工程管理系统数据湖技术要求的建设方案

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 　　数据湖

　　为满足本项目对数据的高效管理、快速查询和深度分析的需求，特制定本数据湖技术要求。工程管理系统里数据湖将作为项目的核心数据存储和处理平台，支持结构化、非结构化和半结构化数据的集中存储、清洗、索引、查询、分析及实时数据流处理等功能。充分考虑投产后的生产调度相关系统需要，未来的系统数据的出湖入湖均在此平台内扩展。

　　数据湖关键技术要求：

　　数据存储采用分布式存储技术(如HDFS、云存储服务等)，支持海量数据的存储和高效访问。

　　支持对象存储，满足非结构化数据的存储需求，提供PB级存储容量和高效的数据管理能力。

　　采用数据编排技术(如Alluxio)，构建统一的存储视图，简化数据访问和应用开发。

　　数据清洗和预处理提供数据完整性检查功能，包括数据缺失、重复、错误等的检测和处理。

　　支持数据一致性校验，确保数据符合预期格式和范围。

　　提供数据转换工具，将数据转换为标准化的、可用于分析的格式。

　　数据索引和查询对存储在数据湖中的数据进行索引，提高数据查询和分析的效率。

　　支持多种查询方式，包括条件查询、关键词查询等，并支持查询结果的排序。

　　提供高性能的查询引擎，支持大规模数据集的快速查询。

　　数据分析和挖掘提供数据分析和挖掘工具，支持数据探索性分析、特征工程、模型构建等。

　　支持多种数据分析算法和模型，包括统计分析、机器学习等。

　　提供可视化分析工具，帮助用户直观理解数据分析结果。

　　实时数据流处理支持实时数据流处理，包括滑动平均、滑动最大值、滑动最小值、滑动和等算法。

　　提供低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力，满足实时分析需求。

　　元数据管理建立完善的元数据管理系统，记录数据的结构、属性、关系等信息。

　　泛普软件支持元数据的自动采集和血缘分析，帮助用户快速定位和理解数据。

　　数据安全与合规采用数据加密技术，确保数据在存储和传输过程中的安全。

　　提供访问控制功能，限制用户对数据的访问权限。

　　符合相关数据安全法规和标准，如GDPR、HIPAA等。

　　数据湖治理要求：

　　(1)采购数据湖及治理工具，伴随施工过程对各参建单位交付的数据和文档进行治理，包含规范性检查、处理，确保入库的数据和文档符合数字化利用要求。泛普软件将采集的平台采集的结构化非结构化数据，整理成GIS、三维、驾驶舱等系统能够利用和识别的数据。

　　(2)按照数字化交付标准对设计、采购、施工、调试等阶段的数据进行抽取、转换、清洗、存储。分析对象和指标，基于入湖数据 OCR 识别和机器学习技术，建立关联关系，为三维模型形成一套有效的、可利用的全生命周期基础中心库。

　　本工程管理系统的建设内容包括：

　　◆搭建数据湖平台，实现数据的集中存储和管理;

　　◆进行数据治理，确保数据的准确性和一致性;

　　◆开发管理驾驶舱指标数据，为可视化的数据展示分析提供数据;

　　◆集成现有的数字化交付子系统平台填报的数据，实现数据的无缝对接;

　　◆定义类库，实现标准数据库及类库集成;

　　◆能够按照项目类库的规定，定义系统内的工厂对象类、属性、文档类，以及它们之间的关联关系，并使用类库定义管理各类数据。

　　◆提供标准模型管理、数据连接服务、虚拟数据库模型、数据检索服务。