【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种数据发现与识别的方法。
技术介绍
1、随着信息技术的快速发展，企业和组织在日常运营中产生和处理的数据量呈现爆炸式增长。这些数据源包括结构化数据(如数据库记录)、半结构化数据(如json、xml文件)以及非结构化数据(如文本文件、图像、视频等)。在大数据环境下，如何高效、准确地发现、识别和整合这些多样化的数据源，成为了提升业务洞察力和决策支持能力的关键。然而，由于数据源的多样性和复杂性，传统的数据管理方法难以应对现代企业环境中数据的快速增长和变化，这对数据的发现、分类、质量评估和整合提出了新的挑战。
2、现有技术在处理多样化数据源时，面临着几个显著的技术问题。首先，传统数据发现方法多依赖于人工规则或简单的算法，难以高效准确地识别和分类各种数据源，尤其是在复杂的网络环境中。其次，数据源的特性提取和质量评估往往缺乏智能化和自动化手段，导致数据处理效率低下，且容易产生错误和不一致的问题。此外，现有的整合方法在应对海量数据时，常因缺乏有效的优先级排序和资源优化策略，而导致关键数据的处理滞后，无法及时
【技术保护点】
1.一种数据发现与识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数据发现与识别的方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种数据发现与识别的方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种数据发现与识别的方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种数据发现与识别的方法，其特征在于，所述S4中对分类后的数据源进行质量评估，评估指标包括数据完整性、数据一致性、数据准确性和数据新鲜度，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种数据发现...
【技术特征摘要】
1.一种数据发现与识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数据发现与识别的方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种数据发现与识别的方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种数据发现与识别的方法，其特征在于，所述s3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种数据发现与识别的方法，其特征在于，所述s4中对分类后的数据源进行质量评估，评估指标包括数据完整性、数据一致性、数据准确性和数据新鲜度，具体包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：李璐昆，孙甲子，邵雅斌，孙传友，纪云龙，
申请(专利权)人：黑龙江亿林网络股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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