【技术实现步骤摘要】
一种基于数据拆分耦合的区域制造业大数据质量管理方法
本专利技术涉及一种基于数据拆分耦合的区域制造业大数据质量管理方法，属于数据管理领域。
技术介绍
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数据质量是大数据资产价值控制的重要环节，区域制造业的大数据质量管理关系到区域内制造业的资源配置、政策决策、经营调整等重要的环节的运行，如果数据质量较差不仅不能起到指导意义，反而会带来反作用，影响区域制造业的整体发展。
技术实现思路
针对现有技术存在的不足，本专利技术提供一种基于...
【技术保护点】
1.一种基于数据拆分耦合的区域制造业大数据质量管理方法，其特征在于：包括以下步骤：/n1)建立大数据数据库，数据库在线接收数据；在数据库的接收端设置暂存区，数据库接收的数据预先存入暂存区；/n2)接收的数据村存储进暂存区后，对接收的数据进行信任度预判；对接收的数据进行信任度预判的方法为：设立一个信任度对照表格，将接收的数据与对照表格中存储的该数据以往信任度最好值进行比较，将可信任的数据暂时存储于暂存区内，疑似不可信任的数据进行下一步处理；/n3)建立一个数据信任度动态标准，通过数据信任度动态标准判断疑似不可信任的数据的可信任度；/n4)对步骤3)中进行可信任度处理后的数据再...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据拆分耦合的区域制造业大数据质量管理方法，其特征在于：包括以下步骤：
1)建立大数据数据库，数据库在线接收数据；在数据库的接收端设置暂存区，数据库接收的数据预先存入暂存区；
2)接收的数据村存储进暂存区后，对接收的数据进行信任度预判；对接收的数据进行信任度预判的方法为：设立一个信任度对照表格，将接收的数据与对照表格中存储的该数据以往信任度最好值进行比较，将可信任的数据暂时存储于暂存区内，疑似不可信任的数据进行下一步处理；
3)建立一个数据信任度动态标准，通过数据信任度动态标准判断疑似不可信任的数据的可信任度；
4)对步骤3)中进行可信任度处理后的数据再次进行分类，将步骤3)处理后的可信任的数据暂时存储于暂存区内，将步骤3)处理后任然疑似不可信任的数据进行删除；
5)数据库接收暂存区内的数据，对数据进行安全处理后，存储于数据库内。
2.根据权利要求1所述的基于数据拆分耦合的区域制造业大数据质量管理方法，其特征在于：在数据库在线接收数据的过程中，数据库为每个将数据上传至暂存区的数据端分配一个端口上传证书并记录数据端的IP地址，将数据端的端口上传证书和IP地址对应存储。
3.根据权利要求2所述的基于数据拆分耦合的区域制造业大数据质量管理方法，其特征在于：通过人工审核数据端的端口上传证书和IP地址；审核数据端的IP地址的过程中，记录数据端的IP地址范围并将IP地址范围与端口上传证书对应存储于数据库内。...
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