本发明涉及大数据系统，具体涉及一种基于建筑行业多数据源项目信息统一的大数据系统。
背景技术：
1、在建筑行业中，信息管理和数据处理已经成为提高效率和质量的重要手段。现有技术主要包括建筑信息模型(bim)、施工管理系统和物联网(iot)技术三种形式。
2、其中bim系统中的数据主要集中在设计和施工阶段，运营和维护阶段的数据难以整合，并且不同bim软件之间的数据格式不统一，导致数据共享和交换困难。而施工管理系统的数据通常分散在不同的子系统中，难以实现集中管理。大量施工数据未能得到有效分析和利用，数据的潜在价值未能充分发挥。而应用物联网(iot)技术的设备产生的数据种类繁多，格式不统一，难以与其他系统的数据进行整合。并且现有系统在处理和分析物联网数据时存在性能瓶颈。因此现有的技术和系统在数据采集、存储、管理、分析和可视化等方面存在诸多问题和不足，亟需一种能够整合多数据源、实现数据统一管理和高效利用的大数据系统来解决这些问题。
3、为此提出一种基于建筑行业多数据源项目信息统一的大数据系统。
技术实现思路
1、本发明的目的在于：为解决上述背景技术中提到的问题，本发明提供了一种基于建筑行业多数据源项目信息统一的大数据系统。
2、本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：
3、一种基于建筑行业多数据源项目信息统一的大数据系统，包括：
4、数据采集层：直接与外部数据源对接，负责获取数据并为后续处理提供原始素材；
5、数据预处理与清洗层：接收数据采集层的数据输入，并对原始数据进行初步处理；
6、数据存储层：接收数据预处理与清洗层的数据，并存储经过清洗的数据，为数据分析提供基础，支持大规模数据的存储需求；
7、数据处理层：直接读取数据存储层的数据，对存储的数据进行深入分析；
8、业务应用层：将数据处理层的分析结果转化为可操作的业务指导或策略，基于数据处理结果，实现具体业务功能；
9、可视化与交互层：接收业务应用层的数据输出，直观展示分析结果，面向最终用户，提供人机界面；
10、安全与合规层：贯穿整个系统，保障数据的安全性与合规性；
11、系统管理与运维层：对所有底层架构和上层应用进行综合管理。
12、进一步地，所述数据采集层的数据来源包括b i m系统、erp、crm、物联网设备、无人机和手工录入方式。
13、进一步地，所述数据存储层包括分布式文件系统、关系数据库、nosql数据库和数据仓库。
14、进一步地，所述数据处理层包括实时数据处理引擎、批处理框架。
15、进一步地，所述业务应用层包括人工智能应用层和业务逻辑层，所述业务逻辑层包括项目成本预测、进度优化算法和风险评估模型，所述人工智能应用层包括机器学习模型和深度学习预测。
16、进一步地，所述数据预处理与清洗层包括数据清洗(去除无效、重复、错误的数据)、格式转换、标准化处理等，确保数据质量。
17、本发明的有益效果如下：
18、1、通过本系统，建筑行业可以将来自不同数据源的项目信息进行统一管理，实现数据的集中存储和管理。相较于传统的手动整合方式，该系统能够自动将多个数据源的信息进行整合，大大提高了数据管理的效率和准确性。
19、2、本系统提供强大的数据分析和挖掘功能，能够对项目信息进行深入分析和综合评估。用户可以通过系统快速获取关键指标和趋势分析，帮助决策者做出准确的决策和规划。
20、3、通过本系统，建筑行业的决策者可以更快速地获取项目信息，并进行准确的分析和评估。这将大大提高决策的效率和准确性，帮助企业更好地规划和管理项目。
21、4、本系统采用先进的数据安全技术，确保项目信息在传输和存储过程中的安全性和保密性。通过权限管理和数据加密等措施，保护项目信息不被未授权的人员访问和泄露。
22、5、通过本系统，建筑行业可以实现对项目信息的全面管理和综合分析，帮助企业更好地掌握项目进展情况、优化资源配置、提高施工效率等。这将有助于提升项目管理水平，提高企业竞争力。
1.一种基于建筑行业多数据源项目信息统一的大数据系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于建筑行业多数据源项目信息统一的大数据系统，其特征在于，所述数据采集层的数据来源包括bim系统、erp、crm、物联网设备、无人机和手工录入方式。
3.根据权利要求1所述的一种基于建筑行业多数据源项目信息统一的大数据系统，其特征在于，所述数据存储层包括分布式文件系统、关系数据库、nosql数据库和数据仓库。
4.根据权利要求1所述的一种基于建筑行业多数据源项目信息统一的大数据系统，其特征在于，所述数据处理层包括实时数据处理引擎、批处理框架。
5.根据权利要求1所述的一种基于建筑行业多数据源项目信息统一的大数据系统，其特征在于，所述业务应用层包括人工智能应用层和业务逻辑层，所述业务逻辑层包括项目成本预测、进度优化算法和风险评估模型，所述人工智能应用层包括机器学习模型和深度学习预测。
6.根据权利要求2所述的一种基于建筑行业多数据源项目信息统一的大数据系统，其特征在于，所述数据预处理与清洗层包括数据清洗(去除无效、重复、错误的数据)、格式转换、标准化处理等，确保数据质量。
