CN112434195A - 数据解析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种数据解析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及数据解析领域。该方法包括：接收数据请求，数据请求中包括业务线标识以及数据源标识；从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据；基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析。本申请实施例通过接收包含业务线标识以及数据源标识的数据请求，从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据；基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析，从而实现基于业务线标识，对业务线涉及的数据进行统一的解析，实现了多数据的解析，提升了多数据的解析效率以及管理程度。
Description
技术领域
本申请涉及数据解析技术领域，具体而言，本申请涉及一种数据解析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
在现有的业务处理场景中，通常会使用较多的数据指标进行复杂的业务逻辑处理，例如，征信业务系统在处理信用评级时会使用例如性别、年龄、职业等多个数据指标进行业务处理，而所使用的数据指标是根据不同业务线从不同系统获取得来，因此，每个指标数据的提取逻辑会散落在不同系统，当面临某些数据指标的提取逻辑需要更改等问题时，无法通过统一的配置手段进行处理，因此，指标数据的管理和维护较难实施，进而面临业务发展及复杂度的提升，
发明内容
本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是不同系统的数据解析的技术缺陷。
第一方面，提供了一种数据解析方法，该方法包括：接收数据请求，数据请求中包括业务线标识以及数据源标识；
从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据；
基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析。
在一个可能的实现方式中，业务线标识对应至少一种数据指标，从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据，包括：
从数据源标识对应的数据源中查找并获取与各个数据指标分别对应的数据。
在另一个可能的实现方式中，任一数据指标匹配相应的解析方法，基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析，包括：
基于与任一数据指标对应的解析方法，对获取到的包含相应数据指标的数据进行解析。
在另一个可能的实现方式中，从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据，包括：
确定预先设置的与业务线标识对应的解析任务编码，解析任务编码与至少一种数据指标对应；
从数据源标识对应的数据源中查找并获取与解析任务编码对应的数据。
在另一个可能的实现方式中，基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析包括：
从获取到的数据的预设位置处获取字段数据，并对字段数据进行计算处理。
在另一个可能的实现方式中，该方法还包括：
将解析后的数据按照数据指标的分类进行存储，以用于对解析后的数据进行管理。
第二方面，提供了一种数据解析装置，该装置包括：
接收模块，用于接收数据请求，数据请求中包括业务线标识以及数据源标识；
获取模块，用于从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据；
解析模块，用于基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析。
在一个可能的实现方式中，业务线标识对应至少一种数据指标，
获取模块，具体用于从数据源标识对应的数据源中查找并获取与各个数据指标分别对应的数据。
第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；
一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于：执行根据权利要求1～6任一项所述的数据解析方法。
例如，本申请的第三方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信；
存储器用于存放至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行如本申请的第一方面所示的数据解析方法对应的操作。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的数据解析方法。
例如，本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请第一方面所示的数据解析方法。
本申请提供的技术方案带来的有益效果是：
本申请实施例通过接收包含业务线标识以及数据源标识的数据请求，从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据；基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析，从而实现基于业务线标识，对业务线涉及的数据进行统一的解析，实现了多数据的解析，提升了多数据的解析效率以及管理程度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本申请实施例提供的一种数据解析方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的数据解析方法的应用场景示意图；
图3为本申请实施例提供的一种数据解析装置的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的一种数据解析的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
本申请实施例通过接收包含业务线标识以及数据源标识的数据请求，从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据；基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析，从而实现基于业务线标识，对业务线涉及的数据进行统一的解析，实现了多数据的解析管理，提升了多数据的解析效率以及管理程度。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
本申请实施例中提供了一种数据解析方法，该方法的执行主体可以为具有数据解析能力的各种终端或服务器设备，也可以为集成在这些设备上的装置或芯片。例如，具有数据解析能力的计算机设备。如图1所示，其为本申请实施例提供的一种数据解析方法的流程示意图，该方法包括如下步骤：
S101：接收数据请求。
具体的，数据请求中可以包括业务线标识以及数据源标识，其中，业务线标识可以对应一种或多种欲获取的数据指标。业务线标识可以为处理具体业务的业务线的中文或者英文名称，或者还可以为该业务线对应的编码，例如，在具体的业务场景中，业务线可以为征信系统业务线，与该业务线关联的欲获取的数据指标可以包括“性别”、“年龄”、“学历”等。
S102：从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据。
具体的，上述步骤S101中数据源标识对应的数据源可以为预设的至少一个数据库或者预先设置的至少一个数据，还可以为第三方系统提供的至少一数据库或者至少一个数据，并且，可以通过预先设置的数据接口获取数据源标识对应的数据源，具体的，可以通过数据源中预先设置的标识，查找并获取与业务线标识对应的数据，例如，可以在数据源中预先设置与业务线标识相同的标识或者相匹配的标识，从而可以在数据源中查找到与业务线标识对应的数据。此外，还可以根据数据源中的数据的类型，查找与业务线标识对应的数据，例如，接收到的数据请求中业务线标识对应的业务线为征信系统业务线，并且，该征信系统业务线关联的数据指标为个人信息表单中的相关数据，因此，可以在数据源中查找表单类型为个人信息的相关表单数据。
S103：基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析。
具体的，业务线标识可以对应一种或者多种解析方法，例如，解析方法可以为针对业务线标识对应的各个数据指标所分别对应的解析方法，例如，征信系统业务线标识对应“性别”、“年龄”、“学历”等各个数据指标，因此，该业务线标识可以分别对应“性别”数据指标的解析方法、“年龄”数据指标的解析方法、“学历”数据指标的解析方法等。此外，业务线标识对应的解析方法还可以为一种统一的解析方法。
本申请实施例通过接收包含业务线标识以及数据源标识的数据请求，从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据；基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析，从而实现基于业务线标识，对业务线涉及的数据进行统一的解析，实现了多数据的解析管理，提升了多数据的解析效率以及管理程度。
在本申请的一个实施例中，上述步骤S102具体可以包括：
从数据源标识对应的数据源中查找并获取与各个数据指标分别对应的数据。
具体的，在步骤S101的数据请求中，业务线标识可以对应至少一种数据指标，例如，业务线标识对应的业务线为征信系统业务线，该征信系统业务线所对应的数据指标可以包括个人信息，例如年龄、性别、身高等，以及车辆信息，例如车辆品牌、车牌号等。并且，上述的个人信息所涉及的数据指标可以包含于数据源中的人员数据表单中，上述的车辆信息所涉及的数据指标可以包含于数据源中的车辆数据表单中，并且，在数据源中，人员数据表单和车辆数据表单可以分别预先设置与各个数据表单中所包含的数据指标对应的标识，例如，可以将数据源中的人员数据表单预先设置与个人信息对应的pdata标识，将车辆数据表单预先设置与车辆信息对应的mdata标识，从而，可以在数据源中查找并获取相应的标记有pdata标识的人员数据表单以及标记有mdata标识的车辆数据表单。此外，需要说明的是，上述实例中分别包含有个人信息的人员数据表单以及包含有车辆信息的车辆数据表单仅为示例性的说明与各个数据指标对应的数据，在其他实施例中，上述与各个数据指标对应的数据还可以为包含有数据指标的结构化数据，例如包含有上述个人信息或者车辆信息的结构化数据。
上述步骤S103具体可以包括：
基于与任一数据指标对应的解析方法，对获取到的包含相应数据指标的数据进行解析。
具体的，业务线标识对应的任一数据指标匹配相应的解析方法。因此针对上述步骤S102中所获取的与各个数据指标分别对应的数据，可以基于每个数据指标对应的解析方法，对获取的包含相应数据指标的数据进行解析。例如，在上述实施例中，针对所获取的分别标记有pdata标识的人员数据表单以及标记有mdata标识的车辆数据表单，可以对标记有pdata标识的人员数据表单采用基于年龄、性别、身高等数据指标分别对应的解析方法进行解析。例如，数据指标的解析方法可以包括根据人员数据表单中的字段信息获取相应的数据指标对应的数据，例如在人员数据表单中获取“性别”字段对应的数据，或者，还可以根据数据指标的预设位置，获取数据指标对应的数据，例如，“年龄”的数据指标对应的数据位于个人信息对应的结构化数据的第二个字节，因此，可以在个人信息对应的结构化数据中的相应位置，获取对应的“年龄”数据指标的数据。此外，数据指标的解析方法还可以包括对上述通过字段信息或者根据与预设位置所获取的数据进行计算处理，例如，当业务线标识对应的数据指标为“平均分数”，那么可以将通过字段信息或者根据与预设位置所获取的各个分数，例如，各门课程分数，进行平均值计算。需要说明的是，本申请实施例中所涉及的解析方法中，上述通过字段信息或者根据与预设位置所获取的数据进行计算处理，不仅限于上述示例中的平均值计算，可以理解的是，该计算处理可以包括对数据进行的多种逻辑计算处理。
本申请实施例通过任一数据指标对应的解析方法，对获取到的包含相应数据指标的数据进行解析，实现了多数据的解析管理，提升了多数据的解析效率以及管理程度。
在本申请的一个实施例中，上述步骤S102具体可以包括：
S1021：确定预先设置的与业务线标识对应的解析任务编码。
具体的，业务线标识可以对应预先设置的解析任务编码，该解析任务编码可以与至少一种数据指标对应，并且在实际的业务处理过程中，可以根据业务线所需的数据指标情况，可以相应的增加或减少该业务线标识对应的解析任务编码对应的数据指标。例如，在上述实施例中的征信系统业务线需要获取的数据需要增加“身高”“体重”等数据指标，则可以相应的在该业务线标识对应的解析任务编码对应的数据指标中，增加“身高”“体重”等数据指标。
S1022：从数据源标识对应的数据源中查找并获取与解析任务编码对应的数据。
具体的，可以通过数据源中预先设置的标识，查找并获取与解析任务编码对应的数据。
本申请实施例通过业务线标识对应的解析任务编码获取解析编码对应的数据，以用于解析出解析编码对应的数据指标。
在本申请的一个实施例中，上述步骤S103具体可以包括：
从获取到的数据的预设位置处获取字段数据，并对字段数据进行计算处理。
具体的，业务线标识可以对应一种或者多种解析方法，例如，解析方法可以为针对业务线标识对应的各个数据指标所分别对应的解析方法，例如，征信系统业务线标识对应的性别、年龄、学历等各个数据指标，可以分别对应性别解析方法、年龄解析方法、学历解析方法等。此外，业务线标识对应的解析方法还可以为一种统一的解析方法。数据指标的解析方法可以包括根据人员数据表单中的字段信息获取相应的数据指标对应的数据，或者，还可以根据数据指标的预设位置，获取数据指标对应的数据，此外，数据指标的解析方法还可以包括对上述通过字段信息或者根据与预设位置所获取的数据进行计算处理，例如，当业务线标识对应的数据指标为“平均分数”，那么可以将通过字段信息或者根据与预设位置所获取的各个分数，例如，各门课程分数，进行平均值计算。需要说明的是，本申请实施例中所涉及的解析方法中，上述通过字段信息或者根据与预设位置所获取的数据进行计算处理，不仅限于上述示例中的平均值计算，可以理解的是，该计算处理可以包括对数据进行的多种逻辑计算处理。
在本申请的一个实施例中，该数据解析方法还可以包括步骤S104：
S104：将解析后的数据按照数据指标的分类进行存储，以用于对解析后的数据进行管理。
具体的，解析后的数据可以按照预设的分类进行存储，例如，各个数据指标对应的数据可以按照树状结构存储，从而便于对解析后的数据进行管理。
本申请实施例通过接收包含业务线标识以及数据源标识的数据请求，从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据；基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析，从而实现基于业务线标识，对业务线涉及的数据进行统一的解析，实现了多数据的解析，提升了多数据的解析效率以及管理程度。
为了更好的理解本申请实施例所提供的方法，下面结合图2对本申请实施例的技术方案进行进一步说明。
如图2所示，其为本申请实施例提供的数据解析方法的应用场景示意图，在征信业务系统处理信用评级的业务场景中，作为请求方的征信业务系统需要从数据源中获取征信评级业务所涉及的较多的数据指标，例如，用户的性别、年龄、职业等个人信息，以及用户名下的车辆的车牌号、车辆品牌等车辆信息，因此，通过本申请实施例的数据解析方法，征信业务系统可以通过发送数据请求，其中，数据请求中包含有该征信评级业务线标识以及数据源标识，并且，在对该征信评级业务所涉及的指标数据进行解析时，可以确定预先设置的与征信评级业务线标识对应的，针对征信评级业务涉及的数据指标进行解析的解析任务编码，例如，解析任务编码a，因此，可以理解的是，解析任务编码用于关联征信评级业务所需获取的数据指标，例如上述的用户的性别、年龄、职业等个人信息，以及用户名下的车辆的车牌号、车辆品牌等车辆信息。即，解析任务编码与相应的业务线所需获取的数据指标的列表对应。
然后，可以根据数据源标识，从数据源标识对应的数据源中，查找并获取上述解析任务编码对应的各个数据指标分别对应的数据。例如，上述征信评级业务的解析任务编码对应用户的性别、年龄、职业等个人信息，以及用户名下的车辆的车牌号、车辆品牌等车辆信息。因此，可以从数据源中查找相应的，包含个人信息数据指标的人员数据表单以及包含车辆信息数据指标的车辆数据表单，例如，可以通过在数据源中的各个数据表单中，根据所包含的数据指标，预先设置与包含的数据指标对应的标识，例如，可以在人员数据表单中预先设置对应于个人信息数据指标的pdata标识，在车辆数据表单中预先设置对应于车辆信息数据指标的mdata标识，进而，通过与数据指标对应的标识，获取带有相应标识的数据表单。需要说明的是，上述的数据表单仅为示例性描述，数据源中各个数据指标对应的数据还可以为，包含有该数据指标的结构化数据或者结构化数据的集合。此外，数据源可以为外部接入的数据源，还可以为预先设置的数据。
进一步的，解析任务编码中关联的各个数据指标匹配相应的解析方法，可以通过每个数据指标的解析方法对上述获取的数据进行解析，例如，可以根据数据表单中的字段信息获取相应的数据指标对应的数据，或者，还可以根据数据指标的预设位置，获取数据指标对应的数据，此外，数据指标的解析方法还可以包括对上述通过字段信息或者根据与预设位置所获取的数据进行计算处理，进而获取数据指标对应的数据。需要说明的是，上述各个数据指标匹配的解析方法可以为不同的解析方法，也可以为相同的解析方法。
进一步的，可以将解析后的数据按照数据指标的分类进行存储，例如，可以将解析后的数据按照数据指标的树形结构分类存储，以用于对解析后的数据进行管理。
本申请实施例通过接收包含业务线标识以及数据源标识的数据请求，从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据；基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析，从而实现基于业务线标识，对业务线涉及的数据进行统一的解析，实现了多数据的解析，提升了多数据的解析效率以及管理程度。
本申请实施例提供了一种数据解析装置，如图3所示，其为本申请实施例提供的一种数据解析装置的结构示意图，该数据解析装置30可以包括：接收模块301，获取模块302，解析模块303，其中，
接收模块301，用于接收数据请求，数据请求中包括业务线标识以及数据源标识。
具体的，数据请求中可以包括业务线标识以及数据源标识，其中，业务线标识可以对应一种或多种欲获取的数据指标。
获取模块302，用于从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据。
数据源标识对应的数据源可以为预设的至少一个数据库或者预先设置的至少一个数据，还可以为第三方系统提供的至少一数据库或者至少一个数据，并且，可以通过预先设置的数据接口获取数据源标识对应的数据源，具体的，可以通过数据源中预先设置的标识，查找并获取与业务线标识对应的数据，例如，可以在数据源中预先设置与业务线相同的标识或者相匹配的标识，从而可以在数据源中查找到与业务线对应的数据。此外，还可以根据数据源中的数据的类型，查找与业务线对应的数据。
解析模块303，用于基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析。
具体的，业务线标识可以对应一种或者多种解析方法，此外，业务线标识对应的解析方法还可以为一种统一的解析方法。
在本申请的另一个实施例中，业务线标识对应至少一种数据指标，获取模块302具体用于，从数据源标识对应的数据源中查找并获取与各个数据指标分别对应的数据。
任一数据指标匹配相应的解析方法，解析模块303具体用于，基于与任一数据指标对应的解析方法，对获取到的包含相应数据指标的数据进行解析。
在本申请的另一个实施例中，获取模块302具体用于，确定预先设置的与业务线标识对应的解析任务编码，解析任务编码与至少一种数据指标对应；
从数据源标识对应的数据源中查找并获取与解析任务编码对应的数据。
在本申请的另一个实施例中，解析模块303具体用于，从获取到的数据的预设位置处获取字段数据，并对字段数据进行计算处理。
在本申请的另一个实施例中，该数据解析装置还可以包括存储模块，用于将解析后的数据按照数据指标的分类进行存储，以用于对解析后的数据进行管理。
具体的，解析后的数据可以按照预设的分类进行存储，例如，各个数据指标对应的数据可以按照树状结构存储，从而便于对解析后的数据进行管理。
本实施例的数据解析装置可执行本申请前述实施例所示的数据解析方法，其实现原理相类似，此处不再赘述。
本申请实施例通过接收包含业务线标识以及数据源标识的数据请求，从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据；基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析，从而实现基于业务线标识，对业务线涉及的数据进行统一的解析，实现了多数据的解析，提升了多数据的解析效率以及管理程度。
本申请实施例中提供了一种电子设备，该电子设备包括：存储器和处理器；至少一个程序，存储于存储器中，用于被处理器执行时，与现有技术相比可实现：本申请实施例通过接收包含业务线标识以及数据源标识的数据请求，从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据；基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析，从而实现基于业务线标识，对业务线涉及的数据进行统一的解析，实现了多数据的解析，提升了多数据的解析效率以及管理程度。
在一个可选实施例中提供了一种电子设备，如图4所示，图4所示的电子设备4000包括：处理器4001和存储器4003。其中，处理器4001和存储器4003相连，如通过总线4002相连。可选地，电子设备4000还可以包括收发器4004，收发器4004可以用于该电子设备与其他电子设备之间的数据交互，如数据的发送和/或数据的接收等。需要说明的是，实际应用中收发器4004不限于一个，该电子设备4000的结构并不构成对本申请实施例的限定。
处理器4001可以是CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，通用处理器，DSP(Digital Signal Processor，数据信号处理器)，ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit，专用集成电路)，FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器4001也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线4002可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线4002可以是PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。总线4002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器4003可以是ROM(Read Only Memory，只读存储器)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM(Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、CD-ROM(Compact DiscRead Only Memory，只读光盘)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
存储器4003用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器4001来控制执行。处理器4001用于执行存储器4003中存储的应用程序代码，以实现前述方法实施例所示的内容。
其中，电子设备包括但不限于：移动电话、笔记本电脑、多媒体播放器、台式计算机等。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行前述方法实施例中相应内容。与现有技术相比，本申请实施例通过接收包含业务线标识以及数据源标识的数据请求，从数据源标识对应的数据源中查找并获取与业务线标识对应的数据；基于与业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析，从而实现基于业务线标识，对业务线涉及的数据进行统一的解析，实现了多数据的解析，提升了多数据的解析效率以及管理程度。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种数据解析方法，其特征在于，包括：
接收数据请求，所述数据请求中包括业务线标识以及数据源标识；
从所述数据源标识对应的数据源中查找并获取与所述业务线标识对应的数据；
基于与所述业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析。
2.根据权利要求1所述的解析方法，其特征在于，所述业务线标识对应至少一种数据指标，所述从所述数据源标识对应的数据源中查找并获取与所述业务线标识对应的数据，包括：
从所述数据源标识对应的数据源中查找并获取与各个数据指标分别对应的数据。
3.根据权利要求2所述的解析方法，其特征在于，任一数据指标匹配相应的解析方法，所述基于与所述业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析，包括：
基于与任一数据指标对应的解析方法，对获取到的包含相应数据指标的数据进行解析。
4.根据权利要求1所述的解析方法，其特征在于，
所述从所述数据源标识对应的数据源中查找并获取与所述业务线标识对应的数据，包括：
确定预先设置的与所述业务线标识对应的解析任务编码，所述解析任务编码与至少一种数据指标对应；
从所述数据源标识对应的数据源中查找并获取与所述解析任务编码对应的数据。
5.根据权利要求1所述的解析方法，其特征在于，所述基于与所述业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析包括：
从获取到的数据的预设位置处获取字段数据，并对所述字段数据进行计算处理。
6.根据权利要求1所述的解析方法，其特征在于，所述方法还包括：
将解析后的数据按照数据指标的分类进行存储，以用于对解析后的数据进行管理。
7.一种数据解析装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收数据请求，所述数据请求中包括业务线标识以及数据源标识；
获取模块，用于从所述数据源标识对应的数据源中查找并获取与所述业务线标识对应的数据；
解析模块，用于基于与所述业务线标识对应的解析方法，对获取到的数据进行解析。
8.根据权利要求7所述的解析装置，其特征在于，所述业务线标识对应至少一种数据指标，
获取模块，具体用于从所述数据源标识对应的数据源中查找并获取与各个数据指标分别对应的数据。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于：执行根据权利要求1～6任一项所述的数据解析方法。
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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的数据解析方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202011384660.6A CN112434195A (zh) | 2020-11-30 | 2020-11-30 | 数据解析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114238286A (zh) * | 2022-02-28 | 2022-03-25 | 连连（杭州）信息技术有限公司 | 一种数据仓库数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
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2020
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