[发明专利]面向领域数据模型的结构化和非结构化的融合系统及方法

权利要求书

1.一种面向领域数据模型的结构化和非结构化的融合系统，其特征在于，其包括数据融合引擎模块、数据模型管理系统模块、分布式存储资源池模块，数据模型管理系统模块、分布式存储资源池模块都与数据融合引擎模块相连。

2.如权利要求1所述的面面向领域数据模型的结构化和非结构化的融合系统，其特征在于，所述数据融合引擎模块用于多源异构海量数据源数据清洗、加载、转换、提取。

3.如权利要求2所述的面向领域数据模型的结构化和非结构化的融合系统，其特征在于，所述数据融合引擎模块包括结构化数据采集模块、非结构化数据采集模块、数据融合流程编排器、数据模型购构建器、语义解析模块、数据分析模块、数据转换模块，其中：

结构化数据采集模块用于对结构化数据源数据进行接口适配合数据采集；

非结构化数据采集模块用于对非结构化数据源数据进行接口适配合数据采集；

数据融合流程编排器用于配置数据融合所需流程处理环节；

数据模型购构建器其用于构建数据融合统一模型；

语义解析模块用于对各种不同结构的数据进行结构语义解析和归纳，以便于后续数据分析；

数据分析模块对数据结构进一步分析和形成统一转换结构；

数据转换模块对各数据源结构化和非结构化数据的转换。

4.如权利要求1所述的面向领域数据模型的结构化和非结构化的融合系统，其特征在于，所述数据模型管理系统模块用于面向领域数据模型设计。

5.如权利要求4所述的面向领域数据模型的结构化和非结构化的融合系统，其特征在于，所述分布式存储资源池模块用于数据融合后依据数据模型提取出的主题分布式数据仓库。

6.一种面向领域数据模型的结构化和非结构化的融合方法，其特征在于，其包括以下步骤：

步骤一，启动数据融合引擎采集器；

步骤二，启动数据采集分析模块；

步骤三，数据模块构建；

步骤四，数据融合任务发布；

步骤五，数据融合任务执行；

步骤六，分布数据存储；

步骤七，结束。