WO2022166070A1 - AIOT DaaS数字孪生云平台 - Google Patents

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WO2022166070A1
WO2022166070A1 PCT/CN2021/100220 CN2021100220W WO2022166070A1 WO 2022166070 A1 WO2022166070 A1 WO 2022166070A1 CN 2021100220 W CN2021100220 W CN 2021100220W WO 2022166070 A1 WO2022166070 A1 WO 2022166070A1
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WO
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data
module
center
daas
aiot
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PCT/CN2021/100220
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刘天琼
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深圳市爱云信息科技有限公司
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0207—Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data

Definitions

  • the invention relates to the field of AIOT DaaS digital cloud platforms, in particular to an AIOT DaaS digital twin cloud platform.
  • DaaS Data as a Service
  • the data middle platform refers to the collection, calculation, storage, and processing of massive data through data technology, and at the same time, the standard and caliber are unified.
  • the data center mainly refers to companies that help enterprises build a data center, and one type is to provide data.
  • the service company forms a third-party data center based on the data resources that it can touch, and serves corporate customers based on the data center; the other type is a company that helps enterprises with data governance and data assetization, but has no data of its own.
  • the business middle platform mainly refers to the precipitation of models and products for industry applications based on data and technology, combined with industry applications; the business middle platform has business attributes, but the essence is some functional module components, and enterprises can quickly encapsulate business products based on the business middle platform. .
  • DaaS provides a new way for enterprises to share data with other enterprises through centralized management of data resources and scene-based data; in today's era of data explosion, no enterprise can collect With the DaaS service, you can purchase all the data you need from other companies, and improve the competitiveness of the enterprise through division of labor and collaboration.
  • the purpose of the present invention is to provide an AIOT DaaS digital twin cloud platform, which can be applied to smart government affairs, smart finance, smart supply chain, smart logistics, smart education, smart energy , smart medical care, smart transportation/real estate, to solve the problem that the information flow of different industries and different platforms cannot be integrated and shared.
  • the present invention provides an AIOT DaaS digital twin cloud platform, including an interconnected business center and a data center; the data center is used to The data collected by the method is collected, calculated, stored, and processed, and the formed standard data is stored on the one hand and transmitted to the business center; the business center is used to convert the standard data transmitted based on the data center to Combine industry applications to form models and products for industry applications, so that users can quickly encapsulate business products based on the business platform;
  • the data middle platform includes a big data computing service module, a big data development kit module, a portrait analysis module, a data visualization module, a data warehouse planning module and a data service module, and the big data computing service module is used for efficiently analyzing and processing massive data
  • the big data development kit module is used to form standard data from the data analyzed and processed by the big data computing service module
  • the portrait analysis module is used to form a 360-degree portrait for each individual user through intelligent analysis to restore the user's reality.
  • the data visualization module is used to display the data analysis results graphically
  • the data warehouse planning module is used to organize the centralized storage of data and is responsible for data access and management
  • the data service module is used for Users provide external data access and hosting services;
  • the business center includes a member center module, a commodity center module, an order center module, a transaction center module, a payment center module, and a comment center module
  • the member center module is used to manage the users who have become members. Add, modify and delete information and make complete and accurate records of all businesses involved in the member; the commodity center module is used to manage commodities, including the addition, modification and deletion of commodity information; the order center The module is used to manage orders, and add, modify and delete order information; the payment center module is used for payment management and completes the payment function; the comment center module is used to provide users with text, pictures and videos to publish products Comment function.
  • the portrait analysis module adopts the DMHub portrait engine
  • the DMHub portrait engine includes a 360-degree global portrait function, an omni-channel data automatic aggregation function, a crowd segmentation function, a behavioral feature analysis function, a tag management function and an open interface function;
  • the 360-degree global portrait function combines basic user profiles, multiple identities, feature tags, consumption records, and interaction records to form a 360-degree portrait of a single user;
  • the omni-channel data automatic aggregation function integrates the same user.
  • the big data computing service module adopts AI time series algorithm and sorting algorithm model technology, and distributes the collected data to the data middle station and the business middle station according to business type, data type and information type.
  • the member center module includes a member management unit, an integral management unit, a member activity management unit, a member communication management unit, and a member statistics unit; the member management unit is used for the maintenance of member information, the promotion and promotion of members, and the whole process of member cancellation.
  • the point management unit is used to manage the points of the member, the changes of the member points, the behavior of rebate according to the points and the redemption of the points for gifts, and can query the points of the member;
  • the member activity management unit uses It is used to manage various activities held for offline and online members;
  • the member communication management unit is used to manage the communication methods with members;
  • the member statistics unit is used to combine the member management unit, the points management unit, The data of the member activity management unit and the member communication management unit generate a statistical report.
  • the big data development kit module adopts DataWorks, which is a PaaS platform based on MaxCompute, providing users with complete ETL and data warehouse management capabilities, as well as various classic distributed computing models such as SQL, MR, and Graph. , which can solve the user's massive data calculation problem more quickly, effectively reduce enterprise costs, and ensure data security.
  • DataWorks is a PaaS platform based on MaxCompute, providing users with complete ETL and data warehouse management capabilities, as well as various classic distributed computing models such as SQL, MR, and Graph. , which can solve the user's massive data calculation problem more quickly, effectively reduce enterprise costs, and ensure data security.
  • the data visualization module adopts the pyecharts data visualization module, which can convert the data into the expressions of bar chart, pie chart, box chart, line chart, radar chart and scatter chart.
  • the data warehouse planning module adopts the method of dimension modeling, and the dimension modeling includes a dimension table and a fact table, the dimension table is used to represent a quantity used when analyzing the data, and the fact table is used for
  • the fact table includes a foreign key that is connected to each of the dimension tables, and is associated with the dimension table through a JOIN method, the measurement of the fact table is a numerical type, and the fact table
  • the record data is constantly increasing, and the size of the fact table grows rapidly.
  • the main function of the data warehouse planning module is analysis-oriented, focusing on query, and does not involve data update operations; the dimensional modeling method adopts a constellation pattern, and the constellation pattern is based on a plurality of the fact tables. , and multiple said fact tables share dimension information.
  • the design principle of the fact table is to be able to correctly record historical information
  • the design principle of the dimension table is to be able to aggregate subject content from an appropriate angle.
  • the data service module includes functions of service management, access management, service log and monitoring management.
  • the beneficial effect of the present invention is that the AIOT DaaS digital twin cloud platform provided by the present invention includes a business middle platform and a data middle platform that are connected to each other; the data middle platform is used for data collected through the AIOT DaaS method.
  • FIG. 1 is a system structure diagram of an AIOT DaaS digital twin cloud platform provided by an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a structural diagram of a member center module of an AIOT DaaS digital twin cloud platform provided by an embodiment of the present invention.
  • the AIOT DaaS digital twin cloud platform includes a business middle platform and a data middle platform that are connected to each other; the data middle platform is used to collect, calculate, store, and process the data collected by the AIOT DaaS method. , the formed standard data is stored on the one hand and transmitted to the business center; the business center is used to combine the standard data transmitted based on the data center with industry applications to form models and products for industry applications , so that users can quickly encapsulate business products based on the business platform;
  • the data middle platform includes a big data computing service module, a big data development kit module, a portrait analysis module, a data visualization module, a data warehouse planning module and a data service module, and the big data computing service module is used for efficiently analyzing and processing massive data
  • the big data development kit module is used to form standard data from the data analyzed and processed by the big data computing service module
  • the portrait analysis module is used to form a 360-degree portrait for each individual user through intelligent analysis to restore the user's reality.
  • the data visualization module is used to display the data analysis results graphically
  • the data warehouse planning module is used to organize the centralized storage of data and is responsible for data access and management
  • the data service module is used for Users provide external data access and hosting services;
  • the business center includes a member center module, a commodity center module, an order center module, a transaction center module, a payment center module, and a comment center module
  • the member center module is used to manage the users who have become members. Add, modify and delete information and make complete and accurate records of all businesses involved in the member; the commodity center module is used to manage commodities, including the addition, modification and deletion of commodity information; the order center The module is used to manage orders, and add, modify and delete order information; the payment center module is used for payment management and completes the payment function; the comment center module is used to provide users with text, pictures and videos to publish products Comment function.
  • the AIOT DaaS digital twin cloud platform includes the interconnected business center and data center; the data center is used to collect, calculate, store, and process the data collected through AIOT DaaS to form standard data On the one hand, it is stored and on the other hand, it is transmitted to the business center; the business center is used to combine the standard data transmitted based on the data center with industry applications to form models and products for industry applications, so that users can quickly package based on the business center.
  • business products; the invention can be applied to smart government affairs, smart finance, smart supply chain, smart logistics, smart education, smart energy, smart medical care, smart transportation/real estate, and solves the problem that the information flow of different industries and different platforms cannot be integrated and shared. The problem.
  • the portrait analysis module adopts the DMHub portrait engine
  • the DMHub portrait engine includes a 360-degree global portrait function, an omni-channel data automatic aggregation function, a crowd segmentation function, a behavioral feature analysis function, and a tag management function. function and open interface function;
  • the 360-degree global portrait function combines basic user profiles, multiple identities, feature tags, consumption records and interaction records to form a 360-degree portrait of a single user;
  • the omni-channel data automatic aggregation function will the same user.
  • the big data computing service module adopts AI time series algorithm and sorting algorithm model technology, and distributes the collected data to the data center and the data center according to business type, data type and information type. Business center.
  • the member center module includes a member management unit, an integral management unit, a member activity management unit, a member communication management unit and a member statistics unit;
  • the member management unit is used for member information The whole business cycle life link from maintenance, membership upgrade and upgrade to member cancellation;
  • the point management unit is used to manage the member’s points, changes in the member’s points, rebates according to points and the behavior of redeeming the points for gifts, and can target the member’s points.
  • the member activity management unit is used to manage various activities held for offline and online members;
  • the member communication management unit is used to manage the way of communication with members;
  • the member statistics unit is used to The data of the member management unit, the point management unit, the member activity management unit and the member communication management unit generate statistical reports.
  • the big data development kit module adopts DataWorks, which is a MaxCompute-based PaaS platform, providing users with complete ETL and data warehouse management capabilities, as well as SQL, MR, Graph and other various
  • DataWorks is a MaxCompute-based PaaS platform, providing users with complete ETL and data warehouse management capabilities, as well as SQL, MR, Graph and other various
  • the classic distributed computing model can solve the user's massive data computing problem more quickly, effectively reduce enterprise costs, and ensure data security.
  • the data visualization module adopts the pyecharts data visualization module, which can convert data into histograms, pie charts, box charts, line charts, radar charts and scatter charts.
  • the data warehouse planning module adopts a dimensional modeling method
  • the dimensional modeling includes a dimension table and a fact table
  • the dimension table is used to represent a quantity used in analyzing data
  • the fact table is used to represent the measurement of the analysis subject
  • the fact table includes the key foreign keys connected with each of the dimension tables, and is associated with the dimension table by JOIN
  • the measurement of the fact table is a numerical value type
  • the main function of the data warehouse planning module is analysis-oriented, focusing on query, and does not involve data update operations; the dimensional modeling method adopts a constellation pattern, and the constellation pattern is based on There are multiple fact tables, and the multiple fact tables share dimension information.
  • the design principle of the fact table is to be able to correctly record historical information
  • the design principle of the dimension table is to be able to aggregate subject content from an appropriate angle.
  • the data service module includes functions of service management, access management, service log and monitoring management.
  • the implementation of all modules, units, algorithms and rules involved in the present invention adopts open, mature and open source program architecture and program codes, and those skilled in the art can easily use the functions described in this technical solution. It is realized by using the existing and public program structure and program code.

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Abstract

AIOT DaaS数字孪生云平台，其特征在于，包括相互连接的业务中台和数据中台；数据中台包括大数据计算服务模块、大数据开发套件模块、画像分析模块、数据可视化模块、数据仓库规划模块以及数据服务模块；数据中台用于对通过AIOT DaaS方式收集的数据进行采集、计算、存储、加工，形成的标准数据一方面进行储存一方面传送至业务中台；业务中台包括会员中心模块、商品中心模块、订单中心模块、交易中心模块、支付中心模块以及评论中心模块；业务中台用于将基于数据中台传送的标准数据并结合行业应用，形成针对行业应用的模型及产品，以使用户能够基于业务中台快速封装出业务产品。本发明能够应用于智慧政务、智慧金融、智慧供应链、智慧物流、智慧教育、智慧能源、智慧医疗、智慧交通/房地产，解决了不同行业、不同平台的信息流不能融合和共享的问题。

Description

AIOT DaaS数字孪生云平台 技术领域
本发明涉及AIOT DaaS数字云平台领域，具体涉及一种AIOT DaaS数字孪生云平台。
背景技术
DaaS(Data as a Service，数据即服务)是一种以可预测的每用户成本提供和管理多个强大桌面配置的有效方式。它带来的灵活性和敏捷性使远程人员、正式员工和临时员工、甚至是拥有多台PC的用户，都能够获得所需的访问和应用程序，无论他们身在何处。
数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务；数据中台主要是指帮助企业搭建数据中台的公司，一类是提供数据服务的公司，基于自身能够触及的数据资源，形成一个第三方的数据中台，并基于数据中台服务企业客户；另一类是帮助企业进行数据治理、数据资产化的公司，自身没有数据，帮助企业客户搭建数据中台的公司；数据中台的价值是将数据资产化，实现不同体系ID账号的打通，为下一步数据应用夯实基础。
业务中台主要是指基于数据和技术，结合行业应用，沉淀针对行业应用的模型及产品；业务中台具备业务属性，但本质是一些功能模块组件，企业基于业务中台可以快速封装出业务产品。
由于DaaS通过对数据资源的集中化管理，并把数据场景化，从而为企业自 身和其他企业的数据共享提供了一种新的方式；在如今的数据大爆炸时代，没有任何一家企业能收集到自己需要的所有数据，有了DaaS服务，就可以向其他公司购买所需数据，通过分工协作提升企业竞争力。
随着IOT技术(传感器、移动网络、通讯标准、技术平台)和AI(芯片、算法)的发展，智能设备越来越普及，并且在AIOT的支持下，智能设备也增加了更多智能功能，由于现有的信息流不能融合和共享，给企业发展造成了发展受阻严重，使得企业经营无法通过信息平台进行决策，错失了商机和市场竞争力。
发明内容
为了解决现有技术无法实现信息流的融合和共享的问题，本发明的目的是提供AIOT DaaS数字孪生云平台，能够应用于智慧政务、智慧金融、智慧供应链、智慧物流、智慧教育、智慧能源、智慧医疗、智慧交通/房地产，以解决不同行业、不同平台的信息流不能融合和共享的问题。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：本发明提供了一种AIOT DaaS数字孪生云平台，包括相互连接的业务中台和数据中台；所述数据中台用于对通过AIOT DaaS方式收集的数据进行采集、计算、存储、加工，形成的标准数据一方面进行储存一方面传送至所述业务中台；所述业务中台用于将基于所述数据中台传送的标准数据并结合行业应用，形成针对行业应用的模型及产品，以使用户能够基于所述业务中台快速封装出业务产品；
所述数据中台包括大数据计算服务模块、大数据开发套件模块、画像分析模块、数据可视化模块、数据仓库规划模块以及数据服务模块，所述大数据计算服务模块用于高效分析处理海量数据，所述大数据开发套件模块用于将所述 大数据计算服务模块分析处理后的数据形成标准数据，所述画像分析模块用于通过智能分析为每一个用户个体构成360度画像以还原用户的真实行为特征，所述数据可视化模块用于将数据分析结果采用图形展示，所述数据仓库规划模块用于将数据有组织的集中存储并负责数据的存取和管理，所述数据服务模块用于为用户提供外部数据接入和托管服务；
所述业务中台包括会员中心模块、商品中心模块、订单中心模块、交易中心模块、支付中心模块以及评论中心模块，所述会员中心模块用于管理成为会员的所述用户，对所述会员的信息进行添加、修改和删除并对所述会员所涉及的所有业务进行完整和准确的记录；所述商品中心模块用于对商品进行管理，包括商品信息进行添加、修改和删除；所述订单中心模块用于对订单进行管理，对订单信息进行添加、修改和删除；所述支付中心模块用于支付管理，完成支付功能；所述评论中心模块用于为用户提供以文字、图片以及视频发布商品评论的功能。
进一步地，所述画像分析模块采用DMHub画像引擎，所述DMHub画像引擎包括360度全域画像功能、全渠道数据自动汇总功能、人群细分功能、行为特征分析功能、标签管理功能以及开放接口功能；所述360度全域画像功能将基础的用户档案、多种身份、特征标签、消费记录以及互动记录并合力构成单个用户的360度画像；所述全渠道数据自动汇总功能将相同用户。
进一步地，所述大数据计算服务模块采用AI时序算法和排序算法模型技术，将所述采集数据按照业务类型、数据类型以及信息类型分发至所述数据中台和所述业务中台。
进一步地，所述会员中心模块包括会员管理单元、积分管理单元、会员活动管理单元、会员沟通管理单元以及会员统计单元；所述会员管理单元用于会 员信息维护、会员升降级直至会员注销的整个业务周期生命环节；所述积分管理单元用于对会员的积分、会员积分的变化、按照积分返利以及积分兑换礼品的行为进行管理，并且能够针对会员的积分进行查询；所述会员活动管理单元用于管理为线下和线上会员举办的各项活动；所述会员沟通管理单元用于管理与会员的沟通方式；所述会员统计单元用于将所述会员管理单元、所述积分管理单元、所述会员活动管理单元以及所述会员沟通管理单元的数据生成统计报表。
进一步地，所述大数据开发套件模块采用DataWorks，所述DataWorks为基于MaxCompute的PaaS平台，向用户提供完善的ETL和数仓管理能力，以及SQL、MR、Graph等多种经典的分布式计算模型，能够更快速地解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，保障数据安全。
进一步地，所述数据可视化模块采用pyecharts数据可视化模块，能够将数据转换为柱状图、饼图、箱体图、折线图、雷达图以及散点图的表达方式。
进一步地，所述数据仓库规划模块采用维度建模的方法，所述维度建模包括维度表和事实表，所述维度表用于表示对数据进行分析时所用的一个量，所述事实表用于表示分析主题的度量，所述事实表包括了与各个所述维度表相连关键的外键，并通过JOIN方式与所述维度表关联，所述事实表的度量为数值类型，所述事实表的记录数据会不断增加，所述事实表的规模迅速增长。
进一步地，所述数据仓库规划模块的主要功能为面向分析，以查询为主，不涉及数据更新操作；所述维度建模的方式采用星座模式，所述星座模式为基于多张所述事实表，多张所述事实表共享维度信息。
进一步地，所述事实表的设计原则为能够正确记录历史信息，所述维度表的设计原则为能够以合适的角度来聚合主题内容。
进一步地，所述数据服务模块包含服务管理、接入管理、服务日志及监控管理的功能。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明提供的AIOT DaaS数字孪生云平台，包括相互连接的业务中台和数据中台；数据中台用于对通过AIOT DaaS方式收集的数据进行采集、计算、存储、加工，形成的标准数据一方面进行储存一方面传送至业务中台；业务中台用于将基于数据中台传送的标准数据并结合行业应用，形成针对行业应用的模型及产品，以使用户能够基于业务中台快速封装出业务产品；本发明能够应用于智慧政务、智慧金融、智慧供应链、智慧物流、智慧教育、智慧能源、智慧医疗、智慧交通/房地产，解决了不同行业、不同平台的信息流不能融合和共享的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的AIOT DaaS数字孪生云平台的系统结构图。
图2是本发明实施例提供的AIOT DaaS数字孪生云平台的会员中心模块结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅 仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
以下结合附图与具体实施例，对本发明的技术方案做详细的说明。
参照图1，本发明提供的AIOT DaaS数字孪生云平台，包括相互连接的业务中台和数据中台；所述数据中台用于对通过AIOT DaaS方式收集的数据进行采集、计算、存储、加工，形成的标准数据一方面进行储存一方面传送至所述业务中台；所述业务中台用于将基于所述数据中台传送的标准数据并结合行业应用，形成针对行业应用的模型及产品，以使用户能够基于所述业务中台快速封装出业务产品；
所述数据中台包括大数据计算服务模块、大数据开发套件模块、画像分析模块、数据可视化模块、数据仓库规划模块以及数据服务模块，所述大数据计算服务模块用于高效分析处理海量数据，所述大数据开发套件模块用于将所述大数据计算服务模块分析处理后的数据形成标准数据，所述画像分析模块用于通过智能分析为每一个用户个体构成360度画像以还原用户的真实行为特征，所述数据可视化模块用于将数据分析结果采用图形展示，所述数据仓库规划模块用于将数据有组织的集中存储并负责数据的存取和管理，所述数据服务模块用于为用户提供外部数据接入和托管服务；
所述业务中台包括会员中心模块、商品中心模块、订单中心模块、交易中心模块、支付中心模块以及评论中心模块，所述会员中心模块用于管理成为会员的所述用户，对所述会员的信息进行添加、修改和删除并对所述会员所涉及的所有业务进行完整和准确的记录；所述商品中心模块用于对商品进行管理，包括商品信息进行添加、修改和删除；所述订单中心模块用于对订单进行管理，对订单信息进行添加、修改和删除；所述支付中心模块用于支付管理，完成支付功能；所述评论中心模块用于为用户提供以文字、图片以及视频发布商品评论的功能。
上述技术方案提供的AIOT DaaS数字孪生云平台，包括相互连接的业务中台和数据中台；数据中台用于对通过AIOT DaaS方式收集的数据进行采集、计算、存储、加工，形成的标准数据一方面进行储存一方面传送至业务中台；业务中台用于将基于数据中台传送的标准数据并结合行业应用，形成针对行业应用的模型及产品，以使用户能够基于业务中台快速封装出业务产品；本发明能够应用于智慧政务、智慧金融、智慧供应链、智慧物流、智慧教育、智慧能源、智慧医疗、智慧交通/房地产，解决了不同行业、不同平台的信息流不能融合和共享的问题。
作为本发明的一种实施方式，所述画像分析模块采用DMHub画像引擎，所述DMHub画像引擎包括360度全域画像功能、全渠道数据自动汇总功能、人群细分功能、行为特征分析功能、标签管理功能以及开放接口功能；所述360度全域画像功能将基础的用户档案、多种身份、特征标签、消费记录以及互动记录并合力构成单个用户的360度画像；所述全渠道数据自动汇总功能将相同用户。
作为本发明的一种实施方式，所述大数据计算服务模块采用AI时序算法和 排序算法模型技术，将所述采集数据按照业务类型、数据类型以及信息类型分发至所述数据中台和所述业务中台。
作为本发明的一种实施方式，参照图2，所述会员中心模块包括会员管理单元、积分管理单元、会员活动管理单元、会员沟通管理单元以及会员统计单元；所述会员管理单元用于会员信息维护、会员升降级直至会员注销的整个业务周期生命环节；所述积分管理单元用于对会员的积分、会员积分的变化、按照积分返利以及积分兑换礼品的行为进行管理，并且能够针对会员的积分进行查询；所述会员活动管理单元用于管理为线下和线上会员举办的各项活动；所述会员沟通管理单元用于管理与会员的沟通方式；所述会员统计单元用于将所述会员管理单元、所述积分管理单元、所述会员活动管理单元以及所述会员沟通管理单元的数据生成统计报表。
作为本发明的一种实施方式，所述大数据开发套件模块采用DataWorks，所述DataWorks为基于MaxCompute的PaaS平台，向用户提供完善的ETL和数仓管理能力，以及SQL、MR、Graph等多种经典的分布式计算模型，能够更快速地解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，保障数据安全。
作为本发明的一种实施方式，所述数据可视化模块采用pyecharts数据可视化模块，能够将数据转换为柱状图、饼图、箱体图、折线图了、雷达图以及散点图的表达方式。
作为本发明的一种实施方式，所述数据仓库规划模块采用维度建模的方法，所述维度建模包括维度表和事实表，所述维度表用于表示对数据进行分析时所用的一个量，所述事实表用于表示分析主题的度量，所述事实表包括了与各个所述维度表相连关键的外键，并通过JOIN方式与所述维度表关联，所述事实表的度量为数值类型，所述事实表的记录数据会不断增加，所述事实表的规模迅 速增长。
作为本发明的一种实施方式，所述数据仓库规划模块的主要功能为面向分析，以查询为主，不涉及数据更新操作；所述维度建模的方式采用星座模式，所述星座模式为基于多张所述事实表，多张所述事实表共享维度信息。
具体地，所述事实表的设计原则为能够正确记录历史信息，所述维度表的设计原则为能够以合适的角度来聚合主题内容。
作为本发明的一种实施方式，所述数据服务模块包含服务管理、接入管理、服务日志及监控管理的功能。
优选地，本发明所述涉及的所有模块、单元、算法以及规则的实现方式均采用公开的、成熟的、开源的程序架构及程序代码，本领域的技术人员根据本技术方案描述的功能可以轻易采用已有的、公开的程序架构及程序代码实现。
以上对本发明的实施例进行了详细的说明，但本发明的创造并不限于本实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下，还可以做出许多同等变型或替换，这些同等变型或替换均包含在本申请的权利要求所限定的保护范围内。

Claims (10)

  1. AIOT DaaS数字孪生云平台，其特征在于，包括相互连接的业务中台和数据中台；所述数据中台用于对通过AIOT DaaS方式收集的数据进行采集、计算、存储、加工，形成的标准数据一方面进行储存一方面传送至所述业务中台；所述业务中台用于将基于所述数据中台传送的标准数据并结合行业应用，形成针对行业应用的模型及产品，以使用户能够基于所述业务中台快速封装出业务产品；
    所述数据中台包括大数据计算服务模块、大数据开发套件模块、画像分析模块、数据可视化模块、数据仓库规划模块以及数据服务模块，所述大数据计算服务模块用于高效分析处理海量数据，所述大数据开发套件模块用于将所述大数据计算服务模块分析处理后的数据形成标准数据，所述画像分析模块用于通过智能分析为每一个用户个体构成360度画像以还原用户的真实行为特征，所述数据可视化模块用于将数据分析结果采用图形展示，所述数据仓库规划模块用于将数据有组织的集中存储并负责数据的存取和管理，所述数据服务模块用于为用户提供外部数据接入和托管服务；
    所述业务中台包括会员中心模块、商品中心模块、订单中心模块、交易中心模块、支付中心模块以及评论中心模块，所述会员中心模块用于管理成为会员的所述用户，对所述会员的信息进行添加、修改和删除并对所述会员所涉及的所有业务进行完整和准确的记录；所述商品中心模块用于对商品进行管理，包括商品信息进行添加、修改和删除；所述订单中心模块用于对订单进行管理，对订单信息进行添加、修改和删除；所述支付中心模块用于支付管理，完成支付功能；所述评论中心模块用于为用户提供以文字、图片以及视频发布商品评论的功能。
  2. 根据权利要求1所述的AIOT DaaS数字孪生云平台，其特征在于，所述 画像分析模块采用DMHub画像引擎，所述DMHub画像引擎包括360度全域画像功能、全渠道数据自动汇总功能、人群细分功能、行为特征分析功能、标签管理功能以及开放接口功能；所述360度全域画像功能将基础的用户档案、多种身份、特征标签、消费记录以及互动记录并合力构成单个用户的360度画像；所述全渠道数据自动汇总功能将相同用户。
  3. 根据权利要求1所述的AIOT DaaS数字孪生云平台，其特征在于，所述大数据计算服务模块采用AI时序算法和排序算法模型技术，将所述采集数据按照业务类型、数据类型以及信息类型分发至所述数据中台和所述业务中台。
  4. 根据权利要求1所述的AIOT DaaS数字孪生云平台，其特征在于，所述会员中心模块包括会员管理单元、积分管理单元、会员活动管理单元、会员沟通管理单元以及会员统计单元；所述会员管理单元用于会员信息维护、会员升降级直至会员注销的整个业务周期生命环节；所述积分管理单元用于对会员的积分、会员积分的变化、按照积分返利以及积分兑换礼品的行为进行管理，并且能够针对会员的积分进行查询；所述会员活动管理单元用于管理为线下和线上会员举办的各项活动；所述会员沟通管理单元用于管理与会员的沟通方式；所述会员统计单元用于将所述会员管理单元、所述积分管理单元、所述会员活动管理单元以及所述会员沟通管理单元的数据生成统计报表。
  5. 根据权利要求1所述的AIOT DaaS数字孪生云平台，其特征在于，所述大数据开发套件模块采用DataWorks，所述DataWorks为基于MaxCompute的PaaS平台，向用户提供完善的ETL和数仓管理能力，以及SQL、MR、Graph等多种经典的分布式计算模型，能够更快速地解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，保障数据安全。
  6. 根据权利要求2所述的AIOT DaaS数字孪生云平台，其特征在于，所述数 据可视化模块采用pyecharts数据可视化模块，能够将数据转换为柱状图、饼图、箱体图、折线图、雷达图以及散点图的表达方式。
  7. 根据权利要求1所述的AIOT DaaS数字孪生云平台，其特征在于，所述数据仓库规划模块采用维度建模的方法，所述维度建模包括维度表和事实表，所述维度表用于表示对数据进行分析时所用的一个量，所述事实表用于表示分析主题的度量，所述事实表包括了与各个所述维度表相连关键的外键，并通过JOIN方式与所述维度表关联，所述事实表的度量为数值类型，所述事实表的记录数据会不断增加，所述事实表的规模迅速增长。
  8. 根据权利要求7所述的AIOT DaaS数字孪生云平台，其特征在于，所述数据仓库规划模块的主要功能为面向分析，以查询为主，不涉及数据更新操作；所述维度建模的方式采用星座模式，所述星座模式为基于多张所述事实表，多张所述事实表共享维度信息。
  9. 根据权利要求8所述的AIOT DaaS数字孪生云平台，其特征在于，所述事实表的设计原则为能够正确记录历史信息，所述维度表的设计原则为能够以合适的角度来聚合主题内容。
  10. 根据权利要求1所述的AIOT DaaS数字孪生云平台，其特征在于，所述数据服务模块包含服务管理、接入管理、服务日志及监控管理的功能。
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