CN111125266A - 数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取用户查询的目标维度；根据所述目标维度、维度元数据表和事实表，确定用户的查询结果；其中，所述维度元数据表根据不同维度所关联的维度表进行聚合得到。以实现提升数据查询的效率的目的。

Description

数据处理方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着金融机构积累的业务数据越来越多，对业务数据的分析需求日益紧迫，需要专门的设计用于支持复杂分析操作来服务业务管理和决策人员。而业务数据又是一个天然的多维度的模型，涵盖客户归属机构、购买产品、性别、年龄、交易时间等。
目前，传统关系型数据库例如oracle对这种多维度的交叉组合分析支持不足，在大数据规模下，查询效率会严重降低。
因此，亟需一种数据处理方式，能够提升数据查询的效率。
发明内容
本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，以实现提升数据查询的效率的目的。
第一方面，本发明实施例提供了一种数据处理方法，包括：
获取用户查询的目标维度；
根据所述目标维度、维度元数据表和事实表，确定用户的查询结果；
其中，所述维度元数据表根据不同维度所关联的维度表进行聚合得到。
第二方面，本发明实施例还提供了一种数据处理装置，包括：
目标维度获取模块，用于获取用户查询的目标维度；
查询结果确定模块，用于根据所述目标维度、维度元数据表和事实表，确定用户的查询结果；
其中，所述维度元数据表根据不同维度所关联的维度表进行聚合得到。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例中任一所述的数据处理方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的数据处理方法。
本发明实施例通过获取用户查询的目标维度；根据所述目标维度、维度元数据表和事实表，确定用户的查询结果；其中，所述维度元数据表根据不同维度所关联的维度表进行聚合得到，以实现提升数据查询的效率的目的。
附图说明
图1是本发明实施例一中提供的一种数据处理方法的流程示意图；
图2是本发明实施例二中提供的一种数据处理方法的流程示意图；
图3是本发明实施例三中提供的一种数据处理装置的结构示意图；
图4是本发明实施例四中提供的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种数据处理方法的流程示意图，本实施例可适用于金融机构对客户数据进行分析情况，该方法可以由一种数据处理装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成于电子设备中，具体包括如下步骤：
S110、获取用户查询的目标维度。
本实施例中，目标维度是用户通过查询界面确定的数据归属类型，示例性的，以银行中的资金流向为准，目标维度可以是如下维度：如时间、客户归属机构、客户基本特征、客户产品特征和资金流向类别。
S120、根据所述目标维度、维度元数据表和事实表，确定用户的查询结果。
本实施例中，所述维度元数据表根据不同维度所关联的维度表进行聚合得到。维度表可以看作是用户来分析客户数据的窗口，维度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。
本实施例中，根据目标维度在维度元数据表中确定目标维度后，通过事实表中的记录信息确定目标维度对应的数据信息。
可选的，所述根据所述目标维度、维度元数据表和事实表，确定用户的查询结果，包括：
获取原始业务数据，其中，所述原始业务数据包括至少两个维度值和所述至少两个维度值的度量值。
本实施例中，原始业务数据是未经处理的银行内的客户数据。其中，原始业务数据的至少两个维度值可以是时间、客户归属机构、客户基本特征、客户产品特征和资金流向类别中的任意两个。进一步地，度量值是对应维度值的数值。示例性的，若维度值是资金流向类别时，度量值为资金流向的具体数额。
基于多维度数据模型，根据所述原始数据确定维度表和事实表；其中，每个维度表关联有唯一的维度。
通过Kylin搭建多维度数据模型，其中，Kylin是一个开源的分布式分析引擎，Kylin是构建在Hadoop等分布式计算平台之上，充分利用了MapReduce的并行处理能力和可扩展基础设施，高效处理超大数据规模，可根据数据的规模实现架构的可伸缩。Kylin采用预计算的模式，用户只需提前定义好查询维度，Kylin将会进行计算，并将结果存储到HBase中，为海量数据的查询和分析提供亚秒级返回，是空间换时间的解决方案。
通过Kylin将原始业务数据中的数据按照维度生成维度表和事实表。其中，维度表中是多种维度的记录，示例性的，当以资金流入的类别进行分类时，该维度中包括：本行内的资金流入、非本行的资金流入、第三方的资金流入和理财流入。其中，第三方的资金流入包括的微信、支付宝等也在该维度内。但是第三方的资金流入与微信、支付宝之间的关系，该维度表中并不体现。
对每个所述维度表中的维度按照层级关系进行聚合，以得到所述维度元数据表。
本实施例中，当以资金流入的类别进行分类时，该维度中包括的非本行的资金流入可以是：工商银行的资金流入、招商银行的资金流入、农业银行的资金流入等，将工商银行的资金流入、招商银行的资金流入、农业银行的资金流入与非本行的的资金流入进行聚合，得到维度元数据表。其中，在维度元数据表中可以看到非本行的资金流入下级为工商银行的资金流入、招商银行的资金流入、农业银行的资金流入。
可选的，所述对每个所述维度表中的维度按照层级关系进行聚合，以得到所述维度元数据表，包括：
将每个所述维度表中的维度进行父级维度标记；
将父级维度相同的维度进行聚合，得到的聚合结果为维度元数据表。
本实施例中，当以资金流入的类别进行分类时，该维度中包括的非本行的资金流入可以是：工商银行的资金流入、招商银行的资金流入、农业银行的资金流入等，将非本行的资金流入作为非本行的资金流入的父级维度，将工商银行的资金流入作为非本行的资金流入的父级维度，则将父级维度相同的维度进行聚合，得到维度元数据表。
本发明实施例通过获取用户查询的目标维度；根据所述目标维度、维度元数据表和事实表，确定用户的查询结果；其中，所述维度元数据表根据不同维度所关联的维度表进行聚合得到，以实现提升数据查询的效率的目的。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种数据处理方法的流程示意图，本实施例可适用于金融机构对客户数据进行分析情况，该方法可以由一种数据处理装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成于电子设备中，具体包括如下步骤：
S210、获取用户查询的目标维度。
S220、判断用户的权限，确定用户对所述维度元数据表中维度的查询范围；在所述查询范围内，根据所述目标维度、所述维度元数据表和所述事实表，确定用户的查询结果。
本实施例中，不同用户的ID不同，不同的ID所属的机构不同，对应的查询范围也不同。当用户登录ID后，通过ID判断维度元数据表中的维度的查询范围。
S230、采用所述目标维度关联的图形显示形式，对用户的查询结果进行显示，以供用户进行可视化的数据分析。
本实施例中，图形显示形式可以是柱状图、饼形图、折线图等统计图的形式，便于用户做出数据分析。
发明实施例通过判断用户的权限，确定用户对所述维度元数据表中维度的查询范围；在所述查询范围内，根据所述目标维度、所述维度元数据表和所述事实表，确定用户的查询结果，并采用所述目标维度关联的图形显示形式，对用户的查询结果进行显示，以供用户进行可视化的数据分析，能够可视化查询结果，便于用户进行数据分析。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种数据处理装置的结构示意图。本发明实施例所提供的一种数据处理装置可执行本发明任意实施例所提供的一种数据处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图3所示，该装置包括：
目标维度获取模块310，用于获取用户查询的目标维度；
查询结果确定模块320，用于根据所述目标维度、维度元数据表和事实表，确定用户的查询结果；
其中，所述维度元数据表根据不同维度所关联的维度表进行聚合得到。
所述查询结果确定模块320，具体用于：
原始业务数据获取子模块，用于获取原始业务数据，其中，所述原始业务数据包括至少两个维度值和所述至少两个维度值的度量值；
维度表和事实表确定子模块，用于基于多维度数据模型，根据所述原始数据确定维度表和事实表；其中，每个维度表关联有唯一的维度；
聚合子模块，用于对每个所述维度表中的维度按照层级关系进行聚合，以得到所述维度元数据表。
所述聚合子模块，具体用于：
将每个所述维度表中的维度进行父级维度标记；
将父级维度相同的维度进行聚合，得到的聚合结果为维度元数据表。
所述装置还包括：
查询范围确定模块330，用于：判断用户的权限，确定用户对所述维度元数据表中维度的查询范围；
在所述查询范围内，根据所述目标维度、所述维度元数据表和所述事实表，确定用户的查询结果。
所述装置，还包括：
查询结果显示模块340，用于采用所述目标维度关联的图形显示形式，对用户的查询结果进行显示，以供用户进行可视化的数据分析。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种设备的结构示意图，图4示出了适于用来实现本发明实施例实施方式的示例性设备的结构示意图。图4显示的设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，设备12以通用计算设备的形式表现。设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。系统存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明实施例各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如系统存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明实施例所描述的实施例中的功能和/或方法。
设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备12交互的设备通信，和/或与使得该设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图4所示，网络适配器20通过总线18与设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的一种数据处理方法，包括：
获取用户查询的目标维度；
根据所述目标维度、维度元数据表和事实表，确定用户的查询结果；
其中，所述维度元数据表根据不同维度所关联的维度表进行聚合得到。
实施例五
本发明实施例五还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序(或称为计算机可执行指令)，该程序被处理器执行时可实现上述任意实施例所述的一种数据处理方法，包括：
获取用户查询的目标维度；
根据所述目标维度、维度元数据表和事实表，确定用户的查询结果；
其中，所述维度元数据表根据不同维度所关联的维度表进行聚合得到。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明实施例操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
获取用户查询的目标维度；
根据所述目标维度、维度元数据表和事实表，确定用户的查询结果；
其中，所述维度元数据表根据不同维度所关联的维度表进行聚合得到。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标维度、维度元数据表和事实表，确定用户的查询结果，包括：
获取原始业务数据，其中，所述原始业务数据包括至少两个维度值和所述至少两个维度值的度量值；
基于多维度数据模型，根据所述原始数据确定维度表和事实表；其中，每个维度表关联有唯一的维度；
对每个所述维度表中的维度按照层级关系进行聚合，以得到所述维度元数据表。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对每个所述维度表中的维度按照层级关系进行聚合，以得到所述维度元数据表，包括：
将每个所述维度表中的维度进行父级维度标记；
将父级维度相同的维度进行聚合，得到的聚合结果为维度元数据表。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断用户的权限，确定用户对所述维度元数据表中维度的查询范围；
在所述查询范围内，根据所述目标维度、所述维度元数据表和所述事实表，确定用户的查询结果。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标维度、维度元数据表和事实表，确定用户的查询结果之后，还包括：
采用所述目标维度关联的图形显示形式，对用户的查询结果进行显示，以供用户进行可视化的数据分析。
6.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
目标维度获取模块，用于获取用户查询的目标维度；
查询结果确定模块，用于根据所述目标维度、维度元数据表和事实表，确定用户的查询结果；
其中，所述维度元数据表根据不同维度所关联的维度表进行聚合得到。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述查询结果确定模块，具体用于：
原始业务数据获取子模块，用于获取原始业务数据，其中，所述原始业务数据包括至少两个维度值和所述至少两个维度值的度量值；
维度表和事实表确定子模块，用于基于多维度数据模型，根据所述原始数据确定维度表和事实表；其中，每个维度表关联有唯一的维度；
聚合子模块，用于对每个所述维度表中的维度按照层级关系进行聚合，以得到所述维度元数据表。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述聚合子模块，具体用于：
将每个所述维度表中的维度进行父级维度标记；
将父级维度相同的维度进行聚合，得到的聚合结果为维度元数据表。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5中任一所述的数据处理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的数据处理方法。
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