CN113157191A - 一种基于olap系统的数据可视化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于OLAP系统的数据可视化方法，包括以下步骤：S1、构建数据系统阶段，S2、采用Hadoop、MapReduce和Spark等分布式方式处理非结构化数据，S3、由OLAP系统在大数据平台上构建数据立方体对大规模数据处理，S4、在OLAP系统中构建预测与预警系统；S5、数据可视化呈现，通过对图形控件的操作。本发明的数据可视化能够以一种简便易用的方式将复杂的数据呈现出来，通过鼠标对图形控件的拖拽操作，即可快速设计完成美观符合业务需求页面的可视化平台，可以实现图表联动以及关联分析，允许用户对统计数据进行有效的提取、整合，使用户更容易理解数据。
Description
技术领域
本发明属于数据分析技术领域，具体涉及一种基于OLAP系统的数据可视化方法。
背景技术
近年来，数字经济蓬勃发展，数据不仅成为了国家基础性战略资源，也是企业推动经济社会创新发展的关键生产要素。在大数据时代，数据中台海量原始数据类型包括如财务、营销等企业关键核心系统存在的客户个人隐私信息，需要在海量的数据中快速、挖掘、引领用户需求，提供数据资产、数据监测及数据分析等服务。
在大数据与互联网时代，数据已经成了企业最重要的资产，不过企业人员面对海量的数据时，存在着数据难以分析，无从下手的局面，企业管理者也很难从中找到决策之道。基于MPP数据库+数据预处理架构的高性能大数据计算引擎。MPP数据库拥有很好的数据量和灵活性支持，但是其缺点是对响应时间是没有保证的，当数据量和计算复杂度增加后，响应时间会变慢，从秒级到分钟级，甚至小时级都有可能。数据预处理可以在入库时对数据进行预聚合，进一步提升性能，从一定程度上解决了MPP数据库的短板，以实现对超大数据集的秒级响应。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于OLAP系统的数据可视化方法，以解决上述背景技术中提出现有技术中的问题。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于OLAP系统的数据可视化方法，包括以下步骤：
S1、构建数据系统阶段，为了数据可视化工作的顺利进行，在数据可视化工作全面实施之前需要进行构建数据系统，包括如下：
S1.1、首先，在基于OLAP系统的基础上建立数据表、配置数据源、加载数据表、选择事实表和维表，确认梳理范围及时间；
S1.2、其次，落实数据，确定以数据为基础情况梳理为客观基础，结合人为预判进行模型适配，使数据模型配合内部其他引擎或工具调用；
S1.3、第三，由OLAP系统中提供多维数据模型预处理能力，集成开源R语言，并支持SAS、SPSS等常用分析工具编写数据挖掘算法；
S1.4、第四，通过对Hadoop生态体系的技术扩展和封装，实现对数据的存储和管理，并进行分布式计算，最后将返回的结果生成用户自定义报表，构成数据系统；
S2、采用Hadoop、MapReduce和Spark等分布式方式处理非结构化数据，将海量的关系型数据和数据文件进行高速传输和合并形成业务数据，将业务数据存储在支持分布式、列式存储的Hadoop集群中；
S3、由OLAP系统在大数据平台上构建数据立方体对大规模数据处理，并基于数据立方体，提供实时的查询统计，对存储在大数据平台中的大规模数据进行预处理，将数据进行提取、筛选和汇总，构建数据立方体并存储，供上层模块直接对结果数据进行查询，允许用户对统计数据进行有效的提取、整合；
S4、在OLAP系统中构建预测与预警系统，帮助预测各种可能发生的冲突事件，建立预测预警系统，开展风险分析，及时发现和处理问题；
S5、数据可视化呈现，通过对图形控件的操作，将数据模型设计完成美观符合业务需求页面的可视化平台，可以实现图表联动以及关联分析。
优选的，所述OLAP系统包括数据接入：通过数据复制、ETL、数据总线等技术工具，将数据中台外的各类业务数据汇聚到数据中台贴源层。
优选的，所述S5中，数据可视化工具为多维分析报表接口和数据挖掘接口中的报表分析和数据挖掘提供可视化操作,并提供可视化结果社交分享和图表管理功能。
优选的，用户对统计数据进行有效的提取、整合，指对数据体系的模型、目录、数据标签、数据质量等进行全面管控。
优选的，所述S5中，数据模型可以通过拖拽来快速生成报表，报表生成后，通过调用接口中的方法，可对报表数据进行钻取、上卷、切片、切块、旋转、过滤、排序、基本数理统计和数据导出操作，让数据更精准更有意义地呈现给用户。
优选的，所述OLAP系统中包括数据运营管理：为数据中台使用过程提供各种管理支撑组件，对链路进行安全监控和调度计量，对数据开发提供在线交互功能。
优选的，所述的数据可视化呈现的工具为Pivot表，饼图，线状图，条形图和分析图中的一种或几种。
优选的，数据挖掘算法，其用于解析、校验和可视化分析查询器，用于自动生大数据平台下多维分析的语言。
本发明的技术效果和优点：本发明提出的一种基于OLAP系统的数据可视化方法，与现有技术相比，具有以下优点：
本发明的数据可视化能够以一种简便易用的方式将复杂的数据呈现出来，通过鼠标对图形控件的拖拽操作，即可快速设计完成美观符合业务需求页面的可视化平台，可以实现图表联动以及关联分析，允许用户对统计数据进行有效的提取、整合，使用户更容易理解数据，让数据的呈现更及时、更直观，能够帮助分析的人对数据有更全面的认识，也便于企业管理者对企业的经营发展做出决策。
具体实施方式
对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种基于OLAP系统的数据可视化方法，包括以下步骤：
S1、构建数据系统阶段，为了数据可视化工作的顺利进行，在数据可视化工作全面实施之前需要进行构建数据系统，包括如下：
S1.1、首先，在基于OLAP系统的基础上建立数据表、配置数据源、加载数据表、选择事实表和维表，确认梳理范围及时间；
所述OLAP系统包括数据接入：通过数据复制、ETL、数据总线等技术工具，将数据中台外的各类业务数据汇聚到数据中台贴源层，数据服务器与Impala结合，通过hive2serverJDBC驱动连接Impala服务，执行其SQL查询引擎访问存储在Hbase中的事实数据，其次使用MondrianServer应用聚合策略，通过分布式的分组查询。
S1.2、其次，落实数据，确定以数据为基础情况梳理为客观基础，结合人为预判进行模型适配，使数据模型配合内部其他引擎或工具调用；
S1.3、第三，由OLAP系统中提供多维数据模型预处理能力，集成开源R语言，并支持SAS、SPSS等常用分析工具编写数据挖掘算法；数据挖掘算法，其用于解析、校验和可视化分析查询器，用于自动生大数据平台下多维分析的语言。
S1.4、第四，通过对Hadoop生态体系的技术扩展和封装，实现对数据的存储和管理，并进行分布式计算，最后将返回的结果生成用户自定义报表，构成数据系统；
S2、采用Hadoop、MapReduce和Spark等分布式方式处理非结构化数据，将海量的关系型数据和数据文件进行高速传输和合并形成业务数据，将业务数据存储在支持分布式、列式存储的Hadoop集群中；
S3、由OLAP系统在大数据平台上构建数据立方体对大规模数据处理，并基于数据立方体，提供实时的查询统计，对存储在大数据平台中的大规模数据进行预处理，将数据进行提取、筛选和汇总，构建数据立方体并存储，供上层模块直接对结果数据进行查询，允许用户对统计数据进行有效的提取、整合；
OLAP系统中包括数据运营管理：为数据中台使用过程提供各种管理支撑组件，对链路进行安全监控和调度计量，对数据开发提供在线交互功能，将海量的关系型数据及数据文件进行高速传输和合并形成业务数据，。
S4、在OLAP系统中构建预测与预警系统，帮助预测各种可能发生的冲突事件，建立预测预警系统，开展风险分析，及时发现和处理问题；
S5、数据可视化呈现，通过对图形控件的操作，将数据模型设计完成美观符合业务需求页面的可视化平台，可以实现图表联动以及关联分析；数据模型可以通过拖拽来快速生成报表，报表生成后，通过调用接口中的方法，可对报表数据进行钻取、上卷、切片、切块、旋转、过滤、排序、基本数理统计和数据导出操作，让数据更精准更有意义地呈现给用户；
所述S5中，数据可视化工具为多维分析报表接口和数据挖掘接口中的报表分析和数据挖掘提供可视化操作,并提供可视化结果社交分享和图表管理功能，用户对统计数据进行有效的提取、整合，指对数据体系的模型、目录、数据标签、数据质量等进行全面管控。
所述的数据可视化呈现的工具为Pivot表，饼图，线状图，条形图和分析图中的一种或几种，每一个图形以对象的形式存在，对对象中不同属性的赋值和设定，能够做到对2D、2.5D和3D图形的渲染，需要进行图表显示的数据主要来源于对后台进行请求得到的数据，通过遍历数据和分析数据结构，需要将数据处理成为图表所需要的数据。点集数据集是该图表唯一兼容的数据集，点集数据在2D图形绘制时处理形成(X,Y)形式的数据，在3D图形绘制时处理形成(X,Y,Z)形式的数据。通过遍历得到数据中的字段辨别其中的行数据和列数据通过两两组合拼接形成集合。图表的处理采用数据绘制图表的方式，通过构建虚拟绘画平面，提取选定图表的模板，将数据填充进模板中，形成图表最初的模型。对形成的模型进行相应的属性添加和主题渲染，使其具备美观、可读和易读性功能；
例如可点击的地图和动态图形。这些表现手段可以用Swing或Jsp来实现的，图形用gif或jpeg格式渲染，通过调用restful服务并返回结果集到客户端的应用。
综上所述：本发明的数据可视化能够以一种简便易用的方式将复杂的数据呈现出来，通过鼠标对图形控件的拖拽操作，即可快速设计完成美观符合业务需求页面的可视化平台，可以实现图表联动以及关联分析，允许用户对统计数据进行有效的提取、整合，使用户更容易理解数据，让数据的呈现更及时、更直观，能够帮助分析的人对数据有更全面的认识，也便于企业管理者对企业的经营发展做出决策。
最后应说明的是：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，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，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 (8)
1.一种基于OLAP系统的数据可视化方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、构建数据系统阶段，为了数据可视化工作的顺利进行，在数据可视化工作全面实施之前需要进行构建数据系统，包括如下：
S1.1、首先，在基于OLAP系统的基础上建立数据表、配置数据源、加载数据表、选择事实表和维表，确认梳理范围及时间；
S1.2、其次，落实数据，确定以数据为基础情况梳理为客观基础，结合人为预判进行模型适配，使数据模型配合内部其他引擎或工具调用；
S1.3、第三，由OLAP系统中提供多维数据模型预处理能力，集成开源R语言，并支持SAS、SPSS等常用分析工具编写数据挖掘算法；
S1.4、第四，通过对Hadoop生态体系的技术扩展和封装，实现对数据的存储和管理，并进行分布式计算，最后将返回的结果生成用户自定义报表，构成数据系统；
S2、采用Hadoop、MapReduce和Spark等分布式方式处理非结构化数据，将海量的关系型数据和数据文件进行高速传输和合并形成业务数据，将业务数据存储在支持分布式、列式存储的Hadoop集群中；
S3、由OLAP系统在大数据平台上构建数据立方体对大规模数据处理，并基于数据立方体，提供实时的查询统计，对存储在大数据平台中的大规模数据进行预处理，将数据进行提取、筛选和汇总，构建数据立方体并存储，供上层模块直接对结果数据进行查询，允许用户对统计数据进行有效的提取、整合；
S4、在OLAP系统中构建预测与预警系统，帮助预测各种可能发生的冲突事件，建立预测预警系统，开展风险分析，及时发现和处理问题；
S5、数据可视化呈现，通过对图形控件的操作，将数据模型设计完成美观符合业务需求页面的可视化平台，可以实现图表联动以及关联分析。
2.根据权利要求1所述的一种基于OLAP系统的数据可视化方法，其特征在于：所述OLAP系统包括数据接入：通过数据复制、ETL、数据总线等技术工具，将数据中台外的各类业务数据汇聚到数据中台贴源层。
3.根据权利要求1所述的一种基于OLAP系统的数据可视化方法，其特征在于：所述S5中，数据可视化工具为多维分析报表接口和数据挖掘接口中的报表分析和数据挖掘提供可视化操作,并提供可视化结果社交分享和图表管理功能。
4.根据权利要求1所述的一种基于OLAP系统的数据可视化方法，其特征在于：用户对统计数据进行有效的提取、整合，指对数据体系的模型、目录、数据标签、数据质量等进行全面管控。
5.根据权利要求1所述的一种基于OLAP系统的数据可视化方法，其特征在于：所述S5中，数据模型可以通过拖拽来快速生成报表，报表生成后，通过调用接口中的方法，可对报表数据进行钻取、上卷、切片、切块、旋转、过滤、排序、基本数理统计和数据导出操作，让数据更精准更有意义地呈现给用户。
6.根据权利要求1所述的一种基于OLAP系统的数据可视化方法，其特征在于：所述OLAP系统中包括数据运营管理：为数据中台使用过程提供各种管理支撑组件，对链路进行安全监控和调度计量，对数据开发提供在线交互功能。
7.根据权利要求1所述的一种基于OLAP系统的数据可视化方法，其特征在于：所述的数据可视化呈现的工具为Pivot表，饼图，线状图，条形图和分析图中的一种或几种。
8.根据权利要求1所述的一种基于OLAP系统的数据可视化方法，其特征在于：数据挖掘算法，其用于解析、校验和可视化分析查询器，用于自动生大数据平台下多维分析的语言。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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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 | ||
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Application publication date: 20210723 |