[發明專利]基于大數據分析挖掘的公共信息智能分析平臺在審
| 申請號: | 201510368814.5 | 申請日: | 2015-06-30 |
| 公開(公告)號: | CN104915793A | 公開(公告)日: | 2015-09-16 |
| 發明(設計)人: | 祝守宇 | 申請(專利權)人: | 北京西塔網絡科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06F17/30 |
| 代理公司: | 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371 | 代理人: | 吳開磊 |
| 地址: | 100080 北京市海淀*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 數據 分析 挖掘 公共 信息 智能 平臺 | ||
技術領域
本發明涉及大數據信息處理領域,具體而言,涉及基于大數據分析挖掘的公共信息智能分析平臺。
背景技術
大數據是規模非常巨大和復雜的數據集,具有4V特性,一是數據量巨大(Volume)且持續快速增加;二是具有高速度(Velocity)的數據輸入、輸出流;三是數據類型和來源多樣化(Variety);四是價值(Value)密度低。
大多數企業,尤其是大型企業和上市公司等,每天都產生海量的業務與運行數據,故需要對及時且高效的對這些信息數據進行處理。其中,信息數據種類繁多(Variety),規模龐大(Volume),對信息數據的輸入和處理速度要求較高(Velocity)。信息數據包含的信息與知識很豐富,但由于數據稀疏性的影響,信息數據的價值(Value)密度較低。綜上可以看出,信息數據完全符合大數據所具有的4V特性,是大數據概念范疇當中的一個典型樣本。
在企業中(尤其是大型國企和大型上市企業)數據量龐大且急劇增加、日常業務分析需求日趨復雜的背景下,企業狀況分析與評估工作的數據梳理過程和信息挖掘過程十分復雜,且對數據展現的速度、維度、精細度要求較高,傳統數據處理方法的實時性、高效性和交互性已經不能適應企業大數據分析的需求。為此,海量企業數據的獲取、存儲、檢索、共享、分析和可視化等方面都需要新的大數據處理技術。
發明內容
本發明的目的在于提供一種基于大數據分析挖掘的公共信息智能分析平臺,采用大數據的方式對企業的信息數據進行處理,以提高信息數據的處理速度,靈活度高且用戶體驗較好。
第一方面,本發明實施例提供了一種基于大數據分析挖掘的公共信息智能分析平臺,包括:
大數據預處理模塊,用于通過云化的方式對企業信息進行存儲和預處理;預處理用于實現負載均衡、資源虛擬化和分布式數據存儲管理;
智能分析模塊,用于根據上層發送指令對上層發送的任務數據進行大數據分析,并綜合利用大數據預處理模塊提供的數據,進行事件因果分析、公司整體情況評估、未來趨勢預測,以及將分析結果返回給上層;
信息展示模塊,用于生成數據分析任務傳遞給智能業務分析模塊并接收返回的結果;通過可交互的可視化技術將企業信息的分析評估結果、各類詳情數據分層級進行綜合、實時的展現;以及為用戶提供操作界面;操作界面至少包括以下功能中的一種或多種:具有可視化圖表、分析報告、內容檢索和消息推送/訂閱。
結合第一方面,本發明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式,其中,該基于大數據分析挖掘的公共信息智能分析平臺中,大數據預處理模塊包括:大數據存儲模塊和云平臺管理模塊;
大數據存儲模塊通過分布式系統基礎架構Hadoop存儲企業信息的管理數據;
云平臺管理模塊與智能業務分析模塊,用以實現負載均衡、資源虛擬化、分布式數據存儲管理和應用程序編程接口API接口功能。
結合第一方面的第一種可能的實施方式,,本發明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式,其中,該基于大數據分析挖掘的公共信息智能分析平臺中,大數據存儲模塊基于大數據技術體系,采用HadoopHDFS+Hive的模式構建大數據倉庫,在大數據倉庫的基礎上構建多維數據集,為上層模塊提供數據支持。
結合第一方面的第二種可能的實施方式,,本發明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式,其中,該基于大數據分析挖掘的公共信息智能分析平臺中,智能分析模塊包括分析模塊和指標評估模塊;
分析模塊,用于實現即席查詢/組合條件查詢、多維OLAP、KPI指標、MDX查詢等分析功能,同時實現分類、聚類、關聯規則等數據挖掘功能,以及靈活的參數配置功能;
指標評估模塊,用于根據預設數據信息進行實時公司情況實時評估;預設數據信息包括:人力、財務、物質和業務。
結合第一方面的第三種可能的實施方式,,本發明實施例提供了第一方面的第四種可能的實施方式,其中,該基于大數據分析挖掘的公共信息智能分析平臺,還包括運行監控模塊;
運行監控模塊,用于對公共信息智能分析平臺的整體運行情況進行實時監控,并將大數據平臺中所有組件的監控信息發送至信息展示模塊進行集中展示。
結合第一方面的第四種可能的實施方式,,本發明實施例提供了第一方面的第五種可能的實施方式,其中,該基于大數據分析挖掘的公共信息智能分析平臺,還包括運行統計模塊;運行統計模塊包括:計時模塊和統計模塊;
計時模塊,用于根據預設周期進行計數,并在每一次計數到達一個預設計數周期時生成提示信息;
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G06Q 專門適用于行政、商業、金融、管理、監督或預測目的的數據處理系統或方法;其他類目不包含的專門適用于行政、商業、金融、管理、監督或預測目的的處理系統或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .預定,例如用于門票、服務或事件的
G06Q10-04 .預測或優化,例如線性規劃、“旅行商問題”或“下料問題”
G06Q10-06 .資源、工作流、人員或項目管理,例如組織、規劃、調度或分配時間、人員或機器資源;企業規劃;組織模型
G06Q10-08 .物流,例如倉儲、裝貨、配送或運輸;存貨或庫存管理,例如訂貨、采購或平衡訂單
G06Q10-10 .辦公自動化,例如電子郵件或群件的計算機輔助管理
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