CN115391432A - 司法大数据处理方法、系统、服务器及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种司法大数据处理方法、系统、服务器及存储介质，属于数据处理领域，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：从各管理系统数据库中抽取业务系统数据至汇聚库中；步骤2：将抽取的业务系统数据进行标准化转换，形成标准化数据并存储至标准业务库中；步骤3：对标准业务库中的标准化数据进行融合统计处理，形成基础数据以及统计数据，分别将所述基础数据和所述统计数据存储至基础数据库和统计分析库中。能够对内实现司法部各业务司局的数据统一展现、跨行业数据分析，实现司法数据的内部协同，对外提供了准确化、标准化的业务数据服务，从而得以高效实施司法行政管理服务。
Description
技术领域
本申请属于数据处理领域，特别涉及一种司法大数据处理系统、系统、服务器及存储介质。
背景技术
目前司法部各个业务司局都拥有各自业务的独立系统，系统繁多，并且数据格式不统一，系统不兼容，各个系统之间无法进行数据共享，形成了大量的信息孤岛，主要问题包括如下：
1、律师、公证、法援、人民调解、司法所、法律职业资格考试等各业务司局的数据之间相对孤立。各业务司局目前都制定了符合自己业务的数据规范，并据此建立了各自的系统，但司法部本身没有一个相对标准的标准业务库整合所有业务司局的数据。
2、由于各业务司局数据的独立运行，导致司法部无法从统一的数据源出具相对全面的数据统计数据，只能由各业务司局分别出具数据统计报告后合成，数据部里无法清晰追溯并且出具完整报告时间延迟。
3、无法实现跨司法行政业务、法律服务行业的具体人、机构、案件的比对分析，横向间无法出具数据趋势分析。当不符合政策要求的人员跨违规执业时，查处具有延时性。
4、无法出具统一的数据接口调用供各个业务司局进行数据核验。根据国家放管服要求，各部委之间应需要提供各类数据服务接口，横向实现跨部门业务协同，目前尚无统一解决方案。
因此，需要一种司法大数据处理方法或处理系统，能够解决上述问题。
发明内容
为了解决所述现有技术的不足，本申请提供了一种司法大数据处理方法和系统，将各个各类数据进行全面整合并加以分析利用。数据库设计中规划并进行汇聚库、标准业务库、基础数据库、统计分析库的建设，用以支撑数据的落地、标准化转换以及对外数据服务接口的提供。利用数据抽取工具整合司法部已有的重点数据资源，进行数据的汇聚、转换、统计、分析，并将统计分析数据通过BI进行展示，形成司法行政业务、法律服务行业全国一体化数据资源体系，进而实现定制化统计数据的快速提供、纵向单业务问题数据分析、横向跨业务数据的比对以及提供各部委间数据的共享、核验等。
本申请所要达到的技术效果通过以下方案实现：
根据本发明的第一方面，提供了一种司法大数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：从各管理系统数据库中抽取业务系统数据至汇聚库中；
步骤2：将抽取的业务系统数据进行标准化转换，形成标准化数据并存储至标准业务库中；
步骤3：对标准业务库中的标准化数据进行融合统计处理，形成基础数据以及统计数据，分别将所述基础数据和所述统计数据存储至基础数据库和统计分析库中。
优选地，在步骤1中，根据业务系统数据的来源不同，在汇聚库中分别建立相应的数据库用户，每个数据库用户下的数据库实体表设计、表数据量与原管理系统数据库一致。
优选地，在步骤1中还包括：对抽取的业务系统数据添加时间标志位以及数据形态标志位，其中：
时间标志位用于标明该业务系统数据的抽取时间；
数据形态标志位用于标记该业务系统数据的状态，由信息摘要算法形成。
优选地，在汇聚库更新业务系统数据时，对比当前业务系统数据与原业务系统数据的数据形态标志位是否发生改变，若是，则将原业务系统数据置为逻辑删除状态，并新增当前业务系统数据。
优选地，步骤2中，在将抽取的业务系统数据进行标准化转换过程中，还根据各个系统的数据库文档说明，过滤掉与统计业务数据不相关的系统管理类、日志类以及行政类相关数据。
优选地，标准化转换的内容具体为：对抽取的业务系统数据更新时间标志位；对处于逻辑删除状态的业务系统数据统一数据删除标志；检查业务系统数据中是否含有主键，对于无主键的业务系统数据添加UUID作为业务主键；保留汇聚库中所增加的数据形态标志位。
优选地，所述基础数据库中存储有基本信息汇总表以及明细表，其中所述基本信息汇总表便于大屏展示系统全文检索快捷调用；所述明细表便于全文检索系统进行详细信息查找显示；
所述统计分析库中存储有大屏数据可视化所需的统计数据以及跨业务分析的结果数据。
根据本发明的第二方面，提供了一种司法大数据处理系统，包括数据抽取模块、汇聚库、标准化转化模块、标准业务库、数据处理模块、基础数据库以及统计分析库，其中：
所述数据抽取模块，用于从各管理系统数据库中抽取业务系统数据至汇聚库中；
所述标准化转化模块，用于将汇聚库中的业务系统数据转换形成标准化数据并存储至所述标准业务库中；
所述数据处理模块，用于将所述标准化数据转换为基础数据以及统计分析数据并分别存储至所述基础数据库和所述统计分析库中。
根据本发明的第三方面，提供了一种服务器，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机程序，所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述任一项所述的司法大数据处理方法。
根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述任一项所述的司法大数据处理方法。
本发明的一个有益效果在于，对内实现了司法部各业务司局的数据统一展现、跨行业数据分析，方便快捷的实现了司法数据的内部协同，对外提供了准确化、标准化的业务数据服务，从而得以高效实施司法行政管理服务。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一实施例中一种司法大数据处理方法的流程图；
图2为本申请一实施例中一种司法大数据处理系统的结构框图；
图3为本申请一实施例中一种服务器的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
如图1所示，本申请一实施例中的司法大数据处理方法，包括如下步骤：
S110：从各管理系统数据库中抽取业务系统数据至汇聚库中；
在该步骤中，利用DataWorks中的Datastudio创建数据抽取任务，将原管理系统数据库中所需表对应至汇聚库。
汇聚库为业务系统数据汇聚的中转存储。根据抽取业务系统数据来源不同，在此库中分别建立相应的数据库用户。该用户下的数据库实体表设计、表数据量保持和原系统数据库一致。根据司法行政业务、法律服务行业业务系统分别建立了以下用户：律师管理、公证管理、人民调解管理、基层司法所管理等用户。
汇聚库中的业务系统数据在原数据库表结构的基础上，增加了时间标志位、数据形态标志位。时间标志位标明此条数据抽取时间，默认精度为秒，用于后期数据版本的追溯使用。数据形态标志位是基于信息摘要算法形成的此条数据的标志位，在每次业务系统数据更新时比对此条数据的标志位是否一致。如果数据形态标志位发生了改变，则将原业务系统数据置为逻辑删除状态，增加最新的业务系统数据，以此实现数据的增量抽取并保留历史数据版本。
S120：将抽取的业务系统数据进行标准化转换，形成标准化数据并存储至标准业务库中；
在该步骤中，利用DataWorks中的Datastudio创建数据抽取任务，按照各个业务发布的数据标准化文档中的指标对业务系统数据进行数据标准化转换并存储到标准业务库中，形成符合各个司法行政业务、法律服务行业标准的标准化数据。
标准业务库是基于各个业务司局发布的行业信息系统规范中的数据标准进行设计，主要包含各个司法行政业务、法律服务行业业务系统中主要的业务人员、业务机构、办理业务各个流转的相关数据，根据各个系统的数据库文档说明，过滤掉与统计业务数据不相关的系统管理类、日志类以及行政类相关数据。
标准业务库作为对外提供共享服务的数据源，同时为基础库、统计分析库提供数据加工的基础，因此对于数据准确性、标准性和一致性的要求严格。标准业务库在各个行业数据标准基础上，在各个表结构上增加或统一相关属性，包括：
建立业务系统数据抽取任务、更新时间标志位，将时间标志位精确到秒，用于追溯数据汇聚的时间。
统一数据删除标志，标明此条业务系统数据是否已经进行了逻辑删除，用于追溯数据版本。
检查业务系统数据是否含有主键，对于无主键的数据增加UUID作为业务主键。
保留汇聚库中所增加的数据形态标志位，便于进行数据检查使用。
S130：对标准业务库中的标准化数据进行融合统计处理，形成基础数据以及统计数据，分别将所述基础数据和所述统计数据存储至基础数据库和统计分析库中。
在该步骤中，对标准业务库中的标准化数据进一步融合、统计、分析形成基础数据和统计分析数据并分别存储至基础数据库和统计分析库中。基础数据库的数据来源于标准业务库，将标准业务库中的标准化数据根据人员、机构、业务分类融合成各个明细的基础数据。
统计分析库的数据则是根据标准业务库的标准化数据进行各个维度的分类统计，统计的数据条数应该与基础数据库明细的条数所一致，系统如果点击统计分析数据的明细数据则从基础数据库相对应的表中进行查询。
基础数据库的数据主要用于全文检索系统（例如人员、机构）使用，所有的人员、机构数据需要基于统一的属性进行规范性的建立。
人员、机构类数据分为两种模式分别进行建立：
1、人员、机构基本信息汇总表
通过抽取各个业务系统中的各类人员、机构的部分基础信息，汇聚成人员、机构汇总表， 建立标准化统一的人员、机构信息，便于大屏展示系统全文检索快捷调用。
2、各类业务人员、机构明细表
分别建立各个司法行政业务、法律服务行业相关人员明细信息，便于全文检索系统进行详细信息查找显示。各类业务人员、机构明细属性以各个业务司局发布的行业信息系统规范中的数据标准为主。
统计分析库存储大屏数据可视化所需的统计数据以及跨业务分析的结果数据。
目前的统计分析工作主要包括多维度统计分析、问题数据分析、跨业务数据分析三类。
多维度统计分析主要是将各个司法行政业务、法律服务行业人员、机构、业务数据结合不同分析维度进行的统计分析，统计维度如下：
1、人员类的主要统计维度：按照人员属性进行统计（年龄、性别、民族、政治面貌、执业年限等）、按照业务量进行统计（公证员办证总量、法律援助律师法律援助案件数量、公证员办理业务时长、人民调解员调解案件量等）、按照所属机构进行统计（律师事务所人员总量、公证处公证员总量、人民调解委员会人员总量、法律援助中心人员总量）、按照行政区划进行统计等。
2、机构类的主要统计维度：按照机构属性进行统计（成立年限、基层司法所建制级别、律师事务所规模等）、按照业务量进行统计（人民调解委员会调解案件量、公证处平均办证速度等）、按照机构特色进行统计（公证处是否可承接涉外业务、公证处是否可实现网上办理、行专调解室等）、按照行政区划进行统计等。
3、业务类的主要统计维度：按照业务量统计（月度、季度、年度业务量等）、按照业务对象统计（法律援助受援人年龄、法律援助受援人性别、是否新型公证、是否涉及老年人业务等）、按照业务属性统计（公证登记簿结案方式、公证业务类别、法律援助案件案由、人民调解案件纠纷类别）、按照业务热点统计（公证事项排名、人民调解案件类型排名）等。
问题数据分析主要是通过单项业务数据进行纵向数据分析，用于发现不符合业务限定条件的问题数据。例如：
1、一人多证分析：通过比对法律职业资格考试发证数据，查找同时拥有多类职业资格证人员数据。
2、公证员违规办证分析：将公证办证业务标准与实际办证时间、地点和收费数据结合，分析非工作时间、地点办证，多收费等违规办证行为。
跨业务数据分析通过将司法行政业务、法律服务行业跨业务间的数据横向进行比对分析，发现不符合政策等的业务不合理数据。例如：
1、律师、公证员犯罪分析：通过比对监狱数据、社区矫正数据、律师数据、公证员数据，查找律师、公证员等公共法律服务人员是否存在涉嫌犯罪情况。
2、公证员一人多职分析：通过比对司法各个行业的人员数据，查找公证员是否在担任公证员职业状态正常的情况下，还担任了其他司法行政业务、法律服务行业职业。
根据本发明的第二方面，如图2所示，提供了一种司法大数据处理系统，包括数据抽取模块210、汇聚库211、标准化转化模块220、标准业务库221、数据处理模块230、基础数据库231以及统计分析库232，其中：
数据抽取模块210，用于从各管理系统数据库中抽取业务系统数据至汇聚库211中；
标准化转化模块220，用于将汇聚库211中的业务系统数据转换形成标准化数据并存储至标准业务库221中；
数据处理模块230，用于将标准化数据转换为基础数据以及统计分析数据并分别存储至基础数据库231和统计分析库232中。
根据本发明的第三方面，提供了一种服务器，包括：至少一个处理器302和存储器301；
存储器301存储计算机程序，至少一个处理器302执行所述存储器301存储的计算机程序，以实现上述任一项所述的司法大数据处理方法。
根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述任一项所述的司法大数据处理方法。
应该指出，上述详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语均具有与本申请所属技术领域的普通技术人员的通常理解所相同的含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式。此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施方式能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为了便于描述，在这里可以使用空间相对术语，如“在……之上”、“在……上方”、“在……上表面”、“上面的”等，用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是，空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如，如果附图中的器件被倒置，则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而，示例性术语“在……上方”可以包括“在……上方”和“在……下方”两种方位。该器件也可以其他不同方式定位，如旋转90度或处于其他方位，并且对这里所使用的空间相对描述作出相应解释。
在上面详细的说明中，参考了附图，附图形成本文的一部分。在附图中，类似的符号典型地确定类似的部件，除非上下文以其他方式指明。在详细的说明书、附图及权利要求书中所描述的图示说明的实施方案不意味是限制性的。在不脱离本文所呈现的主题的精神或范围下，其他实施方案可以被使用，并且可以作其他改变。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种司法大数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：从各管理系统数据库中抽取业务系统数据至汇聚库中；
步骤2：将抽取的业务系统数据进行标准化转换，形成标准化数据并存储至标准业务库中；
步骤3：对标准业务库中的标准化数据进行融合统计处理，形成基础数据以及统计数据，分别将所述基础数据和所述统计数据存储至基础数据库和统计分析库中。
2.根据权利要求1所述的司法大数据处理方法，其特征在于，在步骤1中，根据业务系统数据的来源不同，在汇聚库中分别建立相应的数据库用户，每个数据库用户下的数据库实体表设计、表数据量与原管理系统数据库一致。
3.根据权利要求1所述的司法大数据处理方法，其特征在于，在步骤1中还包括：对抽取的业务系统数据添加时间标志位以及数据形态标志位，其中：
时间标志位用于标明该业务系统数据的抽取时间；
数据形态标志位用于标记该业务系统数据的状态，由信息摘要算法形成。
4.根据权利要求3所述的司法大数据处理方法，其特征在于，在汇聚库更新业务系统数据时，对比当前业务系统数据与原业务系统数据的数据形态标志位是否发生改变，若是，则将原业务系统数据置为逻辑删除状态，并新增当前业务系统数据。
5.根据权利要求1所述的司法大数据处理方法，其特征在于，步骤2中，在将抽取的业务系统数据进行标准化转换过程中，还根据各个系统的数据库文档说明，过滤掉与统计业务数据不相关的系统管理类、日志类以及行政类相关数据。
6.根据权利要求4所述的司法大数据处理方法，其特征在于，标准化转换的内容具体为：对抽取的业务系统数据更新时间标志位；对处于逻辑删除状态的业务系统数据统一数据删除标志；检查业务系统数据中是否含有主键，对于无主键的业务系统数据添加UUID作为业务主键；保留汇聚库中所增加的数据形态标志位。
7.根据权利要求1所述的司法大数据处理方法，其特征在于，所述基础数据库中存储有基本信息汇总表以及明细表，其中所述基本信息汇总表便于大屏展示系统全文检索快捷调用；所述明细表便于全文检索系统进行详细信息查找显示；
所述统计分析库中存储有大屏数据可视化所需的统计数据以及跨业务分析的结果数据。
8.一种司法大数据处理系统，其特征在于，包括数据抽取模块、汇聚库、标准化转化模块、标准业务库、数据处理模块、基础数据库以及统计分析库，其中：
所述数据抽取模块，用于从各管理系统数据库中抽取业务系统数据至汇聚库中；
所述标准化转化模块，用于将汇聚库中的业务系统数据转换形成标准化数据并存储至所述标准业务库中；
所述数据处理模块，用于将所述标准化数据转换为基础数据以及统计分析数据并分别存储至所述基础数据库和所述统计分析库中。
9.一种服务器，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机程序，所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实施权利要求1至8中任一项所述的司法大数据处理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实施权利要求1至8中任一项所述的司法大数据处理方法。
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