基于所述目标业务数据，对已经打好标签的企业进行群体或者个体的分析，获得画像分析结果；
所述机器学习引擎用于提供所述数据融合单元、企业标签建设单元、企业画像分析单元、企业图谱单元在工作过程中所需的算法模型，所述机器学习引擎基于spark分布式计算框架实现；
所述数据中心包括全文检索数据库、自然人数据库、法人单位档案库、企业画像标签库、企业关系图谱库、区域经济汇总库及气象信息数据库；
所述应用单元包括查询模块及大屏监控服务模块，所述查询模块用于提供基于企业相关的关注要素的模糊查询和特征检索，所述大屏监控服务模块用于实时显示区域经济信息和气象信息。
优选地，所述企业图谱单元包括HDFS文件系统、图数据库引擎及应用层，所述HDFS文件系统上存储有HBASE数据库和Solrcloud索引，所述图数据库引擎包括数据及索引存储层、数据库层及Client API层，所述数据及索引存储层与所述HBASE数据库和Solrcloud索引相连，所述Client API层与所述应用层相连，所述应用层用于提供海量关系运算、海量检索、关系关联、手工绘制、GIS整合、实时关系运算、关系扩展、特征查询、属性收集及图分析。
优选地，所述应用单元还包括数据共享模块，所述数据共享模块用于为外部系统提供数据共享接口。
优选地，所述画像分析结果包含企业基本信息、工商信息、税务信息、用地信息、环保信息、能耗信息、经营信息、财务信息及风险信息。
采用上述技术方案后，本发明与背景技术相比，具有如下优点：
本发明基于大数据分析技术，对电子政务数据进行挖掘分析，实现了信息资源的有效整合和开发利用，能够对辖区经济发展情况以及辖区企业有整体的了解，从而有助于使政府执政能力和公共服务水平得到进一步提升。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例
参考图1所示，本发明公开了一种基于大数据分析的电子政务信息服务系统，包括数据采集单元1、数据融合单元2、大数据存储单元3、企业图谱单元4、企业标签建设单元5、企业画像分析单元6、机器学习引擎7、数据中心8及应用单元9，其中：
数据采集单元1用于采集各政府机构的原始业务数据并存储到大数据存储单元3，其包括Sqoop数据抽取工具、Storm实时数据获取工具、HDFS文件传输工具、API接口Restful服务工具。
数据融合单元2用于对采集到的原始出行数据进行清洗、转换及加载，得到目标业务数据。
企业图谱单元4采用图数据库和力导图的可视化技术，还原出企业关系网络。企业图谱单元4包括HDFS文件系统、图数据库引擎及应用层，HDFS文件系统上存储有HBASE数据库和Solrcloud索引，图数据库引擎包括数据及索引存储层、数据库层及Client API层，数据及索引存储层与HBASE数据库和Solrcloud索引相连，Client API层与应用层相连，应用层用于提供海量关系运算、海量检索、关系关联、手工绘制、GIS整合、实时关系运算、关系扩展、特征查询、属性收集及图分析。
企业标签建设单元5用于针对企业打标签，其包括标签管理模块、资源管理模块、作业调度模块及作业跟踪模块，标签管理模块采用树形结构的方式对企业相关的标签进行管理和配置信息的维护，资源管理模块用于管理自动化打标签的脚本文件，作业调度模块用于将要打的标签的树形结构和自动化打标签的脚本文件关联起来，实现根据周期对企业进行打标签的操作，作业跟踪模块是对打标签的作业进度进行跟踪。
企业画像分析单元6基于目标业务数据，对已经打好标签的企业进行群体或者个体的分析，获得画像分析结果。画像分析结果包含企业基本信息、工商信息、税务信息、用地信息、环保信息、能耗信息、经营信息、财务信息及风险信息。
机器学习引擎7用于提供数据融合单元2、企业标签建设单元5、企业画像分析单元6、企业图谱单元4在工作过程中所需的算法模型，机器学习引擎7基于spark分布式计算框架实现。
数据中心8包括全文检索数据库、自然人数据库、法人单位档案库、企业画像标签库、企业关系图谱库、区域经济汇总库及气象信息数据库。
应用单元9包括查询模块、大屏监控服务模块及数据共享模块，查询模块用于提供基于企业相关的关注要素的模糊查询和特征检索，大屏监控服务模块用于实时显示区域经济信息和气象信息，数据共享模块用于为外部系统提供数据共享接口。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种基于大数据分析的电子政务信息服务系统，其特征在于，包括数据采集单元、数据融合单元、大数据存储单元、企业图谱单元、企业标签建设单元、企业画像分析单元、机器学习引擎、数据中心及应用单元，其中：
所述数据采集单元用于采集各政府机构的原始业务数据并存储到大数据存储单元，其包括Sqoop数据抽取工具、Storm实时数据获取工具、HDFS文件传输工具、API接口Restful服务工具；
所述数据融合单元用于对采集到的原始出行数据进行清洗、转换及加载，得到目标业务数据；
所述企业图谱单元采用图数据库和力导图的可视化技术，还原出企业关系网络；
所述企业标签建设单元用于针对企业打标签，其包括标签管理模块、资源管理模块、作业调度模块及作业跟踪模块，所述标签管理模块采用树形结构的方式对企业相关的标签进行管理和配置信息的维护，所述资源管理模块用于管理自动化打标签的脚本文件，所述作业调度模块用于将要打的标签的树形结构和自动化打标签的脚本文件关联起来，实现根据周期对企业进行打标签的操作，所述作业跟踪模块是对打标签的作业进度进行跟踪；
所述企业画像分析单元基于所述目标业务数据，对已经打好标签的企业进行群体或者个体的分析，获得画像分析结果；
所述机器学习引擎用于提供所述数据融合单元、企业标签建设单元、企业画像分析单元、企业图谱单元在工作过程中所需的算法模型，所述机器学习引擎基于spark分布式计算框架实现；
所述数据中心包括全文检索数据库、自然人数据库、法人单位档案库、企业画像标签库、企业关系图谱库、区域经济汇总库及气象信息数据库；
所述应用单元包括查询模块及大屏监控服务模块，所述查询模块用于提供基于企业相关的关注要素的模糊查询和特征检索，所述大屏监控服务模块用于实时显示区域经济信息和气象信息。
2.如权利要求1所述的一种基于大数据分析的电子政务信息服务系统，其特征在于：所述企业图谱单元包括HDFS文件系统、图数据库引擎及应用层，所述HDFS文件系统上存储有HBASE数据库和Solrcloud索引，所述图数据库引擎包括数据及索引存储层、数据库层及Client API层，所述数据及索引存储层与所述HBASE数据库和Solrcloud索引相连，所述Client API层与所述应用层相连，所述应用层用于提供海量关系运算、海量检索、关系关联、手工绘制、GIS整合、实时关系运算、关系扩展、特征查询、属性收集及图分析。
3.如权利要求1或2所述的一种基于大数据分析的电子政务信息服务系统，其特征在于：所述应用单元还包括数据共享模块，所述数据共享模块用于为外部系统提供数据共享接口。
4.如权利要求3所述的一种基于大数据分析的电子政务信息服务系统，其特征在于：所述画像分析结果包含企业基本信息、工商信息、税务信息、用地信息、环保信息、能耗信息、经营信息、财务信息及风险信息。
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