企业级数据管理系统及方法与流程

1.本发明涉及分布式技术领域，尤其涉及一种企业级数据管理系统及方法。

背景技术：

2.目前，对于产品较多的企业，存在数据架构混乱、有数据竖井、数据副本较多、信息不对称等问题。
3.目前也有一些统一数据架构的方法，其所用数据结构和存储方式是不尽相同的，支持范围较窄，数据处理专业性、准确性、安全性、一致性不够。

技术实现要素：

4.本发明实施例提出一种企业级数据管理系统，为企业建立集中式数据服务，提供专业的数据服务，专业性、准确性、安全性、一致性好，该系统包括：
5.采用spring cloud框架结合的数据采集模块、数据转换模块、数据分析模块、数据存储模块和数据服务模块，其中，
6.数据采集模块，用于接收多个数据源服务器通过数据采集模块的数据接口上传的源数据；解析源数据获得读取数据；
7.数据转换模块，用于基于给定范式规范，将读取数据转换为不同的物理结构数据；
8.数据分析模块，用于采用基于springbatch构建的任务流程，对不同的物理结构数据进行处理，获得分析结果数据；
9.数据存储模块，用于基于分析结果数据和物理结构数据的数据存储类型，存储至不同的客户端服务器；
10.数据服务模块，用于在接收到用户的服务申请后，按照服务申请类型，通过服务申请类型对应的数据接口，输出服务申请类型对应的分析结果数据和/或物理结构数据。
11.本发明实施例提出一种企业级数据管理方法，应用于前述系统，为企业建立集中式数据服务，提供专业的数据服务，专业性、准确性、安全性、一致性好，该方法包括：
12.接收多个数据源服务器的数据接口上传的源数据；解析源数据获得读取数据；
13.基于给定范式规范，将读取数据转换为不同的物理结构数据；
14.采用基于springbatch构建的任务流程，对不同的物理结构数据进行处理，获得分析结果数据；
15.基于分析结果数据和物理结构数据的数据存储类型，存储至不同的客户端服务器；
16.在接收到用户的服务申请后，按照服务申请类型，通过服务申请类型对应的数据接口，输出服务申请类型对应的分析结果数据和/或物理结构数据。
17.本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述企业级数据管理方法。
18.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述企业级数据管理方法。
19.本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述企业级数据管理方法。
20.在本发明实施例中，采用spring cloud框架结合的数据采集模块、数据转换模块、数据分析模块、数据存储模块和数据服务模块，其中，数据采集模块，用于接收多个数据源服务器通过数据采集模块的数据接口上传的源数据；解析源数据获得读取数据；数据转换模块，用于基于给定范式规范，将读取数据转换为不同的物理结构数据；数据分析模块，用于采用基于springbatch构建的任务流程，对不同的物理结构数据进行处理，获得分析结果数据；数据存储模块，用于基于分析结果数据和物理结构数据的数据存储类型，存储至不同的客户端服务器；数据服务模块，用于在接收到用户的服务申请后，按照服务申请类型，通过服务申请类型对应的数据接口，输出服务申请类型对应的分析结果数据和/或物理结构数据。在上述过程中，通过采用spring cloud框架结合的数据采集模块、数据转换模块、数据分析模块、数据存储模块和数据服务模块，统一了数据的格式，并按照数据存储类型，存储至不同的客户端服务器，并统一提供数据服务，保证了数据处理专业性、准确性、安全性、一致性。
附图说明
21.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
22.图1为本发明实施例中企业级数据管理系统的示意图；
23.图2为本发明实施例中企业级数据管理系统的架构图；
24.图3为本发明实施例中企业级数据管理方法的流程图；
25.图4为本发明实施例中对企业级数据进行监控的流程图；
26.图5为本发明实施例中计算机设备的示意图。
具体实施方式
27.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
28.在本说明书的描述中，所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本技术的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。
29.首先，对本发明涉及术语进行解释。
30.sping boot：是一个开发框架，全新的编程规范，其把主流的框架都打包好的一个快速开发框架。可快速开发一个程序和快速部署。
31.spring cloud：一个微服务框架，提供了全套的分布式系统解决方案。提供了一系列的服务用语支持简单的开发。
32.图1为本发明实施例中企业级数据管理系统的示意图一，如图1所示，该系统包括：
33.采用spring cloud框架结合的数据采集模块101、数据转换模块102、数据分析模块103、数据存储模块104和数据服务模块105，其中，
34.数据采集模块，用于接收多个数据源服务器通过数据采集模块的数据接口上传的源数据；解析源数据获得读取数据；
35.数据转换模块，用于基于给定范式规范，将读取数据转换为不同的物理结构数据；
36.数据分析模块，用于采用基于springbatch构建的任务流程，对不同的物理结构数据进行处理，获得分析结果数据；
37.数据存储模块，用于基于分析结果数据和物理结构数据的数据存储类型，存储至不同的客户端服务器；
38.数据服务模块，用于在接收到用户的服务申请后，按照服务申请类型，通过服务申请类型对应的数据接口，输出服务申请类型对应的分析结果数据和/或物理结构数据。
39.图2为本发明实施例中企业级数据管理系统的架构图，所述系统基于spring cloud框架开发，其中，数据采集模块基于spring data技术，数据分析模块和数据转换模型基于spring boot。
40.在一实施例中，数据采集模块集成多个数据源服务器对应的数据读取插件；
41.所述数据采集模块采用每个数据源服务器对应的数据读取插件，解析源数据获得读取数据。
42.在一实施例中，数据采集模块采用spring data技术集成多个数据源服务器对应的数据读取插件；
43.所述数据读取插件为jdbc、hadoop、kafka和文件导入中的其中一种或任意组合。
44.其中，jdbc用于处理基础数据如客户信息、产品信息，kafka用于处理交易数据、资产更新数据。
45.在一实施例中，数据转换模块具体用于：
46.基于给定范式规范，将读取数据转换为逻辑结构数据；
47.根据数据存储类型，将逻辑结构数据转换为物理结构数据，所述物理结构数据包括数据库结构数据、流式数据、hdfs数据和文件数据。
48.在一实施例中，数据转换模块还用于：
49.在将逻辑结构数据转换为物理结构数据之后，生成物理结构数据对应的企业级数据字典。
50.在本发明实施例中，数据分析模块采用基于springbatch构建的任务流程，对不同的物理结构数据进行处理，获得分析结果数据。
51.在一实施例中，数据分析模块具体用于：
52.基于springbatch构建的任务流程是采用springbatch，根据数据的分类和用途，
构建的数据处理任务的流程。其中，数据用途可以是构建客户画像，智能营销等。
53.数据处理任务的流程可以是，根据客户画像，或者根据转账流水分析资金去向或统计周月年的资金流程，例如，跨行汇款给自己、年转出金额、年收入。
54.上述流程分析后的分析结果数据再进行后续存储。
55.springbatch是一个轻量级的批处理框架，提供了一系列功能，比如日志记录跟踪，事务处理，作业统计，作业重启，资源管理等，还能提供高容量高性能的批处理作业。springbatch任务机制解释：每个batch包含一个job，joblauncher启动job，也为job step提供crud操作，job去调用step。job中有若干step实例，每个step处理一个任务。其中每个step读取数据itemreader，处理数据itemprocessor，写数据itemwriter。step处理完返回给job。
56.其中，step处理流程为：从读取数据后，read()读取一条记录将数据传给processor(item)处理，直到读取记录达到batch配置信息中，commin-interval设定值，就掉用一次write。
57.在一实施例中，数据库服务器包括数据库服务器、redis服务器、流式数据库服务器、hbase服务器和文件服务器；
58.数据存储模块具体用于：
59.将分析结果数据和数据库结构数据存储至数据库服务器；
60.将流式数据存储至redis服务器或流式数据库服务器；
61.将hdfs数据存储至hbase服务器；
62.将文件数据存储至文件服务器。
63.其中，数据库结构数据单指非大数据(非nosql)的数据，即可以理解为关系型数据库存储的规范化传统数据。
64.所谓的逻辑结构数据和物理结构数据，指的是数据分析的时候，读取进来的还没经过分析的数据，存储形式是逻辑形式，看不出来数据的含义。经过数据分析，例如将一行数据读取后转换成json格式，新建个人信息实体类，将数据各项赋予实体中属性的具体含义，就叫物理结构数据。
65.流式数据是大数据中一种数据格式，例如随时发生的资金变动，就需要开启一个实时的作业随时处理资金变化，这个资金的金额存储在流式数据库中，需要实时性高，反应快，可以随时变更，也可以存储在redis里面。
66.数据库结构数据和流式数据不是一样数据结构，不能存在一起。
67.在一实施例中，每个客户端服务器配置有ribbon负载均衡。
68.在一实施例中，服务申请类型对应的数据接口包括http服务接口、freign服务接口、resttemplate服务接口、socket服务接口。
69.在一实施例中，数据服务模块还用于：
70.在确定用户具有服务申请类型的访问权限后，输出服务申请类型对应的分析结果数据和/或物理结构数据。
71.在一实施例中，数据服务模块还用于：通过输出服务申请类型对应的物理结构数据的企业级数据字典。
72.在一实施例中，所述系统还包括监控模块106，用于：
73.监控数据的当前状态，例如，监控作业job step执行情况，便于重启作业或者修改作业；
74.收集所述系统执行的日志，以记录数据处理正确性；
75.监控所述系统的处理性能。
76.综上所述，在本发明实施例提出的系统中，采用spring cloud框架结合的数据采集模块、数据转换模块、数据分析模块、数据存储模块和数据服务模块，其中，数据采集模块，用于接收多个数据源服务器通过数据采集模块的数据接口上传的源数据；解析源数据获得读取数据；数据转换模块，用于基于给定范式规范，将读取数据转换为不同的物理结构数据；数据分析模块，用于采用基于springbatch构建的任务流程，对不同的物理结构数据进行处理，获得分析结果数据；数据存储模块，用于基于分析结果数据和物理结构数据的数据存储类型，存储至不同的客户端服务器；数据服务模块，用于在接收到用户的服务申请后，按照服务申请类型，通过服务申请类型对应的数据接口，输出服务申请类型对应的分析结果数据和/或物理结构数据。在上述过程中，通过采用spring cloud框架结合的数据采集模块、数据转换模块、数据分析模块、数据存储模块和数据服务模块，统一了数据的格式，并按照数据存储类型，存储至不同的客户端服务器，并统一提供数据服务，保证了数据处理专业性、准确性、安全性、一致性。
77.本发明实施例还提出一种企业级数据管理方法，应用于前述系统，其原理与企业级数据管理系统类似，这里不再赘述。
78.图3为本发明实施例中企业级数据管理方法的流程图一，包括：
79.步骤301，接收多个数据源服务器通过数据采集模块的数据接口上传的源数据；解析源数据获得读取数据；
80.步骤302，基于给定范式规范，将读取数据转换为不同的物理结构数据；
81.步骤303，采用基于springbatch构建的任务流程，对不同的物理结构数据进行处理，获得分析结果数据；
82.步骤304，基于分析结果数据和物理结构数据的数据存储类型，存储至不同的客户端服务器；
83.步骤305，在接收到用户的服务申请后，按照服务申请类型，通过服务申请类型对应的数据接口，输出服务申请类型对应的分析结果数据和/或物理结构数据。
84.在一实施例中，所述方法还包括：
85.采用每个数据源服务器对应的数据读取插件，解析源数据获得读取数据。
86.在一实施例中，多个数据源服务器对应的数据读取插件是采用spring data技术集成的；
87.所述数据读取插件为jdbc、hadoop、kafka和文件导入中的其中一种或任意组合。
88.在一实施例中，基于给定范式规范，将读取数据转换为不同的物理结构数据，包括：：
89.基于给定范式规范，将读取数据转换为逻辑结构数据；
90.根据数据存储类型，将逻辑结构数据转换为物理结构数据，所述物理结构数据包括数据库结构数据、流式数据、hdfs数据和文件数据。
91.在一实施例中，所述方法还包括：
92.在将逻辑结构数据转换为物理结构数据之后，生成物理结构数据对应的企业级数据字典。
93.在一实施例中，所述方法还包括：
94.基于springbatch构建的任务流程是采用springbatch，根据数据的分类和用途，构建的数据处理任务的流程。
95.在一实施例中，数据库服务器包括数据库服务器、redis服务器、流式数据库服务器、hbase服务器和文件服务器；
96.基于分析结果数据和物理结构数据的数据存储类型，存储至不同的客户端服务器，包括：
97.将分析结果数据和数据库结构数据存储至数据库服务器；
98.将流式数据存储至redis服务器或流式数据库服务器；
99.将hdfs数据存储至hbase服务器；
100.将文件数据存储至文件服务器。
101.在一实施例中，每个客户端服务器配置有ribbon负载均衡。
102.在一实施例中，服务申请类型对应的数据接口包括http服务接口、freign服务接口、resttemplate服务接口、socket服务接口。
103.在一实施例中，所述方法还包括：
104.输出服务申请类型对应的物理结构数据的企业级数据字典。
105.在一实施例中，所述方法还包括：
106.在确定用户具有服务申请类型的访问权限后，输出服务申请类型对应的分析结果数据和/或物理结构数据。
107.图4为本发明实施例中对企业级数据进行监控的流程图，在一实施例中，所述方法还包括：
108.步骤401，监控数据的当前状态；
109.步骤402，收集所述系统执行的日志；
110.步骤403，监控所述系统的处理性能。
111.综上所述，在本发明实施例提出的方法中，接收多个数据源服务器通过数据接口上传的源数据；解析源数据获得读取数据；基于给定范式规范，将读取数据转换为不同的物理结构数据；采用基于springbatch构建的任务流程，对不同的物理结构数据进行处理，获得分析结果数据；基于分析结果数据和物理结构数据的数据存储类型，存储至不同的客户端服务器；在接收到用户的服务申请后，按照服务申请类型，通过服务申请类型对应的数据接口，输出服务申请类型对应的分析结果数据和/或物理结构数据。在上述过程中，通过采用spring cloud框架结合的数据采集模块、数据转换模块、数据分析模块、数据存储模块和数据服务模块，统一了数据的格式，并按照数据存储类型，存储至不同的客户端服务器，并统一提供数据服务，保证了数据处理专业性、准确性、安全性、一致性。
112.本发明实施例还提供一种计算机设备，图5为本发明实施例中计算机设备的示意图，所述计算机设备500包括存储器510、处理器520及存储在存储器510上并可在处理器520上运行的计算机程序530，所述处理器520执行所述计算机程序530时实现上述企业级数据管理方法。
113.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述企业级数据管理方法。
114.本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述企业级数据管理方法。
115.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序业务系统。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序业务系统的形式。
116.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序业务系统的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
117.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
118.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
119.以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种企业级数据管理系统，其特征在于，包括：采用spring cloud框架结合的数据采集模块、数据转换模块、数据分析模块、数据存储模块和数据服务模块，其中，数据采集模块，用于接收多个数据源服务器通过数据采集模块的数据接口上传的源数据；解析源数据获得读取数据；数据转换模块，用于基于给定范式规范，将读取数据转换为不同的物理结构数据；数据分析模块，用于采用基于springbatch构建的任务流程，对不同的物理结构数据进行处理，获得分析结果数据；数据存储模块，用于基于分析结果数据和物理结构数据的数据存储类型，存储至不同的客户端服务器；数据服务模块，用于在接收到用户的服务申请后，按照服务申请类型，通过服务申请类型对应的数据接口，输出服务申请类型对应的分析结果数据和/或物理结构数据。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，数据采集模块集成多个数据源服务器对应的数据读取插件；所述数据采集模块采用每个数据源服务器对应的数据读取插件，解析源数据获得读取数据。3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，数据采集模块采用spring data技术集成多个数据源服务器对应的数据读取插件；所述数据读取插件为jdbc、hadoop、kafka和文件导入中的其中一种或任意组合。4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，数据转换模块具体用于：基于给定范式规范，将读取数据转换为逻辑结构数据；根据数据存储类型，将逻辑结构数据转换为物理结构数据，所述物理结构数据包括数据库结构数据、流式数据、hdfs数据和文件数据。5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，数据转换模块还用于：在将逻辑结构数据转换为物理结构数据之后，生成物理结构数据对应的企业级数据字典。6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，数据分析模块具体用于：基于springbatch构建的任务流程是采用springbatch，根据数据的分类和用途，构建的数据处理任务的流程。7.如权利要求4所述的系统，其特征在于，数据库服务器包括数据库服务器、redis服务器、流式数据库服务器、hbase服务器和文件服务器；数据存储模块具体用于：将分析结果数据和数据库结构数据存储至数据库服务器；将流式数据存储至redis服务器或流式数据库服务器；将hdfs数据存储至hbase服务器；将文件数据存储至文件服务器。8.如权利要求1所述的系统，其特征在于，每个客户端服务器配置有ribbon负载均衡。9.如权利要求1所述的系统，其特征在于，服务申请类型对应的数据接口包括http服务接口、freign服务接口、resttemplate服务接口、socket服务接口。10.如权利要求5所述的系统，其特征在于，数据服务模块还用于：输出服务申请类型对
应的物理结构数据的企业级数据字典。11.如权利要求1所述的系统，其特征在于，数据服务模块还用于：在确定用户具有服务申请类型的访问权限后，输出服务申请类型对应的分析结果数据和/或物理结构数据。12.如权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括监控模块，用于：监控数据的当前状态；收集所述系统执行的日志；监控所述系统的处理性能。13.一种企业级数据管理方法，应用于权利要求1至12任一项所述的系统，其特征在于，包括：接收多个数据源服务器通过数据接口上传的源数据；解析源数据获得读取数据；基于给定范式规范，将读取数据转换为不同的物理结构数据；采用基于springbatch构建的任务流程，对不同的物理结构数据进行处理，获得分析结果数据；基于分析结果数据和物理结构数据的数据存储类型，存储至不同的客户端服务器；在接收到用户的服务申请后，按照服务申请类型，通过服务申请类型对应的数据接口，输出服务申请类型对应的分析结果数据和/或物理结构数据。14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，还包括：采用每个数据源服务器对应的数据读取插件，解析源数据获得读取数据。15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，多个数据源服务器对应的数据读取插件是采用spring data技术集成的；所述数据读取插件为jdbc、hadoop、kafka和文件导入中的其中一种或任意组合。16.如权利要求13所述的方法，其特征在于，基于给定范式规范，将读取数据转换为不同的物理结构数据，包括：基于给定范式规范，将读取数据转换为逻辑结构数据；根据数据存储类型，将逻辑结构数据转换为物理结构数据，所述物理结构数据包括数据库结构数据、流式数据、hdfs数据和文件数据。17.如权利要求13所述的方法，其特征在于，还包括：在将逻辑结构数据转换为物理结构数据之后，生成物理结构数据对应的企业级数据字典。18.如权利要求13所述的方法，其特征在于，还包括：基于springbatch构建的任务流程是采用springbatch，根据数据的分类和用途，构建的数据处理任务的流程。19.如权利要求16所述的方法，其特征在于，数据库服务器包括数据库服务器、redis服务器、流式数据库服务器、hbase服务器和文件服务器；基于分析结果数据和物理结构数据的数据存储类型，存储至不同的客户端服务器，包括：将分析结果数据和数据库结构数据存储至数据库服务器；将流式数据存储至redis服务器或流式数据库服务器；
将hdfs数据存储至hbase服务器；将文件数据存储至文件服务器。20.如权利要求13所述的方法，其特征在于，每个客户端服务器配置有ribbon负载均衡。21.如权利要求13所述的方法，其特征在于，服务申请类型对应的数据接口包括http服务接口、freign服务接口、resttemplate服务接口、socket服务接口。22.如权利要求17所述的方法，其特征在于，还包括：输出服务申请类型对应的物理结构数据的企业级数据字典。23.如权利要求13所述的方法，其特征在于，还包括：在确定用户具有服务申请类型的访问权限后，输出服务申请类型对应的分析结果数据和/或物理结构数据。24.如权利要求13所述的方法，其特征在于，还包括：监控数据的当前状态；收集所述系统执行的日志；监控所述系统的处理性能。25.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求13至24任一项所述方法。26.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求13至24任一项所述方法。27.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求13至24任一项所述方法。

技术总结

本发明提供了一种企业级数据管理系统及方法，可用于分布式技术领域，该系统包括：数据采集模块，用于接收多个数据源服务器通过数据接口上传的源数据；解析源数据获得读取数据；数据转换模块，用于基于给定范式规范，将读取数据转换为不同的物理结构数据；数据分析模块，用于采用基于SpringBatch构建的任务流程，对物理结构数据进行处理，获得分析结果数据；数据存储模块，用于基于分析结果数据和物理结构数据的数据存储类型，存储至不同的客户端服务器；数据服务模块，用于在接收到用户的服务申请后，通过服务申请类型对应的数据接口，输出服务申请类型对应的分析结果数据和/或物理结构数据。本发明可以为企业建立集中式数据服务。务。务。