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[發明專利]一種基于大數據的分析訓練平臺在審

專利信息
申請號: 201711428840.8 申請日: 2017-12-26
公開(公告)號: CN108170770A 公開(公告)日: 2018-06-15
發明(設計)人: 呂雪嶺;黃波士;呂曉燕;王飛雁;呂曉超;朱飛 申請(專利權)人: 山東聯科云計算股份有限公司
主分類號: G06F17/30 分類號: G06F17/30;G06K9/62
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 250101 山東省濟南市高新區*** 國省代碼: 山東;37
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 服務模塊 加載模塊 數據抽取 訓練平臺 大數據 數據處理單元 應用程序數據 集中式部署 企業數據源 數據庫文件 數據源信息 自動化服務 分析文件 集成服務 平面文件 數據集成 數據加載 數據模型 統計服務 統計計算 頁面設計 用戶管理 自動更新 組件模塊 管理器 瀏覽器 轉換 調用 引擎 管理 分析 創建 發布 部署
【說明書】:

發明涉及一種基于大數據的分析訓練平臺,包括以下模塊:Web分析服務模塊,用于發布和分析結果,基于瀏覽器的頁面設計;自動化服務組件模塊,數據任務的調用與自動更新;管理和集成服務模塊,數據集成、用戶管理、分析文件管理、數據源信息管理等集中式部署相關功能;統計服務模塊,提供先進的統計計算引擎與部署管理器;應用程序數據服務模塊,與企業數據源直接集成:SAP R/3、SAP B/W、用友ERP、Oracle EBS、金蝶ERP;還包括數據抽取轉換加載模塊;所述的數據抽取轉換加載模塊包括平面文件數據處理單元、數據庫文件數據加載單元以及創建數據模型單元。

技術領域

本發明屬于大數據技術領域,具體涉及一種基于大數據的分析訓練平臺。

背景技術

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合。大數據不采用傳統的隨機分析方法,而是采用所有數據進行分析處理。具有海量的數據規模、多樣的數據類型、快速的數據流轉和價值密度低四大特征。

數據規模:數據量巨大集中儲存/集中計算已經無法處理巨大的數據量;

多樣的數據類型:種類和來源多樣化日志/圖片/視頻/文檔/地理位置;

快速的數據流轉:分析處理速度快海量數據的及時有效分析;

價值密度低:價值密度低,商業價值高大量的不相關信息的進行復雜深度分析,深挖價值。

大數據技術的戰略意義并不在于人們掌握了多少龐大的數據,而是將這些已經被掌握的數據信息用大數據技術進行一些專業化處理。其實,如果將大數據比做一種產業,那么,這種大數據產業實現利潤的關鍵,就在于要提高對大數據的一些加工能力,通過這種加工的能力進而實現大數據的價值。事實上,人們研究大數據,就是要利用大數據的研究而實現其一定的價值,尤其是一些商企部門,對挖掘大數據研究更有其實在的意義。

然而現有技術中卻沒有針對上述需求給出專門的大數據實訓系統。此為現有技術的不足之處。

因此,針對現有技術中的上述缺陷,提供設計一種基于大數據的分析訓練平臺;以解決上述技術問題,是非常有必要的。

發明內容

本發明的目的在于,針對上述現有技術存在的缺陷,提供設計一種基于大數據的分析訓練平臺,以解決上述技術問題。

為實現上述目的,本發明給出以下技術方案:

一種基于大數據的分析訓練平臺,其特征在于,包括以下模塊:

Web分析服務模塊,用于發布和分析結果,基于瀏覽器的頁面設計;

自動化服務組件模塊,數據任務的調用與自動更新;

管理和集成服務模塊,數據集成、用戶管理、分析文件管理、數據源信息管理等集中式部署相關功能;

統計服務模塊,提供先進的統計計算引擎與部署管理器;

應用程序數據服務模塊,與企業數據源直接集成:SAP R/3、SAP B/W、用友ERP、Oracle EBS、金蝶ERP;

還包括數據抽取轉換加載模塊;

所述的數據抽取轉換加載模塊包括平面文件數據處理單元、數據庫文件數據加載單元以及創建數據模型單元;

所述的平面文件數據處理單元包括以下步驟:

S1.1:平面txt文件應用

(1)選擇“文件”->“添加數據表”->“添加”,進行數據加載;

(2)添加分析文本文件;

(3)打開分析文件;

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