[發明專利]用于興趣驅動的商業智能系統中的興趣驅動的數據共享的系統和方法無效
| 申請號: | 201380060498.4 | 申請日: | 2013-10-10 |
| 公開(公告)號: | CN104823185A | 公開(公告)日: | 2015-08-05 |
| 發明(設計)人: | J·G·伊施勒曼;K·S·畢耶;B·巴布科克;C-C·卡恩 | 申請(專利權)人: | 百科納有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30 |
| 代理公司: | 中國國際貿易促進委員會專利商標事務所 11038 | 代理人: | 宋巖 |
| 地址: | 美國加*** | 國省代碼: | 美國;US |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 興趣 驅動 商業 智能 系統 中的 數據 共享 方法 | ||
技術領域
本發明涉及商業智能系統,具體而言,涉及利用興趣驅動的商業智能系統生成的數據的共享。
背景技術
商業智能指用于識別、處理和分析商業數據的技術。商業智能系統可以提供商業操作的歷史、當前和預測視圖。依賴于圍繞數據的上下文和知識,在商業操作過程中生成的包括從商業方法生成的數據以及由員工和消費者創建的附加數據的商業數據可以是結構化的、半結構化的或者非結構化的。在許多情況下,從商業方法生成的數據是結構化的,而從消費者與企業交互生成的數據是半結構化或非結構化的。由于在商業操作過程中一般生成的數據量,商業智能系統通常構建在數據倉庫之上并且利用數據倉庫。
數據倉庫被用來存儲、分析和報告數據,例如,商業數據。數據倉庫以生產和成本有效的方式利用數據庫存儲、分析和利用數據。各種數據庫是常用的,諸如關系數據庫管理系統(RDBMS),諸如來自位于加州Santa?Clara的Oracle公司的Oracle數據庫,或者大規模并行處理分析數據庫,諸如來自位于俄亥俄州Miamisburg的Teradata公司的Teradata。商業智能(BI)和分析工具,諸如來自位于North?Carolina的Cary的SAS軟件研究院的SAS,被用來訪問存儲在數據庫中的數據并提供讓開發人員生成報告、管理和挖掘所存儲的數據、執行統計分析、商業計劃、預測和其它商業功能的接口。大部分利用BI工具創建的報告是由數據庫管理員創建的,并且底層數據庫可以被調整,用于預期的訪問模式。數據庫管理員可以對具體的關系加索引、預先融合(aggregate)或者約束訪問,允許自組織(ad-hoc)報告和探索。
雪花模式(snowflake?schema)是RDBMS中表的布置,其中中心事實表連接到一個或多個維度表。雪花模式中的維度表被規格化到多個相關的表中–對于復雜的模式,將在維度表之間存在許多關系,從而導致看起來像雪花的模式。星形模式(star?schema)是雪花模式的特殊形式,其中事實表引用一個或多個維度表。但是,在星形模式中,維度表被規格化到單個表中–事實表是中心并且維度表是星的“點”。
在線事務處理(OLTP)系統被設計為方便并管理基于事務的應用。OLTP可以指各種事務,諸如數據庫管理系統事務、商業或商務事務。OLTP系統通常對用戶請求具有低延遲響應。
在線分析處理(OLAP),OLTP的修改,是回答多維分析查詢的方法。OLAP工具使用戶能夠利用如下三個基本的分析操作分析多維數據:合并(融合數據)、向下鉆取(導航數據的細節),以及切割(從多個角度取得具體的數據和視圖集合)。任何OLAP系統的基礎都是OLAP立方體。OLAP立方體是允許利用從多個角度操縱和分析數據的能力對數據進行快速分析的數據結構。OLAP立方體通常由通過維度分類的被稱為量度的數值事實組成。這些事實和量度通常是根據RDBMS中表的星形模式或雪花模式創建的。
發明內容
舉例說明了根據本發明實施例的用于興趣驅動的商業智能系統中的興趣驅動的數據共享的系統和方法。在一種實施例中,興趣驅動的數據共享服務器系統包括處理器,連接到處理器并且配置為存儲興趣驅動的數據共享應用的存儲器,配置為存儲原始數據的原始數據存儲器,其中原始數據的一部分包括非結構化的數據,配置為存儲描述原始數據的數據描述元數據的元數據存儲器,以及配置為存儲先前生成的報告的報告存儲器,該先前生成的報告包括先前的報告數據和先前的報告數據需求的,其中,興趣驅動的數據共享應用把處理器配置為:接收報告規范,其中該報告規范包括至少一個報告數據需求;利用先前的報告數據需求和所述至少一個報告數據需求來找出在報告存儲器中存儲的至少一個先前生成的報告;利用數據描述元數據和所述至少一個報告數據需求來識別在原始數據存儲器中存儲的原始數據;利用所找出的先前生成的報告和所識別出的原始數據來計算冗余數據元數據,其中該冗余數據元數據標識出所識別出的原始數據與所找出的先前生成的報告中先前的報告數據共用的數據;確定修改后的報告數據需求,其中該修改后的報告數據需求排除由冗余數據元數據標識出的共用數據;利用修改后的報告數據需求從原始數據存儲器取回更新的源數據;以及基于更新的源數據和包含在所述至少一個先前生成的報告當中的至少一個中的先前的報告數據來生成報告數據。
在本發明的另一種實施例中,興趣驅動的數據共享應用把處理器配置為利用興趣驅動的數據管道(pipeline)來生成報告數據,其中該興趣驅動的數據管道被配置為基于報告規范來融合更新的數據和先前的報告數據。
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