[发明专利]金融保险业大数据采集统计专用机及数据采集方法

说明书

金融保险业大数据采集统计专用机及数据采集方法，它涉及大数据采集统计方法技术领域。专用机由设备本体、内部系统组成，设备本体内部安装已接入计算机系统的专用机内部系统，组成一个智能触控式的移动设备，设备本体上的各硬件与内部系统上的各模块之间电性连接，且内部系统中包含的各组成模块之间电信号连接；内部系统包括控制处理模块、无线充电供电模块、信号处理模块；专用机采用基于G互联网信号系统，结构简单，方便携带，可即时录入个人数据信息，处理效率高，省时省力，且工作人员根据专用机内固定的保险信息操作系统，根据提示操作，实现高效数据采集，且数据录入精准度极高，实现数据录入零失误，保证客户的保险产品不会损失。

技术领域

本发明涉及大数据采集统计方法技术领域，具体涉及一种金融保险业大数据采集统计专用机及数据采集方法。

背景技术

大数据（big data），是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

由于大数据通过采集统计并归整到整个数据中心中，且应用于现有技术中的大多数数据系统中，其中大数据的统计不仅通过互联网、云计算进行，还需要通过一些现场数据采集设备进行数据统计，现有的用于金融保险业的数据采集大多通过柜台或窗口现场办理，计算机系统录入信息，客户录入信息麻烦，费时费力，且需要携带较多资料或文件，处理麻烦，工作人员的数据采集也较为复杂，影响工作效率，且容易出现数据错误，由于金融保险业的信息数据对客户而言及其重要，数据错误将导致客户较大损失，因此需要一种便捷且准确率极高的数据采集设备及采集方法。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种金融保险业大数据采集统计专用机及数据采集方法，专用机采用基于5G互联网信号系统，结构简单，方便携带，可即时录入个人数据信息，处理效率高，省时省力，且工作人员根据专用机内固定的保险信息操作系统，根据提示操作，实现高效数据采集，且数据录入精准度极高，实现数据录入零失误，保证客户的保险产品不会损失。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案是：专用机由设备本体1、内部系统2组成，设备本体1内部安装已接入计算机系统的专用机内部系统2，组成一个智能触控式的移动设备，设备本体1上的各硬件与内部系统2上的各模块之间电性连接，且内部系统2中包含的各组成模块之间电信号连接；内部系统2包括控制处理模块3、无线充电供电模块4、信号处理模块5，控制处理模块3与设备本体1上的触控显示屏电连接，无线充电供电模块4安装在设备本体1内部且安装于设备底部，位于移动设备与外部无线充电器接触位置处，信号处理模块5安装于内部系统2的电路板5G信号模块位置处；控制处理模块3、信号处理模块5及设备本体1中各用电元件均由无线充电供电模块4提供电源，且各模块组件之间均为电性连接。