一种用于多维感知平台的数据分析系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及工业互联网技术领域，且公开了一种用于多维感知平台的数据分析系统，包括数据采集模块

【技术实现步骤摘要】
一种用于多维感知平台的数据分析系统及方法


[0001]本专利技术涉及工业互联网
，具体为一种用于多维感知平台的数据分析系统及方法
。

技术介绍

[0002]工业互联网是指将工业设备
、
工业系统和生产资源与互联网技术相互连接和融合，通过数据采集
、
传输
、
存储和分析，以实现工业系统的智能化和优化的应用模式，它涵盖了工业设备
、
工厂
、
供应链和产品生命周期等各个环节，以实现工业生产的数字化
、
网络化和智能化
。
[0003]作为工业互联网的一部分，多维感知平台用于实现对多个维度数据的实时感知
、
分析和应用，多维感知平台通过接入各种传感器
、
数据源和外部系统，收集和汇聚来自不同维度的数据，为工业互联网提供了实时数据感知和分析的能力，为工业互联网的智能化和优化提供了关键的数据基础和支持
。
[0004]多维感知平台作为工业互联网数据处理和分析的核心角色，尽管现有的多维感知平台技术在数据分析方面已经取得了很大的进展，但仍然存在一些需要改进的地方，现有技术中，不同数据源的集成和数据格式的标准化仍然面临挑战，数据集成涉及多个数据系统和数据格式的统一，需要更加灵活
、
高效的方法来处理不同来源和格式的数据；并且，数据分析技术大部分仍然依赖人工干预和指导，需要更多的自动化和智能化的方法和技术，以提高数据分析的效率和准确性，故而我们退出了一种用于多维感知平台的数据分析系统及方法
。

技术实现思路

[0005](
一
)
解决的技术问题
[0006]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种用于多维感知平台的数据分析系统及方法，具备通过智能算法和模型选择，在数据分析和建模过程中自动选择适合的模型和特征，提高了数据分析的效率和准确性的优点，解决了现有技术中，不同数据源的集成和数据格式的标准化仍然面临挑战，数据集成涉及多个数据系统和数据格式的统一，需要更加灵活
、
高效的方法来处理不同来源和格式的数据；并且，数据分析技术大部分仍然依赖人工干预和指导，需要更多的自动化和智能化的方法和技术，以提高数据分析的效率和准确性的问题
。
[0007](
二
)
技术方案
[0008]为实现上述通过智能算法和模型选择，在数据分析和建模过程中自动选择适合的模型和特征，提高了数据分析的效率和准确性的目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用于多维感知平台的数据分析系统，包括数据采集模块
、
数据处理模块
、
数据存储模块
、
数据治理模块
、
自动化与优化模块和安全体系模块；
[0009]所述数据采集模块包括传感器数据采集组件
、
日志数据采集组件和外部数据接口
组件；
[0010]所述数据处理模块包括数据预处理组件
、
特征工程组件
、
数据分析算法组件和数据可视化组件；
[0011]所述数据存储模块包括分布式文件系统
、
分布式数据库和特定数据存储引擎；
[0012]所述数据治理模块包括元数据管理组件
、
数据质量管理组件
、
数据安全管理组件和数据访问控制组件；
[0013]所述自动化与优化模块包括自动化任务调度组件
、
自动化模型选择组件和自动化特征工程组件；
[0014]所述安全体系模块包括网关接入安全组件
、
用户身份认证组件
、
数据传输安全组件和应用程序安全组件
。
[0015]优选的，所述数据采集模块通过传感器数据采集组件
、
日志数据采集组件和外部数据接口组件实时采集传感器数据
、
日志数据和接收外部数据源的数据，并将数据传输至数据处理模块
。
[0016]优选的，所述数据处理模块通过数据预处理组件对接收的数据进行预处理，包括清洗
、
去噪
、
去重和格式化，确保数据质量和一致性
。
[0017]优选的，所述数据处理模块中，特征工程组件对数据进行特征提取
、
转换和选择，为后续的分析和建模提供高质量的特征数据；数据分析算法组件提供多种数据分析算法，包括统计分析
、
机器学习以及深度学习，用于从数据中发现模式和规律
。
[0018]优选的，所述数据存储模块中，分布式文件系统用于存储大容量的结构化和非结构化数据文件；分布式数据库用于存储结构化数据，提供高并发的数据访问和查询能力；特定数据存储引擎可以根据数据类型和使用场景选择合适的存储引擎
。
[0019]优选的，所述数据治理模块中，元数据管理组件定义和管理数据的元数据，包括数据结构和数据关系；数据质量管理组件用于监控和评估数据质量，发现和处理数据质量问题；数据安全管理组件可以实施数据的安全策略和控制措施，确保数据的机密性
、
完整性和可用性
。
[0020]优选的，所述自动化与优化模块中，自动化任务调度组件可以自动化执行数据处理
、
分析和建模任务，并进行任务调度和优化；自动化模型选择组件根据数据类型和任务需求，自动选择适合的模型进行数据分析和建模；自动化特征工程组件自动选择和生成合适的特征，实现更高效的特征工程流程
。
[0021]优选的，所述安全体系模块中，网关接入安全组件提供安全的网关接入认证和访问控制，防止未授权的访问；用户身份认证组件对用户进行身份认证和授权，确保只有合法的用户可以访问数据和功能；数据传输安全组件使用加密技术保护数据在传输过程中的安全性，防止数据被篡改或窃取；应用程序安全组件对应用程序进行安全审计和漏洞扫描，防止应用层面的攻击
。
[0022]一种用于多维感知平台的数据分析方法，包括用于多维感知平台的数据分析系统，还包括以下步骤：
[0023]1)
数据采集：实时获取传感器数据
、
记录日志和接收外部数据源的数据；
[0024]2)
数据预处理：清洗和处理数据，确保数据质量和一致性；
[0025]3)
特征工程：从数据中提取有意义的特征，并进行转换和选择，为后续分析提供高
质量的特征数据；
[0026]4)
数据分析和建模：应用适当的算法和模型进行数据分析和建模，提取有价值的信息和模式；
[0027]5)
数据可视化：将分析结果以图表
、
图像等形式展示，提高数据理解和可视化效果；
[0028]6)
数据存储和管理：使用分布式文件系统和数据库等工具进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于多维感知平台的数据分析系统，其特征在于，包括数据采集模块
、
数据处理模块
、
数据存储模块
、
数据治理模块
、
自动化与优化模块和安全体系模块；所述数据采集模块包括传感器数据采集组件
、
日志数据采集组件和外部数据接口组件；所述数据处理模块包括数据预处理组件
、
特征工程组件
、
数据分析算法组件和数据可视化组件；所述数据存储模块包括分布式文件系统
、
分布式数据库和特定数据存储引擎；所述数据治理模块包括元数据管理组件
、
数据质量管理组件
、
数据安全管理组件和数据访问控制组件；所述自动化与优化模块包括自动化任务调度组件
、
自动化模型选择组件和自动化特征工程组件；所述安全体系模块包括网关接入安全组件
、
用户身份认证组件
、
数据传输安全组件和应用程序安全组件
。2.
根据权利要求1所述的一种用于多维感知平台的数据分析系统，其特征在于，所述数据采集模块通过传感器数据采集组件
、
日志数据采集组件和外部数据接口组件实时采集传感器数据
、
日志数据和接收外部数据源的数据，并将数据传输至数据处理模块
。3.
根据权利要求1所述的一种用于多维感知平台的数据分析系统，其特征在于，所述数据处理模块通过数据预处理组件对接收的数据进行预处理，包括清洗
、
去噪
、
去重和格式化，确保数据质量和一致性
。4.
根据权利要求1所述的一种用于多维感知平台的数据分析系统，其特征在于，所述数据处理模块中，特征工程组件对数据进行特征提取
、
转换和选择，为后续的分析和建模提供高质量的特征数据；数据分析算法组件提供多种数据分析算法，包括统计分析
、
机器学习以及深度学习，用于从数据中发现模式和规律
。5.
根据权利要求1所述的一种用于多维感知平台的数据分析系统，其特征在于，所述数据存储模块中，分布式文件系统用于存储大容量的结构化和非结构化数据文件；分布式数据库用于存储结构化数据，提供高并发的数据访问和查询能力；特定数据存储引擎可以根据数据类型和使用场景选择合适的存储引擎
。6.
根据权利要求1所述的一种用于多维感知平台的数据分析系统，其特征在于，所述数据治理模块中，元数据管理组件定义和管...

【专利技术属性】
技术研发人员：张陆洋，唐华苹，张昊，毛一鸣，连瑾，赵志伟，黄鑫，吕玲，曹海兵，潘芹华，罗宇环，
申请(专利权)人：信通院工业互联网创新中心重庆有限公司，
类型：发明
国别省市：