CN116266144A - 建筑数据管理方法及装置 - Google Patents

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阎平
刘敬疆
丁洪涛
赵星源
刘珊珊
邵高峰
徐高
孙何军
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Technology And Industrialization Development Center Of Ministry Of Housing And Urban Rural Development
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Abstract

本申请实施例提供一种建筑数据管理方法及装置，其中，该方法包括：获取建筑数据，所述建筑数据包括年鉴数据、采集试验数据、第三方数据平台数据中的至少一项；对所述建筑数据进行处理，获得目标建筑数据；将所述目标建筑数据发送至数据应用平台。通过对建筑数据的进行处理和展示，使得建筑数据的可应用性扩大，进而提高建筑工作的推进速度。

Description

建筑数据管理方法及装置
技术领域
本申请涉及建筑领域，尤其涉及一种建筑数据管理方法及装置。
背景技术
“四节一环保”是绿色建筑概念当中节能、节地、节水、节材和环境保护的简称，是绿色建筑得以实现的核心内容。民用建筑作为城市的重要载体，在其建造和使用过程中切实做到“四节一环保”，对促进城市居住、就业等合理布局，减少交通负荷，降低城市能源消耗具有深远意义。
现阶段关于“四节一环保”的研究工作多集中在某一建设项目或建筑施工过程的某一环节，而针对宏观层面的研究较为薄弱，这大大影响了相关管理部门的行业监管效率和科学决策效果，导致建筑工作推进速度缓慢。
发明内容
本申请实施例提供一种建筑数据管理方法及装置，能够解决目前建筑工作推进速度缓慢的问题。
为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：
第一方面，本申请实施例提供一种建筑数据管理方法，包括：
获取建筑数据，所述建筑数据包括年鉴数据、采集试验数据、第三方数据平台数据中的至少一项；
对所述建筑数据进行处理，获得目标建筑数据；
将所述目标建筑数据发送至数据应用平台。
第二方面，本申请实施例提供一种建筑数据管理装置，包括：
获取模块，用于获取建筑数据，所述建筑数据包括年鉴数据、采集试验数据、第三方数据平台数据中的至少一项；
处理模块，用于对所述建筑数据进行处理，获得目标建筑数据；
发送模块，用于将所述目标建筑数据发送至数据应用平台。
本申请实施例中，通过获取建筑数据，对建筑数据进行处理，获取目标建筑数据，并将目标建筑数据发送至数据应用平台，这样，可以通过对建筑数据的进行处理和展示，使得建筑数据的可应用性扩大，进而提高建筑工作的推进速度。
附图说明
图1为本申请实施例提供的建筑数据管理方法的工作流程图；
图2为本申请实施例提供的建筑数据管理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。
除非另作定义，本申请中使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。同样，“一个”或者“一”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也相应地改变。
请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种建筑数据管理方法的工作流程图，该方法包括：
步骤110，获取建筑数据，所述建筑数据包括年鉴数据、采集试验数据、第三方数据平台数据中的至少一项；
建筑数据可通过数据抓取、传感器接入、数据服务、数据库对接中的至少一种方式来进行获取。其中，建筑数据可包括年鉴数据、采集试验数据、第三方数据平台的数据，具体的，年鉴数据可包括针对某区域内的大范围的统计年鉴、某区域内的某领域的统计年鉴等，而采集试验数据可为经过某些设备进行测量得到的，例如：物联网设备，倾斜摄影测量等等，第三方数据平台上的数据可包括能源资源平台、供热协会平台等，对此本实施例不做限定，另外，还可包括基础地理数据，或者相关文件资料等等，对此本实施例不做限定。
其中，建筑数据的表现形式可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等等，对此本实施例不做限定。
在具体实现时，可使用DataX(异构数据源离线同步工具)作为ETL(数据仓库技术)的数据采集工具，并利用ETL(数据仓库技术)实现多个数据库中数据的统一存储，通过数据抽取、清洗、加载等步骤，将数据索引到Hive(数据仓库工具)的数据仓库中。以民用建筑为例，其建筑数据包括绿色建筑中的节能数据、节地数据、节水数据、节材数据以及环境保护数据。
可选的，所述获取建筑数据包括：
从数据源获取建筑数据，所述数据源包括物联网数据、互联网数据、政务公开数据以及外部系统数据中的至少一项。
步骤120，对所述建筑数据进行处理，获得目标建筑数据；
将从步骤110获取的建筑数据进行相应处理，其中，该处理可包括根据建筑数据的类型及来源对建筑数据进行分类存储，还可按照数据主题进行存储，实现跨平台多线程，多处理器运行。具体的，数据存储可采用HDFS(分布式文件系统)、HBase(分布式存储系统)、MySQL(关系型数据库管理系统)相结合的方式，来支持全量、增量数据的存储，支持非结构化数据与结构化数据，采用分布式部署提高数据存储应用的效率。
在一可行的实施方式中，可通过构建基于分布式的大数据存储服务，实现对建筑数据(包括四节一环保数据)的存储管理，具体可包含统计分析类、文件类、监测数据类、地理信息类数据。
可选的，该处理还包括建筑数据的清洗，以提高建筑数据的精准性。在具体实现时，建筑数据包括实时采集的建筑数据外，以及已存储在数据库内的建筑数据，在检测到实时建筑数据内，或数据库内的建筑数据中具有重复数据，具体的，通过判断数据的相似度，在数据的相似度大于预设值时，则判断该数据为重复数据，对其重复数据进行减量处理；在检测到实时建筑数据可对数据库内的原有建筑数据进行修补时，将缺失数据进行替换；另外，在检测到数据为异常数据时，还可对数据进行删除处理等等。
可选的，该处理还包括建筑数据统计，以便进行精准快速的进行数据查找与数据分类，具体的，包括通过历史资料、科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值加以统计。
可选的，该处理还包括建筑数据融合处理，利用计算机技术将来自多个传感器或多源的观测信息进行分析、综合处理，从而得出决策和估计任务所需的信息的处理过程，具体的，可通过时间序列分析、频率分析等，从传感器获取的信号模式中提取出特征数据，同时，将所提取的特征数据输入神经网络模式识别器，神经网络模式识别器进行特征级数据融合，以识别出系统的特征数据，即目标建筑数据。
步骤130，将所述目标建筑数据发送至数据应用平台。
将经步骤120，获取到的目标建筑数据发送至数据应用平台，同样的，目标建筑数据的表现形式可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等等，对此本实施例不做限定。
在本申请实施例中，通过获取建筑数据，对建筑数据进行处理，获取目标建筑数据，并将目标建筑数据发送至数据应用平台，这样，可以通过对建筑数据的进行处理和展示，使得建筑数据的可应用性扩大，进而提高建筑工作的推进速度。
在一可行的实施方式中，可采用将Hadoop(分布式系统基础架构)框架作为大数据存储服务的基础支撑架构，HDFS(分布式文件系统)和并行计算框架MapReduce(编程模型)，以提高大数据的存储和处理，并且易于横向扩展。
在另一可行的实施方式中，可通过构建数据可视化服务、数据共享服务、数据分析服务、数据管理服务，采用微服务的模式发布，其中，服务的实现方式基于微服务架构，通过快速构建系统架构和微服务，权限框架对系统权限进行细粒度的权限控制，大大提高了开发效率和系统权限控制的系统性、准确性。
可选的，步骤120，包括：
基于N种筛选方式对所述建筑数据进行筛选，获得N组筛选数据，N为正整数；
将所述N组筛选数据确定为所述目标建筑数据。
由于在获取建筑数据的时候，并未完全考虑到其未来的用途，其次，为了更深层次的获取数据所包含的信息，可能需要将不同的多个数据汇总在一起，从而提取所需要的数据，通过对建筑数据进行筛选，以提高之前收集存储的相关数据的可用性，从而更利于后期数据分析。其中，可通过建筑数据本身包含的地区信息、时间信息、费用信息等，对建筑数据进行筛选，还可通过数据类型、数据来源等对建筑数据进行筛选，对此本实施例不做限定。
以民用建筑为例，建筑数据可包括用水数据、用地数据、用能数据、用材数据、环保数据、实时数据、地理数据、文档数据等。通过筛选处理，可将指标元数据、指标数据、系统管理数据、系统配置数据等归类为关系型数据；实时用能数据、实时用水数据、实时环保数据、实时环境数据等归类为实时数据；倾斜摄影数据、年鉴数据、政策文件、标准文件等归类为文件数据；基础地理数据、BIM(建筑信息模型)数据、遥感影像数据、专题地理数据归类为地理空间数据。
在具体实现中，数据的筛选包括数据抽取，就是要把不同数据源中的建筑数据按照数据仓库中的数据格式转入到数据仓库中，其中，不同数据源使用的数据库类型会不同。
可选的，数据的筛选还包括对数据的清洗，具体包括缺失数据处理、重复数据处理、异常数据处理及不一致数据整理等多个部分，在数据量较大的情况，当记录中主要数据缺失，尤其是丢失较多关键数据的时候，可以将某条记录删除，删除并不影响所有信息的完整性；对信息进行人工补全；还可以利用默认值来代替缺失的信息，将缺失属性值的属性视为特殊的属性，为缺失的信息值设置特殊的属性值，从而得到完备的信息；利用数学公式将数据对已有信息的值进行统计分析，利用统计的值进行补全。可以使用平均值填补空缺值，或者使用同类型样本预测值进行补全空缺值，还可以使用贝叶斯公式和判定树这样的基于推断的方法进行填充，等等。重复数据除了包括真正意义上的重复数据外，还可包括属性冗余与属性数据的冗余两部分的数据。对于真正数值或属性值重复的数据处理起来也较为简单，可以直接删除，但属性冗余与属性数据的冗余需要经过分析再将其删除。在数据仓库中，会利用不同数据库收集数据，因此会出现多个属性名称表示同一属性的情况；还有就是对于有些数据可以从别的属性中得到，例如：建筑已使用年限，可以从建筑竣工时间推算得到，可以将重复部分的数据直接删除。属性数据的冗余是指某些属性的值已经包含某些属性中的值，剔除并不会影响对数据的分析。这种重复属性的剔除不仅可以精简数据库中的相关记录，降低存储空间的占用，也利于数据分析效率的提升。
另外，在数据集中出现部分数据和其他数据有很大区别或者不一致的情况时，这时判断数据是否是异常数据就十分必要，如果数据位异常则需要将数据剔除，避免影响数据分析的准确性。
另外，在数据加载到数据库的过程中，可包括全量加载和增量加载两种方式，其中，全量加载是指全表删除后再进行数据加载的方式；增量加载是指目标表仅更新源表变化的数据。
本实施例中，通过N种筛选方式，对获取的建筑数据进行筛选，并获取N组筛选数据，即为目标建筑数据，目标建筑数据包括统计分析类、文件类、监测数据类、地理信息类等。通过对建筑数据进行筛选，以提高之前收集存储的相关数据的可用性，从而更利于后期数据分析。
可选的，所述N组筛选数据包括第一组数据、第二组数据和第三组数据；
所述第一组数据包括高频数据；
所述第二组数据包括空间数据；
所述第三组数据包括结构化数据。
其中，可通过判断数据的使用频率，在数据的使用频率大于预设值时，则判断该数据为高频数据，并将多个高频数据归类为第一组数据。空间数据是用来描述来自于现实的目标，将数据统一化，借以表明空间实体的形状大小以及位置和分布特征。结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
在一可行的实施方式中，在采用HDFS(分布式文件系统)构建分布式文件存储管理系统的基础上，构建基于Hadoop(分布式系统基础架构)的大数据架构，具体可利用HBase(开源数据库)实现对高频数据的存储管理，ArcGIS(地理信息系统)实现空间数据存储管理，采用MySQL(关系型数据库管理系统)关系型数据库存储结构化数据。
可选的，还可包括第四组数据，其中，第四组数据为非结构化数据，非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
具体实现时，可利用关系型数据库对关系型数据的存储，分布实时数据库对实时数据进行存储，文件数据库对文件数据进行存储，地理空间数据库对地理空间数据进行存储。
可选的，在步骤120之后，所述方法还包括：
基于所述目标建筑数据，构建第一预设时间段内的实时监测曲线以及第二预设时间段内的动态预测曲线。
其中，第一预设时间段和第二预设时间段均为具有一定时间长度的持续时间值，且第一预设时间段为过去的时间，第二预设时间段为未来的时间。
在一可选的实施方式中，第一预设时间段与第二预设时间为相邻的两个时间段，基于前一时间段内的目标建筑数据，构建该时间段内的实时建筑数据曲线，用于对建筑数据的实时监测，并从而构建后一时间段内的建筑数据的动态曲线，从而对后一时间段内的建筑数据进行趋势预测分析。例如：第一时间段可为前五年，第二时间段可为后五年。
在另一可选的实施方式中，通过构建数据可视化服务、数据共享服务、数据分析服务、数据管理服务，采用微服务的模式发布。主要用于面向不同层次用户需求、构建数据可视化、数据查询检索、数据共享交换等界面功能，用于支撑多维度应用。具体实现时，通过将传统的四节一环保数据(包括节能数据、节地数据、节水数据、节材数据、环境保护数据)分析从数据统计、数据管理层面提升到智能分析、全数据处理、可视化展现与分析决策支撑的层面，推进了大数据在四节一环保领域的分析应用，为相关部门的科学决策与价值挖掘提供理论依据及基础技术支撑。
可选的，还可通过存储过程、数据缓存、自定义函数、事务和数据的读写等功能为服务层提供稳定安全的数据支撑，构建日志记录保证系统整体框架的稳定运行。
请参阅图2，图2为本申请实施例提供的一种建筑数据管理装置的结构示意图，该装置200包括：
获取模块210，用于获取建筑数据，所述建筑数据包括年鉴数据、采集试验数据、第三方数据平台数据中的至少一项；
处理模块220，用于对所述建筑数据进行处理，获得目标建筑数据；
发送模块230，用于将所述目标建筑数据发送至数据应用平台。
可选的，所述处理装置220，包括：
筛选单元，用于基于N种筛选方式对所述建筑数据进行筛选，获得N组筛选数据，N为正整数；
确定单元，用于将所述N组筛选数据确定为所述目标建筑数据。
可选的，所述N组筛选数据包括第一组数据、第二组数据和第三组数据；
所述第一组数据包括高频数据；
所述第二组数据包括空间数据；
所述第三组数据包括结构化数据。
可选的，所述获取模块包括：
获取单元，用于从数据源获取建筑数据，所述数据源包括物联网数据、互联网数据、政务公开数据以及外部系统数据中的至少一项。
可选的，所述装置还包括：
构建模块，用于基于所述目标建筑数据，构建第一预设时间段内的实时监测曲线以及第二预设时间段内的动态预测曲线。
需要说明的是，该装置是与上述图1所示的建筑数据管理方法对应的装置，图1所示的建筑数据管理方法的所有实施例均适用于该装置的实施例，并能达到同样的技术效果。
上面结合附图对本申请实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (10)

1.一种建筑数据管理方法，其特征在于，包括：
获取建筑数据，所述建筑数据包括年鉴数据、采集试验数据、第三方数据平台数据中的至少一项；
对所述建筑数据进行处理，获得目标建筑数据；
将所述目标建筑数据发送至数据应用平台。
2.根据权利要求1所述的建筑数据管理方法，其特征在于，所述对所述建筑数据进行处理，获得目标建筑数据，包括：
基于N种筛选方式对所述建筑数据进行筛选，获得N组筛选数据，N为正整数；
将所述N组筛选数据确定为所述目标建筑数据。
3.根据权利要求2所述的建筑数据管理方法，其特征在于，所述N组筛选数据包括第一组数据、第二组数据和第三组数据；
所述第一组数据包括高频数据；
所述第二组数据包括空间数据；
所述第三组数据包括结构化数据。
4.根据权利要求1所述的建筑数据管理方法，其特征在于，所述获取建筑数据包括：
从数据源获取建筑数据，所述数据源包括物联网数据、互联网数据、政务公开数据以及外部系统数据中的至少一项。
5.根据权利要求1所述的建筑数据管理方法，其特征在于，在所述对所述建筑数据进行处理，获得目标建筑数据之后，所述方法还包括：
基于所述目标建筑数据，构建第一预设时间段内的实时监测曲线以及第二预设时间段内的动态预测曲线。
6.一种建筑数据管理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取建筑数据，所述建筑数据包括年鉴数据、采集试验数据、第三方数据平台数据中的至少一项；
处理模块，用于对所述建筑数据进行处理，获得目标建筑数据；
发送模块，用于将所述目标建筑数据发送至数据应用平台。
7.根据权利要求6所述的建筑数据管理装置，其特征在于，所述处理模块，包括：
筛选单元，用于基于N种筛选方式对所述建筑数据进行筛选，获得N组筛选数据，N为正整数；
确定单元，用于将所述N组筛选数据确定为所述目标建筑数据。
8.根据权利要求7所述的建筑数据管理装置，其特征在于，所述N组筛选数据包括第一组数据、第二组数据和第三组数据；
所述第一组数据包括高频数据；
所述第二组数据包括空间数据；
所述第三组数据包括结构化数据。
9.根据权利要求6所述的建筑数据管理装置，其特征在于，所述获取模块包括：
获取单元，用于从数据源获取建筑数据，所述数据源包括物联网数据、互联网数据、政务公开数据以及外部系统数据中的至少一项。
10.根据权利要求6所述的建筑数据管理装置，其特征在于，所述装置还包括：
构建模块，基于所述目标建筑数据，构建第一预设时间段内的实时监测曲线以及第二预设时间段内的动态预测曲线。
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