CN117156002A - 一种用于多维感知平台的数据分析系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及工业互联网技术领域，且公开了一种用于多维感知平台的数据分析系统，包括数据采集模块、数据处理模块、数据存储模块、数据治理模块、自动化与优化模块和安全体系模块。该用于多维感知平台的数据分析系统及方法，通过数据采集模块，实现对不同数据源的集成，同时，数据采集模块将数据实时传输至数据处理模块，确保数据的实时性，在数据处理模块的数据预处理组件中进行清洗、去噪、去重和格式化等操作，确保数据质量和一致性，并且，自动化与优化模块实现了数据处理和分析的自动化能力，通过智能算法和模型选择，在数据分析和建模过程中自动选择适合的模型和特征，提高了数据分析的效率和准确性。

Description

一种用于多维感知平台的数据分析系统及方法

技术领域

本发明涉及工业互联网技术领域，具体为一种用于多维感知平台的数据分析系统及方法。

背景技术

工业互联网是指将工业设备、工业系统和生产资源与互联网技术相互连接和融合，通过数据采集、传输、存储和分析，以实现工业系统的智能化和优化的应用模式，它涵盖了工业设备、工厂、供应链和产品生命周期等各个环节，以实现工业生产的数字化、网络化和智能化。

作为工业互联网的一部分，多维感知平台用于实现对多个维度数据的实时感知、分析和应用，多维感知平台通过接入各种传感器、数据源和外部系统，收集和汇聚来自不同维度的数据，为工业互联网提供了实时数据感知和分析的能力，为工业互联网的智能化和优化提供了关键的数据基础和支持。

多维感知平台作为工业互联网数据处理和分析的核心角色，尽管现有的多维感知平台技术在数据分析方面已经取得了很大的进展，但仍然存在一些需要改进的地方，现有技术中，不同数据源的集成和数据格式的标准化仍然面临挑战，数据集成涉及多个数据系统和数据格式的统一，需要更加灵活、高效的方法来处理不同来源和格式的数据；并且，数据分析技术大部分仍然依赖人工干预和指导，需要更多的自动化和智能化的方法和技术，以提高数据分析的效率和准确性，故而我们退出了一种用于多维感知平台的数据分析系统及方法。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于多维感知平台的数据分析系统及方法，具备通过智能算法和模型选择，在数据分析和建模过程中自动选择适合的模型和特征，提高了数据分析的效率和准确性的优点，解决了现有技术中，不同数据源的集成和数据格式的标准化仍然面临挑战，数据集成涉及多个数据系统和数据格式的统一，需要更加灵活、高效的方法来处理不同来源和格式的数据；并且，数据分析技术大部分仍然依赖人工干预和指导，需要更多的自动化和智能化的方法和技术，以提高数据分析的效率和准确性的问题。

(二)技术方案

为实现上述通过智能算法和模型选择，在数据分析和建模过程中自动选择适合的模型和特征，提高了数据分析的效率和准确性的目的，本发明提供如下技术方案：一种用于多维感知平台的数据分析系统，包括数据采集模块、数据处理模块、数据存储模块、数据治理模块、自动化与优化模块和安全体系模块；

所述数据采集模块包括传感器数据采集组件、日志数据采集组件和外部数据接口组件；

所述数据处理模块包括数据预处理组件、特征工程组件、数据分析算法组件和数据可视化组件；

所述数据存储模块包括分布式文件系统、分布式数据库和特定数据存储引擎；

所述数据治理模块包括元数据管理组件、数据质量管理组件、数据安全管理组件和数据访问控制组件；

所述自动化与优化模块包括自动化任务调度组件、自动化模型选择组件和自动化特征工程组件；

所述安全体系模块包括网关接入安全组件、用户身份认证组件、数据传输安全组件和应用程序安全组件。

优选的，所述数据采集模块通过传感器数据采集组件、日志数据采集组件和外部数据接口组件实时采集传感器数据、日志数据和接收外部数据源的数据，并将数据传输至数据处理模块。

优选的，所述数据处理模块通过数据预处理组件对接收的数据进行预处理，包括清洗、去噪、去重和格式化，确保数据质量和一致性。

优选的，所述数据处理模块中，特征工程组件对数据进行特征提取、转换和选择，为后续的分析和建模提供高质量的特征数据；数据分析算法组件提供多种数据分析算法，包括统计分析、机器学习以及深度学习，用于从数据中发现模式和规律。

优选的，所述数据存储模块中，分布式文件系统用于存储大容量的结构化和非结构化数据文件；分布式数据库用于存储结构化数据，提供高并发的数据访问和查询能力；特定数据存储引擎可以根据数据类型和使用场景选择合适的存储引擎。

优选的，所述数据治理模块中，元数据管理组件定义和管理数据的元数据，包括数据结构和数据关系；数据质量管理组件用于监控和评估数据质量，发现和处理数据质量问题；数据安全管理组件可以实施数据的安全策略和控制措施，确保数据的机密性、完整性和可用性。

优选的，所述自动化与优化模块中，自动化任务调度组件可以自动化执行数据处理、分析和建模任务，并进行任务调度和优化；自动化模型选择组件根据数据类型和任务需求，自动选择适合的模型进行数据分析和建模；自动化特征工程组件自动选择和生成合适的特征，实现更高效的特征工程流程。

优选的，所述安全体系模块中，网关接入安全组件提供安全的网关接入认证和访问控制，防止未授权的访问；用户身份认证组件对用户进行身份认证和授权，确保只有合法的用户可以访问数据和功能；数据传输安全组件使用加密技术保护数据在传输过程中的安全性，防止数据被篡改或窃取；应用程序安全组件对应用程序进行安全审计和漏洞扫描，防止应用层面的攻击。

一种用于多维感知平台的数据分析方法，包括用于多维感知平台的数据分析系统，还包括以下步骤：

1)数据采集：实时获取传感器数据、记录日志和接收外部数据源的数据；

2)数据预处理：清洗和处理数据，确保数据质量和一致性；

3)特征工程：从数据中提取有意义的特征，并进行转换和选择，为后续分析提供高质量的特征数据；

4)数据分析和建模：应用适当的算法和模型进行数据分析和建模，提取有价值的信息和模式；

5)数据可视化：将分析结果以图表、图像等形式展示，提高数据理解和可视化效果；

6)数据存储和管理：使用分布式文件系统和数据库等工具进行数据存储和管理，支持高效的访问和查询；

7)数据治理：管理数据的元数据、数据质量、安全和访问控制，确保数据的准确性、安全性和合规性；

8)自动化与优化：自动化任务调度、模型选择和特征工程，提高数据处理和分析的效率和准确性；

9)安全保障：提供安全网关接入认证、用户身份认证和数据传输的安全性，防止未授权的访问和数据泄露。

(三)有益效果

与现有技术相比，本发明提供了一种用于多维感知平台的数据分析系统及方法，具备以下有益效果：

1、该用于多维感知平台的数据分析系统及方法，通过数据采集模块中的传感器数据采集组件、日志数据采集组件和外部数据接口组件，实现对不同数据源的集成，同时，数据采集模块将数据实时传输至数据处理模块，确保数据的实时性，在数据处理模块的数据预处理组件中进行清洗、去噪、去重和格式化等操作，确保数据质量和一致性，并且，自动化与优化模块中的自动化任务调度组件、自动化模型选择组件和自动化特征工程组件实现了数据处理和分析的自动化能力，通过智能算法和模型选择，在数据分析和建模过程中自动选择适合的模型和特征，提高了数据分析的效率和准确性。

2、该用于多维感知平台的数据分析系统及方法，安全体系模块中的网关接入安全组件、用户身份认证组件、数据传输安全组件和应用程序安全组件提供了全面的安全保障，通过网关接入认证和数据传输安全组件，确保数据在传输过程中的机密性和完整性，用户身份认证组件和应用程序安全组件则保障了只有合法的用户可以访问数据和功能，防止未授权的访问，并且，数据存储模块中的分布式文件系统、分布式数据库和特定数据存储引擎提供了高可扩展性和成本效益的存储解决方案，这样可以处理大规模数据的存储和访问需求，并且在数据增长时能够灵活扩展，降低了成本。

附图说明

图1为本发明的系统结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明的实施例和附图，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1，一种用于多维感知平台的数据分析系统，包括数据采集模块、数据处理模块、数据存储模块、数据治理模块、自动化与优化模块和安全体系模块；

数据采集模块包括传感器数据采集组件、日志数据采集组件和外部数据接口组件；

数据处理模块包括数据预处理组件、特征工程组件、数据分析算法组件和数据可视化组件；

数据存储模块包括分布式文件系统、分布式数据库和特定数据存储引擎；

数据治理模块包括元数据管理组件、数据质量管理组件、数据安全管理组件和数据访问控制组件；

自动化与优化模块包括自动化任务调度组件、自动化模型选择组件和自动化特征工程组件；

安全体系模块包括网关接入安全组件、用户身份认证组件、数据传输安全组件和应用程序安全组件。

具体的，数据采集模块通过传感器数据采集组件、日志数据采集组件和外部数据接口组件实时采集传感器数据、日志数据和接收外部数据源的数据，并将数据传输至数据处理模块。

进一步的，通过采集不同来源的数据，系统可以获取多维感知平台的全面数据，包括来自实时传感器的实时数据、通过日志记录的系统日志数据以及外部数据源提供的其他相关数据，这些数据可以用于后续的数据处理、分析和建模等操作，从而实现对多维感知平台数据的全面分析与理解。

具体的，数据处理模块通过数据预处理组件对接收的数据进行预处理，包括清洗、去噪、去重和格式化，确保数据质量和一致性。

进一步的，通过清洗、去噪、去重和格式化等预处理操作，可以有效地改善数据的质量，清洗操作可以去除无效或错误的数据，确保数据的准确性，去噪操作可以消除数据中的噪声或异常值，提高数据的可信度，去重操作可以去除数据中的重复记录，避免数据冗余和重复计算，格式化操作可以将数据统一整理为一致的格式，便于后续的处理和分析。

具体的，数据处理模块中，特征工程组件对数据进行特征提取、转换和选择，为后续的分析和建模提供高质量的特征数据；数据分析算法组件提供多种数据分析算法，包括统计分析、机器学习以及深度学习，用于从数据中发现模式和规律。

进一步的，特征工程组件可以从原始数据中提取出具有代表性和表达能力的特征，帮助揭示数据的隐藏信息和潜在规律，并对提取到的特征进行转换，将特征映射到更有意义的空间中；特征工程组件可以根据特定的任务和目标，选择最具影响力和相关性的特征。

具体的，数据存储模块中，分布式文件系统用于存储大容量的结构化和非结构化数据文件；分布式数据库用于存储结构化数据，提供高并发的数据访问和查询能力；特定数据存储引擎可以根据数据类型和使用场景选择合适的存储引擎。

进一步的，数据存储模块中的分布式文件系统可以高效地存储大量的结构化和非结构化数据文件，分布式数据库提供了高并发的数据访问和查询能力，适用于存储和管理结构化数据，特定数据存储引擎则针对不同类型和使用场景的数据进行优化，提供了专业化的存储和操作能力。

具体的，数据治理模块中，元数据管理组件定义和管理数据的元数据，包括数据结构和数据关系；数据质量管理组件用于监控和评估数据质量，发现和处理数据质量问题；数据安全管理组件可以实施数据的安全策略和控制措施，确保数据的机密性、完整性和可用性。

进一步的，数据治理模块中的元数据管理组件能够定义和管理数据的结构和关系，确保数据的准确性和一致性，数据质量管理组件能够监控和评估数据的质量，并处理数据质量问题，提升数据的可信度和可用性，数据安全管理组件能够实施数据的安全策略和控制措施，保护数据的机密性、完整性和可用性。

具体的，自动化与优化模块中，自动化任务调度组件可以自动化执行数据处理、分析和建模任务，并进行任务调度和优化；自动化模型选择组件根据数据类型和任务需求，自动选择适合的模型进行数据分析和建模；自动化特征工程组件自动选择和生成合适的特征，实现更高效的特征工程流程。

进一步的，自动化任务调度组件能够自动执行数据处理、分析和建模任务，并进行任务调度和优化，它能够减少人工干预，提高工作效率，同时智能地调度任务和优化资源，提高任务执行效率，自动化模型选择组件根据数据类型和任务需求，自动选择适合的模型进行数据分析和建模，它能够避免人工试错和耗时的模型选择过程，提高模型的准确性和效率。

具体的，安全体系模块中，网关接入安全组件提供安全的网关接入认证和访问控制，防止未授权的访问；用户身份认证组件对用户进行身份认证和授权，确保只有合法的用户可以访问数据和功能；数据传输安全组件使用加密技术保护数据在传输过程中的安全性，防止数据被篡改或窃取；应用程序安全组件对应用程序进行安全审计和漏洞扫描，防止应用层面的攻击。

进一步的，网关接入安全组件可以验证用户身份并检查其访问权限，增强系统的安全性并保护系统和数据不受攻击和入侵，用户身份认证组件可以验证用户的身份并分配相应的访问权限，保障系统和数据的安全性和机密性，数据传输安全组件能够加密数据并确保数据传输的机密性和完整性，保护数据的安全性，应用程序安全组件能够监测应用程序的安全性，及时发现潜在的安全漏洞并采取措施进行修复，保护应用程序和数据的安全性。

一种用于多维感知平台的数据分析方法，包括用于多维感知平台的数据分析系统，还包括以下步骤：

1)数据采集：实时获取传感器数据、记录日志和接收外部数据源的数据；

2)数据预处理：清洗和处理数据，确保数据质量和一致性；

3)特征工程：从数据中提取有意义的特征，并进行转换和选择，为后续分析提供高质量的特征数据；

4)数据分析和建模：应用适当的算法和模型进行数据分析和建模，提取有价值的信息和模式；

5)数据可视化：将分析结果以图表、图像等形式展示，提高数据理解和可视化效果；

6)数据存储和管理：使用分布式文件系统和数据库等工具进行数据存储和管理，支持高效的访问和查询；

7)数据治理：管理数据的元数据、数据质量、安全和访问控制，确保数据的准确性、安全性和合规性；

8)自动化与优化：自动化任务调度、模型选择和特征工程，提高数据处理和分析的效率和准确性；

9)安全保障：提供安全网关接入认证、用户身份认证和数据传输的安全性，防止未授权的访问和数据泄露。

综上所述，该用于多维感知平台的数据分析系统及方法，通过数据采集模块中的传感器数据采集组件、日志数据采集组件和外部数据接口组件，实现对不同数据源的集成，同时，数据采集模块将数据实时传输至数据处理模块，确保数据的实时性，在数据处理模块的数据预处理组件中进行清洗、去噪、去重和格式化等操作，确保数据质量和一致性，并且，自动化与优化模块中的自动化任务调度组件、自动化模型选择组件和自动化特征工程组件实现了数据处理和分析的自动化能力，通过智能算法和模型选择，在数据分析和建模过程中自动选择适合的模型和特征，提高了数据分析的效率和准确性。

并且，该用于多维感知平台的数据分析系统及方法，安全体系模块中的网关接入安全组件、用户身份认证组件、数据传输安全组件和应用程序安全组件提供了全面的安全保障，通过网关接入认证和数据传输安全组件，确保数据在传输过程中的机密性和完整性，用户身份认证组件和应用程序安全组件则保障了只有合法的用户可以访问数据和功能，防止未授权的访问，并且，数据存储模块中的分布式文件系统、分布式数据库和特定数据存储引擎提供了高可扩展性和成本效益的存储解决方案，这样可以处理大规模数据的存储和访问需求，并且在数据增长时能够灵活扩展，降低了成本，解决了现有技术中，不同数据源的集成和数据格式的标准化仍然面临挑战，数据集成涉及多个数据系统和数据格式的统一，需要更加灵活、高效的方法来处理不同来源和格式的数据；并且，数据分析技术大部分仍然依赖人工干预和指导，需要更多的自动化和智能化的方法和技术，以提高数据分析的效率和准确性的问题。

本系统中涉及到的相关模块均为硬件系统模块或者为现有技术中计算机软件程序或协议与硬件相结合的功能模块，该功能模块所涉及到的计算机软件程序或协议的本身均为本领域技术人员公知的技术，其不是本系统的改进之处；本系统的改进为各模块之间的相互作用关系或连接关系，即为对系统的整体的构造进行改进，以解决本系统所要解决的相应技术问题。

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 (9)

1.一种用于多维感知平台的数据分析系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块、数据存储模块、数据治理模块、自动化与优化模块和安全体系模块；

所述数据采集模块包括传感器数据采集组件、日志数据采集组件和外部数据接口组件；

所述数据处理模块包括数据预处理组件、特征工程组件、数据分析算法组件和数据可视化组件；

所述数据存储模块包括分布式文件系统、分布式数据库和特定数据存储引擎；

所述数据治理模块包括元数据管理组件、数据质量管理组件、数据安全管理组件和数据访问控制组件；

所述自动化与优化模块包括自动化任务调度组件、自动化模型选择组件和自动化特征工程组件；

所述安全体系模块包括网关接入安全组件、用户身份认证组件、数据传输安全组件和应用程序安全组件。

2.根据权利要求1所述的一种用于多维感知平台的数据分析系统，其特征在于，所述数据采集模块通过传感器数据采集组件、日志数据采集组件和外部数据接口组件实时采集传感器数据、日志数据和接收外部数据源的数据，并将数据传输至数据处理模块。

3.根据权利要求1所述的一种用于多维感知平台的数据分析系统，其特征在于，所述数据处理模块通过数据预处理组件对接收的数据进行预处理，包括清洗、去噪、去重和格式化，确保数据质量和一致性。

4.根据权利要求1所述的一种用于多维感知平台的数据分析系统，其特征在于，所述数据处理模块中，特征工程组件对数据进行特征提取、转换和选择，为后续的分析和建模提供高质量的特征数据；数据分析算法组件提供多种数据分析算法，包括统计分析、机器学习以及深度学习，用于从数据中发现模式和规律。

5.根据权利要求1所述的一种用于多维感知平台的数据分析系统，其特征在于，所述数据存储模块中，分布式文件系统用于存储大容量的结构化和非结构化数据文件；分布式数据库用于存储结构化数据，提供高并发的数据访问和查询能力；特定数据存储引擎可以根据数据类型和使用场景选择合适的存储引擎。

6.根据权利要求1所述的一种用于多维感知平台的数据分析系统，其特征在于，所述数据治理模块中，元数据管理组件定义和管理数据的元数据，包括数据结构和数据关系；数据质量管理组件用于监控和评估数据质量，发现和处理数据质量问题；数据安全管理组件可以实施数据的安全策略和控制措施，确保数据的机密性、完整性和可用性。

7.根据权利要求1所述的一种用于多维感知平台的数据分析系统，其特征在于，所述自动化与优化模块中，自动化任务调度组件可以自动化执行数据处理、分析和建模任务，并进行任务调度和优化；自动化模型选择组件根据数据类型和任务需求，自动选择适合的模型进行数据分析和建模；自动化特征工程组件自动选择和生成合适的特征，实现更高效的特征工程流程。

8.根据权利要求1所述的一种用于多维感知平台的数据分析系统，其特征在于，所述安全体系模块中，网关接入安全组件提供安全的网关接入认证和访问控制，防止未授权的访问；用户身份认证组件对用户进行身份认证和授权，确保只有合法的用户可以访问数据和功能；数据传输安全组件使用加密技术保护数据在传输过程中的安全性，防止数据被篡改或窃取；应用程序安全组件对应用程序进行安全审计和漏洞扫描，防止应用层面的攻击。

9.一种用于多维感知平台的数据分析方法，其特征在于，包括权利要求1-8所述的用于多维感知平台的数据分析系统，还包括以下步骤：

1)数据采集：实时获取传感器数据、记录日志和接收外部数据源的数据；

2)数据预处理：清洗和处理数据，确保数据质量和一致性；

3)特征工程：从数据中提取有意义的特征，并进行转换和选择，为后续分析提供高质量的特征数据；

4)数据分析和建模：应用适当的算法和模型进行数据分析和建模，提取有价值的信息和模式；

5)数据可视化：将分析结果以图表、图像等形式展示，提高数据理解和可视化效果；

6)数据存储和管理：使用分布式文件系统和数据库等工具进行数据存储和管理，支持高效的访问和查询；

7)数据治理：管理数据的元数据、数据质量、安全和访问控制，确保数据的准确性、安全性和合规性；

8)自动化与优化：自动化任务调度、模型选择和特征工程，提高数据处理和分析的效率和准确性；

9)安全保障：提供安全网关接入认证、用户身份认证和数据传输的安全性，防止未授权的访问和数据泄露。