CN111143461B - 映射关系处理系统、方法和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本说明书提供映射关系处理系统、方法和电子设备的实施例。所述系统包括：数据字典管理模块，用于采集多个源文件的属性信息；根据属性信息配置数据字典；数据模型管理模块，用于根据数据字典构建多个数据关系模型；每个数据关系模型用于表示目标文件的数据项与源文件的数据项之间的映射关系，所述目标文件用于保存从源文件中抽取的业务数据。本说明书实施例可以提高数据抽取的效率。
Description
技术领域
本说明书实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种映射关系处理系统、方法和电子设备。
背景技术
随着互联网技术的发展，越来越多的系统之间需要进行数据传输和应用，这就需要将某些系统的数据进行抽取并导入到对应的目的系统。例如，银行在面对外部监管部门对于银行业数据进行审查的背景下，需要根据外部监管部门的需求从银行各业务系统中抽取数据到报表中，进而将所述报表提供给外部监管部门。
在现有技术中，由于银行各业务系统仍采取线下的、传统式的文档管理，使得银行各业务系统之间存在数据重复抽取，降低了数据抽取的效率。
发明内容
本说明书实施例提供一种映射关系处理系统、方法和电子设备，以提高数据抽取的效率。
为实现上述目的，本说明书中一个或多个实施例提供的技术方案如下。
根据本说明书一个或多个实施例的第一方面，提供了一种映射关系处理系统，包括：数据字典管理模块，用于采集多个源文件的属性信息；根据属性信息配置数据字典；数据模型管理模块，用于根据数据字典构建多个数据关系模型；每个数据关系模型用于表示目标文件的数据项与源文件的数据项之间的映射关系，所述目标文件用于保存从源文件中抽取的业务数据。
根据本说明书一个或多个实施例的第二方面，提供了一种映射关系处理方法，包括：采集多个源文件的属性信息；根据属性信息配置数据字典；根据数据字典构建多个数据关系模型；每个数据关系模型用于表示目标文件的数据项与源文件的数据项之间的映射关系，所述目标文件用于保存从源文件中抽取的业务数据。
根据本说明书一个或多个实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；存储有程序指令的存储器，其中，所述程序指令被配置为适于由所述至少一个处理器执行，所述程序指令包括用于执行如第二方面所述方法的指令。
由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，本说明书实施例可以对数据项之间的映射关系进行统一管理，避免了数据的重复抽取，从而提高了数据抽取效率。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书一实施例的映射关系处理系统的功能结构示意图；
图2为本说明书一实施例的映射关系处理方法的流程图；
图3为本说明书一实施例的电子设备的功能结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。
请参阅图1。本说明书提供映射关系处理系统的一个实施例。
在一些实施例中，所述映射关系处理系统包括数据字典管理模块和数据模型管理模块。
在一些实施例中，所述数据字典管理模块用于对数据字典进行管理。通过所述数据字典管理模块，可以实现对数据字典的增加、变更、删除和查询。具体地，所述数据字典管理模块可以采集多个源文件的属性信息；可以根据属性信息配置数据字典。
所述多个源文件可以来自多个数据源。所述多个数据源可以为多个服务器。例如，所述多个数据源可以为银行内部多个业务系统的服务器。所述数据源可以持有供抽取的业务数据。具体地，所述源文件可以包括供抽取的业务数据。所述源文件的属性信息包括但不限于源文件的名称、源文件的描述信息、源文件中数据项的名称、源文件中数据项的含义、源文件中数据项的长度、源文件中数据项的格式等等。例如，所述源文件可以为数据表，所述源文件中的数据项可以为字段。每个数据源中源文件的属性信息可以配置得到一个数据字典，该数据字典可以包括该数据源中源文件的清单、以及该数据源中各个源文件的数据项信息，例如数据项的名称、数据项的含义、数据项的长度、数据项的格式等等。
在实际应用中，所述数据字典管理模块可以向每个数据源发送属性信息获取请求。该数据源可以接收属性信息获取请求；可以获取位于本地的源文件的属性信息；可以向所述数据字典管理模块反馈源文件的属性信息。所述数据字典管理模块可以接收源文件的属性信息；可以根据接收的源文件的属性信息，配置得到一个数据字典，该数据字典与该数据源相对应。
在一些实施例中，所述数据模型管理模块可以用于对数据关系模型进行管理。通过所述数据模型管理模块，可以实现数据关系模型的增加、变更、删除和查询。具体地，所述数据模型管理模块可以根据数据字典构建多个数据关系模型。
其中，在软件工程领域中，数据模型是定义数据如何输入与输出的一种模型，其主要作用是为信息系统提供数据的定义和格式。具体在本实施例中，所述数据关系模型用于表示目标文件的数据项与源文件的数据项之间的映射关系，即，表示目标文件中的数据项和源文件中的数据项之间的数据抽取关系。所述数据关系模型例如可以为ERWIN(ERwinData Modeler)模型。所述目标文件用于保存从源文件中抽取的业务数据。例如，所述目标文件可以为数据表，所述目标文件中的数据项可以为字段。在实际应用中，考虑到在不同的业务场景下所需的目标文件是不同的。例如业务场景A中的目标文件可以包括A、B、C等3个数据项，业务场景B中的目标文件可以包括B、C、D、E等4个数据项。为此每个数据关系模型可以对应一种业务场景，具体用于表示该业务场景下目标文件的数据项与源文件的数据项之间的映射关系。所述业务场景包括但不限于公共信息、客户信息、账户信息、卡片信息、流程信息、授信信息、信贷资产管理信息、资产负债信息、资金与理财信息等业务场景。值得说明的是，不同业务场景下的目标文件中，同一数据项的含义有可能不同，使得该数据项在不同的数据关系模型中可以与不同源文件中的数据项相对应，或者，使得该数据项在不同的数据关系模型中可以与同一源文件中的不同数据项相对应。
在实际应用中，所述数据模型管理模块可以从多个数据源中采集多个历史数据关系模型；可以利用历史数据关系模型和数据字典，构建多个数据关系模型。在一些场景示例中，所述数据模型管理模块可以从所述多个历史数据关系模型中抽取映射关系；可以将映射关系作为铺底数据，利用所述铺底数据和数据字典，构建多个数据关系模型。值得说明的是，例如，银行各业务系统的ETL(Extract-Transform-Load，抽取、转换、加载)流程包括：1)、针对需求，分析出数据源系统；2)、数据源系统理解需求，给出映射关系；3)、业务系统根据源系统给出的映射关系，完成数据加工。在上述流程中，有诸多映射关系是重复的，为此可以通过设置相似度阀值等一系列参数，比对出重复的映射关系。
在一些实施例中，所述映射关系处理系统还可以包括权限管理模块和日志管理模块。
所述权限管理模块可以用于根据数据字典和/或数据关系模型为用户划分操作权限。这样在接收到用户的操作请求时，可以对用户的操作权限进行验证，从而可以实现不同用户下的操作及数据权限的管理。用户的操作请求可以包括针对数据字典(或数据关系模型)所进行的增加、变更、删除和查询等操作请求。所述日志管理模块可以用于记录用户的操作日志。方便后续问题的追踪。
以下介绍一个场景示例。
所述映射关系处理系统可以设置于银行的特定服务器上。所述特定服务器可以接收外部监管部门(例如银监会等等)的报表发送请求，所述报表发送请求可以携带待发送报表的数据项信息；可以将所述数据项信息输入至数据模型管理模块，得到一个或多个数据关系模型。由于所述数据关系模型包括了数据项之间的映射关系，因而根据得到的一个或多个数据关系模型，所述特定服务器可以定位出特定源文件的目标数据项；可以从特定源文件的目标数据项中抽取业务数据并存入数据表；可以向外部监管部门反馈该数据表。
在一些实施例中，通过数据字典和数据关系模型，所述映射关系处理系统可以对数据项之间的映射关系进行统一管理，避免了数据的重复抽取，从而提高了数据抽取效率。
在一些实施例中，所述映射关系处理系统可以同时兼顾业务需求及科技体系诉求；可以高效的完成外部监管部门对于业务数据的抽取要求，在快速响应外部监管审查的同时，提高了数据共享机制及数据质量。
本说明书提供映射关系处理方法的一个实施例。
所述映射关系处理方法可以应用于电子设备上。所述电子设备包括但不限于服务器、桌面个人电脑、或由多个服务器组成的服务器集群等。
请参阅图2。所述映射关系处理方法可以包括以下步骤。
步骤S12：采集多个源文件的属性信息。
在一些实施例中，所述多个源文件可以来自多个数据源。所述多个数据源可以为多个服务器。例如，所述多个数据源可以为银行内部多个业务系统的服务器。所述数据源可以持有供抽取的业务数据。具体地，所述源文件可以包括供抽取的业务数据。所述源文件的属性信息包括但不限于源文件的名称、源文件的描述信息、源文件中数据项的名称、源文件中数据项的含义、源文件中数据项的长度、源文件中数据项的格式等等。例如，所述源文件可以为数据表，所述源文件中的数据项可以为字段。
步骤S14：根据属性信息配置数据字典。
在一些实施例中，每个数据源中源文件的属性信息可以配置得到一个数据字典，该数据字典可以包括该数据源中源文件的清单、以及该数据源中各个源文件的数据项信息，例如数据项的名称、数据项的含义、数据项的长度、数据项的格式等等。
在实际应用中，所述数据字典管理模块可以向每个数据源发送属性信息获取请求。该数据源可以接收属性信息获取请求；可以获取位于本地的源文件的属性信息；可以向所述数据字典管理模块反馈源文件的属性信息。所述数据字典管理模块可以接收源文件的属性信息；可以根据接收的源文件的属性信息，配置得到一个数据字典，该数据字典与该数据源相对应。
步骤S16：根据数据字典构建多个数据关系模型。
在一些实施例中，所述数据关系模型用于表示目标文件的数据项与源文件的数据项之间的映射关系，即，表示目标文件中的数据项和源文件中的数据项之间的数据抽取关系。所述数据关系模型例如可以为ERWIN(ERwin Data Modeler)模型。所述目标文件用于保存从源文件中抽取的业务数据。例如，所述目标文件可以为数据表，所述目标文件中的数据项可以为字段。在实际应用中，考虑到在不同的业务场景下所需要的目标文件是不同的，每个数据关系模型可以对应一种业务场景，具体用于表示该业务场景下目标文件的数据项与源文件的数据项之间的映射关系。
在实际应用中，所述数据模型管理模块可以从多个数据源采集多个历史数据关系模型；可以利用历史数据关系模型和数据字典，构建多个数据关系模型。
在一些实施例中，所述电子设备可以采集多个源文件的属性信息；可以根据属性信息配置数据字典；可以根据数据字典构建多个数据关系模型。通过数据字典和数据关系模型，可以提高数据的抽取效率。
下面介绍本说明书终端设备的一个实施例。图3是该实施例中终端设备的硬件结构示意图。如图3所示，该终端设备可以包括一个或多个(图中仅示出一个)处理器、存储器和传输模块。当然，本领域普通技术人员可以理解，图3所示的硬件结构仅为示意，其并不对上述终端设备的硬件结构造成限定。在实际中该终端设备还可以包括比图3所示更多或者更少的组件单元；或者，具有与图3所示不同的配置。
所述存储器可以包括高速随机存储器；或者，还可以包括非易失性存储器，例如一个或者多个磁性存储装置、闪存或者其他非易失性固态存储器。当然，所述存储器还可以包括远程设置的网络存储器。所述远程设置的网络存储器可以通过诸如互联网、企业内部网、局域网、移动通信网等网络连接至所述区块链客户端。所述存储器可以用于存储应用软件的程序指令或模块，例如本说明书图2所对应实施例的程序指令或模块。
所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，所述处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。所述处理器可以读取并执行所述存储器中的程序指令或模块。
所述传输模块可以用于经由网络进行数据传输，例如经由诸如互联网、企业内部网、局域网、移动通信网等网络进行数据传输。
本说明书还提供计算机存储介质的一个实施例。所述计算机存储介质包括但不限于随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、缓存(Cache)、硬盘(Hard Disk Drive,HDD)、存储卡(Memory Card)等等。所述计算机存储介质存储有计算机程序指令。在所述计算机程序指令被执行时实现：本说明书图2所对应实施例的程序指令或模块。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本说明书的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本说明书各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
虽然通过实施例描绘了本说明书，本领域普通技术人员知道，本说明书有许多变形和变化而不脱离本说明书的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本说明书的精神。
Claims (9)
1.一种映射关系处理系统，包括：
数据字典管理模块，用于采集多个源文件的属性信息；根据属性信息配置数据字典，所述数据字典包括数据源中各个源文件的数据项信息；
数据模型管理模块，用于根据数据字典构建多个数据关系模型；其中，在对应同一源文件的多个数据关系模型中，每个数据关系模型对应一种业务场景，用于表示该业务场景下目标文件的数据项与该源文件的数据项之间的映射关系，所述目标文件用于保存从源文件中抽取的业务数据；目标文件的同一数据项在不同数据关系模型中能与不同源文件的数据项具有映射关系，或者，目标文件的同一数据项在不同数据关系模型中能与同一源文件的不同数据项具有映射关系；以便在接收到外部监管部门的报表发送请求以后，通过数据模型管理模块获得相应的一个或多个数据关系模型，根据得到的一个或多个数据关系模型，通过所述报表发送请求中携带的待发送报表的数据项信息，定位出特定源文件的目标数据项；从特定源文件的目标数据项中抽取业务数据并存入数据表，反馈该数据表。
2.如权利要求1所述的系统，所述数据模型管理模块，具体用于从多个数据源采集多个历史数据关系模型；根据历史数据关系模型和数据字典构建多个数据关系模型。
3.如权利要求1所述的系统，还包括：
权限管理模块，用于根据数据字典和/或数据关系模型为用户划分操作权限；
日志管理模块，用于记录用户的操作日志。
4.如权利要求1所述的系统，所述源文件包括数据表，所述源文件的数据项包括字段；所述目标文件包括数据表，所述目标文件的数据项包括字段。
5.一种映射关系处理方法，包括：
采集多个源文件的属性信息；
根据属性信息配置数据字典，所述数据字典包括数据源中各个源文件的数据项信息；
根据数据字典构建多个数据关系模型；其中，在对应同一源文件的多个数据关系模型中，每个数据关系模型对应一种业务场景，用于表示该业务场景下目标文件的数据项与源文件的数据项之间的映射关系，所述目标文件用于保存从源文件中抽取的业务数据；目标文件的同一数据项在不同数据关系模型中能与不同源文件的数据项具有映射关系，或者，目标文件的同一数据项在不同数据关系模型中能与同一源文件的不同数据项具有映射关系；
接收外部监管部门的报表发送请求，所述报表发送请求携带待发送报表的数据项信息；
获得与报表发送请求相应的一个或多个数据关系模型；
根据得到的一个或多个数据关系模型，通过待发送报表的数据项信息，定位出特定源文件的目标数据项，从特定源文件的目标数据项中抽取业务数据并存入数据表；
反馈该数据表。
6.如权利要求5所述的方法，所述根据数据字典构建多个数据关系模型，包括：
从多个数据源采集多个历史数据关系模型；
根据历史数据关系模型和数据字典构建多个数据关系模型。
7.如权利要求5所述的方法，所述源文件包括数据表，所述源文件的数据项包括字段；
所述目标文件包括数据表，所述目标文件的数据项包括字段。
8.如权利要求5所述的方法，还包括：
根据数据字典和/或数据关系模型为用户划分操作权限。
9.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；
存储有程序指令的存储器，其中，所述程序指令被配置为适于由所述至少一个处理器执行，所述程序指令包括用于执行如权利要求5-8中任一项所述方法的指令。
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Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111737977B (zh) * | 2020-06-24 | 2022-05-17 | 平安科技（深圳）有限公司 | 数据字典生成方法、数据查询方法、装置、设备及介质 |
| CN113297227A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-08-24 | 中国农业银行股份有限公司 | 数据项处理方法、装置及服务器 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1965313A1 (en) * | 2006-10-31 | 2008-09-03 | British Telecommunications Public Limited Company | Data processing |
| CN102541867A (zh) * | 2010-12-15 | 2012-07-04 | 金蝶软件（中国）有限公司 | 数据字典生成方法及系统 |
| CN103870455A (zh) * | 2012-12-07 | 2014-06-18 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种多数据源的数据集成处理方法和装置 |
| CN105069033A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-11-18 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种创建数据库表模型的方法及装置 |
| CN108509599A (zh) * | 2018-04-02 | 2018-09-07 | 北京中电普华信息技术有限公司 | 一种数据模型的创建方法及装置 |
| CN109145025A (zh) * | 2018-09-14 | 2019-01-04 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种多数据源集成的数据查询方法、装置及业务服务器 |
-
2019
- 2019-12-31 CN CN201911415786.2A patent/CN111143461B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1965313A1 (en) * | 2006-10-31 | 2008-09-03 | British Telecommunications Public Limited Company | Data processing |
| CN102541867A (zh) * | 2010-12-15 | 2012-07-04 | 金蝶软件（中国）有限公司 | 数据字典生成方法及系统 |
| CN103870455A (zh) * | 2012-12-07 | 2014-06-18 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种多数据源的数据集成处理方法和装置 |
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