Cloud based • All data for the Data Platform Services loaded via the Data Ingestion Services  Extract metadata / data quality / etc • Well defined (RestFUL) APIs defining the access to the Data Platform

Software Configuration Capital Systems VSA-COM VSB and VSTAR System (adx, arxml, ,xlsx) ECU Extract (arxml) B. Without an architecture design tool [ - Topology, Signals and Requirements are captured

合来自各个部门的数据，包括学生成绩、出勤率、教师教学评估、 课程参与情况等。这些数据应通过统一的标准进行分类和存储，确 保数据的准确性和一致性。例如，可以通过建立数据仓库来集中管 理这些信息，利用 ETL（Extract, Transform, Load）工具进行数 据清洗和转换。 其次，数据分析工具的应用至关重要。学校可以采用商业智能 （BI）工具，如 Tableau 或 Power BI，对数据进行可视化分析， 行为数据：如视频观看时长、知识点停留时间、资源下载次数等； - 社交互动数据：如讨论区发言频次、同伴评价、合作完成任务的 情况等。 数据处理与清洗是分析引擎的关键环节，需通过 ETL（Extract, Transform, Load）流程对原始数据进行标准化处 理，剔除噪声数据，并对缺失值进行插补。处理后的数据将存储于 高性能数据库中，供后续分析使用。 学习分析引擎的核心功能包括： 具体应 “ 用场景定义统一的数据标准，例如将不同的日期格式统一为 YYYY- MM-DD”，或将成绩数据统一转换为百分制。数据集成阶段则需要 考虑数据的兼容性和一致性，例如通过 ETL（Extract, Transform, Load）工具将不同来源的数据提取、转换并加载到数据仓库中。 清洗和集成后的数据需要进行进一步的分析和挖掘，以支持教 育决策和个性化教学。常见的分析方法包括描述性统计、关联分

在本次客户关系管理（CRM）系统中引入 DeepSeek 大模型的 方案中，技术实现将围绕数据预处理、模型部署、系统集成和性能 优化四个核心环节展开。首先，数据预处理阶段将采用 ETL（Extract, Transform, Load）工具对客户数据进行清洗和标准 化处理，确保数据质量满足大模型的训练和推理需求。具体步骤包 括去除重复数据、填补缺失值、数据归一化以及通过正则表达式处 理 总线实现各层之间的无缝连接。 在数据预处理层，系统支持多种数据源的接入，包括结构化数 据（如客户基本信息、交易记录）和非结构化数据（如文本、语 音、图像）。数据预处理模块通过 ETL（Extract, Transform, Load）流程对原始数据进行清洗、去重、特征提取和转换，确保 数据质量。例如，对于文本数据，应用自然语言处理（NLP）技术 进行分词、词向量化等操作，生成的训练数据存储在高性能分布式 信 息能够高效、无缝地整合到一个统一的数据仓库中。这些数据源可 能包括企业内部的销售数据、客户反馈、社交媒体互动、市场活动 记录以及外部的行业数据等。为了实现这一点，可以采用 ETL（Extract, Transform, Load）工具，如 Apache NiFi 或 Talend，进行数据的抽取、转换和加载操作。ETL 流程应设计为可 扩展和自动化的，以应对未来数据源的增加和数据量的增长。

块，并通过统一的 API 网关和消息队列实现各模块之间的高效通信 与数据流转。 在数据层，系统整合多源异构数据，包括民意反馈数据、城市 运行数据、社交媒体数据以及历史处理记录等。数据通过 ETL（Extract, Transform, Load）流程进行清洗、标准化和存储， 确保数据的完整性和可用性。数据层采用分布式数据库和实时数据 流处理技术，以满足高并发、低延迟的业务需求。 算法层是系统的核心智能引擎，基于深度学习、自然语言处理 的引入。 在数据采集方面，模块将采用分布式架构，通过 API 接口、数 据爬虫、消息队列等技术手段，从不同数据源定期或实时获取数 据。对于结构化数据（如数据库中的表格数据），采用 ETL（Extract, Transform, Load）工具进行抽取和转换；对于非结 构化数据（如文本、图像、视频），则通过自然语言处理（NLP） 和计算机视觉（CV）技术进行初步解析与特征提取。此外，为保证 环节，其核心目标是实现多源异构数据的统一接入与高效集成。在 数据源接入模块中，将采用多种技术手段和策略，确保数据的高 效、安全、稳定接入。首先，针对结构化数据，如政府部门的业务 系统数据、企业数据库等，将部署 ETL（Extract, Transform, Load）工具，通过 API 接口或数据库直接连接方式进行数据抽 取，并进行格式统一和标准化处理。对于半结构化数据，如 XML、JSON 格式的文件，将通过日志采集工具或文件解析引擎进

射提供数据转换服务。它可以通过实时、基于事件、或分批处理的 方式提取、加载、传输数据 HIFMS connecter 工具遵循标准的 ETL 方式 注：ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述 将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载 （load）至目的端的过程  HIFMS connecter 都能集成什么 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案

定义(Definitions) 简要说明本设计说明书中涉及的专门术语、容易引起歧义的概念、关键词 缩写及其他需要解释的内容。 ETL: 是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过 萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。 XML Schema: 可扩展标记语言架构 GIS：Geographic Information

于结构化数据（如关系型数据库、Excel 文件）、半结构化数据 （如 JSON、XML 文件）以及非结构化数据（如文本、图像、视 频）。为确保数据采集的实时性和高效性，可采用基于 ETL（Extract, Transform, Load）或 ELT（Extract, Load, Transform）技术的数据集成架构。对于实时性要求较高的场景， 建议使用流式数据处理技术（如 Apache Kafka、Apache Flink） 协议，确保各子系统之间的数据流通顺畅。同时，引入 消息队列（如 Kafka 或 RabbitMQ）以处理异步通信，确保在高并 发场景下的系统稳定性。 接下来，针对数据集成，采用 ETL（Extract, Transform, Load）工具从异构数据源中抽取数据，并通过数据湖或数据仓库 进行集中存储。在此过程中，需确保数据的一致性和完整性，建立 数据质量监控机制，实时检测数据异常。为提升数据处理效率，建

'RG:register_O' Calculate:RG:register_2=RG:register_0-1 Calculate:RG:register_1=RG:register_0+0.5 Process Data:Extract waveform from'WF:Input (Result into 'WF:waveform_0') 追溯性 - 海量曲线分析，定位缺 陷 Sequence Step# D000 0001