CN116910815A - 一种基于大数据的信息数据管理方法 - Google Patents
一种基于大数据的信息数据管理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116910815A CN116910815A CN202311139282.9A CN202311139282A CN116910815A CN 116910815 A CN116910815 A CN 116910815A CN 202311139282 A CN202311139282 A CN 202311139282A CN 116910815 A CN116910815 A CN 116910815A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- module
- integration
- management
- big
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 238000013523 data management Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims abstract description 55
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 17
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 15
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 8
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims description 7
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 6
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 5
- 238000007418 data mining Methods 0.000 claims description 5
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 5
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 5
- 238000001303 quality assessment method Methods 0.000 claims description 5
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 5
- 238000013506 data mapping Methods 0.000 claims description 4
- 238000000586 desensitisation Methods 0.000 claims description 4
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000013439 planning Methods 0.000 claims description 4
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 4
- 230000009193 crawling Effects 0.000 claims description 3
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 3
- 241001282153 Scopelogadus mizolepis Species 0.000 claims 1
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 claims 1
- 238000011068 loading method Methods 0.000 abstract description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 abstract description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 1
- 238000013501 data transformation Methods 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000010921 in-depth analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011056 performance test Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/60—Protecting data
- G06F21/62—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
- G06F21/6218—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database
- G06F21/6245—Protecting personal data, e.g. for financial or medical purposes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/60—Protecting data
- G06F21/62—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
- G06F21/6218—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database
- G06F21/6245—Protecting personal data, e.g. for financial or medical purposes
- G06F21/6263—Protecting personal data, e.g. for financial or medical purposes during internet communication, e.g. revealing personal data from cookies
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/10—File systems; File servers
- G06F16/17—Details of further file system functions
- G06F16/176—Support for shared access to files; File sharing support
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
- G06F16/215—Improving data quality; Data cleansing, e.g. de-duplication, removing invalid entries or correcting typographical errors
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/25—Integrating or interfacing systems involving database management systems
- G06F16/254—Extract, transform and load [ETL] procedures, e.g. ETL data flows in data warehouses
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/26—Visual data mining; Browsing structured data
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Bioethics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Storage Device Security (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于大数据的信息数据管理方法，涉及数据管理领域，包括数据采集与获取模块、数据存储与管理模块、数据预处理与清洗模块、数据集成与整合模块、数据建模与分析模块、数据可视化与呈现模块、数据安全与隐私模块、数据治理与质量管理模块和扩展性与性能优化模块。本发明数据集成与整合模块可以通过添加ETL（抽取、转换和加载）工具，ETL工具是用于数据集成和整合的常见工具，这些工具可以自动化地从不同的数据源中提取数据，进行数据转换和处理，然后将数据加载到目标系统中，ETL工具可以提高数据整合的效率和准确，通过定义和实施合适的API和Web服务，可以实现不同系统之间的数据共享和互操作。
Description
技术领域
本发明涉及数据管理领域，尤其涉及一种基于大数据的信息数据管理方法。
背景技术
信息数据管理在当今世界中的应用非常广泛，它帮助组织有效地组织、存储、检索和利用信息数据资源，以支持决策、优化业务流程、提升效率、提供个性化的用户体验，并促进知识共享和创新，基于大数据的信息数据管理方法是利用大数据技术和工具来收集、存储、处理和分析海量的数据，以提供洞见和价值，这些方法包括数据采集、数据清洗、数据集成、数据存储和数据分析等步骤，以应对数据的速度、多样性、规模和复杂性挑战，通过应用大数据技术，组织可以在数据中发现模式、趋势和关联规则，以做出更准确、有针对性的决策，并获得竞争优势，故此，需要一种基于大数据的信息数据管理方法，据检索中国发明公开号：CN114840770A公开了一种基于大数据的管理方法及其系统，此申请能够提高需求客户端所需数据的真实性和适配性，也保证供应客户端获取的单据信息的可靠性。
但是对于信息数据管理来说，由于不同数据源的数据可能具有不同的格式和结构，难以进行有效的集成和整合，此外，数据的增长速度也可能导致增加数据集成和整合的难度，且大数据涉及敏感信息，如个人身份信息、商业机密，需要进行有效的数据安全和隐私保护措施。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的信息数据管理方法，以解决上述背景技术中提出的由于不同数据源的数据可能具有不同的格式和结构，难以进行有效的集成和整合，此外，数据的增长速度也可能导致增加数据集成和整合的难度，且大数据涉及敏感信息，如个人身份信息、商业机密，需要进行有效的数据安全和隐私保护措施的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的信息数据管理方法，包括数据采集与获取模块、数据存储与管理模块、数据预处理与清洗模块、数据集成与整合模块、数据建模与分析模块、数据可视化与呈现模块、数据安全与隐私模块、数据治理与质量管理模块和扩展性与性能优化模块。
优选的，所述数据采集与获取模块，负责从各种来源收集和获取大数据，包括传感器、日志文件、社交媒体、网页抓取，该模块涉及数据源的选择、数据获取的方式和数据采集的自动化。
优选的，所述数据存储与管理模块，用于存储和管理大规模的信息数据，包括分布式存储系统、数据仓库、数据湖和云存储技术，该模块还包括数据的索引、备份、恢复和数据生命周期管理。
优选的，所述数据预处理与清洗模块，对采集到的信息数据进行预处理和清洗，包括去除噪声、异常值处理、数据清洗、数据规范化操作，以确保数据的质量和一致性。
优选的，所述数据集成与整合模块，将来自不同来源和不同格式的数据进行集成和整合，涉及数据的格式转换、数据映射、数据合并和数据标准化处理，以建立完整和一致的数据集，添加ETL工具自动化地从不同的数据源中提取数据，进行数据转换和处理，将数据加载到目标系统中，将数据集成到Web应用程序或云服务中，使用API和Web服务进行数据交换和集成。
优选的，所述数据建模与分析模块，应用各种数据分析和建模技术对信息数据进行深入分析，包括统计分析、机器学习、数据挖掘、自然语言处理方法，以发现数据中的模式、趋势和关联。
优选的，所述数据可视化与呈现模块，将分析结果以可视化的图表、仪表盘和报告的方式呈现给用户，帮助用户更好地理解和利用信息数据，支持决策和战略规划。
优选的，所述数据安全与隐私模块，确保信息数据的安全性和隐私保护，包括数据加密、身份认证、访问控制、数据脱敏和合规性措施，以防止未经授权的访问和数据泄露，使用安全传输协议HTTPS、SSH来确保数据在传输过程中的机密性和完整性，对于某些情况下，无法脱敏处理的数据，采用数据匿名化的方式来保护隐私。
优选的，所述数据治理与质量管理模块，建立数据治理框架和数据质量管理机制，确保数据的准确性、完整性和一致性，包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进。
优选的，所述扩展性与性能优化模块，确保方法能够处理大规模和高速增长的信息数据，涉及分布式计算、并行处理、缓存优化、查询优化和资源管理技术，以实现系统扩展性和性能的提升。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：数据集成与整合模块可以通过添加ETL抽取、转换和加载工具，可以自动化地从不同的数据源中提取数据，进行数据转换和处理，然后将数据加载到目标系统中，ETL工具可以提高数据整合的效率和准确，通过定义和实施合适的API和Web服务，可以实现不同系统之间的数据共享和互操作，数据安全与隐私问题可以通过使用安全传输协议HTTPS、SSH来确保数据在传输过程中的机密性和完整性，这可以防止数据被截获或篡改，对于某些情况下，无法脱敏处理的数据，可以采用数据匿名化的方式来保护隐私。
附图说明
图1为本发明的整体方法流程示意图之一；
图2为本发明的整体方法流程示意图之二。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种基于大数据的信息数据管理方法，包括数据采集与获取模块、数据存储与管理模块、数据预处理与清洗模块、数据集成与整合模块、数据建模与分析模块、数据可视化与呈现模块、数据安全与隐私模块、数据治理与质量管理模块和扩展性与性能优化模块。
进一步的，数据采集与获取模块，负责从各种来源收集和获取大数据，包括传感器、日志文件、社交媒体、网页抓取，该模块涉及数据源的选择、数据获取的方式和数据采集的自动化，通过适当的数据采集工具和技术，对各种数据源进行连接和数据抽取，确保数据的完整性和准确性。
进一步的，数据存储与管理模块，用于存储和管理大规模的信息数据，包括分布式存储系统、数据仓库、数据湖和云存储技术，该模块还包括数据的索引、备份、恢复和数据生命周期管理，使用合适的存储系统，设计数据模型和表结构，建立数据索引和分区策略，以提供高效的数据存储和检索。
进一步的，数据预处理与清洗模块，对采集到的信息数据进行预处理和清洗，包括去除噪声、异常值处理、数据清洗、数据规范化操作，以确保数据的质量和一致性，应用数据清洗和预处理技术，规范化和转换数据格式。
进一步的，数据集成与整合模块，将来自不同来源和不同格式的数据进行集成和整合，涉及数据的格式转换、数据映射、数据合并和数据标准化处理，以建立完整和一致的数据集，添加ETL工具可以自动化地从不同的数据源中提取数据，进行数据转换和处理，将数据加载到目标系统中，将数据集成到Web应用程序或云服务中，使用API和Web服务进行数据交换和集成，使用数据集成工具或自定义的数据转换和整合策略，对不同数据源的数据进行整合和映射，解决数据格式和结构的差异。
进一步的，数据建模与分析模块，应用各种数据分析和建模技术对信息数据进行深入分析，包括统计分析、机器学习、数据挖掘、自然语言处理方法，以发现数据中的模式、趋势和关联，应用机器学习算法、统计分析方法和数据挖掘技术，构建模型和算法，进行数据建模、分析和预测。
进一步的，数据可视化与呈现模块，将分析结果以可视化的图表、仪表盘和报告的方式呈现给用户，帮助用户更好地理解和利用信息数据，支持决策和战略规划，利用数据可视化工具和技术，选择合适的图表类型、布局和颜色方案，提供交互性和自定义功能，以支持用户的数据探索和决策。
进一步的，数据安全与隐私模块，确保信息数据的安全性和隐私保护，包括数据加密、身份认证、访问控制、数据脱敏和合规性措施，以防止未经授权的访问和数据泄露，使用安全传输协议HTTPS、SSH来确保数据在传输过程中的机密性和完整性，对于某些情况下，无法脱敏处理的数据，采用数据匿名化的方式来保护隐私，采用访问控制机制、数据加密技术和身份验证方法，确保数据的保密性、完整性和可用性，遵守隐私保护法规和标准。
进一步的，数据治理与质量管理模块，建立数据治理框架和数据质量管理机制，确保数据的准确性、完整性和一致性，包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进，制定数据治理政策和规则，建立数据质量评估指标，实施数据质量监控和修复措施，进行数据管控和元数据管理。
进一步的，扩展性与性能优化模块，确保方法能够处理大规模和高速增长的信息数据，涉及分布式计算、并行处理、缓存优化、查询优化和资源管理技术，以实现系统扩展性和性能的提升，优化数据处理和查询的算法和策略，设计水平扩展和分布式计算架构，进行性能测试和调优，以满足高并发、大规模的数据处理和分析要求。
一种基于大数据的信息数据管理方法的使用方法及改进模块，包括以下几点：
S1、基于大数据的信息数据管理方法步骤示例：
数据采集与获取模块：负责从各种来源收集和获取大数据，包括传感器、日志文件、社交媒体、网页抓取等，该模块涉及数据源的选择、数据获取的方式和数据采集的自动化。
数据存储与管理模块：用于存储和管理大规模的信息数据，包括分布式存储系统、数据仓库、数据湖和云存储等技术，该模块还包括数据的索引、备份、恢复和数据生命周期管理等。
数据预处理与清洗模块，对采集到的信息数据进行预处理和清洗。这包括去除噪声、异常值处理、数据清洗、数据规范化等操作，以确保数据的质量和一致性。
数据集成与整合模块：将来自不同来源和不同格式的数据进行集成和整合，这涉及数据的格式转换、数据映射、数据合并和数据标准化等处理，以建立完整和一致的数据集。
数据建模与分析模块：应用各种数据分析和建模技术对信息数据进行深入分析，包括统计分析、机器学习、数据挖掘、自然语言处理等方法，以发现数据中的模式、趋势和关联等。
数据可视化与呈现模块：将分析结果以可视化的方式呈现给用户，如图表、仪表盘和报告等，帮助用户更好地理解和利用信息数据，支持决策和战略规划。
数据安全与隐私模块：确保信息数据的安全性和隐私保护，这包括数据加密、身份认证、访问控制、数据脱敏和合规性等措施，以防止未经授权的访问和数据泄露。
数据治理与质量管理模块：建立数据治理框架和数据质量管理机制，确保数据的准确性、完整性和一致性，这包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进等。
扩展性与性能优化模块：确保方法能够处理大规模和高速增长的信息数据，这涉及分布式计算、并行处理、缓存优化、查询优化和资源管理等技术，以实现系统扩展性和性能的提升。
S2、如果出现不同数据源的数据可能具有不同的格式和结构，难以进行有效的集成和整合，即使用数据集成工具和平台来帮助实现数据集成与整合；
ETL（抽取、转换和加载）工具是用于数据集成和整合的常见工具，这些工具自动化地从不同的数据源中提取数据，进行数据转换和处理，然后将数据加载到目标系统中。ETL工具提高数据整合的效率和准确性；
对于将数据集成到Web应用程序或云服务中，使用API和Web服务进行数据交换和集成，通过定义和实施合适的API和Web服务，实现不同系统之间的数据共享和互操作。
这个模块的主要职责是确保数据的一致性、完整性和可用性。
提取数据：数据集成与整合模块使用ETL工具从各种数据源中提取数据。数据源包括数据库、文件、API接口、日志文件、传感器。ETL工具提供了连接和访问不同数据源的功能，可使用标准的连接器或驱动程序与各个数据源进行通信，并提取所需的数据。
转换数据：在数据提取后，数据集成与整合模块对提取的数据进行转换和处理。这包括数据清洗、数据格式转换、字段重命名、数据合并、数据计算和数据规范化操作。ETL工具提供了可视化的界面和各种转换功能，使用户能够定义和执行所需的数据转换操作。
加载数据：转换完成后，数据集成与整合模块将转换后的数据加载到目标系统中。目标系统是数据仓库、数据湖、分析平台、Web应用程序或云服务。ETL工具提供了将数据加载到特定目标系统的功能和适配器，确保数据的正确加载和存储。
数据交换和集成：数据集成与整合模块还提供了使用API和Web服务进行数据交换和集成的功能，这允许其他应用程序或服务通过API调用，访问和获取集成的数据，通过定义和实现适当的API和数据交换协议，实现应用程序之间的数据共享和集成。
S3、大数据涉及敏感信息，如个人身份信息、商业机密等，需要进行有效的数据安全和隐私保护措施；
使用安全传输协议HTTPS、SSH来确保数据在传输过程中的机密性和完整性。防止数据被截获或篡改；
对于某些情况下，无法脱敏处理的数据，采用数据匿名化的方式来保护隐私，数据匿名化是通过对数据进行结构化调整、添加噪声、数据扰动等方法，使之无法直接关联到具体个体。
安全传输协议HTTPS和SSH：HTTPS是一种通过使用SSL或TLS协议对HTTP通信进行加密和验证的安全传输协议。它确保数据在传输过程中的机密性和完整性。
SSH是一种用于在网络上安全地进行远程登录和文件传输的加密协议。它提供了身份验证和加密传输，保护数据在传输过程中的保密性和完整性。
通过使用这些安全传输协议，数据在传输过程中会经过加密，使得数据无法被未经授权的人截获和阅读。这确保了数据传输的机密性和防篡改性，保护数据的安全性。
数据匿名化：数据匿名化是一种保护隐私的方法，它将原始数据中的个人识别信息删除或替换为虚拟标识符，以防止个人身份的识别和关联。以下是一些常见的数据匿名化技术：
脱敏：通过去除或扰乱敏感数据中的个人身份信息，例如姓名、身份证号码、电话号码等。采用技术如数据加密、数据替换、数据删除等来实现。
泛化：将细节数据转换为更加宽泛的类别或范围，例如将年龄精确到岁数的数据转换为年龄段。
数据采样：从原始数据集中随机选择一部分数据进行分析和处理，以减少对个人隐私的潜在影响。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于大数据的信息数据管理方法，包括数据采集与获取模块、数据存储与管理模块、数据预处理与清洗模块、数据集成与整合模块、数据建模与分析模块、数据可视化与呈现模块、数据安全与隐私模块、数据治理与质量管理模块和扩展性与性能优化模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息数据管理方法，其特征在于，所述数据采集与获取模块，负责从各种来源收集和获取大数据，包括传感器、日志文件、社交媒体、网页抓取，该模块涉及数据源的选择、数据获取的方式和数据采集的自动化。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息数据管理方法，其特征在于，所述数据存储与管理模块，用于存储和管理大规模的信息数据，包括分布式存储系统、数据仓库、数据湖和云存储技术，该模块还包括数据的索引、备份、恢复和数据生命周期管理。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息数据管理方法，其特征在于，所述数据预处理与清洗模块，对采集到的信息数据进行预处理和清洗，包括去除噪声、异常值处理、数据清洗、数据规范化操作，以确保数据的质量和一致性。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息数据管理方法，其特征在于，所述数据集成与整合模块，将来自不同来源和不同格式的数据进行集成和整合，涉及数据的格式转换、数据映射、数据合并和数据标准化处理，以建立完整和一致的数据集，添加ETL工具自动化地从不同的数据源中提取数据，进行数据转换和处理，将数据加载到目标系统中，将数据集成到Web应用程序或云服务中，使用API和Web服务进行数据交换和集成。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息数据管理方法，其特征在于，所述数据建模与分析模块，应用各种数据分析和建模技术对信息数据进行深入分析，包括统计分析、机器学习、数据挖掘、自然语言处理方法，以发现数据中的模式、趋势和关联。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息数据管理方法，其特征在于，所述数据可视化与呈现模块，将分析结果以可视化的图表、仪表盘和报告的方式呈现给用户，帮助用户更好地理解和利用信息数据，支持决策和战略规划。
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息数据管理方法，其特征在于，所述数据安全与隐私模块，确保信息数据的安全性和隐私保护，包括数据加密、身份认证、访问控制、数据脱敏和合规性措施，以防止未经授权的访问和数据泄露，使用安全传输协议HTTPS、SSH来确保数据在传输过程中的机密性和完整性，对于某些情况下，无法脱敏处理的数据，采用数据匿名化的方式来保护隐私。
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息数据管理方法，其特征在于，所述数据治理与质量管理模块，建立数据治理框架和数据质量管理机制，确保数据的准确性、完整性和一致性，包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进。
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息数据管理方法，其特征在于，所述扩展性与性能优化模块，确保方法能够处理大规模和高速增长的信息数据，涉及分布式计算、并行处理、缓存优化、查询优化和资源管理技术，以实现系统扩展性和性能的提升。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311139282.9A CN116910815A (zh) | 2023-09-06 | 2023-09-06 | 一种基于大数据的信息数据管理方法 |
| LU505379A LU505379B1 (en) | 2023-09-06 | 2023-10-26 | Method for managing information data based on big data |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311139282.9A CN116910815A (zh) | 2023-09-06 | 2023-09-06 | 一种基于大数据的信息数据管理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116910815A true CN116910815A (zh) | 2023-10-20 |
Family
ID=88351353
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311139282.9A Pending CN116910815A (zh) | 2023-09-06 | 2023-09-06 | 一种基于大数据的信息数据管理方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116910815A (zh) |
| LU (1) | LU505379B1 (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117131036A (zh) * | 2023-10-26 | 2023-11-28 | 环球数科集团有限公司 | 一种基于大数据和人工智能的数据维护系统 |
| CN117524434A (zh) * | 2023-11-17 | 2024-02-06 | 中国人民解放军海军第九七一医院 | 基于静脉治疗数据平台的专家信息管理优化方法及系统 |
| CN117829794A (zh) * | 2024-01-02 | 2024-04-05 | 浙江精创教育科技有限公司 | 一种基于云计算的人力资源数据处理方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8311863B1 (en) * | 2009-02-24 | 2012-11-13 | Accenture Global Services Limited | Utility high performance capability assessment |
| US20200334605A1 (en) * | 2018-11-21 | 2020-10-22 | Beijing Yutian Technology Co. Ltd | Emergency resource sharing and exchange system |
| CN112102111A (zh) * | 2020-09-27 | 2020-12-18 | 华电福新广州能源有限公司 | 一种发电厂数据智能处理系统 |
| CN114756563A (zh) * | 2022-05-06 | 2022-07-15 | 焦点科技股份有限公司 | 一种互联网多种复杂业务线并存的数据治理系统 |
| CN116681250A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-09-01 | 山东天瀚企业管理咨询服务有限公司 | 一种基于人工智能的建筑工程进度监管系统 |
-
2023
- 2023-09-06 CN CN202311139282.9A patent/CN116910815A/zh active Pending
- 2023-10-26 LU LU505379A patent/LU505379B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8311863B1 (en) * | 2009-02-24 | 2012-11-13 | Accenture Global Services Limited | Utility high performance capability assessment |
| US20200334605A1 (en) * | 2018-11-21 | 2020-10-22 | Beijing Yutian Technology Co. Ltd | Emergency resource sharing and exchange system |
| CN112102111A (zh) * | 2020-09-27 | 2020-12-18 | 华电福新广州能源有限公司 | 一种发电厂数据智能处理系统 |
| CN114756563A (zh) * | 2022-05-06 | 2022-07-15 | 焦点科技股份有限公司 | 一种互联网多种复杂业务线并存的数据治理系统 |
| CN116681250A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-09-01 | 山东天瀚企业管理咨询服务有限公司 | 一种基于人工智能的建筑工程进度监管系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 梁美红;张男楠;李建;伍东;胡永泉;杨静;: "一种钻井数据仓库ETL系统的设计", 计算机技术与发展, no. 03 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117131036A (zh) * | 2023-10-26 | 2023-11-28 | 环球数科集团有限公司 | 一种基于大数据和人工智能的数据维护系统 |
| CN117131036B (zh) * | 2023-10-26 | 2023-12-22 | 环球数科集团有限公司 | 一种基于大数据和人工智能的数据维护系统 |
| CN117524434A (zh) * | 2023-11-17 | 2024-02-06 | 中国人民解放军海军第九七一医院 | 基于静脉治疗数据平台的专家信息管理优化方法及系统 |
| CN117524434B (zh) * | 2023-11-17 | 2024-04-30 | 中国人民解放军海军第九七一医院 | 基于静脉治疗数据平台的专家信息管理优化方法及系统 |
| CN117829794A (zh) * | 2024-01-02 | 2024-04-05 | 浙江精创教育科技有限公司 | 一种基于云计算的人力资源数据处理方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| LU505379B1 (en) | 2024-04-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN116910815A (zh) | 一种基于大数据的信息数据管理方法 | |
| CN112632135A (zh) | 一种大数据平台 | |
| US20190050435A1 (en) | Object data association index system and methods for the construction and applications thereof | |
| CN104679827A (zh) | 一种基于大数据的公开信息关联方法及挖掘引擎 | |
| CN110716897A (zh) | 一种基于云计算的海洋档案数据库并行化构建方法和装置 | |
| CN107733902A (zh) | 一种目标数据扩散过程的监控方法及装置 | |
| JP2009003549A (ja) | データ管理装置およびデータ管理方法、データ管理プログラム、データ管理プログラム記憶媒体 | |
| CN114547204A (zh) | 数据同步方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN109829006A (zh) | 一种甲骨文基础数据管理及智能知识服务平台及建设方法 | |
| CN101662388B (zh) | 一种网络故障分析方法及设备 | |
| CN107392042A (zh) | 电网数据监测方法和装置 | |
| CN115664785A (zh) | 一种大数据平台数据脱敏系统 | |
| CN116432193A (zh) | 一种金融数据库数据保护改造方法及其金融数据保护系统 | |
| Satpathy et al. | Big data computing application in digital forensics investigation and cyber security | |
| CN115659375A (zh) | 数据处理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN112347314B (zh) | 一种基于图数据库的数据资源管理系统 | |
| CN114896235A (zh) | 一种大数据环境下的数据管理方法 | |
| KR20110070767A (ko) | 네트워크 기반 원격 포렌식 시스템 | |
| CN112115174A (zh) | 一种基于图计算技术的kyc方法及系统 | |
| JP5500859B2 (ja) | 環境関連情報集計分析システム。 | |
| CN117574436B (zh) | 一种基于张量的大数据隐私安全防护方法 | |
| CN109885543A (zh) | 基于大数据集群的日志处理方法及装置 | |
| CN116527303B (zh) | 基于标记流量对比的工控设备信息提取方法及装置 | |
| JP2019128616A (ja) | 評価プログラム、評価方法及び情報処理装置 | |
| Vaidya et al. | A Study of Big Data Analytical Frameworks in Research Data Management Using Data Mining Techniques |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |