一种北斗移动穿戴设备数据集成平台及其数据治理方法与流程

本发明属于北斗移动穿戴设备数据集成领域，尤其涉及一种北斗移动穿戴设备数据集成平台及其数据治理方法。
背景技术：
：北斗移动穿戴设备的民生应用涉及多数据源集成，它们分属不同系统与不同领域。传统数据资源集成，多在两三个系统间进行，尚可一对一地独立整合。但在穿戴设备领域的多场景、多系统资源参与整合时。当异构数据源的数量S1…Sn等呈算术级数增加时，系统间的数据接口数量则呈几何级数增加，实现数据整合的难度与维护成本、工作量等都将呈指数级数增加，从而导致目前多系统数据集成均不能实现。技术实现要素：本发明所要解决的技术问题是针对
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的不足提供了一种北斗移动穿戴设备数据集成平台及其数据治理方法。本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案一种北斗移动穿戴设备数据集成平台，包含标准数据源、接口池和S1～Sn各应用领域的元数据；所述S1～Sn各应用领域的元数据通过接口池连接标准数据源；所述标准数据源用于对数千件元数据标准、数据标准的对象类、定义类、特性类、表示类、值域类、应用与管理适配性进行。作为本发明一种北斗移动穿戴设备数据集成平台的进一步优选方案，所述S1～Sn各应用领域包含地理位置、城市物件、公用设施、私人设施、不动产及其设施、人员、行为、事件、过程与管理等应用领域。一种基于北斗移动穿戴设备数据集成平台的数据治理方法，具体包含如下步骤；步骤1，采集应用对象类、元数据概念和数据元素；步骤2，对象类、特性、表示、数据元概念及元数据间依标准进行识别比对；步骤3，减少元数据概念和数据元素的多样性，并依标准消除其不一致性；步骤4，识别、描述、定义元数据元素、元数据、概念数据、功能与管理数据；步骤5，对面向应用的相关数据、元数据、元数据元素等进行分析处理；步骤6，解决同义语和多义词、不同代码与标识间的对照/映射；步骤7，对词典内的数据与元数据提供检索与扫描比对；步骤8，通过应用辨别或统计识别数据概念和元数据间的关系；步骤9，支持唯一且明确的标识和引用对象集、数据概念和元数据。本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：1.本平台首先提出独立于应用的标准数据资源集中、整合与功能化和平台化处理，形成一个全局性、分布式的数据标准化支持与质量控制中心；2.通过对各领域的元数据、元模型、元数据元素等的大集中与统一资源化处理，实现对各应用层数据资源的标准化、规范化与质量控制；3.数据标准化处理，主要针对数千件元数据标准、数据标准的对象类、定义类、特性类、表示类、值域类、应用与管理适配性进行，以图中“标准数据源”库代表平台的这一功能。S1～Sn各应用领域的数据通过接口池与“标准数据源”中调出的规范数据进行标准化比对与适配性处理，实现功能、形态与格式上符合标准的数据集成，支持穿戴设备的综合性应用。附图说明图1是本发明一种北斗移动穿戴设备数据集成平台的结构图；图2是本发明一种基于北斗移动穿戴设备数据集成平台的数据治理方法。具体实施方式下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：如图1所示，一种北斗移动穿戴设备数据集成平台，包含标准数据源、接口池和S1～Sn各应用领域的元数据；所述S1～Sn各应用领域的元数据通过接口池连接标准数据源；所述标准数据源用于对数千件元数据标准、数据标准的对象类、定义类、特性类、表示类、值域类、应用与管理适配性进行。所述S1～Sn各应用领域包含地理位置、城市物件、公用设施、私人设施、不动产及其设施、人员、行为、事件、过程与管理等应用领域。北斗穿戴设备数据集成平台如图示，S1～Sn代表不同应用领域的数据、元数据与元模型等资源。北斗民用数据所涉领域十分广阔，如：地理位置、城市物件、公用设施、私人设施、不动产及其设施、人员、行为、事件、过程与管理等许多类目。数据功能则有元数据、应用数据、实体数据、过程数据、管控数据等，国内外至今发布的相关标准已有千余件，但匀呈现分散化、碎片化状况，未实现其工具化、软件化与集成化。本平台首先提出独立于应用的标准数据资源集中、整合与功能化和平台化处理，形成一个全局性、分布式的数据标准化支持与质量控制中心。通过对各领域的元数据、元模型、元数据元素等的大集中与统一资源化处理，实现对各应用层数据资源的标准化、规范化与质量控制。数据标准化处理，主要针对数千件元数据标准、数据标准的对象类、定义类、特性类、表示类、值域类、应用与管理适配性进行，以图中“标准数据源”库代表平台的这一功能。S1～Sn各应用领域的数据通过接口池与“标准数据源”中调出的规范数据进行标准化比对与适配性处理，实现功能、形态与格式上符合标准的数据集成，支持穿戴设备的综合性应用。本发明“数据治理”，是指将待整合的不同领域的数据，在标准数据源的支持下，对各类非标数据进行功能、形态与格式上的识别、比对、暂存、映射、转化、增项、编目等过程，治理的目标是使应用数据达到标准与整合所需的质量要求。一种基于北斗移动穿戴设备数据集成平台的数据治理方法，主要由以下功能流程实现：步骤1，采集应用对象类、元数据概念和数据元素；步骤2，对象类、特性、表示、数据元概念及元数据间依标准进行识别比对；步骤3，减少元数据概念和数据元素的多样性，并依标准消除其不一致性；步骤4，识别、描述、定义元数据元素、元数据、概念数据、功能与管理数据；步骤5，对面向应用的相关数据、元数据、元数据元素等进行分析处理；步骤6，解决同义语和多义词、不同代码与标识间的对照/映射；步骤7，对词典内的数据与元数据提供检索与扫描比对；步骤8，通过应用辨别或统计识别数据概念和元数据间的关系；步骤9，支持唯一且明确的标识和引用对象集、数据概念和元数据。数据治理在上述平台运行的基础上，通过自动处理中将输入的数据进行标准化与质量合规处理，再加上应用业务规则、数据定义和数据模型中的数据完整性约束等处理。二、北斗民生应用数据集成领域示例1)示例一设“城市管理”和“城市空间位置”为前述结构框图中S1、S2两领域。这两领域的数据集成，将实现北斗城市综合监管、执法、建设与维修等活动与城市空间位置的精准定位相结合，由此构建一系列的北斗民生应用。数据集成主要步骤如下：(1)选择数据标准“城市管理”与“城市空间位置”均有众多相关数据与元数据标准，此处仅举出两件数据标准中的一小部分：城市管理标准数据可取自《城市综合监管信息系统--管理部件和事件分类、编码及数据(中华人民共和国行业标准CJ/T214)；城市空间元数据取自《城市地理空间信息共享与服务元数据标准》(中华人民共和国行业标准CJ/T144)表1是CJ/T214的部件分类与代码表。表1此为部分城市部件的部分标准数据示例，表2是CJ/T144中的“专题类型代码表”部分内容。表2表3是以及CJ/T144中的“元数据实体集信息”部分内容示例表3可见，这些标准中元数据元素、元数据和应用数据等均从不同维度构成对不同应用数据描述；显然，维度越多，对应用数据的描述就越丰富，其功能就越强，价值越高。通过本平台将其抽取后组成一个基于城市空间信息的、能对城市综合管理进行精确化、数字化管理的统一数据词典，经接口池就较容易实现对其两个领域的应用数据进行转换与集成。2)示例二如在“标准数据资源”库中加入北京市地方标准DB11/T405《社区管理与服务信息分类与代码》之元数据表，部分示例如表4：表41210管理责任区DB11/T406中表41220楼院信息DB11/T406中表51230房屋信息DB11/T406中表61240地下空间信息DB11/T406中表7…………表4中“1210”项的部分元素项如表5所示表5序号数据项名称数据类型数据长度说明l责任区VARCHAR60指责任区名称2楼院地址VARCHAR603楼院俗称VARCHAR304房屋类型……2见附录A中的表A.45建筑物用途VARCHAR2见附录A中的表A.56建造年份DATE采用GB/T7408的YYYY格式7地上层数INTGER单位:层，平房为“l”8地下层数INTGER单位:层9建筑结构VARCHAR2见附录A中的表A.610楼院总建筑面积DEC10，2单位:平方米11楼门(单元)数INTEGER单位:个12平房间数INTEGER单位:间13公厨有无……l有为‘1’，无为‘0’14水表分户……l分户为‘1’，未分户为‘0’…………此类标准数项如再与上述CJ/T144中的(1)“专题类型代码表”等项目整合，就能实现基于城市空间地理位置精确定位的社区级城市综合管理与服务应用数据体系。当前第1页1 2 3