一种基于物联网大数据信息管理方法、系统及装置与流程

本发明属于信息管理领域，尤其涉及一种基于物联网大数据信息管理方法、系统及装置。

背景技术：

目前，随着大数据时代的到来，数据收集、分析和利用对于一个企业的发展越来越重要。协同交互平台积累了大量的数据，但是如何将平台上获取的数据进行充分利用并提供给企业，是目前亟需解决的技术问题。

技术实现要素：

本发明提供一种基于物联网大数据信息管理方法、系统及装置，以解决上述问题。

本发明提供一种基于物联网大数据信息管理方法。上述方法包括以下步骤：

服务处理端获取数据信息后，根据各个分层对应的数据处理方式，对所述数据信息进行处理并存储至对应的分层；

服务处理端根据获取的集群处理节点的特征信息，向所述集群处理节点输出对应的分层数据信息。

本发明还提供一种信息管理系统，包括信息承载主体、服务处理端、一个或多个集群处理节点；其中，所述信息承载主体通过所述服务处理端与所述一个或多个集群处理节点相连；所述服务处理端，用于从所述信息承载主体获取数据信息后，根据各个分层对应的数据处理方式，对所述数据信息进行处理并存储至对应的分层；

服务处理端，还用于根据获取的集群处理节点的特征信息，向所述集群处理节点输出对应的分层数据信息。

本发明还提供一种信息管理装置，包括第一获取模块、第二获取模块、处理模块；其中，所述第一获取模块、所述第二获取模块分别与所述处理模块相连；

所述第一获取模块，用于获取数据信息后，将所述数据信息发送至所述第一处理模块；

所述处理模块，用于根据获取的所述数据信息，根据各个分层对应的数据处理方式，对所述数据信息进行处理并存储至对应的分层；

所述第二获取模块，用于获取集群处理节点的特征信息并将所述特征信息发送至所述第二处理模块；

所述处理模块，用于根据获取的集群处理节点的特征信息，向所述集群处理节点输出对应的分层数据信息。

通过以下方案：服务处理端获取数据信息后，根据各个分层对应的数据处理方式，对所述数据信息进行处理并存储至对应的分层；服务处理端根据获取的集群处理节点的特征信息，向所述集群处理节点输出对应的分层数据信息；既实现了对数据信息的区别化处理，又实现了对企业的个性化信息推送，大大提示了客户的体验。

通过以下方案：将分层划分为二层，其中，所述二层是指：基础层、核心层；所述数据处理方式包括：企业健康度分析、企业产能分析、企业运营监控、潜在客户挖掘分析、竞争对手分析，实现了数据的多样化分析存储。

通过以下方案：所述基础层对应的数据处理方式为企业健康度分析、企业产能分析、企业运营监控；所述核心层对应的数据处理方式为潜在客户挖掘分析、竞争对手分析，实现了数据的多样化分析存储。

通过以下方案：若所述特征信息为级别信息且为高级别，则向集群处理节点输出核心层对应的数据信息；若所述特征信息为级别信息且为中级别或低级别，则向集群处理节点输出基础层对应的数据信息；实现了企业的差异化数据服务，大大提升企业用户体验。

通过以下方案：若所述特征信息为付费信息且为已付费，则向集群处理节点输出核心层对应的数据信息；若所述特征信息为未付费信息且未付费，则向集群处理节点输出基础层对应的数据信息；实现了企业的差异化数据服务，大大提升企业用户体验。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1所示为根据本发明的较佳实施例1提供的基于物联网大数据信息管理方法流程图；

图2所示为根据本发明的较佳实施例2提供的信息管理系统结构图；

图3所示为根据本发明的较佳实施例3提供的信息管理装置内部结构图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

图1所示为根据本发明的较佳实施例1提供的基于物联网大数据信息管理方法流程图，包括以下步骤：

步骤101：服务处理端获取数据信息后，根据各个分层对应的数据处理方式，对所述数据信息进行处理并存储至对应的分层；

进一步地，服务处理端从各个信息承载主体获取对应的数据信息，并存储对所述数据信息的处理结果；其中，所述数据信息包括：结构化数据信息、非结构化数据信息。

其中，结构化数据是用二维表结构来逻辑表达的数据，其中，结构化数据经过一定的清洗转换后直接存入大数据平台的文件存储中，非结构化数据需要通过数据预处理平台的流式汇总、社交网络分析、语意分词等技术处理后将有用的信息存入大数据平台的文件存储中。

大数据平台(也即协同交互平台)以分布式文件方式存储海量的数据，以索引库方式存储海量文件，同时大数据平台提供类SQL查询引擎适配层，供大数据工具、大数据应用可视化的快速分析、挖掘以及及时展现分析结果和数据，用以支撑云之家、快递100、友商网以及第三方系统的服务推荐和数据服务智能推送。

基于服务社交化的理念，在协同交互平台上，构建针对服务消费者的服务需求社交管理及针对服务提供者的服务能力社交管理，实现企业服务交易的社交化。针对不同的产业集群，可定义行业服务描述模板。在协同交互平台上提供需求/服务优化调度、在线支付工具、以及对服务交易的实时监控和服务评价。

需求/服务/资源多层协同优化调度是协同交互平台实现服务交易的核心中间件。

云服务调度划分为服务需求调度、服务能力调度、服务资源调度。

服务需求调度可将多个服务需求进行合并、分解等处理，优化后生成服务需求计划，提交到服务能力调度中间件进行多个服务的匹配、调度、组合等处理，生成最优或较优的服务计划，服务计划提交到服务节点管理层，进行服务应用申请。

服务提供者利用服务节点管理，可实现内部的服务调度、资源优化，确定由哪些资源提供所需求的服务，并将服务能力与服务需求进行绑定。

进一步地，所述信息承载主体包括：消费者连接平台、企业业务平台；其中，所述消费者连接平台包括：京东商城、微信、淘宝；所述企业业务平台包括：快递100、云之家。

进一步地，通过采集工具将所述结构化数据信息、非结构化数据信息转换为记录、消息、日志、文件。

其中，大数据采集工具具备抽取外部业务平台数据的能力和接收开放业务系统的数据推送能力，采集工具从EAS、K3、云之家等系统采集的数据包括结构化数据和非结构化数据，这些数据都将被采集工具转换成为记录、消息、日志和文件，并由存储设备进行存储。其中，对于直接以文件形式传递过来的数据，采用清洗转换工具，直接将数据转换成有用的数据，并由存储设备进行存储；对于社交类的实时数据，通过采集工具的实时汇总计算层处理并由存储设备对处理结果进行存储。

进一步地，所述服务处理端存储各个分层及对应的数据处理方式对照表，如下表1所示：

分层及对应的数据处理方式对照表

表1

如表1所示，将分层划分为二层：基础层、核心层；所述基础层对应的数据处理方式为企业健康度分析、企业产能分析、企业运营监控；所述核心层对应的数据处理方式为潜在客户挖掘分析、竞争对手分析。

当然，上述分层的划分及各个分层对应的数据处理方式仅仅是举例说明，可以根据需要进行灵活设定，在此不用于限定本实施例的保护范围。

步骤102：服务处理端根据获取的集群处理节点的特征信息，向所述集群处理节点输出对应的分层数据信息。

进一步地，所述特征信息包括：级别信息、付费信息；其中，所述级别信息包括：高级别、中级别、低级别；所述付费信息包括：已付费、未付费。

进一步地，服务处理端根据获取的集群处理节点的特征信息，向所述集群处理节点输出对应的分层数据信息的过程为：

若所述特征信息为级别信息且为高级别，则向集群处理节点输出核心层对应的数据信息；

若所述特征信息为级别信息且为中级别或低级别，则向集群处理节点输出基础层对应的数据信息。

进一步地，服务处理端根据获取的集群处理节点的特征信息，向所述集群处理节点输出对应的分层数据信息的过程为：

若所述特征信息为付费信息且为已付费，则向集群处理节点输出核心层对应的数据信息；

若所述特征信息为未付费信息且未付费，则向集群处理节点输出基础层对应的数据信息。

图2所示为根据本发明的较佳实施例2提供的信息管理系统结构图，包括信息承载主体、服务处理端、一个或多个集群处理节点；其中，所述信息承载主体通过所述服务处理端与所述一个或多个集群处理节点相连；

所述服务处理端，用于从所述信息承载主体获取数据信息后，根据各个分层对应的数据处理方式，对所述数据信息进行处理并存储至对应的分层；

所述服务处理端，还用于根据获取的集群处理节点的特征信息，向所述集群处理节点输出对应的分层数据信息。

图3所示为根据本发明的较佳实施例3提供的信息管理装置内部结构图，包括第一获取模块、第二获取模块、处理模块；其中，所述第一获取模块、所述第二获取模块分别与所述处理模块相连；

所述第一获取模块，用于获取数据信息后，将所述数据信息发送至所述第一处理模块；

所述处理模块，用于根据获取的所述数据信息，根据各个分层对应的数据处理方式，对所述数据信息进行处理并存储至对应的分层；

所述第二获取模块，用于获取集群处理节点的特征信息并将所述特征信息发送至所述第二处理模块；

所述处理模块，还用于根据获取的集群处理节点的特征信息，向所述集群处理节点输出对应的分层数据信息。

通过以下方案：服务处理端获取数据信息后，根据各个分层对应的数据处理方式，对所述数据信息进行处理并存储至对应的分层；服务处理端根据获取的集群处理节点的特征信息，向所述集群处理节点输出对应的分层数据信息；既实现了对数据信息的区别化处理，又实现了对企业的个性化信息推送，大大提示了客户的体验

通过以下方案：将分层划分为二层，其中，所述二层是指：基础层、核心层；所述数据处理方式包括：企业健康度分析、企业产能分析、企业运营监控、潜在客户挖掘分析、竞争对手分析，实现了数据的多样化分析存储。

通过以下方案：所述基础层对应的数据处理方式为企业健康度分析、企业产能分析、企业运营监控；所述核心层对应的数据处理方式为潜在客户挖掘分析、竞争对手分析，实现了数据的多样化分析存储。

通过以下方案：若所述特征信息为级别信息且为高级别，则向集群处理节点输出核心层对应的数据信息；若所述特征信息为级别信息且为中级别或低级别，则向集群处理节点输出基础层对应的数据信息；实现了企业的差异化数据服务，大大提升企业用户体验。

通过以下方案：若所述特征信息为付费信息且为已付费，则向集群处理节点输出核心层对应的数据信息；若所述特征信息为未付费信息且未付费，则向集群处理节点输出基础层对应的数据信息；实现了企业的差异化数据服务，大大提升企业用户体验。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。