可視化數據認知系統的制作方法

本發明涉及數據統計，特別涉及一種可視化數據認知系統。

背景技術：

在現有的技術中，技術架構：系統和數據間的割裂導致無法真正全面的進行數據融合和挖掘。

分析方法：傳統的BI分析方案都是從數據出發，試圖從數據中挖掘有價值的結論。但是在大數據時代，這種方式受到了很大的挑戰。因為通過數據，人類從來沒有如此客觀地認知我們每天生活的世界，一些精細的、微妙的、隱性的、曾經難以捕捉的關系和知識，現在都可以捕捉到，快速上升為顯性的認知。但是另一方便，數據越多，分歧也可能越多，因為每一個不同的觀點，都能找到相應的數據來支持，一定程度上，比沒有數據還糟糕。

技術實現要素：

本發明是為了解決上述問題而進行的，目的在于提供一種數據融合，可視化的可視化數據認知系統。

本發明提供的一種可視化數據認知系統，具有這樣的特征，包括：復數個業務模型；復數個封裝單元，與業務模型連接，對業務模型進行封裝；數據獲取單元，與封裝單元連接，獲取封裝單元內封裝的數據；數據整合單元，與數據獲取單元連接，整合數據獲取單元內的數據；內存數據庫，與數據獲取單元和數據整合單元分別連接，存儲數據整合單元整合后的數據；數據接口模塊，與內存數據庫連接；復數個可視化組件，分別與數據接口模塊連接；以及可視化單元，與復數個可視化組件分別連接。

本發明提供的一種可視化數據認知系統，還具有這樣的特征，包括：主控單元，與數據獲取單元、數據整合單元分別相連接；配置文件，與主控單元、數據獲取單元、數據整合單元分別相連接；以及管理工具，與配置文件連接，其中，主控單元根據管理工具調取配置文件控制數據獲取單元、數據整合單元運作。

本發明提供的一種可視化數據認知系統，還具有這樣的特征，包括：自動導出單元，與內存數據庫，內存數據庫中的數據；以及數據庫管理系統，與自動導出單元連接，存儲自動導出單元的數據。

本發明提供的一種可視化數據認知系統，還具有這樣的特征：其中，業務模型為O2O、MES、ERP、HR。

本發明提供的一種可視化數據認知系統，還具有這樣的特征：其中，封裝單元的數量為四個。

本發明提供的一種可視化數據認知系統，還具有這樣的特征：其中，數據接口模塊根據可視化組件的周期性請求，組織數據返回。

發明作用和效果

根據本發明所涉及一種可視化數據認知系統，數據融合：不同來源/不同緯度/不同格式的數據融合，為決策目標的重構提供數據支撐；面向認知決策的分析方法和流程：從用戶的決策目標入手進行多維度的解構，對應到最小的數據顆粒，然后根據業務場景進行重構；可視化表達：只有在特定的場景中，數據才是有意義的，而將數據和信息進行可視化處理，是讓數據產生持久效應的最佳模式，將可視化技術用于認知決策、產品創新及精準化營銷等領域，將技術與藝術相結合，跨越數據到行動的最后1公里。

附圖說明

圖1是本發明在實施例中的可視化數據認知系統的結構框圖。

具體實施方式

以下參照附圖實及施例對本發明所涉及的可視化數據認知系統作詳細的描述。

實施例

圖1是本發明在實施例中的可視化數據認知系統的結構框圖。

如圖1所示，可視化數據認知系統具有：業務模型1、封裝單元2、數據獲取單元3、數據整合單元4、主控單元5、配置文件6、管理工具7、內存數據庫8、自動導出單元9、數據庫管理系統10、數據接口模塊11、可視化組件12和可視化單元13。

復數個業務模型1為O2O、MES、ERP、HR等。

四個封裝單元2與多個業務模型1交錯相互連接，封裝模塊2從各業務模型1獲得所需數據，對所述業務模型1進行封裝。

兩個數據獲取單元3分別與四個封裝單元2兩兩對應連接，獲取所述封裝單元2內封裝的數據。

兩個數據整合單元4與兩個所述數據獲取單元3一一連接，整合所述數據獲取單元3內的數據。

主控單元5與所述數據獲取單元3、所述數據整合單元4分別相連接。配置文件6與所述主控單元5、所述數據獲取單元3、所述數據整合單元4分別相連接。管理工具7與所述配置文件6連接。

所述主控單元5根據所述管理工具7調取配置文件6控制所述數據獲取單元3、所述數據整合單元4運作。

在明確了業務模型1，并且根據業務模型1梳理出數據模型之后，通過管理工具7定義和生成配置文件6，包括數據獲取單元3的邏輯和數據整合單元4的邏輯兩部分。

內存數據庫8與所述數據獲取單元3和所述數據整合單元4分別連接，存儲所述數據整合單元4整合后的數據。

主控單元5根據配置文件6按需創建不同的數據獲取線程以及數據整合線程；這些線程根據配置文件6中的描述具體執行，“數據獲取”線程通過與封裝模塊2的交互獲得數據寫入內存數據庫8，若發生數據無法獲取的異常，需要記錄下來；“數據整合”線程從內存數據庫8里讀取數據并按照數據整合邏輯計算后得到結果返回內存數據庫8。

自動導出單元9與所述內存數據庫8，所述內存數據庫8中的數據。

數據庫管理系統10與所述自動導出單元9連接，存儲所述自動導出單元9的數據。

自動導出單元9負責將內存數據庫8中的數據定期高頻地導出到數據庫管理系統10，做數據備份和恢復之用。

數據接口模塊11與所述內存數據庫8連接。

六個可視化組件12分別與所述數據接口模塊11連接。

可視化單元13與六個可視化組件12分別連接。

數據接口模塊根據上層可視化組件的周期性請求，組織數據返回。

統一的數據可視化平臺能夠集成各IT系統的信息數據，以預算、費用、庫存計劃、銷售、財務、生產、供應鏈等業務領域的管理主題，統一展現企業運營活動的狀態信息，統一管理技術信息、業務信息、資源信息以及知識信息，根據不同的主題與維度對信息數據進行自動化的加工與分析。可與其他業務系統集成的用戶與權限管理，可實現單點登錄的統一系統入口。

用戶場景設計和行為模型為不同的用戶和不同的目標設計各類場景，并按照在不同場景下用戶認知決策的行為方式匹配相應用戶行為模型，讓用戶能夠在高效的進行決策和判斷。

多視圖整合，探索不同維度的數據關系，通過專業的統計數據分析系統設計方法，理清海量數據指標與維度，按主題、成體系呈現復雜數據背后的聯系；將多個視圖整合，展示同一數據在不同維度下呈現的數據背后的規律，幫助用戶從不同角度分析數據、縮小答案的范圍、展示數據的不同影響。具備顯示結果的形象化和使用過程的互動性，便于用戶及時捕捉其關注的數據信息

所有數據視圖交互聯動將數據圖片轉化為數據查詢，每一項數據在不同維度指標下交互聯動，展示數據在不同角度的走勢、比例、關系，幫助使用者識別趨勢，發現數據背后的知識與規律。除了原有的餅狀圖、柱形圖、熱圖、地理信息圖等數據展現方式，還可以通過圖像的顏色、亮度、大小、形狀、運動趨勢等多種方式在一系列圖形中對數據進行分析，幫助用戶通過交互，挖掘數據之間的關聯。并支持數據的上鉆下探、多維并行分析，利用數據推動決策。

跨平臺的展示功能，強大的大屏展示功能支持主從屏聯動、多屏聯動、自動翻屏等大屏展示功能，可實現高達上萬分辨率的超清輸出，并且具備優異的顯示加速性能，支持觸控交互，滿足用戶的不同展示需求。可以將同一主題下的多種形式的數據綜合展現在同一個或分別展示在幾個高分辨率界面之內，實現多種數據的同步跟蹤、切換；同時提供大屏幕觸控屏，作為大屏監控內容的中控臺，通過簡單的觸控操作即可實現大屏展現內容的查詢、縮放、切換，全方位展示企業信息化水準。

實施例的作用與效果

根據本實施例所涉及一種可視化數據認知系統，數據融合：不同來源/不同緯度/不同格式的數據融合，為決策目標的重構提供數據支撐；面向認知決策的分析方法和流程：從用戶的決策目標入手進行多維度的解構，對應到最小的數據顆粒，然后根據業務場景進行重構；可視化表達：只有在特定的場景中，數據才是有意義的，而將數據和信息進行可視化處理，是讓數據產生持久效應的最佳模式，將可視化技術用于認知決策、產品創新及精準化營銷等領域，將技術與藝術相結合，跨越數據到行動的最后1公里。

上述實施方式為本發明的優選案例，并不用來限制本發明的保護范圍。