CN112767058A - AIOT DaaS数字孪生云平台 - Google Patents
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Abstract
AIOT DaaS数字孪生云平台,其特征在于,包括相互连接的业务中台和数据中台;数据中台用于对通过AIOT DaaS方式收集的数据进行采集、计算、存储、加工,形成的标准数据一方面进行储存一方面传送至业务中台;业务中台用于将基于数据中台传送的标准数据并结合行业应用,形成针对行业应用的模型及产品,以使用户能够基于业务中台快速封装出业务产品;本发明能够应用于智慧政务、智慧金融、智慧供应链、智慧物流、智慧教育、智慧能源、智慧医疗、智慧交通/房地产,解决了不同行业、不同平台的信息流不能融合和共享的问题。
Description
技术领域
本发明涉及AIOT DaaS数字云平台领域,具体涉及一种AIOT DaaS数字孪生云平台。
背景技术
DaaS(Data as a Service,数据即服务)是一种以可预测的每用户成本提供和管理多个强大桌面配置的有效方式。它带来的灵活性和敏捷性使远程人员、正式员工和临时员工、甚至是拥有多台PC的用户,都能够获得所需的访问和应用程序,无论他们身在何处。
数据中台是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务;数据中台主要是指帮助企业搭建数据中台的公司,一类是提供数据服务的公司,基于自身能够触及的数据资源,形成一个第三方的数据中台,并基于数据中台服务企业客户;另一类是帮助企业进行数据治理、数据资产化的公司,自身没有数据,帮助企业客户搭建数据中台的公司;数据中台的价值是将数据资产化,实现不同体系ID账号的打通,为下一步数据应用夯实基础。
业务中台主要是指基于数据和技术,结合行业应用,沉淀针对行业应用的模型及产品;业务中台具备业务属性,但本质是一些功能模块组件,企业基于业务中台可以快速封装出业务产品。
由于DaaS通过对数据资源的集中化管理,并把数据场景化,从而为企业自身和其他企业的数据共享提供了一种新的方式;在如今的数据大爆炸时代,没有任何一家企业能收集到自己需要的所有数据,有了DaaS服务,就可以向其他公司购买所需数据,通过分工协作提升企业竞争力。
随着IOT技术(传感器、移动网络、通讯标准、技术平台)和AI(芯片、算法)的发展,智能设备越来越普及,并且在AIOT的支持下,智能设备也增加了更多智能功能,由于现有的信息流不能融合和共享,给企业发展造成了发展受阻严重,使得企业经营无法通过信息平台进行决策,错失了商机和市场竞争力。
发明内容
为了解决现有技术无法实现信息流的融合和共享的问题,本发明的目的是提供AIOT DaaS数字孪生云平台,能够应用于智慧政务、智慧金融、智慧供应链、智慧物流、智慧教育、智慧能源、智慧医疗、智慧交通/房地产,以解决不同行业、不同平台的信息流不能融合和共享的问题。
为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案是:本发明提供了一种AIOT DaaS数字孪生云平台,包括相互连接的业务中台和数据中台;所述数据中台用于对通过AIOT DaaS方式收集的数据进行采集、计算、存储、加工,形成的标准数据一方面进行储存一方面传送至所述业务中台;所述业务中台用于将基于所述数据中台传送的标准数据并结合行业应用,形成针对行业应用的模型及产品,以使用户能够基于所述业务中台快速封装出业务产品;
所述数据中台包括大数据计算服务模块、大数据开发套件模块、画像分析模块、数据可视化模块、数据仓库规划模块以及数据服务模块,所述大数据计算服务模块用于高效分析处理海量数据,所述大数据开发套件模块用于将所述大数据计算服务模块分析处理后的数据形成标准数据,所述画像分析模块用于通过智能分析为每一个用户个体构成360度画像以还原用户的真实行为特征,所述数据可视化模块用于将数据分析结果采用图形展示,所述数据仓库规划模块用于将数据有组织的集中存储并负责数据的存取和管理,所述数据服务模块用于为用户提供外部数据接入和托管服务;
所述业务中台包括会员中心模块、商品中心模块、订单中心模块、交易中心模块、支付中心模块以及评论中心模块,所述会员中心模块用于管理成为会员的所述用户,对所述会员的信息进行添加、修改和删除并对所述会员所涉及的所有业务进行完整和准确的记录;所述商品中心模块用于对商品进行管理,包括商品信息进行添加、修改和删除;所述订单中心模块用于对订单进行管理,对订单信息进行添加、修改和删除;所述支付中心模块用于支付管理,完成支付功能;所述评论中心模块用于为用户提供以文字、图片以及视频发布商品评论的功能。
进一步地,所述画像分析模块采用DMHub画像引擎,所述DMHub画像引擎包括360度全域画像功能、全渠道数据自动汇总功能、人群细分功能、行为特征分析功能、标签管理功能以及开放接口功能;所述360度全域画像功能将基础的用户档案、多种身份、特征标签、消费记录以及互动记录并合力构成单个用户的360度画像;所述全渠道数据自动汇总功能将相同用户。
进一步地,所述大数据计算服务模块采用AI时序算法和排序算法模型技术,将所述采集数据按照业务类型、数据类型以及信息类型分发至所述数据中台和所述业务中台。
进一步地,所述会员中心模块包括会员管理单元、积分管理单元、会员活动管理单元、会员沟通管理单元以及会员统计单元;所述会员管理单元用于会员信息维护、会员升降级直至会员注销的整个业务周期生命环节;所述积分管理单元用于对会员的积分、会员积分的变化、按照积分返利以及积分兑换礼品的行为进行管理,并且能够针对会员的积分进行查询;所述会员活动管理单元用于管理为线下和线上会员举办的各项活动;所述会员沟通管理单元用于管理与会员的沟通方式;所述会员统计单元用于将所述会员管理单元、所述积分管理单元、所述会员活动管理单元以及所述会员沟通管理单元的数据生成统计报表。
进一步地,所述大数据开发套件模块采用DataWorks,所述DataWorks为基于MaxCompute的PaaS平台,向用户提供完善的ETL和数仓管理能力,以及SQL、MR、Graph等多种经典的分布式计算模型,能够更快速地解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,保障数据安全。
进一步地,所述数据可视化模块采用pyecharts数据可视化模块,能够将数据转换为柱状图、饼图、箱体图、折线图、雷达图以及散点图的表达方式。
进一步地,所述数据仓库规划模块采用维度建模的方法,所述维度建模包括维度表和事实表,所述维度表用于表示对数据进行分析时所用的一个量,所述事实表用于表示分析主题的度量,所述事实表包括了与各个所述维度表相连关键的外键,并通过JOIN方式与所述维度表关联,所述事实表的度量为数值类型,所述事实表的记录数据会不断增加,所述事实表的规模迅速增长。
进一步地,所述数据仓库规划模块的主要功能为面向分析,以查询为主,不涉及数据更新操作;所述维度建模的方式采用星座模式,所述星座模式为基于多张所述事实表,多张所述事实表共享维度信息。
进一步地,所述事实表的设计原则为能够正确记录历史信息,所述维度表的设计原则为能够以合适的角度来聚合主题内容。
进一步地,所述数据服务模块包含服务管理、接入管理、服务日志及监控管理的功能。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于,本发明提供的AIOT DaaS数字孪生云平台,包括相互连接的业务中台和数据中台;数据中台用于对通过AIOT DaaS方式收集的数据进行采集、计算、存储、加工,形成的标准数据一方面进行储存一方面传送至业务中台;业务中台用于将基于数据中台传送的标准数据并结合行业应用,形成针对行业应用的模型及产品,以使用户能够基于业务中台快速封装出业务产品;本发明能够应用于智慧政务、智慧金融、智慧供应链、智慧物流、智慧教育、智慧能源、智慧医疗、智慧交通/房地产,解决了不同行业、不同平台的信息流不能融合和共享的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的AIOT DaaS数字孪生云平台的系统结构图。
图2是本发明实施例提供的AIOT DaaS数字孪生云平台的会员中心模块结构图。
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。
本实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件;在本发明的描述中,需要理解的是,若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
以下结合附图与具体实施例,对本发明的技术方案做详细的说明。
参照图1,本发明提供的AIOT DaaS数字孪生云平台,包括相互连接的业务中台和数据中台;所述数据中台用于对通过AIOT DaaS方式收集的数据进行采集、计算、存储、加工,形成的标准数据一方面进行储存一方面传送至所述业务中台;所述业务中台用于将基于所述数据中台传送的标准数据并结合行业应用,形成针对行业应用的模型及产品,以使用户能够基于所述业务中台快速封装出业务产品;
所述数据中台包括大数据计算服务模块、大数据开发套件模块、画像分析模块、数据可视化模块、数据仓库规划模块以及数据服务模块,所述大数据计算服务模块用于高效分析处理海量数据,所述大数据开发套件模块用于将所述大数据计算服务模块分析处理后的数据形成标准数据,所述画像分析模块用于通过智能分析为每一个用户个体构成360度画像以还原用户的真实行为特征,所述数据可视化模块用于将数据分析结果采用图形展示,所述数据仓库规划模块用于将数据有组织的集中存储并负责数据的存取和管理,所述数据服务模块用于为用户提供外部数据接入和托管服务;
所述业务中台包括会员中心模块、商品中心模块、订单中心模块、交易中心模块、支付中心模块以及评论中心模块,所述会员中心模块用于管理成为会员的所述用户,对所述会员的信息进行添加、修改和删除并对所述会员所涉及的所有业务进行完整和准确的记录;所述商品中心模块用于对商品进行管理,包括商品信息进行添加、修改和删除;所述订单中心模块用于对订单进行管理,对订单信息进行添加、修改和删除;所述支付中心模块用于支付管理,完成支付功能;所述评论中心模块用于为用户提供以文字、图片以及视频发布商品评论的功能。
上述技术方案提供的AIOT DaaS数字孪生云平台,包括相互连接的业务中台和数据中台;数据中台用于对通过AIOT DaaS方式收集的数据进行采集、计算、存储、加工,形成的标准数据一方面进行储存一方面传送至业务中台;业务中台用于将基于数据中台传送的标准数据并结合行业应用,形成针对行业应用的模型及产品,以使用户能够基于业务中台快速封装出业务产品;本发明能够应用于智慧政务、智慧金融、智慧供应链、智慧物流、智慧教育、智慧能源、智慧医疗、智慧交通/房地产,解决了不同行业、不同平台的信息流不能融合和共享的问题。
作为本发明的一种实施方式,所述画像分析模块采用DMHub画像引擎,所述DMHub画像引擎包括360度全域画像功能、全渠道数据自动汇总功能、人群细分功能、行为特征分析功能、标签管理功能以及开放接口功能;所述360度全域画像功能将基础的用户档案、多种身份、特征标签、消费记录以及互动记录并合力构成单个用户的360度画像;所述全渠道数据自动汇总功能将相同用户。
作为本发明的一种实施方式,所述大数据计算服务模块采用AI时序算法和排序算法模型技术,将所述采集数据按照业务类型、数据类型以及信息类型分发至所述数据中台和所述业务中台。
作为本发明的一种实施方式,参照图2,所述会员中心模块包括会员管理单元、积分管理单元、会员活动管理单元、会员沟通管理单元以及会员统计单元;所述会员管理单元用于会员信息维护、会员升降级直至会员注销的整个业务周期生命环节;所述积分管理单元用于对会员的积分、会员积分的变化、按照积分返利以及积分兑换礼品的行为进行管理,并且能够针对会员的积分进行查询;所述会员活动管理单元用于管理为线下和线上会员举办的各项活动;所述会员沟通管理单元用于管理与会员的沟通方式;所述会员统计单元用于将所述会员管理单元、所述积分管理单元、所述会员活动管理单元以及所述会员沟通管理单元的数据生成统计报表。
作为本发明的一种实施方式,所述大数据开发套件模块采用DataWorks,所述DataWorks为基于MaxCompute的PaaS平台,向用户提供完善的ETL和数仓管理能力,以及SQL、MR、Graph等多种经典的分布式计算模型,能够更快速地解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,保障数据安全。
作为本发明的一种实施方式,所述数据可视化模块采用pyecharts数据可视化模块,能够将数据转换为柱状图、饼图、箱体图、折线图了、雷达图以及散点图的表达方式。
作为本发明的一种实施方式,所述数据仓库规划模块采用维度建模的方法,所述维度建模包括维度表和事实表,所述维度表用于表示对数据进行分析时所用的一个量,所述事实表用于表示分析主题的度量,所述事实表包括了与各个所述维度表相连关键的外键,并通过JOIN方式与所述维度表关联,所述事实表的度量为数值类型,所述事实表的记录数据会不断增加,所述事实表的规模迅速增长。
作为本发明的一种实施方式,所述数据仓库规划模块的主要功能为面向分析,以查询为主,不涉及数据更新操作;所述维度建模的方式采用星座模式,所述星座模式为基于多张所述事实表,多张所述事实表共享维度信息。
具体地,所述事实表的设计原则为能够正确记录历史信息,所述维度表的设计原则为能够以合适的角度来聚合主题内容。
作为本发明的一种实施方式,所述数据服务模块包含服务管理、接入管理、服务日志及监控管理的功能。
优选地,本发明所述涉及的所有模块、单元、算法以及规则的实现方式均采用公开的、成熟的、开源的程序架构及程序代码,本领域的技术人员根据本技术方案描述的功能可以轻易采用已有的、公开的程序架构及程序代码实现。
以上对本发明的实施例进行了详细的说明,但本发明的创造并不限于本实施例,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下,还可以做出许多同等变型或替换,这些同等变型或替换均包含在本申请的权利要求所限定的保护范围内。
Claims (10)
1.AIOT DaaS数字孪生云平台,其特征在于,包括相互连接的业务中台和数据中台;所述数据中台用于对通过AIOT DaaS方式收集的数据进行采集、计算、存储、加工,形成的标准数据一方面进行储存一方面传送至所述业务中台;所述业务中台用于将基于所述数据中台传送的标准数据并结合行业应用,形成针对行业应用的模型及产品,以使用户能够基于所述业务中台快速封装出业务产品;
所述数据中台包括大数据计算服务模块、大数据开发套件模块、画像分析模块、数据可视化模块、数据仓库规划模块以及数据服务模块,所述大数据计算服务模块用于高效分析处理海量数据,所述大数据开发套件模块用于将所述大数据计算服务模块分析处理后的数据形成标准数据,所述画像分析模块用于通过智能分析为每一个用户个体构成360度画像以还原用户的真实行为特征,所述数据可视化模块用于将数据分析结果采用图形展示,所述数据仓库规划模块用于将数据有组织的集中存储并负责数据的存取和管理,所述数据服务模块用于为用户提供外部数据接入和托管服务;
所述业务中台包括会员中心模块、商品中心模块、订单中心模块、交易中心模块、支付中心模块以及评论中心模块,所述会员中心模块用于管理成为会员的所述用户,对所述会员的信息进行添加、修改和删除并对所述会员所涉及的所有业务进行完整和准确的记录;所述商品中心模块用于对商品进行管理,包括商品信息进行添加、修改和删除;所述订单中心模块用于对订单进行管理,对订单信息进行添加、修改和删除;所述支付中心模块用于支付管理,完成支付功能;所述评论中心模块用于为用户提供以文字、图片以及视频发布商品评论的功能。
2.根据权利要求1所述的AIOT DaaS数字孪生云平台,其特征在于,所述画像分析模块采用DMHub画像引擎,所述DMHub画像引擎包括360度全域画像功能、全渠道数据自动汇总功能、人群细分功能、行为特征分析功能、标签管理功能以及开放接口功能;所述360度全域画像功能将基础的用户档案、多种身份、特征标签、消费记录以及互动记录并合力构成单个用户的360度画像;所述全渠道数据自动汇总功能将相同用户。
3.根据权利要求1所述的AIOT DaaS数字孪生云平台,其特征在于,所述大数据计算服务模块采用AI时序算法和排序算法模型技术,将所述采集数据按照业务类型、数据类型以及信息类型分发至所述数据中台和所述业务中台。
4.根据权利要求1所述的AIOT DaaS数字孪生云平台,其特征在于,所述会员中心模块包括会员管理单元、积分管理单元、会员活动管理单元、会员沟通管理单元以及会员统计单元;所述会员管理单元用于会员信息维护、会员升降级直至会员注销的整个业务周期生命环节;所述积分管理单元用于对会员的积分、会员积分的变化、按照积分返利以及积分兑换礼品的行为进行管理,并且能够针对会员的积分进行查询;所述会员活动管理单元用于管理为线下和线上会员举办的各项活动;所述会员沟通管理单元用于管理与会员的沟通方式;所述会员统计单元用于将所述会员管理单元、所述积分管理单元、所述会员活动管理单元以及所述会员沟通管理单元的数据生成统计报表。
5.根据权利要求1所述的AIOT DaaS数字孪生云平台,其特征在于,所述大数据开发套件模块采用DataWorks,所述DataWorks为基于MaxCompute的PaaS平台,向用户提供完善的ETL和数仓管理能力,以及SQL、MR、Graph等多种经典的分布式计算模型,能够更快速地解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,保障数据安全。
6.根据权利要求2所述的AIOT DaaS数字孪生云平台,其特征在于,所述数据可视化模块采用pyecharts数据可视化模块,能够将数据转换为柱状图、饼图、箱体图、折线图、雷达图以及散点图的表达方式。
7.根据权利要求1所述的AIOT DaaS数字孪生云平台,其特征在于,所述数据仓库规划模块采用维度建模的方法,所述维度建模包括维度表和事实表,所述维度表用于表示对数据进行分析时所用的一个量,所述事实表用于表示分析主题的度量,所述事实表包括了与各个所述维度表相连关键的外键,并通过JOIN方式与所述维度表关联,所述事实表的度量为数值类型,所述事实表的记录数据会不断增加,所述事实表的规模迅速增长。
8.根据权利要求7所述的AIOT DaaS数字孪生云平台,其特征在于,所述数据仓库规划模块的主要功能为面向分析,以查询为主,不涉及数据更新操作;所述维度建模的方式采用星座模式,所述星座模式为基于多张所述事实表,多张所述事实表共享维度信息。
9.根据权利要求8所述的AIOT DaaS数字孪生云平台,其特征在于,所述事实表的设计原则为能够正确记录历史信息,所述维度表的设计原则为能够以合适的角度来聚合主题内容。
10.根据权利要求1所述的AIOT DaaS数字孪生云平台,其特征在于,所述数据服务模块包含服务管理、接入管理、服务日志及监控管理的功能。
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