CN117786748A - 一种基于互联网的数字化分析管理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于互联网的数字化分析管理系统及方法，包括隐私与安全模块、数据质量监控模块、自动化分析与决策模块和成本优化与资源管理模块；本发明采取了数据加密与传输安全单元和访问控制与安全审计单元确保数据的安全性，这样可以有效防止未经授权的访问；通过设计数据清洗与去重单元和数据源可信度评估单元，能够自动识别和清洗冗余、错误或缺失的数据，并评估数据源的可靠性，这能够提高数据的准确性，确保分析结果的准确性和可信度；通过设计弹性计算与资源调配单元和性能监测与优化单元，能够根据系统负载情况和运行需求，自动调整计算资源并提供性能优化建议，这样可以实现成本的控制和资源的优化利用，降低系统的运营成本。

Description

一种基于互联网的数字化分析管理系统及方法

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其是一种基于互联网的数字化分析管理系统及方法。

背景技术

基于互联网的数字化分析管理系统是一种利用互联网和数据分析技术来实现企业管理或决策支持的系统，它通过收集、整理和分析大量的数据，帮助企业了解市场趋势、客户需求、产品表现等方面的信息，并提供相应的洞察和建议，然而，基于互联网的数字化分析管理系统也存在一些缺点，首先，由于涉及大量的数据收集和处理，系统在安全性和隐私保护方面面临挑战，需要采取相应的措施确保数据的安全性，其次，系统的成功与否也依赖于数据的质量和可靠性，如果数据源不准确或者数据清洗不彻底，可能会影响到分析结果的准确性和可信度，另外，系统的建设和维护成本较高，需要投入大量的人力和资源。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于互联网的数字化分析管理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的“目前的技术在基于互联网的数字化分析管理系统及方法中仍存在安全性面临挑战、数据源不准确和维护成本较高”的技术难点。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于互联网的数字化分析管理系统，包括隐私与安全模块、数据质量监控模块、自动化分析与决策模块和成本优化与资源管理模块，所述隐私与安全模块专注于提升系统的隐私和安全性能，采用加密技术、身份验证和访问控制的手段，确保数据在传输和存储过程中的安全，同时，监测和检测潜在的安全漏洞，并及时应对网络攻击和数据泄露风险；所述数据质量监控模块旨在监控数据的质量和可靠性，并提供实时反馈和修复建议，通过引入自动化的数据清洗算法和异常检测技术，识别并纠正不准确、冗余或缺失的数据，同时，评估数据源的可信度和有效性，帮助用户选择高质量的数据来源；所述自动化分析与决策模块利用人工智能和机器学习算法，实现对数据的自动化分析和决策支持，通过深度学习模型和智能推荐算法，自动提取数据中的关键信息和趋势，并生成个性化的洞察和建议，帮助用户更快速地做出决策，提高工作效率；所述成本优化与资源管理模块旨在降低系统的建设和维护成本，并优化资源的利用效率，通过引入云计算和虚拟化技术，灵活地分配计算资源，并根据需求进行弹性扩展，同时，分析和优化系统的运行效率，提供节能、减排和成本控制的策略，帮助企业实现可持续经营。

所述隐私与安全模块包括数据加密与传输安全单元，所述数据加密与传输安全单元负责对数据进行加密处理，并确保在传输过程中的安全性，采用对称加密或非对称加密算法来加密敏感数据，并配合使用SSL/TLS协议来保护数据传输的机密性和完整性。

所述隐私与安全模块还包括访问控制与安全审计单元，所述访问控制与安全审计单元用于实施严格的访问控制策略，确保只有经过授权的用户才能访问系统，同时，记录和审计用户操作，及时发现和响应潜在的安全威胁，并采取相应的安全补救措施。

所述数据质量监控模块包括数据清洗与去重单元，所述数据清洗与去重单元用于识别和清洗数据中的冗余、错误或缺失信息，以提高数据的准确性和一致性，使用规则引擎和机器学习算法来自动检测和修复数据异常，包括删除重复记录和填充缺失值。

所述数据质量监控模块还包括数据源可信度评估单元，所述数据源可信度评估单元用于评估数据源的可靠性和质量，为用户提供关于数据源的信任度指标，分析数据来源的历史记录、数据完整性以及数据更新频率的信息，帮助用户选择可信赖的数据源。

所述自动化分析与决策模块包括数据挖掘与模式识别单元，所述数据挖掘与模式识别单元利用机器学习和数据挖掘算法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律，并提取有用的洞察，应用聚类、分类、关联规则的技术，自动发现数据中的潜在趋势和异常。

所述自动化分析与决策模块还包括智能推荐与决策支持单元，所述智能推荐与决策支持单元基于机器学习模型和个性化算法，根据用户的需求和偏好生成智能推荐和决策支持，根据历史数据和实时反馈，为用户提供个性化的建议和预测结果，帮助用户快速做出决策。

所述成本优化与资源管理模块包括弹性计算与资源调配单元，所述弹性计算与资源调配单元通过云计算和虚拟化技术，实现弹性计算资源的分配和调配，根据系统负载情况和运行需求，自动增加或减少计算资源，以实现最优性能和成本控制。

所述成本优化与资源管理模块还包括性能监测与优化单元，所述性能监测与优化单元负责监测系统的运行状态和性能指标，包括响应时间和吞吐量，并根据监测结果提供性能优化建议，同时通过实时监测、日志分析和性能测试的手段，帮助用户识别和解决系统性能瓶颈，提升系统的效率和稳定性。

一种基于互联网的数字化分析管理方法，包括以下步骤：

S1.明确企业的分析目标和具体需求，这可能涉及市场趋势分析、客户行为洞察和产品表现评估，根据不同的目标和需求，确定所需要收集和分析的数据类型；

S2.利用互联网技术收集相关数据，并将其存储在云端数据库中，数据来自多个渠道，包括网站流量统计工具、社交媒体平台和传感器设备，同时，确保数据的安全性和隐私保护；

S3.对收集到的原始数据进行清洗和整理操作，以确保数据的质量和准确性，包括处理缺失值、去除重复记录和解决数据格式不一致的工作，以确保后续分析的可靠性；

S4.引入数据质量监控模块，实时监测数据的质量和可靠性，通过自动化算法和异常检测技术，发现并纠正数据中的异常和错误，提高数据的准确性和一致性；

S5.利用统计学、机器学习和数据挖掘的技术，对清洗后的数据进行分析和挖掘，通过应用聚类、分类、关联规则的算法，发现数据中的关联模式、趋势和异常情况；

S6.将分析结果以直观的可视化形式展示，帮助用户更好地理解和解释数据，使用图表和仪表盘呈现洞察和结论，并生成详细的报告，供决策者参考；

S7.引入自动化分析与决策支持模块，通过机器学习模型和智能推荐算法，为用户提供个性化的建议和预测结果，根据历史数据和实时反馈，自动提取关键信息并生成智能推荐，辅助用户做出决策；

S8.采用弹性计算和资源调配技术，实现计算资源的灵活分配和优化，监测系统的运行状态和性能指标，通过实时监测和性能优化手段，提升系统效率和成本控制能力。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：

(1)高度的隐私与安全性：采取了数据加密与传输安全单元和访问控制与安全审计单元等措施来确保数据的安全性，这样可以有效防止未经授权的访问和数据泄露，提高用户对系统的信任。

(2)数据质量和可靠性的提升：通过设计数据清洗与去重单元和数据源可信度评估单元，能够自动识别和清洗冗余、错误或缺失的数据，并评估数据源的可靠性，这能够提高数据的准确性和一致性，确保分析结果的准确性和可信度。

(3)成本优化：通过设计弹性计算与资源调配单元和性能监测与优化单元，能够根据系统负载情况和运行需求，自动调整计算资源并提供性能优化建议，这样可以实现成本的控制和资源的优化利用，降低系统的运营成本。

附图说明

图1为本发明一种基于互联网的数字化分析管理系统的结构示意图；

图2为本发明一种基于互联网的数字化分析管理方法的步骤示意图。

1-隐私与安全模块；2-数据质量监控模块；3-自动化分析与决策模块；4-成本优化与资源管理模块；5-数据加密与传输安全单元；6-访问控制与安全审计单元；7-数据清洗与去重单元；8-数据源可信度评估单元；9-数据挖掘与模式识别单元；10-智能推荐与决策支持单元；11-弹性计算与资源调配单元；12-性能监测与优化单元。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置的例子。

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。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。

实施例一

如图1至图2所示，一种基于互联网的数字化分析管理系统，包括隐私与安全模块1、数据质量监控模块2、自动化分析与决策模块3和成本优化与资源管理模块4。

所述隐私与安全模块1专注于提升系统的隐私和安全性能，采用加密技术、身份验证和访问控制的手段，确保数据在传输和存储过程中的安全，同时，监测和检测潜在的安全漏洞，并及时应对网络攻击和数据泄露风险，所述隐私与安全模块1包括数据加密与传输安全单元5和访问控制与安全审计单元6；所述数据加密与传输安全单元5负责对数据进行加密处理，并确保在传输过程中的安全性，采用对称加密或非对称加密算法来加密敏感数据，并配合使用SSL/TLS协议来保护数据传输的机密性和完整性；所述访问控制与安全审计单元6用于实施严格的访问控制策略，确保只有经过授权的用户才能访问系统，同时，记录和审计用户操作，及时发现和响应潜在的安全威胁，并采取相应的安全补救措施。

所述数据质量监控模块2旨在监控数据的质量和可靠性，并提供实时反馈和修复建议，通过引入自动化的数据清洗算法和异常检测技术，识别并纠正不准确、冗余或缺失的数据，同时，评估数据源的可信度和有效性，帮助用户选择高质量的数据来源，所述数据质量监控模块2包括数据清洗与去重单元7和数据源可信度评估单元8；所述数据清洗与去重单元7用于识别和清洗数据中的冗余、错误或缺失信息，以提高数据的准确性和一致性，使用规则引擎和机器学习算法来自动检测和修复数据异常，包括删除重复记录和填充缺失值；所述数据源可信度评估单元8用于评估数据源的可靠性和质量，为用户提供关于数据源的信任度指标，分析数据来源的历史记录、数据完整性以及数据更新频率的信息，帮助用户选择可信赖的数据源。

所述自动化分析与决策模块3利用人工智能和机器学习算法，实现对数据的自动化分析和决策支持，通过深度学习模型和智能推荐算法，自动提取数据中的关键信息和趋势，并生成个性化的洞察和建议，帮助用户更快速地做出决策，提高工作效率，所述自动化分析与决策模块3包括数据挖掘与模式识别单元9和智能推荐与决策支持单元10；所述数据挖掘与模式识别单元9利用机器学习和数据挖掘算法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律，并提取有用的洞察，应用聚类、分类、关联规则的技术，自动发现数据中的潜在趋势和异常；所述智能推荐与决策支持单元10基于机器学习模型和个性化算法，根据用户的需求和偏好生成智能推荐和决策支持，根据历史数据和实时反馈，为用户提供个性化的建议和预测结果，帮助用户快速做出决策。

所述成本优化与资源管理模块4旨在降低系统的建设和维护成本，并优化资源的利用效率，通过引入云计算和虚拟化技术，灵活地分配计算资源，并根据需求进行弹性扩展，同时，分析和优化系统的运行效率，提供节能、减排和成本控制的策略，帮助企业实现可持续经营，所述成本优化与资源管理模块4包括弹性计算与资源调配单元11和性能监测与优化单元12；所述弹性计算与资源调配单元11通过云计算和虚拟化技术，实现弹性计算资源的分配和调配，根据系统负载情况和运行需求，自动增加或减少计算资源，以实现最优性能和成本控制；所述性能监测与优化单元12负责监测系统的运行状态和性能指标，包括响应时间和吞吐量，并根据监测结果提供性能优化建议，同时通过实时监测、日志分析和性能测试的手段，帮助用户识别和解决系统性能瓶颈，提升系统的效率和稳定性。

本发明采取了数据加密与传输安全单元5和访问控制与安全审计单元6等措施来确保数据的安全性，这样可以有效防止未经授权的访问和数据泄露，提高用户对系统的信任；通过设计数据清洗与去重单元7和数据源可信度评估单元8，能够自动识别和清洗冗余、错误或缺失的数据，并评估数据源的可靠性，这能够提高数据的准确性和一致性，确保分析结果的准确性和可信度；通过设计弹性计算与资源调配单元11和性能监测与优化单元12，能够根据系统负载情况和运行需求，自动调整计算资源并提供性能优化建议，这样可以实现成本的控制和资源的优化利用，降低系统的运营成本。

实施例二

如图1至图2所示，一种基于互联网的数字化分析管理方法，包括以下步骤：

S1.明确企业的分析目标和具体需求，这可能涉及市场趋势分析、客户行为洞察和产品表现评估，根据不同的目标和需求，确定所需要收集和分析的数据类型；

S2.利用互联网技术收集相关数据，并将其存储在云端数据库中，数据来自多个渠道，包括网站流量统计工具、社交媒体平台和传感器设备，同时，确保数据的安全性和隐私保护；

S3.对收集到的原始数据进行清洗和整理操作，以确保数据的质量和准确性，包括处理缺失值、去除重复记录和解决数据格式不一致的工作，以确保后续分析的可靠性；

S4.引入数据质量监控模块，实时监测数据的质量和可靠性，通过自动化算法和异常检测技术，发现并纠正数据中的异常和错误，提高数据的准确性和一致性；

S5.利用统计学、机器学习和数据挖掘的技术，对清洗后的数据进行分析和挖掘，通过应用聚类、分类、关联规则的算法，发现数据中的关联模式、趋势和异常情况；

S6.将分析结果以直观的可视化形式展示，帮助用户更好地理解和解释数据，使用图表和仪表盘呈现洞察和结论，并生成详细的报告，供决策者参考；

S7.引入自动化分析与决策支持模块，通过机器学习模型和智能推荐算法，为用户提供个性化的建议和预测结果，根据历史数据和实时反馈，自动提取关键信息并生成智能推荐，辅助用户做出决策；

S8.采用弹性计算和资源调配技术，实现计算资源的灵活分配和优化，监测系统的运行状态和性能指标，通过实时监测和性能优化手段，提升系统效率和成本控制能力。

本发明采取了数据加密与传输安全单元5和访问控制与安全审计单元6等措施来确保数据的安全性，这样可以有效防止未经授权的访问和数据泄露，提高用户对系统的信任；通过设计数据清洗与去重单元7和数据源可信度评估单元8，能够自动识别和清洗冗余、错误或缺失的数据，并评估数据源的可靠性，这能够提高数据的准确性和一致性，确保分析结果的准确性和可信度；通过设计弹性计算与资源调配单元11和性能监测与优化单元12，能够根据系统负载情况和运行需求，自动调整计算资源并提供性能优化建议，这样可以实现成本的控制和资源的优化利用，降低系统的运营成本。

Claims (10)

1.一种基于互联网的数字化分析管理系统，其特征在于：包括隐私与安全模块(1)、数据质量监控模块(2)、自动化分析与决策模块(3)和成本优化与资源管理模块(4)，所述隐私与安全模块(1)专注于提升系统的隐私和安全性能，采用加密技术、身份验证和访问控制的手段，确保数据在传输和存储过程中的安全，同时，监测和检测潜在的安全漏洞，并及时应对网络攻击和数据泄露风险；所述数据质量监控模块(2)旨在监控数据的质量和可靠性，并提供实时反馈和修复建议，通过引入自动化的数据清洗算法和异常检测技术，识别并纠正不准确、冗余或缺失的数据，同时，评估数据源的可信度和有效性，帮助用户选择高质量的数据来源；所述自动化分析与决策模块(3)利用人工智能和机器学习算法，实现对数据的自动化分析和决策支持，通过深度学习模型和智能推荐算法，自动提取数据中的关键信息和趋势，并生成个性化的洞察和建议，帮助用户更快速地做出决策，提高工作效率；所述成本优化与资源管理模块(4)旨在降低系统的建设和维护成本，并优化资源的利用效率，通过引入云计算和虚拟化技术，灵活地分配计算资源，并根据需求进行弹性扩展，同时，分析和优化系统的运行效率，提供节能、减排和成本控制的策略，帮助企业实现可持续经营。

2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的数字化分析管理系统，其特征在于：所述隐私与安全模块(1)包括数据加密与传输安全单元(5)，所述数据加密与传输安全单元(5)负责对数据进行加密处理，并确保在传输过程中的安全性，采用对称加密或非对称加密算法来加密敏感数据，并配合使用SSL/TLS协议来保护数据传输的机密性和完整性。

3.根据权利要求2所述的一种基于互联网的数字化分析管理系统，其特征在于：所述隐私与安全模块(1)还包括访问控制与安全审计单元(6)，所述访问控制与安全审计单元(6)用于实施严格的访问控制策略，确保只有经过授权的用户才能访问系统，同时，记录和审计用户操作，及时发现和响应潜在的安全威胁，并采取相应的安全补救措施。

4.根据权利要求1所述的一种基于互联网的数字化分析管理系统，其特征在于：所述数据质量监控模块(2)包括数据清洗与去重单元(7)，所述数据清洗与去重单元(7)用于识别和清洗数据中的冗余、错误或缺失信息，以提高数据的准确性和一致性，使用规则引擎和机器学习算法来自动检测和修复数据异常，包括删除重复记录和填充缺失值。

5.根据权利要求4所述的一种基于互联网的数字化分析管理系统，其特征在于：所述数据质量监控模块(2)还包括数据源可信度评估单元(8)，所述数据源可信度评估单元(8)用于评估数据源的可靠性和质量，为用户提供关于数据源的信任度指标，分析数据来源的历史记录、数据完整性以及数据更新频率的信息，帮助用户选择可信赖的数据源。

6.根据权利要求1所述的一种基于互联网的数字化分析管理系统，其特征在于：所述自动化分析与决策模块(3)包括数据挖掘与模式识别单元(9)，所述数据挖掘与模式识别单元(9)利用机器学习和数据挖掘算法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律，并提取有用的洞察，应用聚类、分类、关联规则的技术，自动发现数据中的潜在趋势和异常。

7.根据权利要求6所述的一种基于互联网的数字化分析管理系统，其特征在于：所述自动化分析与决策模块(3)还包括智能推荐与决策支持单元(10)，所述智能推荐与决策支持单元(10)基于机器学习模型和个性化算法，根据用户的需求和偏好生成智能推荐和决策支持，根据历史数据和实时反馈，为用户提供个性化的建议和预测结果，帮助用户快速做出决策。

8.根据权利要求1所述的一种基于互联网的数字化分析管理系统，其特征在于：所述成本优化与资源管理模块(4)包括弹性计算与资源调配单元(11)，所述弹性计算与资源调配单元(11)通过云计算和虚拟化技术，实现弹性计算资源的分配和调配，根据系统负载情况和运行需求，自动增加或减少计算资源，以实现最优性能和成本控制。

9.根据权利要求8所述的一种基于互联网的数字化分析管理系统，其特征在于：所述成本优化与资源管理模块(4)还包括性能监测与优化单元(12)，所述性能监测与优化单元(12)负责监测系统的运行状态和性能指标，包括响应时间和吞吐量，并根据监测结果提供性能优化建议，同时通过实时监测、日志分析和性能测试的手段，帮助用户识别和解决系统性能瓶颈，提升系统的效率和稳定性。

10.一种基于互联网的数字化分析管理方法，其特征在于：包括以下步骤，

S1.明确企业的分析目标和具体需求，这可能涉及市场趋势分析、客户行为洞察和产品表现评估，根据不同的目标和需求，确定所需要收集和分析的数据类型；

S2.利用互联网技术收集相关数据，并将其存储在云端数据库中，数据来自多个渠道，包括网站流量统计工具、社交媒体平台和传感器设备，同时，确保数据的安全性和隐私保护；

S3.对收集到的原始数据进行清洗和整理操作，以确保数据的质量和准确性，包括处理缺失值、去除重复记录和解决数据格式不一致的工作，以确保后续分析的可靠性；

S4.引入数据质量监控模块，实时监测数据的质量和可靠性，通过自动化算法和异常检测技术，发现并纠正数据中的异常和错误，提高数据的准确性和一致性；

S5.利用统计学、机器学习和数据挖掘的技术，对清洗后的数据进行分析和挖掘，通过应用聚类、分类、关联规则的算法，发现数据中的关联模式、趋势和异常情况；

S6.将分析结果以直观的可视化形式展示，帮助用户更好地理解和解释数据，使用图表和仪表盘呈现洞察和结论，并生成详细的报告，供决策者参考；

S7.引入自动化分析与决策支持模块，通过机器学习模型和智能推荐算法，为用户提供个性化的建议和预测结果，根据历史数据和实时反馈，自动提取关键信息并生成智能推荐，辅助用户做出决策；

S8.采用弹性计算和资源调配技术，实现计算资源的灵活分配和优化，监测系统的运行状态和性能指标，通过实时监测和性能优化手段，提升系统效率和成本控制能力。