CN110888856A - 大数据分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智慧城市技术领域，尤其是大数据分析系统，包括动态信息采集单元、静态信息储存单元、智能判断运算模型、服务器、管理者单元、公众单元；所述动态信息采集单元用于通过互联网对从管理者单元获取并采集的业务系统数据进行整合归集，用于通过互联网获取并采集各类由公众单元采集到的需求系统数据进行整合归集；所述静态信息储存单元用于储存经过整合归集的业务系统数据及需求系统数据，所述智能判断运算模型用于抽取具有相关性的所述业务系统数据及需求系统数据，形成相应的城市运行体征的相关数据，之后形成判断；按照平台使用者的需求，提供相关的数据参考演模型。本发明实现了智慧城市的信息化、系统化、程序化管理。
Description
技术领域
本发明涉及智慧城市技术领域，尤其是一种城市运行信息资源大数据的分析系统。
背景技术
现如今各大城市相继建设“智慧城市”的进程中，各种行业业务系统，产生了大量的行业数据。行业信息不通、数据壁垒保护，让许多系统、信息在各部门地区间重复建设，造成资源利用效率下降、甚至效率极低等现象，形成较大的社会浪费。而这，对大数据创新创业无疑是极大和无形的掣肘。在目前国家大力提倡大数据创新创业的大背景下，城市运行大数据建设能够较好破解行业信息孤岛问题。
发明内容
鉴于现有技术的缺陷，本发明提供一种大数据分析系统，其目的在于提供城市运行体征数据，城市运行体征数据是用来判断城市运行状况的指征，由城市运行的各项指标体系组合而成，对城市运行管理对象进行全面监测，挖掘城市发展内在规律，提高城市运行效率，提高全民决策力，提升城市软实力。
本发明的技术方案是：基于现有城市信息化基础设施产生的数据，制定数据归集接口规范，确定各系统数据采集与共享内容，进行数据归集，将各业务的数据资源进行归集处理，建设基础数据库、主题数据库、共享数据库和数据仓库，构建基础数据中心；基于基础数据中心，
大数据分析系统，包括动态信息采集单元、静态信息储存单元、智能判断运算模型、服务器、管理者单元、公众单元；
所述动态信息采集单元用于通过互联网对从管理者单元获取并采集的业务系统数据进行整合归集，其中，所述业务系统数据包括各地区市政府运行的现有各类业务系统数据；
用于通过互联网获取并采集各类由公众单元采集到的需求系统数据进行整合归集；
所述静态信息储存单元包括储存于服务器上的基础数据库、主题数据库、共享数据库和数据仓库；
用于储存经过整合归集的业务系统数据及需求系统数据，
其中，所述整合归集具体步骤如下：
1）将采集到的数据中敏感的隐私数据进行脱敏处理；
2）将同类型的数据资源进行整理，分区域储存入基础数据库、主题数据库、共享数据库和数据仓库；
所述智能判断运算模型用于抽取具有相关性的所述业务系统数据及需求系统数据，形成相应的城市运行体征的相关数据，之后形成判断；按照平台使用者的需求，提供相关的数据参考演模型。
当平台使用者为管理者单元，所述数据参考演模型包括帮助决策部门对新政实施效果的推演；管理部门对应急预案的管理；安全部门对突发事件的处置。
当平台使用者为公众单元，所述数据参考演模型包括向信息需求者提供数据共享交易服务和数据挖掘分析服务；向信息订制者提供商业信息定向推送服务；向市民提供突发时间预警信息。
所述需求系统数据包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求数据。
大数据分析方法，具体步骤如下：
步骤1：利用动态信息采集单元通过互联网对从管理者单元获取并采集的业务系统数据进行整合归集，其中，所述业务系统数据包括各地区市政府运行的现有各类业务系统数据；
步骤2：利用动态信息采集单元通过互联网获取并采集各类由公众单元采集到的需求系统数据进行整合归集；
步骤3：将所述步骤1及步骤2中采集到的数据中敏感的隐私数据进行脱敏处理；并将同类型的数据资源进行整理，分区域储存入基础数据库、主题数据库、共享数据库和数据仓库；
步骤4：利用智能判断运算模型用于抽取具有相关性的所述业务系统数据及需求系统数据，形成相应的城市运行体征的相关数据，之后形成判断；按照平台使用者的需求，提供相关的数据参考演模型。
所述步骤4包括利用智能判断运算模型用于抽取具有相关性的所述业务系统数据及需求系统数据，形成相应的城市运行体征的相关数据，之后形成判断；根据判断帮助决策部门对新政实施效果的推演；管理部门对应急预案的管理；安全部门对突发事件的处置。
所述步骤4包括向信息需求者提供数据共享交易服务和数据挖掘分析服务；向信息订制者提供商业信息定向推送服务；向市民提供突发时间预警信息。
本发明的有益效果为：
以现有的信息化基础设施为依托，基于业务数据构建大连市城市运行大数据服务平台，以现有各类业务系统数据进行整合归集，以城市运行大数据中心的信息资源为核心，充分利用移动互联网、移动物联网和云计算等先进技术，统筹建设面向城市运行管理、监测预警、应急指挥、统计分析、辅助决策的大数据信息平台， 运用信息和通信技术手段感测、分析、城市运行核心系统的各项关键信息，基于城市运行信息融合数据对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应，创新城市智慧式大数据分析管理和运行模式，进而实现智慧城市的信息化、系统化、程序化管理。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
大数据分析系统，包括动态信息采集单元、静态信息储存单元、智能判断运算模型、服务器、管理者单元、公众单元；
所述动态信息采集单元用于通过互联网对从管理者单元获取并采集的业务系统数据进行整合归集，其中，所述业务系统数据包括各地区市政府运行的现有各类业务系统数据；
用于通过互联网获取并采集各类由公众单元采集到的需求系统数据进行整合归集；
所述静态信息储存单元包括储存于服务器上的基础数据库、主题数据库、共享数据库和数据仓库；
用于储存经过整合归集的业务系统数据及需求系统数据，
其中，所述整合归集具体步骤如下：
1）将采集到的数据中敏感的隐私数据进行脱敏处理；
2）将同类型的数据资源进行整理，分区域储存入基础数据库、主题数据库、共享数据库和数据仓库；
所述智能判断运算模型用于抽取具有相关性的所述业务系统数据及需求系统数据，形成相应的城市运行体征的相关数据，之后形成判断；按照平台使用者的需求，提供相关的数据参考演模型。
当平台使用者为管理者单元，所述数据参考演模型包括帮助决策部门对新政实施效果的推演；管理部门对应急预案的管理；安全部门对突发事件的处置。
当平台使用者为公众单元，所述数据参考演模型包括向信息需求者提供数据共享交易服务和数据挖掘分析服务；向信息订制者提供商业信息定向推送服务；向市民提供突发时间预警信息。
所述需求系统数据包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求数据。
大数据分析方法，具体步骤如下：
步骤1：利用动态信息采集单元通过互联网对从管理者单元获取并采集的业务系统数据进行整合归集，其中，所述业务系统数据包括各地区市政府运行的现有各类业务系统数据；
步骤2：利用动态信息采集单元通过互联网获取并采集各类由公众单元采集到的需求系统数据进行整合归集；
步骤3：将所述步骤1及步骤2中采集到的数据中敏感的隐私数据进行脱敏处理；并将同类型的数据资源进行整理，分区域储存入基础数据库、主题数据库、共享数据库和数据仓库；
步骤4：利用智能判断运算模型用于抽取具有相关性的所述业务系统数据及需求系统数据，形成相应的城市运行体征的相关数据，之后形成判断；按照平台使用者的需求，提供相关的数据参考演模型。
所述步骤4包括利用智能判断运算模型用于抽取具有相关性的所述业务系统数据及需求系统数据，形成相应的城市运行体征的相关数据，之后形成判断；根据判断帮助决策部门对新政实施效果的推演；管理部门对应急预案的管理；安全部门对突发事件的处置。
所述步骤4包括向信息需求者提供数据共享交易服务和数据挖掘分析服务；向信息订制者提供商业信息定向推送服务；向市民提供突发时间预警信息。
数据中心模块：现有城市信息化基础设施产生的数据经过前置系统的数据格式转化，转化数据格式后的数据传输至基础数据中心，通过基础数据中心汇集、清洗、整理、存储各业务的数据资源。数据汇集过程中对敏感的隐私数据进行脱敏处理，并将同类型的数据资源进行整理。建立统一的对外接入的接口规范。同时保证数据资源存储的安全性。
城市运行体征平台模块：将汇集后的数据进行整理，抽取城市运行体征的相关数据，按照平台使用者的需求，提供相关的数据参考演模型。帮助决策部门对新政实施效果的推演；管理部门对应急预案的管理；安全部门对突发事件的处置。
信息共享平台模块：向信息需求者提供数据共享交易服务和数据挖掘分析服务；向信息订制者提供商业信息定向推送服务。向市民提供突发时间预警信息。
抽取数据库中的数据除了进行数据挖掘之外，还可以作为数据源对外提供一个统一的数据交换接口。
定义各子系统基础数据、业务数据和服务数据等数据源。
业务数据按照各自的业务规范或相关国家、行业标准定义数据交换格式。
数据交换接口采用WebService和http数据文件等方式传输，小数据量通过WebService传输，大数据量通过http文件传输，并支持文件压缩。
数据接口分为查询类、验证类，数据交换类等不同的业务类型。查询类支持各种数据的明细查询，验证类则不给出明细数据，仅仅给出验证结果（如查询某企业的检验结果状态，仅仅给出具体数据）。数据交换类分为数据索取和数据提供，可以通过http文件传输，适合大量数据交换，支持XML、TXT、JSON等多种通用格式，也可以选择各种数据库系统的备份文件等二进制格式，只要接口定义规范有明细的定义即可。
数据交换接口具有完善的身份验证和数据访问安全控制体系，仅允许授权的数据访问。
数据开放分为三类，WebService接口服务，网站服务，手机App服务。
WebService接口服务以可编程接口方式对外公开安全访问许可的数据，客户可以通过编程方式直接调用数据，比如天气信息。
网站服务则通过门户网站的公告栏，数据开放板块等开放数据，在安全访问许可的条件下，允许互联网用户直接在网站上查询需要的数据。网站后台应当调用数据交换服务，实现在线式数据公开服务。
手机App的功能和网站服务完全相同，仅仅是表现形式从网站变更为手机App模式，更方便移动用户的使用。
数据公开具有完善的身份验证和数据访问安全控制体系，仅允许授权的数据访问。
可以一个抽取服务仅仅连接一个业务系统数据库，也可以一个抽取服务同时连接多个业务系统数据库。
抽取数据库要求支持MySQL、Oracle、SQLServer三种数据源。
具备自动识别数据源架构，浏览数据表的功能。
可以选择需要的抽取数据表，并对抽取的数据字段附加中文名称的功能。
抽取过程支持全量、增量、条件过滤、投影等不同的抽取过程。
增量抽取模式，支持全表扫描、时间戳标识、主键标识、事务日志提取等不同模式，能满足各种形式的数据源形式。
可以叠加不同的抽取规则，包括简单直接抽取、汇总抽取、交叉查询抽取、一列到多行的抽取、重复数据选择规则抽取等。
比如临时数据明细记录，抽取时只需要按照年度、季度、月份、日期汇总统计数据。
可以对数据进行验证，包括时间日期类型的有效性检查，地址类信息的规格化处理（将省市县区的名称规范化），全角数字转换等。
可以附加高级的数据验证。
可以附加脱敏去秘规则，比如最简单的身份证信息、姓名、电话号码、银行卡号、信息中间加“*”号保护个人隐私。
可以自定义或者导入数据字典转换，比如数据源的IA代表结婚，IB代表离婚，既可以自定义，也可以从数据源的代码表中匹配。
可以进行视图数据抽取，支持内连接、外连接和交叉查询的数据源，然后对结果映射到目的表。
抽取任务支持定时、条件驱动、手动等多种方式。
抽取任务可以浏览、监控，可以手工停止和删除。
历史抽取任务有记录，并带有数据抽取统计信息（抽取时间、数据量、数据源、数据目的等信息）
数据抽取任务具备WebService远程控制接口，可以通过编程方式控制。
抽取到的各业务基础数据，允许对数据进行基础浏览
浏览权限根据业务范围限制
浏览的内容、项目、形式，由各业务处室给出具体要求
浏览的方式，按照业务处室、业务项分类导航
浏览的具体数据包括业务明细和简单汇总
汇总数据可以按日期、地域或其他自定义条件分组汇总
统计和挖掘部分包括三个主要功能，数据报表设计和制作工具，数据报表库的浏览和检索，以及可视化数据展示客户端。
数据报表设计和制作工具在数据抽取服务获得的数据表的基础上，经过数据建模，选择适合的数据向量，以便通过适合的数据钻取，从而获得对业务评估就价值的参考数据，工具支持拖放式编辑。
数据报表库是设计和制作工具创建的所有数据挖掘报表的存储仓库，可以按照自定义分类存储，具备浏览和检索能力，并能再次通过报表涉及和制作工具修改编辑报表。
可视化数据展示客户端，则是通过可定制的数据报表导航门户，以分类图标的方式共用户查阅，同时支持桌面和手机，将负责的数据挖掘分析结果，以简单的可视化图表形式展示，手机和移动设备的支持，实现了数据随处可得。
数据报表分为在线和历史等不同类型，在线数据报表连接数据抽取数据库，可以随着抽取数据的增加而发生变化，历史数据则统计分析的是一定范围内不再变化的数据，可以脱离抽取数据库独立存在。
统计报表的结果可以导出不同的格式，方便存档或者嵌入各类报告中。
对统计和挖掘的数据结果，可以利用地图层数据叠加，实现地图数据关联。地图显示服务可考虑用第三方免费地图平台服务。
需要建设满足海量城市运行大数据分布式并行计算、多副本机制、没有单点的高可靠体系架构，兼容Hadoop标准要求。
支持结构化、半结构化、非结构化数据的管理和搜索。支持实时及用户行为数据的高效管理和分析；
支持PB级的海量数据管理。支持海量用户的高并发访问（千万级用户、万级并发）；充分释放硬件的潜力（多核、大内存等）；大规模部署的自动化和运行状态监控。创新的多检索引擎机制，提供开放的二次开发接口。
分析系统可靠性
1、具有海量数据存储和管理能力，支持100G以上的总数据量及30G以上的空间数据量的存储和管理。
2、具有良好的并发响应能力，整体响应性能在5s以内，正常情况下并发访问量支持应不小于60。
3、具有较强的用户容量，可以支持1000个用户。
4、具有完备的信息安全体系，能对登录用户的身份进行认证。
5、具有良好的数据安全保障机制，对数据采取集中管理和存储的模式，数据库结构设计良好，具有迅速的数据检索能力。
6、文本信息交换的响应时间应控制在1s以内。
7、具有高度的灵活性，能适应日常业务变更的需求，提供日常系统管理和维护。
8、正常工作状态下，系统响应速度：
电脑终端的事、部件地理信息位置查询和定位时间不超过2s，移动终端不超过3s；
地图查询定位时间不超过3s，大数据接收信息时间不超过5s，大数据中心对外发送任务时间不超过5s；
本地信息查询响应时间不超过2s，服务器数据查询响应时间不超过3s；
单次数据无线交换和传输时间不超过5s；
文本信息交换的响应时间应控制在1s以内。
9、网络通信质量稳定，信息传递成功率宜在99.9％以上；
10、具有良好的数据安全保障机制，具有较强的容错能力和灾难恢复能力；
11、具有高度的灵活性，能适应日常业务变更的需求。
大数据平台的建设市场竞争能力具体表现为：
1）集成了城市现有数据的平台，减少了城市管理中各专业单项管理平台的关于数据的投资开发成本，避免了重复建设，使得本项目的建设更贴近市场需求；
2）统一了管理平台的基础数据标准，为城市管理的信息化平台提供了共享的基础，避免了系统不兼容、信息分割的局面，使得未来市场对数据的利用更合理、更方便，也提升了本平台的市场占有效率。
3）统一建立了全市城市管理的综合数据平台，既可以提高城市管理的效率，又可以降低日常管理成本，为城市各管理单位的数据应用提供了辅助决策；
4）本平台优化后的数据的集中存储和统计分析使定量掌握城市运行动态成为现实，直接帮助高层城市管理者制定更加切合实际的政策、法规。
Claims (7)
1.大数据分析系统，其特征在于：包括动态信息采集单元、静态信息储存单元、智能判断运算模型、服务器、管理者单元、公众单元；
所述动态信息采集单元用于通过互联网对从管理者单元获取并采集的业务系统数据进行整合归集，其中，所述业务系统数据包括各地区市政府运行的现有各类业务系统数据；
用于通过互联网获取并采集各类由公众单元采集到的需求系统数据进行整合归集；
所述静态信息储存单元包括储存于服务器上的基础数据库、主题数据库、共享数据库和数据仓库；
用于储存经过整合归集的业务系统数据及需求系统数据，
其中，所述整合归集具体步骤如下：
将采集到的数据中敏感的隐私数据进行脱敏处理；
将同类型的数据资源进行整理，分区域储存入基础数据库、主题数据库、共享数据库和数据仓库；
所述智能判断运算模型用于抽取具有相关性的所述业务系统数据及需求系统数据，形成相应的城市运行体征的相关数据，之后形成判断；按照平台使用者的需求，提供相关的数据参考演模型。
2.根据权利要求1所述的大数据分析系统，其特征在于：当平台使用者为管理者单元，所述数据参考演模型包括帮助决策部门对新政实施效果的推演；管理部门对应急预案的管理；安全部门对突发事件的处置。
3.根据权利要求1所述的大数据分析系统，其特征在于：当平台使用者为公众单元，所述数据参考演模型包括向信息需求者提供数据共享交易服务和数据挖掘分析服务；向信息订制者提供商业信息定向推送服务；向市民提供突发时间预警信息。
4.根据权利要求1所述的大数据分析系统，其特征在于：所述需求系统数据包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求数据。
5.大数据分析方法，其特征在于：具体步骤如下：
步骤1：利用动态信息采集单元通过互联网对从管理者单元获取并采集的业务系统数据进行整合归集，其中，所述业务系统数据包括各地区市政府运行的现有各类业务系统数据；
步骤2：利用动态信息采集单元通过互联网获取并采集各类由公众单元采集到的需求系统数据进行整合归集；
步骤3：将所述步骤1及步骤2中采集到的数据中敏感的隐私数据进行脱敏处理；并将同类型的数据资源进行整理，分区域储存入基础数据库、主题数据库、共享数据库和数据仓库；
步骤4：利用智能判断运算模型用于抽取具有相关性的所述业务系统数据及需求系统数据，形成相应的城市运行体征的相关数据，之后形成判断；按照平台使用者的需求，提供相关的数据参考演模型。
6.根据权利要求5所述的大数据分析方法，其特征在于：所述步骤4包括利用智能判断运算模型用于抽取具有相关性的所述业务系统数据及需求系统数据，形成相应的城市运行体征的相关数据，之后形成判断；根据判断帮助决策部门对新政实施效果的推演；管理部门对应急预案的管理；安全部门对突发事件的处置。
7.根据权利要求5所述的大数据分析方法，其特征在于：所述步骤4包括向信息需求者提供数据共享交易服务和数据挖掘分析服务；向信息订制者提供商业信息定向推送服务；向市民提供突发时间预警信息。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113032656A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-06-25 | 中南大学 | 基于关键词组的云平台联合数据库管理方法及系统 |
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2018
- 2018-09-08 CN CN201811046549.9A patent/CN110888856A/zh active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN113032656B (zh) * | 2021-04-23 | 2023-09-26 | 中南大学 | 基于关键词组的云平台联合数据库管理方法及系统 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20200317 |