[發明專利]一種數據分析引擎的數據模型管理方法及系統

有效

• 申請號: 202011373931.8
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112579565B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 張濤;陸葦;黃紀萍;雷厚宇;潘忠瑞;楊啟帆
• 申請（專利權）人: 貴州力創科技發展有限公司
• 主分類號: G06F16/21
• 分類號: G06F16/21;G06F16/2458
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 徐琪琦

本發明涉及一種數據分析引擎的數據模型管理方法及系統，其方法包括以下步驟，S1，采集數據并結構化，形成數據模型；S2，基于數據分析引擎對所述數據模型進行分析，得到所述數據模型的數據約束條件和數據操作類型；S3，根據所述數據約束條件和所述數據操作類型對所述數據模型進行管理。本發明一種數據分析引擎的數據模型管理方法及系統通過數據結構化形成數據模型，并基于數據分析引擎進行分析得到數據約束條件和數據操作類型，根據數據約束條件和數據操作類型對數據模型進行管理，從而可以很方便的管理數據模型，提高數據模型管理效率。

技術領域

本發明涉及數據管理領域，具體涉及一種數據分析引擎的數據模型管理方法及系統。

背景技術

數據模型是數據特征的抽象，它從抽象層次上描述了系統的靜態特征、動態行為和約束條件，為數據庫系統的信息表示與操作提供一個抽象的框架。隨著大數據的發展，數據模型越來越復雜化，從而使得數據模型的管理也越來越困難。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種數據分析引擎的數據模型管理方法及系統，可以很容易的管理數據模型，提高數據管理效率。

本發明解決上述技術問題的技術方案如下：一種數據分析引擎的數據模型管理方法，包括以下步驟，

S1，采集數據并結構化，形成數據模型；

S2，基于數據分析引擎對所述數據模型進行分析，得到所述數據模型的數據約束條件和數據操作類型；

S3，根據所述數據約束條件和所述數據操作類型對所述數據模型進行管理。

在上述技術方案的基礎上，本發明還可以做如下改進。

進一步，所述S1具體為，

S11，采集多源數據，并按更新時間尺度將所述多源數據分為靜態數據和動態數據；

S12，分別為所述靜態數據和所述動態數據配置結構化頭部信息；

S13，根據所述結構化頭部信息分析所述靜態數據和所述動態數據的組成要素和組織結構，分別建立靜態數據結構化模型和動態數據結構化模型；

S14，將所述靜態數據結構模型和所述動態數據結構化模型進行標準化，得到所述數據模型。

進一步，所述S2具體為，

S21，基于數據分析引擎，利用規則知識庫對所述數據模型進行挖掘分析，得到多個數據特征向量；

S22，根據所有所述數據特征向量分析出所述數據模型的數據約束條件和數據操作類型。

進一步，所述S22具體為，

S221，根據所有所述數據特征向量選取約束中心點；

S222，計算出所述約束中心點分別到每個所述數據特征向量之間的加權歐氏距離；

S223，將所述約束中心點分別到每個所述數據特征向量之間的加權歐氏距離作為所述數據約束條件；

S224，對所有所述數據特征向量和對應的所述數據約束條件進行綜合分析，得到所述數據操作類型。

進一步，在所述S3中，對所述數據模型進行管理具體包括數據讀操作、數據寫操作、數據修改操作和數據更新操作中的一項或多項。

基于上述一種數據分析引擎的數據模型管理方法，本發明還提供一種數據分析引擎的數據模型管理系統。

一種數據分析引擎的數據模型管理系統，包括以下模塊，

數據模型生成模塊，其用于采集數據并結構化，形成數據模型；