本发明实施例提供一种数据监控方法及系统,其中方法包括:确定待监控的当前数据治理平台的融合数据;将所述待监控的当前数据治理平台的融合数据输入至数据监控模型中,得到所述数据监控模型输出的数据监控结果;其中,所述数据监控模型是基于对当前数据治理平台的样本融合数据进行分类分级后生成知识图谱和质量知识库后得到的。本发明有效解决了目前数据治理平台存在的数据分类分级及质量管控工作中数据难以治理的问题。
通过知识计算引擎对所述样本融合数据进行图计算Nebula、离线计算Spark或实时计算Flink,生成知识图谱和质量知识库。
大数据国家工程研究中心累计投资3亿余元条件建设和科研运行经费,完成科研条件建设,组建了一支330余人的科研团队,其中,专业技术人员271人,博士46人,硕士研究生142人,正高级职称23人,高级工程师55人。同时聘请了陈润生、沈昌祥、王陇德、杨小牛、岳清瑞、王坚等6位院士担任领军专家。
评价单位:“科创中国”贵州科技服务团 (贵州省科学技术协会)
评价时间:2023-11-04
综合评价
经过细致的技术审查和深入的讨论,专家组对一种数据监控方法及系统给予了高度的认可。该方法在解决政务数据的数据分类分级及质量管控工作提供了解决方案,尤其是实时监控、大数据处理能力、数据可视化及异常检测和预测该方法和系统具备异常检测和预测能力让它在同类产品中脱颖而出。
该方法和系统能够实时地监控数据流,及时发现异常情况或问题。它可以提供实时的监控指标和警报,帮助用户快速响应和解决问题。该方法和系统能够实时地监控数据流,及时发现异常情况或问题。它可以提供实时的监控指标和警报,帮助用户快速响应和解决问题。该方法和系统能够将监控数据以图表、仪表盘等形式进行可视化展示。用户可以直观地了解数据的情况和趋势,帮助他们更好地理解和分析数据。总的来说,该数据监控方法及系统具备广阔的应用前景和推广优势,在转化目标市场方面,建议重点关注省/市/区的政府部门,并采取合适的资本化建议,以推动该方法和系统的商业化进程。
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