[发明专利]一种海量异构数据的整合方法

权利要求书

1.一种海量异构数据的整合方法，其特征在于，包括如下步骤：

1）进行全量数据采集并入库，所述全量数据包括各个学校历年来各项指标数据；

2）进行增量数据采集并入库，所述增量数据包括各个学校当日各项指标数据；

3）取出数据库中的所述全量数据；

4）把所述全量数据打散为格数据；

5）把所述增量数据流化处理；

6）通过人工发现梳理其中规则和系统自动发现规则两种方法找到每个学校各自的数据代表的含义；

7）把人工发现梳理其中规则和系统自动发现规则后的各项指标数据存入数据库；

8）把存有各项指标数据的数据库发布到有关教育部门；

9）有关教育部门进行选择订阅信息；

10）初始化流程，所述初始化流程为将有关教育部门需订阅的相关数据从存储的数据库中筛选出来，再还原成行数据，再对行数据进行流化处理，存入订阅数据流，取得所述订阅数据流中的全量数据，在所述订阅数据流中对数据进行处理，转化成有关教育部门所需的数据；

11）增量流程，所述增量流程为采集到已流化的增量数据，存入订阅数据流，依序取得所述订阅数据流中的数据，在所述订阅数据流中对数据进行处理，转化成有关教育部门需要的数据，对不需要计算的数据，照原样传输；

12）把处理后的数据保存到有关教育部门指定的数据库中；

13）订阅成功后，把学校情况反馈和应对措施建议针对性地提供给有关教育部门。

2.根据权利要求1所述的一种海量异构数据的整合方法，其特征在于，所述各项指标数据包括学校名称、学校地点、学生人数、教师人数、学生各科考试成绩、学生出勤、教师出勤、毕业情况、学校财政收入情况、科室设备设施情况、学校用地情况、教师评价情况。

3.根据权利要求1所述的一种海量异构数据的整合方法，其特征在于，所述学校情况反馈包括学校名称、学校地点、学生人数、教师人数、学生各科考试成绩、学生出勤、教师出勤、毕业情况、学校财政收入情况、科室设备设施情况、学校用地情况、教师评价情况。

4.根据权利要求1所述的一种海量异构数据的整合方法，其特征在于，所述应对措施建议包括对哪些学校的哪些方面进行视察、

对哪些学校进行经济援助、对哪些学校的哪些方面进行指导。

5.根据权利要求4所述的一种海量异构数据的整合方法，其特征在于，所述对哪些学校的哪些方面进行视察包括根据各个学校所述的各项指标数据中的所述学生各科考试成绩进行对比，由上到下进行排序，对排在末尾的并且与排在首位的所述学生各科考试成绩差距较大时，对排在末尾的学校建议视察。

6.根据权利要求4所述的一种海量异构数据的整合方法，其特征在于，所述对哪些学校进行经济援助包括根据各个学校所述的各项指标数据中的所述学校财政收入情况进行对比，由上到下进行排序，对排在末尾的并且与排在首位的所述学校财政收入情况差距较大时，对排在末尾的学校建议经济援助。

7.根据权利要求4所述的一种海量异构数据的整合方法，其特征在于，对哪些学校的哪些方面进行指导包括根据各个学校所述的各项指标数据中的所述学生各科考试成绩进行对比，由上到下进行排序，对排在末尾的并且与排在首位的所述学生各科考试成绩差距较大时，对排在末尾的学校建议采用关于提高成绩的指导。