[發明專利]一種基于模型驅動的數據分析方法

在審

• 申請號: 201410558530.8
• 申請日: 2014-10-21
• 公開（公告）號: CN105653830A
• 公開（公告）日: 2016-06-08
• 發明（設計）人: 吳艷林;王學勇;蘇均生;彭新玲
• 申請（專利權）人: 北京京航計算通訊研究所
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于一種企業數據智能分析方法，具體涉及一種數據模型和數據 分析，尤其是一種應用于模型驅動的數據分析方法。

背景技術

隨著國際國內信息化建設的快速發展，各大軍工集團、企事業單位的操 作型的業務信息系統已經積累了大量的經營發展、科研生產、人力資源、安 全管控等方面的業務數據，如何更好的運用這類沉淀的歷史數據，成為了現 代人們關注的問題。因此，在數據分析過程中，對于數據分析的高效性和穩 定性成為了一個重點。

發明內容

本發明的目的是提供一種在數據分析時能夠穩定、快速有效的對大量數 據進行處理的數據分析方法。

本發明是這樣實現的，一種基于模型驅動的數據分析方法，包括以下步 驟：

步驟1準備工作；

根據業務需要分析，收集相關的信息，包括業務需求文件、技術要求文 件、項目管理計劃要求；

步驟2系統定義；

系統定義包括：業務指標分析，確定數據分析維度，確定數據分析粒度， 確定數據分析層級；

步驟3數據抽取

數據抽取：數據源接口，包括原始數據接口和外部數據接口，源數據接 口從業務系統中通過約定的借口方式抽取數據，為數據倉庫輸入數據；

步驟4數據轉換

數據轉換：數據轉化包含對來自多個操作型系統的數據源的處理，保證 數據按要求裝人數據倉庫，對抽取的數據進行分析，如果數據復雜程度比較 低，則直接進入步驟5，反之，則需要根據數據的復雜程度進行數據的轉換；

步驟5數據加載

數據加載：數據加載部分負責將數據抽取和轉化的數據按照物理數據模 型定義的表結構裝入數據倉庫中，

步驟6模型設計

分析模型設計包括：分析模型設計，分析模型定義，模型設計方式；

步驟7模型驅動設計

數據分析模型驅動包括SQL引擎和調度算法。

所述的步驟2包括如下步驟，

1)業務指標分析

在技術要求文件中技術限定的條件下，根據步驟1中的需求分析，明確 業務指標的名稱、定義、數據來源、計算公式等信息；

業務指標一般按照以下原則確定：

(1)業務指標必須是業務流轉中特定的工作指標，不能籠統，

(2)業務指標是可以數量化或者行為化的，驗證這些績效指標的數據或 者信息是可以獲得的，

(3)業務指標是在付出努力的情況下可以實現，避免設立過高或過低的 目標，

(4)業務指標是可以證明和觀察的，

(5)業務指標是在一定時間限制內完成的；

2)確定數據分析維度

數據分析維度按照以下原則確認：

(1)數據值不參與運算，可以作為其他運算數據的約束條件，

(2)數據值是固定的，在一定的時期內不易變化的，

(3)選取與業務有關聯關系的、有意義的維度值，

3)確定數據分析層級

數據分析層級指從宏觀的匯總信息通過層層分析到明細的微觀數據的過 程，數據分析層級的確定需要注意以下事項：

(1)在業務需求的引導下，分析層級之間必須具備一定的邏輯關系，

(2)分析的層級越多，維度數據就越詳細，建模難度就越大，

(3)不同層級的人員，進入的分析層級不同，通常建議一個維度的層級 小于等于4層，

4)確定數據分析粒度

粒度即數據匯總的程度，不同層級的人員需要的數據粒度不同，數據分 析粒度就是根據步驟1中的需求分析，對業務數據的匯總程度進行規劃，

(1)最小的數據分析粒度為從操作型系統中直接抽取的操作型數據，

(2)數據分析粒度應當結合數據分析層級進行設計，

(3)數據分析粒度越小，可查詢的信息就越多；反之，查詢的信息就越 少。

所述步驟6包括

1)分析模型設計

分析模型設計，通過適當運用計算機的邏輯思維，將業務流程、業務應 用等業務工作進行梳理，使看起來不相關的業務數據進行關聯并產生相互關 系；

2)分析模型定義