CN103488475B - 多维数据分析系统和多维数据分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种多维数据分析系统,包括:分析快照存储单元,用于根据接收到的分析快照创建指令,将数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据存储为对应于所述当前维度的分析快照;分析路径生成单元,用于为所述数据分析对象在选定的多个维度分别对应的分析快照生成分析路径;数据分析单元,用于依照所述分析路径,对所述选定的多个维度分别对应的分析快照进行获取和分析,以实现对所述数据分析对象的多维数据分析。本发明还提出了一种多维数据分析方法。通过本发明的技术方案,可以从产品层面实现对业务的多维数据分析,有助于降低非专业用户的学习成本,便于实现在不同领域、行业的推广与共享。
Description
技术领域
本发明涉及多维分析技术领域,具体而言,涉及一种多维数据分析系统和一种多维数据分析方法。
背景技术
多维分析技术由于其可以充分支持实现从不同角度、从全面宏观到局部微观的动态分析过程,在企业(公共组织)的管理业务决策和分析中,越来越受到重视。但也正是由于多维分析的灵活性,其面对普通用户的易用性一直是个问题,这在一定程度上制约了多维分析技术的应用和推广。
为了帮助用户解决这个问题,目前业界的通行解决办法是:在产品部署的项目实施阶段,根据业务用户事先的业务需求,由项目团队进行多维分析路径定制,用户再根据定制的分析路径进行业务分析。
然而,上述方式虽然在一定程度上解决了用户比较固定的多维分析需求,但其至少还存在以下几个明显的缺陷和不足:一是业务分析的灵活性决定了事前不太可能把所有的多维分析路径都进行定制,覆盖面必定不全;二是对于业务用户在产品部署完成后的多维分析路径需求,需要专业技术人员支持才能完成,很难快速和低成本响应等。
因此,如何实现能够由非专业用户自由操作、实现低成本的快速响应的多维分析,成为目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明正是基于上述问题,提出了一种多维分析技术,可以从产品层面实现对业务的多维数据分析,有助于降低非专业用户的学习成本,便于实现在不同领域、行业的推广与共享。
有鉴于此,本发明提出了一种多维数据分析系统,包括:分析快照存储单元,用于根据接收到的分析快照创建指令,将数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据存储为对应于所述当前维度的分析快照;分析路径生成单元,用于为所述数据分析对象在选定的多个维度分别对应的分析快照生成分析路径;数据分析单元,用于依照所述分析路径,对所述选定的多个维度分别对应的分析快照进行获取和分析,以实现对所述数据分析对象的多维数据分析。
在该技术方案中,通过对分析快照进行存储,并据此生成分析路径,使得用户无需对多维分析技术具有专业性的了解,仅需根据自身的需求,选择感兴趣的多个维度的数据进行随意组合为分析路径,即可通过按照分析路径的分析过程,实现对数据的多维分析,降低了用户的学习成本,且无需在开发阶段就针对用户的需求进行专门的开发,有助于用户根据任意时刻的需求,实现相应的多维数据分析,而不拘泥于开发阶段的需求。
在上述技术方案中,优选地,所述数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据包括:所述数据分析对象在所述当前界面上显示的当前维度的数据相对应的模型元数据。
在该技术方案中,通过对模型元数据的获取和存储,有助于在执行多维数据分析时直接调用,加快系统反应速度。
在上述任一技术方案中,优选地,所述分析快照存储单元用于:通过获取所述当前界面对应的SQL脚本语句或MDX脚本语句,以获取所述模型元数据。
在该技术方案中,由于所有的数据都包含在当前界面中,因此,通过对当前界面对应的脚本语句进行获取,就可以直接对应于该界面中包含的数据,比如上述模型元数据,从而有助于简化对模型元数据的获取过程,加快分析快照的生成和存储速度。
在上述任一技术方案中,优选地,所述分析路径生成单元包括:顺序确定子单元,用于接收用户输入的第一维度分析顺序,或根据预设的分析方式确定对应的第二维度分析顺序;路径生成子单元,用于按照所述第一维度分析顺序或所述第二维度分析顺序,确定所述多个维度分别对应的分析快照的实际分析顺序,并将所述实际分析顺序作为所述分析路径。
在该技术方案中,分析路径即多个维度的分析快照之间的处理顺序,通过这种处理顺序,体现多维分析的过程。用户可以通过第一维度分析顺序,从而满足其实时状态下的多维分析需求;用户也可以通过预先设置第二维度分析顺序,从而满足一般情况下的多维分析需求,并且有助于减少操作步骤,提高反应速度。在各种不同的分析路径生成方式下,都可以反应出用户对于多维数据分析的需求,而用户无需掌握专业的分析技术,仅通过对分析快照的选择和排列,即可体现出自身的分析需求,从而降低了学习成本,也无需在开发阶段就针对用户的需求进行协调,有助于简化开发流程的同时,也更容易满足用户新的不同需求。
在上述任一技术方案中,优选地,还包括:条件判断单元,用于在完成对所述多个维度中的任一维度对应的分析快照的分析操作之后,判断是否存在对应于所述任一维度的后续启动条件;其中,所述数据分析单元在判断结果为存在的情况下,根据对所述任一维度对应的分析快照的分析结果与所述后续启动条件之间的逻辑关系,确定需要继续分析的分析快照,以及在判断结果为不存在的情况下,按照所述实际分析顺序确定需要继续分析的分析快照。
在该技术方案中,第一维度分析顺序和第二维度分析顺序是列表形式的时间排列顺序(即实际分析顺序),除此之外,还可以为列表上相邻的分析快照之间设置逻辑顺序。具体地,通过设置后续启动条件,能够确定当前是否需要按照列表上的时间排列顺序进行分析,还是按照逻辑顺序进行分析。每个分析快照对应的后续启动条件可以为多个,且每个后续启动条件对应于相同或不同的其他分析快照,甚至返回该分析快照本身,从而实现逻辑上的分析需求,得到更为合理的分析结果。
根据本发明的又一方面,还提出了一种多维数据分析方法,包括:步骤202,根据接收到的分析快照创建指令,将数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据存储为对应于所述当前维度的分析快照;步骤204,为所述数据分析对象在选定的多个维度分别对应的分析快照生成分析路径;步骤206,依照所述分析路径,对所述选定的多个维度分别对应的分析快照进行获取和分析,以实现对所述数据分析对象的多维数据分析。
在该技术方案中,通过对分析快照进行存储,并据此生成分析路径,使得用户无需对多维分析技术具有专业性的了解,仅需根据自身的需求,选择感兴趣的多个维度的数据进行随意组合为分析路径,即可通过按照分析路径的分析过程,实现对数据的多维分析,降低了用户的学习成本,且无需在开发阶段就针对用户的需求进行专门的开发,有助于用户根据任意时刻的需求,实现相应的多维数据分析,而不拘泥于开发阶段的需求。
在上述技术方案中,优选地,所述数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据包括:所述数据分析对象在所述当前界面上显示的当前维度的数据相对应的模型元数据。
在该技术方案中,通过对模型元数据的获取和存储,有助于在执行多维数据分析时直接调用,加快系统反应速度。
在上述任一技术方案中,优选地,还包括:通过获取所述当前界面对应的SQL脚本语句或MDX脚本语句,以获取所述模型元数据。
在该技术方案中,由于所有的数据都包含在当前界面中,因此,通过对当前界面对应的脚本语句进行获取,就可以直接对应于该界面中包含的数据,比如上述模型元数据,从而有助于简化对模型元数据的获取过程,加快分析快照的生成和存储速度。
在上述任一技术方案中,优选地,生成所述分析路径的过程包括:接收用户输入的第一维度分析顺序,或根据预设的分析方式确定对应的第二维度分析顺序;按照所述第一维度分析顺序或所述第二维度分析顺序,确定所述多个维度分别对应的分析快照的实际分析顺序,并将所述实际分析顺序作为所述分析路径。
在该技术方案中,分析路径即多个维度的分析快照之间的处理顺序,通过这种处理顺序,体现多维分析的过程。用户可以通过第一维度分析顺序,从而满足其实时状态下的多维分析需求;用户也可以通过预先设置第二维度分析顺序,从而满足一般情况下的多维分析需求,并且有助于减少操作步骤,提高反应速度。在各种不同的分析路径生成方式下,都可以反应出用户对于多维数据分析的需求,而用户无需掌握专业的分析技术,仅通过对分析快照的选择和排列,即可体现出自身的分析需求,从而降低了学习成本,也无需在开发阶段就针对用户的需求进行协调,有助于简化开发流程的同时,也更容易满足用户新的不同需求。
在上述任一技术方案中,优选地,所述步骤206还包括:在完成对所述多个维度中的任一维度对应的分析快照的分析操作之后,判断是否存在对应于所述任一维度的后续启动条件;若存在,则根据对所述任一维度对应的分析快照的分析结果与所述后续启动条件之间的逻辑关系,确定需要继续分析的分析快照;否则,按照所述实际分析顺序确定需要继续分析的分析快照。
在该技术方案中,第一维度分析顺序和第二维度分析顺序是列表形式的时间排列顺序(即实际分析顺序),除此之外,还可以为列表上相邻的分析快照之间设置逻辑顺序。具体地,通过设置后续启动条件,能够确定当前是否需要按照列表上的时间排列顺序进行分析,还是按照逻辑顺序进行分析。每个分析快照对应的后续启动条件可以为多个,且每个后续启动条件对应于相同或不同的其他分析快照,甚至返回该分析快照本身,从而实现逻辑上的分析需求,得到更为合理的分析结果。
通过以上技术方案,可以从产品层面实现对业务的多维数据分析,有助于降低非专业用户的学习成本,便于实现在不同领域、行业的推广与共享。
附图说明
图1示出了根据本发明的实施例的多维分析系统的示意框图;
图2示出了根据本发明的实施例的多维分析方法的示意流程图;
图3示出了根据本发明的实施例的多维分析方法的原理示意图;
图4示出了根据本发明的实施例的MDX脚本样式的示意图;
图5示出了根据本发明的实施例的新增分析路径时对分析快照进行选择的界面示意图;
图6示出了根据本发明的实施例的新增分析路径时对分析快照进行关联配置的界面示意图;
图7示出了根据本发明的实施例的对企业数据进行多维分析的示意流程图;
图8示出了根据本发明的实施例的分析路径的树状结构示意图;
图9示出了根据本发明的实施例的企业业务收入分析的界面示意图;
图10示出了根据本发明的实施例的企业利润分析的界面示意图;
图11示出了根据本发明的实施例的企业成本费用分析的界面示意图;
图12示出了根据本发明的实施例的企业现金流分析的界面示意图;
图13示出了根据本发明的实施例的企业应收账款明细的界面示意图;
图14示出了根据本发明的实施例的添加逻辑判断条件后的对企业数据进行多维分析的示意流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点,下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是,本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施,因此,本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图1示出了根据本发明的实施例的多维分析系统的示意框图。
如图1所示,根据本发明的实施例的多维分析系统100,包括:分析快照存储单元102,用于根据接收到的分析快照创建指令,将数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据存储为对应于所述当前维度的分析快照;分析路径生成单元104,用于为所述数据分析对象在选定的多个维度分别对应的分析快照生成分析路径;数据分析单元106,用于依照所述分析路径,对所述选定的多个维度分别对应的分析快照进行获取和分析,以实现对所述数据分析对象的多维数据分析。
在该技术方案中,通过对分析快照进行存储,并据此生成分析路径,使得用户无需对多维分析技术具有专业性的了解,仅需根据自身的需求,选择感兴趣的多个维度的数据进行随意组合为分析路径,即可通过按照分析路径的分析过程,实现对数据的多维分析,降低了用户的学习成本,且无需在开发阶段就针对用户的需求进行专门的开发,有助于用户根据任意时刻的需求,实现相应的多维数据分析,而不拘泥于开发阶段的需求。
在上述技术方案中,优选地,所述数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据包括:所述数据分析对象在所述当前界面上显示的当前维度的数据相对应的模型元数据。
在该技术方案中,通过对模型元数据的获取和存储,有助于在执行多维数据分析时直接调用,加快系统反应速度。
在上述任一技术方案中,优选地,所述分析快照存储单元102用于:通过获取所述当前界面对应的SQL脚本语句或MDX脚本语句,以获取所述模型元数据。
在该技术方案中,由于所有的数据都包含在当前界面中,因此,通过对当前界面对应的脚本语句进行获取,就可以直接对应于该界面中包含的数据,比如上述模型元数据,从而有助于简化对模型元数据的获取过程,加快分析快照的生成和存储速度。
在上述任一技术方案中,优选地,所述分析路径生成单元104包括:顺序确定子单元104A,用于接收用户输入的第一维度分析顺序,或根据预设的分析方式确定对应的第二维度分析顺序;路径生成子单元104B,用于按照所述第一维度分析顺序或所述第二维度分析顺序,确定所述多个维度分别对应的分析快照的实际分析顺序,并将所述实际分析顺序作为所述分析路径。
在该技术方案中,分析路径即多个维度的分析快照之间的处理顺序,通过这种处理顺序,体现多维分析的过程。用户可以通过第一维度分析顺序,从而满足其实时状态下的多维分析需求;用户也可以通过预先设置第二维度分析顺序,从而满足一般情况下的多维分析需求,并且有助于减少操作步骤,提高反应速度。在各种不同的分析路径生成方式下,都可以反应出用户对于多维数据分析的需求,而用户无需掌握专业的分析技术,仅通过对分析快照的选择和排列,即可体现出自身的分析需求,从而降低了学习成本,也无需在开发阶段就针对用户的需求进行协调,有助于简化开发流程的同时,也更容易满足用户新的不同需求。
在上述任一技术方案中,优选地,还包括:条件判断单元108,用于在完成对所述多个维度中的任一维度对应的分析快照的分析操作之后,判断是否存在对应于所述任一维度的后续启动条件;其中,所述数据分析单元106在判断结果为存在的情况下,根据对所述任一维度对应的分析快照的分析结果与所述后续启动条件之间的逻辑关系,确定需要继续分析的分析快照,以及在判断结果为不存在的情况下,按照所述实际分析顺序确定需要继续分析的分析快照。
在该技术方案中,第一维度分析顺序和第二维度分析顺序是列表形式的时间排列顺序(即实际分析顺序),除此之外,还可以为列表上相邻的分析快照之间设置逻辑顺序。具体地,通过设置后续启动条件,能够确定当前是否需要按照列表上的时间排列顺序进行分析,还是按照逻辑顺序进行分析。每个分析快照对应的后续启动条件可以为多个,且每个后续启动条件对应于相同或不同的其他分析快照,甚至返回该分析快照本身,从而实现逻辑上的分析需求,得到更为合理的分析结果。
图2示出了根据本发明的实施例的多维分析方法的示意流程图。
如图2所示,根据本发明的实施例的多维分析方法,包括:步骤202,根据接收到的分析快照创建指令,将数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据存储为对应于所述当前维度的分析快照;步骤204,为所述数据分析对象在选定的多个维度分别对应的分析快照生成分析路径;步骤206,依照所述分析路径,对所述选定的多个维度分别对应的分析快照进行获取和分析,以实现对所述数据分析对象的多维数据分析。
在该技术方案中,通过对分析快照进行存储,并据此生成分析路径,使得用户无需对多维分析技术具有专业性的了解,仅需根据自身的需求,选择感兴趣的多个维度的数据进行随意组合为分析路径,即可通过按照分析路径的分析过程,实现对数据的多维分析,降低了用户的学习成本,且无需在开发阶段就针对用户的需求进行专门的开发,有助于用户根据任意时刻的需求,实现相应的多维数据分析,而不拘泥于开发阶段的需求。
本专利解决方案的核心是:多维分析产品在多维分析运行态的用户界面(业务用户访问界面)上,可以让用户做到以下三点:一、用户可以将分析过程中的任一分析界面保存为分析快照;二、用户可动态配置和保存分析快照之间的关联关系;三、业务用户可以方便快捷的使用分析路径。
为了实现上述目的,图3示出了根据本发明的实施例的多维分析方法的原理示意图。
如图3所示,在本发明的“分析路径维护”部分,包括下述步骤:
步骤302,用户在前台执行分析快照添加操作。
步骤304,用户在前台执行分析快照保存操作。
步骤306,系统在后台根据用户的分析快照添加操作和保存操作,执行存储分析快照的操作。
具体地,对于分析快照的获取和存储,主要包括获取当前分析界面中包含的数据对应的数据模型元数据。即在上述技术方案中,优选地,所述数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据包括:所述数据分析对象在所述当前界面上显示的当前维度的数据相对应的模型元数据。
在该技术方案中,通过对模型元数据的获取和存储,有助于在执行多维数据分析时直接调用,加快系统反应速度。
为了便于操作,可以通过获取当前界面的脚本数据,从而获取当前界面中包含的所有的分析数据。即优选地,可以通过获取所述当前界面对应的SQL脚本语句或MDX脚本语句,以获取所述模型元数据。
在该技术方案中,由于所有的数据都包含在当前界面中,因此,通过对当前界面对应的脚本语句进行获取,就可以直接对应于该界面中包含的数据,比如上述模型元数据,从而有助于简化对模型元数据的获取过程,加快分析快照的生成和存储速度。
对于分析用户(即上述用户)而言,多维分析的数据访问方式通常有2种:一是SQL脚本方式,另一是MDX脚本方式。两种方式对于访问关系数据库而言,技术本质是一样的,不同的是MDX脚本方式需要在访问数据库前转换成SQL脚本方式。下面,本专利以MDX脚本方式为例进行说明。
用户在分析过程中,用户发出创建分析快照指令后(步骤302和步骤304),系统后台将分析快照的MDX脚本和样式信息保存到快照数据库结构中(步骤306),其中MDX脚本以整体形式保存到数据库结构(用数据表的一个字段存储即可),这样做的好处是在重新运行快照时,可直接从数据库读取分析快照的MDX脚本,从而快速获得快照当前数据。具体地,比如MDX脚本样式如图4所示。
步骤308,用户在前台执行分析路径新建操作。
步骤310,用户还可以在前台执行分析快照的选择操作及后续启动条件的设置操作。
步骤312,系统根据用户的上述操作,存储生成的分析路径。
在上述任一技术方案中,优选地,生成所述分析路径的过程包括:接收用户输入的第一维度分析顺序,或根据预设的分析方式确定对应的第二维度分析顺序;按照所述第一维度分析顺序或所述第二维度分析顺序,确定所述多个维度分别对应的分析快照的实际分析顺序,并将所述实际分析顺序作为所述分析路径。
在该技术方案中,分析路径即多个维度的分析快照之间的处理顺序,通过这种处理顺序,体现多维分析的过程。用户可以通过第一维度分析顺序,从而满足其实时状态下的多维分析需求;用户也可以通过预先设置第二维度分析顺序,从而满足一般情况下的多维分析需求,并且有助于减少操作步骤,提高反应速度。在各种不同的分析路径生成方式下,都可以反应出用户对于多维数据分析的需求,而用户无需掌握专业的分析技术,仅通过对分析快照的选择和排列,即可体现出自身的分析需求,从而降低了学习成本,也无需在开发阶段就针对用户的需求进行协调,有助于简化开发流程的同时,也更容易满足用户新的不同需求。
对于第二维度分析顺序,可以是系统默认设置的,也可以是由用户根据自身的操作习惯而设置的。下面主要对用户实时设置第一维度分析顺序的过程进行说明。
如图5所示,为一个实施例中,用户对于已存储的分析快照进行选择,以生成对应的分析路径的界面。用户可以从图5中的左侧“分析快照”一列中选择出已存储的分析快照(图中未示出具体的分析快照),将其添加至右侧的“已选分析快照”一列中,以示需要用于生成分析路径。
用户可以通过如图5所示的“快照关联配置”的功能按钮,进入如图6所示的快照关联配置界面,用于设置多个分析快照之间的顺序,以形成上述的第一维度分析顺序或第二维度分析顺序。比如说,图6中所示的“分析快照1”、“分析快照2”、“分析快照3”、“分析快照4”,已经形成了上述的第一维度分析顺序或第二维度分析顺序,可以按照该顺序依次进行分析。
在上述任一技术方案中,优选地,所述步骤206还包括:在完成对所述多个维度中的任一维度对应的分析快照的分析操作之后,判断是否存在对应于所述任一维度的后续启动条件;若存在,则根据对所述任一维度对应的分析快照的分析结果与所述后续启动条件之间的逻辑关系,确定需要继续分析的分析快照;否则,按照所述实际分析顺序确定需要继续分析的分析快照。
在该技术方案中,第一维度分析顺序和第二维度分析顺序是列表形式的时间排列顺序(即实际分析顺序),除此之外,还可以为列表上相邻的分析快照之间设置逻辑顺序。具体地,通过设置后续启动条件,能够确定当前是否需要按照列表上的时间排列顺序进行分析,还是按照逻辑顺序进行分析。每个分析快照对应的后续启动条件可以为多个,且每个后续启动条件对应于相同或不同的其他分析快照,甚至返回该分析快照本身,从而实现逻辑上的分析需求,得到更为合理的分析结果。
为了满足用户的进一步需求,图6中还给出了“逻辑顺序配置”的功能选项。具体地,用户可以为每个分析快照分析结束后,设置相应的后续启动条件,并基于当前分析快照的分析结果,确定后续实际上需要启动的分析快照,而不完全按照先前设置的第一维度分析顺序或第二维度分析顺序进行分析。
具体地,逻辑顺序配置通过执行规则脚本来实现,规则脚本执行逻辑举例如下:
上面描述的分析快照执行顺序的规则脚本运行逻辑举例,实际规则脚本可根据业务场景进行规则脚本配置。脚本通过用户界面操作维护完成后,即可保存数据库专门的脚本字段,当用户运行分析快照时,规则引擎可读取保存好的规则脚本,并进行解析,最后按照规则脚本定义的逻辑,读取相应分析快照的MDX脚本,向用户呈现数据。
为了更清楚地说明分析路径的维护和使用过程,后续以分析企业的财务状况为例,结合图7至图14进行说明,分析企业的财务状况的典型场景流程。
如图7所示,假定用户仅基于预设规则或实时设置的方式,为多个维度的分析快照设置了上述的第一维度分析顺序或第二维度分析顺序,则其形成的分析路径的实际分析顺序包括:
步骤702,分析企业收入状况;
步骤704,分析企业利润状况;
步骤706,分析企业成本状况;
步骤708,分析企业现金流状况;
步骤710,分析企业应收账款状况。
其中,图8示出了图7所示分析路径的树状结构示意图。以及,图9示出了根据本发明的实施例的企业业务收入分析的界面示意图;图10示出了根据本发明的实施例的企业利润分析的界面示意图;图11示出了根据本发明的实施例的企业成本费用分析的界面示意图;图12示出了根据本发明的实施例的企业现金流分析的界面示意图;图13示出了根据本发明的实施例的企业应收账款明细的界面示意图。
在图7和图8所示的分析路径中,分析快照之间的关联关系可以使得上级分析快照分析结束后,无条件地往下级分析快照进行跳转;当然,用户根据自身的需求,可以为上述分析路径添加逻辑顺序,使得实现有条件的跳转。
具体地,条件设置是根据分析快照的模型元数据(维度或指标)的值进行设置,例如在图7所示的财务分析路径中,当分析完企业的利润情况后,下一步是分析企业的成本费用,还是企业的现金流情况,可以将利润的指标值设定跳转条件,当利润指标低于某值时,可以设定进入分析企业的成本费用界面,否则进入企业的现金流分析界面。
具体地,图14示出了根据本发明的实施例的添加逻辑判断条件后的对企业数据进行多维分析的示意流程图。
如图14所示,分析顺序包括:
步骤1402,分析企业收入状况;
步骤1404,分析企业利润状况,其中,若利润高(大于或等于预设的利润阈值),则进入步骤1408,否则进入步骤1406;
步骤1406,分析企业成本状况;
步骤1408,分析企业现金流状况,其中,若现金流量低(小于或等于预设的现金流量阈值),还需要进入步骤1410;
步骤1410,分析企业应收账款状况。
在应用过程中,用户保存了分析快照,并生成了分析路径之后,可以不必立即按照分析路径进行分析操作,而可以将分析路径存储起来,等待需要时,随时进行调用即可。
调用的方式有很多种,比如一种情况下,用户可以通过点击如图8所示的分析路径结构中的任一分析节点,即可进入对应的分析快照的分析界面,并顺序(按照实际分析顺序或逻辑分析顺序)执行分析操作;比如另一种情况下,当用户刚好所处的当前界面即为已存储的分析路径中的某个分析快照,则可以直接通过界面上提供的功能入口(图中未示出),进入对应的分析路径。
以上结合附图详细说明了本发明的技术方案,通过本发明的技术方案,能够实现:
一、本发明技术方案是让业务用户(非专业技术用户)可以完成多维分析路径记录和配置管理,这样业务用户的需求就很容易得到及时和低成本响应;而现有技术是要专业技术用户才能完成多维分析路径的记录和配置,业务用户需求很难得到及时和低成本响应。
二、本发明技术方案是多维分析路径从产品层面进行维护和管理,这使得应用产品公司(伙伴)的分析路径应用产品,很容易实现领域和行业的推广和共享;而现有技术是项目级解决方案,分析路径应用成果很难推广和共享。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种多维数据分析系统,其特征在于,包括:
分析快照存储单元,用于根据接收到的分析快照创建指令,将数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据存储为对应于所述当前维度的分析快照;
分析路径生成单元,用于为所述数据分析对象在选定的多个维度分别对应的分析快照生成分析路径;
数据分析单元,用于依照所述分析路径,对所述选定的多个维度分别对应的分析快照进行获取和分析,以实现对所述数据分析对象的多维数据分析;
所述分析路径生成单元包括:
顺序确定子单元,用于接收用户输入的第一维度分析顺序,或根据预设的分析方式确定对应的第二维度分析顺序;
路径生成子单元,用于按照所述第一维度分析顺序或所述第二维度分析顺序,确定所述多个维度分别对应的分析快照的实际分析顺序,并将所述实际分析顺序作为所述分析路径;
还包括:
条件判断单元,用于在完成对所述多个维度中的任一维度对应的分析快照的分析操作之后,判断是否存在对应于所述任一维度的后续启动条件;
其中,所述数据分析单元在判断结果为存在的情况下,根据对所述任一维度对应的分析快照的分析结果与所述后续启动条件之间的逻辑关系,确定需要继续分析的分析快照,以及在判断结果为不存在的情况下,按照所述实际分析顺序确定需要继续分析的分析快照。
2.根据权利要求1所述的多维数据分析系统,其特征在于,所述数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据包括:
所述数据分析对象在所述当前界面上显示的当前维度的数据相对应的模型元数据。
3.根据权利要求2所述的多维数据分析系统,其特征在于,所述分析快照存储单元用于:
通过获取所述当前界面对应的SQL脚本语句或MDX脚本语句,以获取所述模型元数据。
4.一种多维数据分析方法,其特征在于,包括:
步骤202,根据接收到的分析快照创建指令,将数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据存储为对应于所述当前维度的分析快照;
步骤204,为所述数据分析对象在选定的多个维度分别对应的分析快照生成分析路径;
步骤206,依照所述分析路径,对所述选定的多个维度分别对应的分析快照进行获取和分析,以实现对所述数据分析对象的多维数据分析;
生成所述分析路径的过程包括:
接收用户输入的第一维度分析顺序,或根据预设的分析方式确定对应的第二维度分析顺序;
按照所述第一维度分析顺序或所述第二维度分析顺序,确定所述多个维度分别对应的分析快照的实际分析顺序,并将所述实际分析顺序作为所述分析路径;
所述步骤206还包括:
在完成对所述多个维度中的任一维度对应的分析快照的分析操作之后,判断是否存在对应于所述任一维度的后续启动条件;
若存在,则根据对所述任一维度对应的分析快照的分析结果与所述后续启动条件之间的逻辑关系,确定需要继续分析的分析快照;
否则,按照所述实际分析顺序确定需要继续分析的分析快照。
5.根据权利要求4所述的多维数据分析方法,其特征在于,所述数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据包括:
所述数据分析对象在所述当前界面上显示的当前维度的数据相对应的模型元数据。
6.根据权利要求5所述的多维数据分析方法,其特征在于,还包括:
通过获取所述当前界面对应的SQL脚本语句或MDX脚本语句,以获取所述模型元数据。
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Citations (2)
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US6028605A (en) * | 1998-02-03 | 2000-02-22 | Documentum, Inc. | Multi-dimensional analysis of objects by manipulating discovered semantic properties |
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---|---|---|---|---|
US6028605A (en) * | 1998-02-03 | 2000-02-22 | Documentum, Inc. | Multi-dimensional analysis of objects by manipulating discovered semantic properties |
CN102135994A (zh) * | 2011-03-17 | 2011-07-27 | 新太科技股份有限公司 | 一种基于olap的智能分析方法 |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110222082A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-09-10 | 武汉轻工大学 | 一种多维数据分析系统和多维数据分析方法 |
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