CN101477522A - 收集与分析商业智能数据的系统 - Google Patents
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Abstract
一种产生商业智能数据呈现的系统,包括:储存装置,具有多个多维度数据库,用以储存与提供数据;网络程序伺服器,用以经由一外部通讯系统连接到一个或多个数据源以及处理器,连接到所述数据库储存装置,用以执行商业智能数据呈现的流程,所述流程包括:从所述数据源收集商业智能数据;验证所收集的商业智能数据;在所述多维度数据库内定义输出呈现格式;将所收集的所述商业智能数据载入到所述多维度数据库内;依据所载入的商业智能数据来更新所述多维度数据库内的数据表;以及依据所载入的商业智能数据与所述输出呈现格式来产生输出商业智能数据呈现。
Description
技术领域
本发明涉及一种商业智能数据(business intelligence data)的管理,特别是有关于一种收集、分析以及呈现(presenting)商业智能数据的系统。
背景技术
商业智能(business intelligence,BI)应用程序及技术能够使组织采取更灵活的商业决策,并且使得公司更有竞争优势。例如,公司可使用BI应用程序或技术来从外在环境的相关指标中推论与预测其商业部门的远景趋势的信息。BI应用程序还可用于改善信息的适时与质量,使管理者能够更好地了解其公司相对竞争者的市场定位。
BI软件及应用程序包括大量工具以分析与商业流程相关的数据。特定的BI应用程序主要可用于储存以及分析数据,例如数据采矿(data mining)与数据仓储(data warehousing)、文件仓储(document warehousing)与文件管理(document management)、知识管理(knowledge management)以及其它商业数据分析应用程序。其它BI应用程序可用于分析商业绩效(businessperformance)以及内部操作,例如商业绩效管理及评量、商业企划、竞争定位、供应链管理以及商业决策流程。
BI应用程序及系统可能具有一些等待时间(latency)。例如,BI应用程序可能具有数据等待时间,其中数据等待时间是指收集以及储存数据所用的时间。BI应用程序及系统可能也具有分析等待时间,分析等待时间是指分析数据并且将其转换成可动作信息所用的时间。BI应用程序及系统可能还具有动作(action)等待时间,动作等待时间是指反应至可动作信息所花的时间。为了实现有效的BI系统,一般会期望最小化系统等待时间(即最小化从商业事件(business event)发生到开始改正动作或通知的时间)。再者,对于有效的BI系统来说,其亦期望且相当重要的是不同使用者族群能够以适当输出格式正确且及时地存取BI数据。
根据本发明的方法及系统解决了上述问题中的一个或多个问题。
发明内容
本发明提出一种产生商业智能数据呈现(business intelligence datapresentation)的系统,包括:储存装置,具有多个多维度数据库,用以储存与提供数据;网络程序伺服器,用以经由一外部通讯系统连接到一个或多个数据源以及处理器,连接到所述数据库储存装置,用以执行商业智能数据呈现的流程,所述流程包括:从所述数据源收集商业智能数据;验证所收集的商业智能数据;在所述多维度数据库内定义输出呈现格式;将所收集的所述商业智能数据载入到所述多维度数据库内;依据所载入的商业智能数据来更新所述多维度数据库内的数据表;以及依据所载入的商业智能数据与所述输出呈现格式来产生输出商业智能数据呈现。
附图说明
结合在说明书内并且构成说明书的一部份的附图显示了实施范例,并与描述一起用于解释依据本发明所揭露的实施范例。
图1A是根据本发明一实施范例的BIDP系统的方块示意图。
图1B是根据本发明一实施范例的Web/应用程序服务器的方块示意图。
图2是根据本发明一实施范例的收集、分析以及呈现BI数据的流程图。
图3是根据本发明一实施范例的收集BI数据的流程图。
图4是根据本发明一实施范例的验证BI数据的流程图。
图5A是根据本发明一实施范例的索引BI数据的流程图。
图5B是根据本发明一实施范例的BI数据呈现格式。
图6是根据本发明一实施范例的转换BI数据的流程图。
图7是根据本发明一实施范例的呈现BI数据的流程图。
图8是用在根据本发明一实施范例来分析以及呈现BI数据的流程中的数据模型。
图9是根据本发明一实施范例的BI数据呈现。
附图符号说明
100:BIDP架构
130:网络
150:BI数据库
152:交易处理数据库
152-1:BI数据记录
154:分析处理数据库
154-1:BI数据记录
156:BI数据记录数据库
156-1:BI数据记录
160:Web/应用程序服务器
161:授权模块
162:数据收集模块
163:数据加载模块
164:数据处理模块
165:输出模块
190:BIDP系统
210、212、220、222、230、240、250:步骤
310、320、330、340:步骤
410、420、430:步骤
510、520、530、540、550、560:步骤
610、620、630、640:步骤
710、720、730、740、750、760:步骤
810:事件表
820、830、840、850、860、870、880、890:维度表
900:BI数据呈现
910:公司A
920:公司B
930:技术领域A
940:类别A
941:小类I
942:小类II
943:数据域位
950:类别B
951:小类III
952:小类IV
953:小类V
954:小类VI
具体实施方式
为使本发明的上述和其它目的、特征、和优点能更明显易懂,下文特举一较佳实施例,并结合附图详细说明如下。其中所有附图中,相同的参考标号表示相同或者相似的组件。
根据实施例的方法及系统是关于产生一个或多个BI数据呈现的BI系统。BI数据可以是提供与一个或多个商业流程和/或一个或多个商业交易相关的信息的任何类型的数据。BI数据记录可包括专利相关数据。例如,可储存授权的美国专利作为BI数据记录。BI数据记录可包括其它技术/商业数据。例如,BI数据记录可包括技术期刊中出版的文章。
BI数据呈现是指以特定格式呈现的一组BI数据。例如,以列表格式,例如电子表格(spreadsheet),呈现一组BI数据。BI数据呈现还可以是基于一组BI数据的图表,例如长条图(bar chart)或圆饼图(pie chart)。然而,本发明的应用并不局限于任何特定的BI数据呈现类型或者格式。
图1A是根据本发明一实施范例的商业智能数据呈现(BusinessIntelligence data presentation,BIDP)架构100的方块示意图。如图1所示,BIDP架构100包括网络(Web)/应用程序服务器(web/applicationserver)160、BI数据库150以及BIDP系统190。Web/应用程序服务器160与网络130连接。Web/应用程序服务器160也连接至BI数据库150与BIDP系统190。BIDP架构100亦可包括其它额外组件或者包括少于图1A所绘示的组件。
BIDP架构100可以是计算机系统,其包括能够使BIDP架构100的使用者(user)进行协同合作的硬件/软件,BIDP架构100的使用者例如是一个或多个数据分析员或商业管理者。在一实施例中,数据分析员可依据储存在BI数据库150内的BI数据来响应以产生一个或多个图表或电子表格。BI数据可以反映与专利以及其商业或技术主题相关的信息。
BIDP架构100的使用者可以是使用BIDP架构100的功能(feature)的任何个体、软件应用程序和/或系统。BIDP架构100的使用者可以产生、维护、更新、删除以及呈现BI数据库150内的BI数据记录和BI数据变更登录(change entry)。BI数据记录可包括关于产生与呈现由BIDP架构100所处理的BI数据呈现(例如加入(populated with)BI数据的数据表)的任何数据。
BIDP架构100的各组件可通过网络130交换数据。网络130可以是因特网(Internet)、无线区域网络(wireless local area network,LAN)或任何其它类型的网络。因此,网络130可以是任何类型的通讯系统。BIDP架构100的各个使用者可使用网络130提出查询或者对查询作出响应。
BI数据库150可是由处理器执行的数据库系统和/或软件,其用以储存数据记录、对数据记录进行变更的登录以及BIDP架构100的使用者所使用的其它信息。在一实施例中,BI数据库150可包括三个数据库:交易处理(Transaction Processing,TP)数据库152、分析处理(Analysis Processing,AP)数据库154以及BI数据记录(Business Intelligence Data record,BIDR)数据库156。BI数据记录152-1、154-1以及156-1分别储存于TP数据库152、AP数据库154以及BIDR数据库156内。TP数据库152可以是关系型数据库(relational database)。AP数据库154可以是包含暂时数据表的数据库,此暂时数据表会对BIDR数据库156内的数据表进行镜像(mirror)。BIDR数据库156可以是具有至少一事件表(fact table)与一维度表(dimension table)的多维度数据库。
多维度数据库是指数据库具有依据数据维度计算的各种数据聚合(data aggregation)。维度可以是BI数据单元的任意属性或者两个BI数据单元的间的任意关系。多维度数据库可包括一个或多个事件表。各事件表对应于一个或多个维度表。多维度数据库内的事件表提供数据域位值,此数据域位值作为用于分析BI数据的维度属性(即,维度)的独立变量。维度表依据储存于事件表内的BI数据的一个或多个属性提供数据域位值。维度可以是事件表的数据域位。多维度数据库的使用者可依据一个或多个维度来聚合独立的事件(数据)。使用者可依据一个或多个维度且根据更高聚合等级的BI数据来产生一个或多个BI数据呈现。
在一实施例中,TP数据库152可储存一个或多个BI数据记录152-1。BI数据记录152-1可包括描述一个或多个专利或专利申请的信息。例如,BI数据记录152-1可包括例如专利的专利号、申请日、发明人等信息。BI数据记录152-1还可以包括定义产品家族的信息,例如产品族群的型号、产品的对应技术标准等。
BIDR数据库156可包括事件表A,其具有定义在特定技术领域拥有专利及产品的公司的数据。储存于BIDR数据库156内的BI数据的一个维度可以是产品家族。产品家族是指具有共同分类标准的任何产品族群。例如,产品家族是指基于相同技术标准而设计的产品族群。BIDR数据库156可包括维度表,其包含对应于产品家族以及产品名称的维度。此维度表可命名为“产品家族表”。产品家族表的第一行可包含先前在市场上销售的产品的产品名称。产品家族表的第二行可包含第一行所列举的产品的后续产品的产品名称。
AP数据库154可包含暂时数据表,暂时数据表是对BIDR数据库156内的数据表进行镜像。AP数据库154内的暂时表的结构与BIDR数据库156中的对应物相同。例如,AP数据库154可包括暂时事件表A以及暂时产品家族表。AP数据库154内的暂时事件表A和产品家族表的结构与BIDR数据库156内的事件表A与产品家族表相同。下文将参照Web/应用程序服务器160以及BIDP系统190来描述TP数据库152、AP数据库154以及BIDR数据库156的间的关系。
Web/应用程序服务器160可包括允许使用者存取且编辑BI数据库150与BIDP系统190内的数据记录的界面。图1B显示根据本发明一实施范例的Web/应用程序服务器160。如图1B所示,Web/应用程序服务器160可包括授权模块161、数据收集模块162、数据加载模块163、数据处理模块164以及输出模块165。
授权模块161用以管理BIDP架构100的使用者的存取等级。例如,授权模块161可储存指示允许第一使用者存取BI数据库150内的所有数据记录而仅允许第二使用者存取BI数据库150内的一部份数据记录的规则(rule)。因此,在检测使用者的使用者ID后,授权模块161可依据使用者ID来授权使用者仅存取BI数据库150内的一部份BI数据。
数据收集模块162可从BIDP架构100的使用者接收BI数据输入。例如,使用者可执行脚本(script)以将数据文件加载到TP数据库152内。数据收集模块162亦可从数据源收集BI数据,例如数据源是另一软件应用程序或网站。数据源可以是储存数据并且可获得的任意数据位置(例如,数据库或者文本文件)。数据收集模块162亦可以使用程序或者自动脚本(automated script),例如网络爬行者(web crawler),来通过网络130以系统(methodical)方式和/或自动化方式浏览因特网。数据收集模块162可从因特网或者其它任何网络收集BI数据。在一实施例中,数据收集模块162可以存取一个或多个网页,复制数据以由Web/应用程序服务器160及BIDP系统190进行后续处理。数据收集模块162可储存所收集的数据(例如,从网页复制的数据)作为TP数据库152内的BI数据记录152-1(图1A)。
数据加载模块163可对TP数据库152内的收集的BI数据施予一个或多个规则或剖析算法(parsing algorithm)以得到要加载到AP数据库154内的数据。例如,数据加载模块163可仅选择TP数据库152内的收集的BI数据记录152-1的特定行来加载到AP数据库154内。数据加载模块163可将储存于TP数据库152内的BI数据记录152-1映像到AP数据库154的数据表内,此数据表镜像BIDR数据库156内的数据表。
当加入AP数据库154的数据表时,数据加载模块163亦可以对数据域位值进行转译和/或编码。例如,如果从数据源收集的BI数据的日期格式为“DD/MM/YY”,但是BIDR数据库156以“DD/MM/YYYY”格式储存日期,数据加载模块163可在将BI数据记录152-1加载到AP数据库154内时将收集的数据从TP数据库152转换到BIDR数据库156。
数据加载模块163更可将来自多个数据源的BI数据记录152□1结合成一个BI数据记录154-1、概括多列数据、转置或旋转(将多行旋转成多列或者反过来)以及将一行分成多行(例如,将一行中成串的逗点分隔列表变成不同行中的独立值)等。在将BI数据记录152-1加载到AP数据库154内后,数据加载模块163可储存加载的数据作为BI数据记录154-1。在将BI数据从TP数据库152加载到AP数据库154内的后,数据加载模块163可将BI数据记录154-1从AP数据库154复制到BIDR数据库156内。
数据处理模块164更可将由数据加载模块163加载的BI数据处理到BIDR数据库156内。如上所述,BIDR数据库156可包含至少一事件表以及一个或多个维度表。在BI数据记录156-1加载到BIDR数据库156内的后,数据处理模块164可更新一个或多个事件表以及维度表以将新加载的BI数据全部地结合到所有数据表内。例如,由于新加载的数据,可能需要加入维度表内的额外记录。
在产品家族表的范例中,新加载的BI数据可包括新产品名称。如上所述,产品家族表的第一行可包含先前在市场上销售的产品的产品名称。产品家族表的第二行可包含第一行中所列举的产品的后续产品的产品名称。数据处理模块164会因此更新产品家族表来结合新的产品名称使得新加载的产品名称链接到对应的先前产品和/或后续产品的产品名称。
在Web/应用程序服务器160收集、加载以及处理BI数据的后,输出模块165可随后使用由使用者或由BIDP系统190定义的特定格式来产生BIDP,例如数据表。输出模块165可在BIDP架构100的使用者发出请求后产生BIDP。或者,输出模块165可根据一个或多个预设规则来产生BIDP。
请再参照图1A,Web/应用程序服务器160亦可包括额外组件,例如允许BIDP架构100的使用者的间进行协作的软件通讯工具、允许使用者彼此通讯的公告板和/或有效地存取BI数据库150或BIDP系统190内的特定登录的搜索引擎。在一实施例中,Web/应用程序服务器160可以是ApacheSoftware Foundation的Apache HTTP Server、IBM的WebSphere或者本领域已知的任何其它Web/应用程序服务器。
BIDP系统190可以是计算机系统或由处理器执行的软件,处理器用以存取以多种不同格式塑储存的数据记录,例如word处理格式、列表格式、数字格式或者类似格式。籍由通过Web/应用程序服务器160来主持(hosting)协助BIDP架构100的使用者活动的流程,BIDP系统190可协助BI数据记录152-1的获取以及BI数据记录152-1的改变,例如数据映像或者转换。BIDP系统190亦可使用Web/应用程序服务器160来使BIDP架构100的使用者产生、更新以及删除BI数据记录152-1、154-1以及156-1。使用者可使用BIDP系统190来产生一个或多个BIDP,例如数据表或者长条图。图2-图9更描述了在IDP架构100中产生BIDP的流程。
图2绘示根据本发明一实施范例的产生BIDP的流程。如图2所示,在一实施例中,BIDP系统190首先从各种数据源收集BI数据,例如专利相关数据(步骤210)。图3绘示根据本发明一实施范例的BI数据的详细收集流程。
如图3所示,在一实施例中,BIDP架构100的使用者可请求BIDP系统190来搜索因特网以获得涵盖特定技术领域的专利的相关BI数据。例如,使用者可请求BIDP系统190来搜索技术领域A内的授权的美国专利。在收到搜索请求后(步骤310),BIDP系统190可随后搜索与技术领域A内的授权的美国专利相关的数据(步骤320)。BIDP系统190可发现多个网页,上述网页包含与技术领域A内的授权的美国专利相关的数据。BIDP系统190可藉由从识别的网页复制数据而收集此搜索结果(步骤330)。BIDP系统190可储存所收集的数据作为TP数据库152内的BI数据记录152-1(步骤340)。
请再参照图2,在将所请求的专利相关BI数据加载到TP数据库152内后,BIDP系统190可验证收集的BI数据(步骤220)。图4绘示根据本发明一实施范例的BI数据的详细验证流程。如图4所示,BIDP系统190首先判断收集的BI数据的类别(步骤410)。在技术领域A内的授权的美国专利的相关请求数据的范例中,BIDP系统190可判断收集的BI数据是专利相关数据,专利相关数据是BI数据的一类别。
接着,BIDP系统190可依据判断的类别来验证所收集的BI数据(步骤420)。在技术领域A内的授权的美国专利的相关请求数据的范例中,BIDP系统190可应用与“专利相关数据”类别对应的验证规则。例如,BIDP系统190可验证在收集的专利相关数据中是否存在对应于各专利号的申请日期。再者,BIDP系统190可验证申请日期是否是特定日期格式中的一种,例如“DD/MM/YY”或者“DD/MM/YYYY”。类似地,BIDP系统190可验证在收集的专利相关数据中各专利号是否存在至少一发明人名。BIDP系统190可验证发明人名是否为文字格式。如果BIDP系统190在验证流程中发现一个或多个数据错误时,则BIDP系统190会提示BIDP架构100的使用者通过图形使用者界面来改正识别的数据错误或者重新加载BI数据到TP数据库152内。在依据所判断的类别来验证所收集的BI数据的后,BIDP系统190可将BI数据储存在TP数据库152内(步骤430)。
请再参照图2,类似于步骤210和220的专利相关数据的收集以及验证流程,BIDP系统190亦可收集其它技术/商业相关的BI数据(步骤212)并验证其它技术/商业相关的BI数据(步骤222)。例如,BIDP架构100的使用者还可请求BIDP系统190来定位覆盖技术领域A的其它技术出版物(除了专利)的数据,例如期刊文章或者使用者手册。图3和图4绘示根据本发明一实施范例的其它技术/商业相关的BI数据的详细加载以及验证流程。
如图3所示,在一实施例中,BIDP架构100的使用者可请求BIDP系统190来搜索因特网以获得非关于专利的BI数据。例如,使用者可请求BIDP系统190来搜索技术领域A内的技术/商业出版物。在收到搜索请求的后(步骤310),BIDP系统190可搜索技术领域A内的技术/商业出版物相关的数据(步骤320)。BIDP系统190可以找到多个网页,上述网页包含与技术领域A内的技术/商业出版物相关的数据。BIDP系统190可藉由从所识别的网页中复制数据而收集此搜索结果(步骤330)。BIDP系统190可加载收集的与技术领域A内的技术/商业出版物相关的数据作为TP数据库152内的BI数据记录152-1(步骤340)。
如图4所示,为了验证加载到TP数据库152内的收集的BI数据,BIDP系统190首先判断所收集的BI数据的类别(步骤410)。在技术领域A内的请求技术/商业出版物的范例中,BIDP系统190可判断所收集的BI数据是否属于数据类别中的一种,例如“专利诉讼数据”、“知识资产管理数据”、“财政数据”、“合并与收购数据”等。接着,BIDP系统190可依据所判断的类别来验证收集的BI数据(步骤420)。
例如,BIDP系统190可判断收集的技术/商业BI数据中的一件数据与公司的财政报告相关,例如10K报告(美国证券及交易委员会所要求的年度报告)。BIDP系统190随后可验证是否存在与10K报告对应的递交日期。再者,BIDP系统190可验证申请日期是否是特定日期格式的一种,例如“DD/MM/YY”或“DD/MM/YYYY”。类似地,BIDP系统190可验证在10K报告中是否存在递交公司名称。BIDP系统190可验证公司名称是否为文字格式。
如果BIDP系统190在验证流程中发现一个或多个错误,BIDP系统190会提示BIDP架构100的使用者来输入识别的数据错误的改正或重新加载数据记录。在依据分类来验证所收集的BI数据的后,BIDP系统190可将BI数据储存于TP数据库152内(步骤430)。
请再参照图2,在步骤210、220、212以及222内加载且验证专利相关以及其它技术/商业相关BI数据的后,BIDP系统190可对所收集的BI数据进行索引(步骤230)。图5A显示了根据本发明一实施范例的BI数据的详细索引流程。
如图5A所示,BIDP系统190首先接收来自BIDP架构100的使用者的呈现准则(步骤510)。呈现准则可以是与使用者选择作为BI数据呈现的BI数据相关的任何属性或特性。例如,如果使用者请求BIDP系统190产生输出数据表,使用者可输入与数据表的列和行对应的数据域位来作为呈现准则。图5B绘示根据本发明一实施范例的输出BIDP。
如图5B所示,BIDP架构100的使用者可请求BIDP系统190产生显示公司A和公司B的专利以及其它技术/商业出版物的数据表,上述专利以及其它技术/商业出版物涵盖技术领域A内的产品。在步骤510中,使用者可定义“公司名称”作为呈现准则。BIDP系统190随后可在储存于TP数据库152中的所收集的BI数据内检索公司名称。以下将参照图8和图9更进一步详细描述图5B所示的BIDP。
请参照图5A,BIDP系统190依据所接收的呈现准则来组织TP数据库152内的BI数据。BIDP系统190可通过使用者界面向使用者呈现组织的BI数据(步骤520)。在收集技术领域A的BI数据的范例中,使用者可指定一呈现准则为“公司名称”。BIPD系统190因此可依据“公司名称”来组织在步骤210、212、220以及222中所收集且加载的所有BI数据记录152-1(图2)。BIDP系统190可通过使用者界面向使用者呈现公司名称的列表(即,索引),此列表带有到相关BI数据记录152-1的链接(links)。使用者可编辑呈现的BI数据(例如,公司名称数据域位内的数据)。BIDP系统190可接收并储存具有编辑内容的BI数据于TP数据库152内(步骤530)。
接着,BIDP系统190可选择与一个或多个呈现准则相关的数据值的同义词(synonymous term)(步骤540)。在收集技术领域A的BI数据的范例中,使用者可指定一选择准则为公司名称。例如,“Microsoft Corporation”可以是收集的BI数据记录152-1的一个公司名称。BIDP系统190随后选择“MSFT”以及“Microsoft Inc.”作为“Microsoft Corporation”的同义词。BIDP系统190可通过图形使用者界面向使用者呈现所选定的词(即“MSFT”与“MicrosoftInc.”)。使用者可判断一个或两个词是同义词。BIDP系统190的后可将所判断的同义词(“MSFT”和/或“Microsoft Inc.”)关联到原始数据值(“Microsoft Corporation”)。
在关联同义词的后,BIDP系统190更可依据选定的同义词组织BI数据(步骤550)。在“Microsoft Corporation”的范例中,BIDP系统190更可使用“MSFT”以及“Microsoft Inc.”在储存于TP数据库152内的收集的BI数据中检索公司名称。BIDP系统190可在BI数据中寻找“MSFT”或“Microsoft Inc.”的出现情况。BIDP系统190可重新组织“公司名称”列表以包括新识别的Microsoft Corporation的其它名称。BIDP系统190可通过图形使用者界面向使用者呈现重新组织的BI数据。最后,BIDP系统190可依据呈现准则与其同义词对所收集的BI数据进行索引,并将编辑以及重新组织的BI数据储存在TP数据库152中。
在另一实施例中,BIDP系统190可藉由应用一个或多个文字分类方法来从所收集的BI数据中剖析且提取一个或多个关键词,例如“公司名称”,以取代所接收呈现准则。例如,BIDP系统190可应用依据文字归类/分类方法的支持向量机(support vector machine,SVM)或第K最近邻近法(KthNearest Neighbor,KNN)来剖析出所收集的BI数据中的相关词语。
在另一实施例中,BIDP系统190亦可应用一种或多种内容分析(contentanalysis)方法,其可以揭示收集的BI数据的文字信息与系统属性。例如,BIDP系统190依据所收集的BI数据中最常用的关键词的频率来判断所收集的BI数据的主题领域。
BIDP系统190可在判断与一个或多个呈现准则相关的关键词时应用一个或多个以SVM或KNN为基础的方法以及一个或多个内容分析方法。BIDP系统190亦可在将同义词关联到关键词的流程和在依据关键词与同义词来组织所收集的BI数据的流程中应用这些方法中的一种或者多种方法。BIDP系统190的后可应用一个或多个提取的关键词与相关同义词来形成一个或多个呈现准则。例如,呈现准则可依据具有关联权重(weight)的一个或多个关键词。
在依据一个或多个关键词识别并判断一个或多个呈现准则的后,BIDP系统190可依据呈现准则对所收集的BI数据进行索引,并将所索引的BI数据储存于TP数据库152中。
请再参照图2,在索引所收集的BI数据的后,BIDP系统190的后可建立BIDP的输出格式(步骤240)。图6绘示根据本发明一实施范例的输出BIDP格式的详细建立流程。
如图6所示,BIDP系统190可藉由定义BIDR数据库156的数据表与数据表内的数据域位来建立输出格式(步骤610)。在一实施例中,一呈现准则可对应于BIDR数据库156的数据表内的一个或多个数据域位。例如,BIDP系统190可决定BIDP输出显示阶层式结构(hierarchical structure),例如产品家族树,各产品名称作为树结构的一节点。树结构可具有无父节点的根节点,以及具有父节点和子节点的一个或多个其它节点。BIDP系统190可验证BIDR数据库156与AP数据库154是否分别包含支持产品家族树的输出格式的一个或多个数据表。
在一实施例中,BIDP系统190可在BIDR数据库156内定义产品家族表,其具有描述产品名称以及产品的阶层关系的数据。例如,BIDP系统190可定义具有一产品名称字段、一父产品名称字段与另一子产品名称字段等的一产品家族表。BIDP系统190可在AP数据库154中复制同样的产品家族表定义。
接着,BIDP系统190可从TP数据库152检索BI数据以进行进一步处理(步骤620)。依据与输出格式对应的一个或多个数据域位(例如,产品名称),BIDP系统190可以对BI数据进行归类(步骤630)。在收集技术领域A的BI数据的范例中,输出格式需要BI数据以公司名称来进行储存。BIDP系统190因此可对根据公司名称所收集的所有BI数据记录152-1进行归类。BIDP系统190亦可包括为一个或多个公司名称所定义的同义词并且提取此同义名称。
BIDP系统190的后可将所收集的BI数据(和/或相关文件)映像成已识别的输出格式(步骤640)。如上所述,输出格式可由BIDR数据库156内的一个或多个数据表以及数据域位(在AP数据库154内对其进行镜像)所定义。在根据对应于输出格式的数据域位来组织BI数据后,BIDP系统190可因此将所收集的BI数据映像到一个或多个数据表的数据域位内。
在收集技术领域的BI数据的范例中,在根据公司名称组织BI数据的后,BIDP系统190可将所收集的BI数据记录152-1映像到AP数据库154内的暂时产品家族表内。在将BI数据记录152-1加载到AP数据库154内的后,BIDP系统190可将AP数据库154的BI数据记录154-1复制到BIDR数据库156内。
请再参照图2,在建立输出格式并且将收集的BI数据转换成AP数据库154与BIDR数据库156的数据记录后,BIDP系统190可能够提供实时分析并且向BIDP架构100的使用者进行呈现(步骤250)。图7绘示根据本发明一实施范例的BI数据的详细分析与呈现流程。
如图7所示,在检测使用者ID的后,BIDP系统190首先依据使用者ID从BIDR数据库156中检索BI数据记录156-1(步骤710)。例如,BIDP架构100的第一使用者是与第一组BI数据记录156-1关联。在检测到第一使用者输入分析BI数据的请求后,BIDP系统190的后可检索第一组BI数据。
接着,为了确保使用者存取正确的BI数据组,BIDP系统190可从数据缓冲器中删除先前程序的所有数据(步骤720)。在第一使用者存取第一组数据的范例中,BIDP系统190可删除储存于AP数据库154的暂时数据表内的其它使用者的所有先前BI数据。
BIDP系统190的后可依据使用者ID从TP数据库152中检索(retrieve)最近未转换的BI数据记录(步骤730)。在第一使用者的范例中,BIDP系统190可在因特网上执行新的搜索(此搜索是依据第一使用者的设置栏(profile)或其最近的搜索请求)并且在最后一批BI数据映像并加载到AP数据库154内的后收集额外的BI数据记录152-1。新收集的BI数据记录152-1还未映像到AP数据库154或BIDR数据库156内。BIDP系统190的后可检索此些未处理的BI数据记录152-1。
BIDP系统190可将新的BI数据记录152-1映像到AP数据库154的数据表内(步骤740)。映像新BI数据记录152-1的流程已经在上述中参照图6进行了描述。如前所述,AP数据库154内的数据表对BIDR数据库156内的数据表进行镜像。图8绘示根据本发明一实施范例的BIDR数据库156内所使用的多维度数据模型。
如图8所示,在一实施例中,BIDR数据库156可包括事件表810以及多个维度表,例如维度表820-890。事件表810可包含事件或度量值(measure)以及外键(foreign key),外键是指维度表820-890内的主键(primary key)。维度表820-890可包含在进行数据查询时用于限定BI数据并对BI数据进行分组的属性。AP数据库154可包括结构与数据表810-890相同的暂时数据表。
BIDP系统190可检索BI数据记录152-1并且提取加入AP数据库154内的暂时维度表所需的数据。在技术领域A的BI数据的范例中,BIDP系统190依据所收集的专利相关的BI数据利用主题、发明人名、发明人地址以及其它数据域位内的数据值来加入对应于维度820的暂时表(图2,步骤210)。类似地,BIDP系统190可依据所收集的专利相关的BI数据与其它技术/商业相关的BI数据加入对应于维度表830-890的暂时表。BIDP系统190还可依据所收集的专利相关的BI数据与其它技术/商业相关的BI数据来加入对应于AP数据库154内的事件表810的暂时表。
一旦所有额外BI数据记录152-1已经映像到AP数据库154内的暂时数据表内时,则BIDP系统190可将BI数据记录154-1加载到BIDR数据库156内。这样确保了BIDR数据库156包含BIDP系统190所收集的最近的BI数据。
再参照图7,接着,BIDP系统190可分析新加载的BI数据记录(来自AP数据库154)并进一步填写BIDR数据库156内的维度表的数据域位,例如图8内的表820-890。BIDP系统190可进一步利用新得到的BI数据来更新AP数据库154(步骤750)。例如,在图8中,产品家族表850可包括反映技术领域A内的产品的阶级(产品树)的数据。在表850中,专利产品可以是子产品的先前产品。BIDR数据库156内的新加载的BI数据(在步骤740中)可添加新的产品名称到产品家族表850内。BIDP系统190可因此加入产品家族表850内的额外数据域位以反映新加载的产品以及产品家族表850已有产品名称的间的关系(例如,先前产品/后续产品)。
在BIDP系统190得到与加入额外数据域位后,BIDP系统190更可更新AP数据库154以包括来自BIDR数据库156的额外数据值。因此,如果BIDP架构100的第一使用者与第二使用者共享AP数据库154的存取权时,则两个使用者均可以存取AP数据库154内最准确的BI数据。
请再参考照图7,在BIDP系统190更新BIDR数据库156与AP数据库154内的表的后,BIDP系统190可产生一个或多个输出BIDP(步骤760)。在一实施例中,BIDP系统190可在使用者请求时从BIDR数据库156内的数据表聚集数据并产生数据表。
例如,使用者可请求BIDP系统190产生一输出数据表,此数据表显示关于合并案的买方公司与卖方公司的产品的专利以及其它技术文章的数量。使用者可更请求数据表包含到支持专利以及技术/商业文件的链接。再者,使用者可请求数据表以产品家族为背景来显示产品。
BIDP系统190可要求使用者来指定数据表格式,例如数据表的行宽度以及如何在数据表中显示超链接(hyperlink)(例如,加底线)。一旦BIDP系统190接收输出格式的指定,可产生所请求的输出BIDP。
图9绘示根据本发明一实施范例的输出BIDP 900。如图9所示,BI数据呈现900显示专利以及技术/商业出版物与合并/收购案的买方以及卖方的相关产品。在图8所示的数据模型的范例中,BIDP系统190可依据来自各种维度表的数据产生BIDP 900,维度表例如是产品家族表850以及事件表810。
在图9所示的范例中,公司A(910)是在技术领域A(930)内具有三种主要产品的买方公司。公司B(920)是技术领域A(930)内具有两种主要产品的卖方公司。技术领域A(930)更可分成两个子领域:类别A(940)与类别B(950)。类别A与B更可分成六个子类:小类I-VI(即,941、942以及951-954)。公司A(910)与公司B(920)的五种产品需要技术领域A(930)的所有子领域与子类内的技术。
如图9所示,对于产品1来说,公司A在标记为小类I(941)的技术领域中已经获得四个美国专利并出版了两篇技术文章(943)。对于产品1来说,公司A在标记为小类II的技术领域中已经获得两件美国专利并出版了一篇文章。再者,BIDP 900的数据域位(例如943)包含数据域位中所呈现的专利与技术文章的链接。
依据BI呈现900,公司A(910)可注意到它没有在标记为小类IV的技术领域内申请任何专利或出版任何文章(952)。公司A(910)可观察到公司B(920)在此技术领域中有专利与出版物。因此,可向公司A(910)表示公司B(920)在此方面的考虑上可能是具有吸引力的合并目标。
根据本发明的方法与系统可与其它软件程序一起使用以提供BI数据的在线分析。例如,BIDP系统190实现为实时收集与特定于技术领域相关的BI数据并以各种输出数据聚合格式来呈现BI数据。所呈现的BI数据可结合所关注的技术领域的专利与技术/商业的相关BI信息。
本发明可实现呈现反映供应链管理、合并与收购与其它商业管理流程与交易的信息的BI数据。例如,BIDP系统190可实现收集关于一个或多个收购目标的BI数据。BIDP系统190可产生关于一个或多个的收购目标的一个或多个BI数据呈现以显示各收购目标的智能财产的评估值。
本发明还可实现来获取特定技术领域的潜在法律损失(legal damage)。商业机构可实现BIDP系统190来收集与各种产品家族相关的BI数据。BIDP系统190可实现来产生显示过去在产品家族相关专利诉讼中判决的法律损失的BIDP。
本领域的技术人员显然知道在不脱离本发明的范围的情况下可对实施例进行各种修饰以及变化。此外,通过考虑本说明书,所揭露的系统的其它实施例对本领域的技术人员清楚易懂。说明书与范例倾向于仅是示范性的,本发明的保护范围本发明的权利要求以及其等同物所表示。
Claims (16)
1.一种产生商业智能数据呈现的系统,包括:
储存装置,具有多个多维度数据库,用以储存与提供数据;
网络程序伺服器,用以经由一外部通讯系统连接到一个或多个数据源;以及
处理器,连接到所述数据库储存装置,用以执行商业智能数据呈现的流程,所述流程包括:
从所述数据源收集商业智能数据;
验证所收集的商业智能数据;
在所述多维度数据库内定义输出呈现格式;
将所收集的所述商业智能数据载入到所述多维度数据库内;
依据所载入的商业智能数据来更新所述多维度数据库内的数据表;以及
依据所载入的商业智能数据与所述输出呈现格式来产生输出商业智能数据呈现。
2.如权利要求1所述的产生商业智能数据呈现的系统,其中所述多维度数据库包括事件表以及一个或多个维度表。
3.如权利要求2所述的产生商业智能数据呈现的系统,所述处理器处理流程还包括:
判断所收集的商业智能数据的商业智能数据类别;以及
依据所述商业智能数据类别来验证所收集的商业智能数据。
4.如权利要求2所述的产生商业智能数据呈现的系统,所述处理器处理流程还包括:
接收一个或多个呈现准则;以及
依据所述一个或多个呈现准则对所收集的商业智能数据进行索引。
5.如权利要求4所述的产生商业智能数据呈现的系统,所述处理器处理流程还包括:
接收所索引的商业智能数据的一个或多个编辑;以及
依据与所述呈现准则中的一个准则关联的数据值来判断同义词。
6.如权利要求5所述的产生商业智能数据呈现的系统,所述处理器处理流程还包括:
依据所述同义词来组织所收集的商业智能数据。
7.如权利要求6所述的产生商业智能数据呈现的系统,所述处理器处理流程还包括:
将所述输出呈现格式与所述多维度商业智能数据库内的一个或多个表进行关联;以及
将所收集的商业智能数据映射到与所述输出呈现格式关联的一个或多个表中。
8.如权利要求7所述的产生商业智能数据呈现的系统,其中所述输出呈现格式是依据所述事件表的一个或多个数据字段与所述多维度商业智能数据库的一个或多个维度表来定义。
9.如权利要求1所述的产生商业智能数据呈现的系统,其中所述多维度数据库包括
交易处理数据库,用以储存所述商业智能数据;
商业智能数据记录数据库,并具有一事件表与一维度表,用以根据所述事件表内的内容定义所述商业智能数据;以及
分析处理数据库,用以对商业智能数据记录数据库所储存的数据进行镜像储存。
10.如权利要求1所述的产生商业智能数据呈现的系统,其中所述网络程序伺服器包括授权模块、数据收集模块、数据载入模块、数据处理模块以及输出模块。
11.如权利要求1所述的产生商业智能数据呈现的系统,其中网络程序伺服器包括授权模块,用以管理使用者的存取等级。
12.如权利要求1所述的产生商业智能数据呈现的系统,其中网络程序伺服器包括数据收集模块,可从使用者或所述数据源接收所述商业智能数据的登录。
13.如权利要求11所述的产生商业智能数据呈现的系统,其中所述数据收集模块执行脚本而将数据档案载入到所述储存装置。
14.如权利要求1所述的产生商业智能数据呈现的系统,其中网络程序伺服器包括数据载入模块,用以对所收集的商业智能数据施予一个或多个规则或剖析演算法以得到所述多维度数据库要载入的数据。
15.如权利要求2所述的产生商业智能数据呈现的系统,所述处理器处理流程还包括:根据所接收的所述商业智能数据进行提取一个或多个关键词;以及依据所述一个或多个关键词对所收集的商业智能数据进行索引。
16.如权利要求15所述的产生商业智能数据呈现的系统,其中依据文字归类或分类方法的支援向量机或第K最近邻近法来剖析出所收集的所述商业智能数据的所述一个或多个关键词。
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Open date: 20090708 |