CN113282656A - 一种基于大数据的拖拽式可视化方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的拖拽式可视化方法及系统，包括：获取企业功能底表数据，在数据中台建立模型库；基于数据中台的数据，将数据分为维度和度量两种类型，为图表和数据的绑定构建基础；选择页面布局方式，实现页面框架搭建；将选择需要分析的数据按数量和度量维度拖入所述页面框架中相应位置的行和列，能够根据数据自动生成图表；基于查询组件、预制图标以及模型库中功能底表数据的对应关系，根据输入的查询条件返回相应的数据，并根据所述数据进行图表的更新。本发明通过拖拉拽等常规化操作完成页面搭建、图表制作、表格生成。可提高页面图表制作效率，简化制作过程，缩短网页开发时间。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于大数据的拖拽式可视化方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，大数据技术成为新技术发展的热点并广泛应用于各个领域。海量的数据基于大数据技术已然成熟，但是展示方式仍然依靠前端HTML编写和JS开发，操作较为复杂，不利于进行数据分析，并且难以分析、归纳并总结出其深层的规律，海量和多样化的信息资产使得大数据需要新的处理模式和展示模式，才能为信息使用者提供有效的信息，增加决策的准确度。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于大数据的拖拽式可视化方法及系统，能够实现对海量数据的可视化页面的快速制作。
在一些实施方式中，采用如下技术方案：
一种基于大数据的拖拽式可视化方法，包括：
基于Flink技术实时获取企业功能底表数据，在数据中台建立模型库；
基于数据中台的数据，将数据自动分类，为图表和数据的绑定构建基础；选择页面布局方式，实现页面框架搭建；将选择需要分析的数据按数量和度量维度拖入所述页面框架中相应位置的行和列，能够根据数据自动生成图表；
基于查询组件、预制图标以及模型库中功能底表数据的对应关系，根据输入的查询条件返回相应的数据，并根据所述数据进行图表的更新。
在另一些实施方式中，采用如下技术方案：
模型库模块，用于获取企业功能底表数据，在数据中台建立模型库；
页面框架搭建模块，用于基于数据中台的数据，将数据分为维度和度量两种类型，为图表和数据的绑定构建基础；选择页面布局方式，实现页面框架搭建；将选择需要分析的数据按数量和度量维度拖入所述页面框架中相应位置的行和列，能够根据数据自动生成图表；
图表更新模块，用于基于查询组件、预制图标以及模型库中功能底表数据的对应关系，根据输入的查询条件返回相应的数据，并根据所述数据进行图表的更新。
在另一些实施方式中，采用如下技术方案：
一种终端设备，其包括处理器和存储器，处理器用于实现各指令；存储器用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的基于大数据的拖拽式可视化方法。
在另一些实施方式中，采用如下技术方案：
一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行上述的基于大数据的拖拽式可视化方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过拖拉拽等常规化操作完成页面搭建、图表制作、表格生成。可提高页面图表制作效率，简化制作过程，缩短网页开发时间。
基于Flink技术实现企业千万级数据的内存化处理，高性能,随时可以用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架。优化了数据源清洗、整理、剔除过程，对接入数据自动分析分类；简化了前端界面布局和页面图形表格的搭建程序，无需代码；提供个性化的定制需求，可选多种布局展示方式。
本发明在已有技术的基础上有更高的企业贴合性，体现企业D2V(Data toValue)的能力，该技术使得数据距离业务更近，为业务提供速度更快的服务。流式计算企业自有系统业务数据，利用中台为技术支撑，实现采购、订单、运输、仓储、配送、抽检、废旧处置多业务系统多功能多资源整合。简化分析报表制作的过程，操作方式接近数据透视表，方便普通用户上手对业务进行图形化分析。支持直接将图表复制粘贴，以及将已有图表在生成运营报告时嵌入月度/年度报告中。
本发明的其他特征和附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本方面的实践了解到。
附图说明
图1为本发明实施例中基于大数据的拖拽式可视化方法流程图；
图2为本发明实施例中基于大数据的拖拽式可视化系统框架图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例一
在一个或多个实施方式中，公开了一种基于大数据的拖拽式可视化方法，参照图1，具体包括如下步骤：
(1)基于Flink技术实时获取企业功能底表数据，包括来自关系数据库(行和列)的结构化数据，半结构化数据(CSV，日志，XML，JSON)等，在数据中台建立模型库；
Flink是可以同时实现批处理和流处理(Flink将批处理(即处理有限的静态数据)视作一种特殊的流处理。它是一个分布式系统，能够接受数据流程序并在一台或多台机器上以容错方式执行，自动确保在发生机器故障或者其他错误时计算能持续进行,或者在修复Bug或进行版本升级后有计划地再执行一次。Flink本质上使用容错性数据流，这使得系统可以分析持续生成且永远不结束的数据(流处理)。
企业功能底表数据是企业自由平台功能产生的数据，例如电力公司已建立的物资系统，该系统有订单、库存、报废等多种功能多张数据表。企业功能底表是企业运行过程中产生的数据表。
利用ETL工具抽取企业自建业务系统数据，获取企业功能底表数据，将数据清洗、除错、优化，在数据中台建立模型库；本实施例根据已有功能底表建立模型库，可随时获取并进行页面搭建，缩短数据处理、加载时间。企业功能底表对接dataworks的标准协议的数据服务，提高了安全性，通用性。
(2)基于数据中台的数据，将数据自动分类，为图表和数据的绑定构建基础；直接拉取布局框(div)进行页面布局，选择页面布局方式，实现页面框架搭建；将选择需要分析的数据按数量和度量维度拖入所述页面框架中相应位置的行和列，能够根据数据自动生成图表；
基于数据中台的已建立的模型库数据，首先利用SQL语言自动对数据清洗、检错、纠错，将格式错误、失真的数据转化为标准数据。然后按照配置好的规则将经过处理的数据分成维度和度量两种类型，为图表和数据的绑定构建基础。
数据准备结束后进行页面搭建，采用拖拉拽的方式进行页面制作，包含页面框架搭建、图表形成和样式选择、查询组件、图表对应关系等；根据数据中台返回的数据，通过js、jquery、arttemplate等技术完成图表和数据的绑定，形成相应图形或表格；如包含日期类型则生成折线图、包含多个同类则生成易于对比的柱形图，内置多种图表类型且所有图形都可互相变换。
进行图表和数据绑定的目的在于生成前端图形。例如用js技术将柱形图搭建好，当有数据与之绑定时，自动按照数据建立图形。
在制作分析页面时，选择页面布局方式，实现页面框架搭建，用户将需要分析的数据拖入已搭建好的页面框架中相应位置的行和列，系统自动识别并生成相应图表。
在进行页面布局和图形生成后，拖拽相关查询框进入页面内可根据数据生成相应查询条件插件。查询条件插件可根据需要设置成日期区间、多级下拉、阈值设置等多种形式，根据输入的查询条件返回相应的数据，并根据返回数据进行图表的更新。其中，查询条件插件是指在后台查询的数据字段，图表对应关系是指生成图表的数据。
本发明通过拖拉拽等常规化操作完成页面搭建、图表制作、表格生成。可提高页面图表制作效率，简化制作过程，缩短网页开发时间。
本实施例提供多种页面框架布局方式供用户选择，也可通过布局嵌套的方式实现用户对图表布局的自定义，即将其他页面以链接方式嵌套过来，获取该页面的数据，将该页面内置到本平台所建立页面中，并进行联动查询、变换等操作。
(3)基于查询组件、预制图标以及模型库中功能底表数据的对应关系，根据输入的查询条件返回相应的数据，并根据所述数据进行图表的更新。
在交互运行期，对已完成页面进行查看、查询、展示等操作；
用户输入要查询内容，然后系统自动拼接成基于Dadaworks协议的URL(整个页面生成之后的URL地址)，发送请求至后端，完成数据的查询。
根据模型库底表和页面搭建期查询组件和图表的对应关系，对相应的图表进行数据更新，从而完成数据的获取和展示；具体地，输入查询条件后生成的SQL语言去数据中台查询符合条件的数据再返回前端，前端图表根据条件数据进行更新变化。
基于页面建立的内容，可生成基于Dadaworks协议的URL，该URL链接可在任何网络互通的地方打开查看报表，以及对该页面进行修改、优化，将页面中图形进行下载、复制操作，以及产生贴图链接将图表内置到企业的日报、月报等文件中，按设定日期频率自动生成图表。
本发明通过数据中台建设本企业模型库，适用于企业内部运营多业态/品牌/产品的客户数据，需要打通数据共享，以及供应链特别复杂，需要数据驱动优化的企业。通过数据的的汇集、整理、图形化分析，让数据的价值更好的作用于业务、经营和管理上。
实施例二
在一个或多个实施方式中，公开了一种基于大数据的拖拽式可视化系统，参照图2，包括：
模型库模块，用于获取企业功能底表数据，在数据中台建立模型库；
页面框架搭建模块，用于基于数据中台的数据，将数据分为维度和度量两种类型，为图表和数据的绑定构建基础；选择页面布局方式，实现页面框架搭建；将选择需要分析的数据按数量和度量维度拖入所述页面框架中相应位置的行和列，能够根据数据自动生成图表；
基于数据中台的数据，进行图表和数据的智能化绑定，根据数据情况产生适合当前业务数据的图形。系统给出布局建议，用户可根据实际需要再适当调整。该系统可添加定时任务，按时将数据更新到已建图表页面中。内置调色器，支持用户对图形配色进行调整优化。
图表更新模块，用于基于查询组件、预制图标以及模型库中功能底表数据的对应关系，根据输入的查询条件返回相应的数据，并根据所述数据进行图表的更新。
以及前端展示层，用于对形成的图表进行前端展示。
需要说明的是，上述各模块的具体实现方式已经在实施例一中进行了说明，此处不再赘述。
实施例三
在一个或多个实施方式中，公开了一种终端设备，包括服务器，所述服务器包括存储器、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实施例一中的基于大数据的拖拽式可视化方法。为了简洁，在此不再赘述。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
实施例一中的基于大数据的拖拽式可视化方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
实施例四
在一个或多个实施方式中，公开了一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行实施例一中所述的基于大数据的拖拽式可视化方法。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种基于大数据的拖拽式可视化方法，其特征在于，包括：
实时获取企业功能底表数据，在数据中台建立模型库；
基于数据中台的数据，将数据自动分类，为图表和数据的绑定构建基础；选择页面布局方式，实现页面框架搭建；将选择需要分析的数据按数量和度量维度拖入所述页面框架中相应位置的行和列，能够根据数据自动生成图表；
基于查询组件、预制图标以及模型库中功能底表数据的对应关系，根据输入的查询条件返回相应的数据，并根据所述数据进行图表的更新。
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的拖拽式可视化方法，其特征在于，所述企业功能底表数据是企业自由平台功能产生的数据，包括来自关系数据库的结构化数据和半结构化数据。
3.如权利要求1所述的一种基于大数据的拖拽式可视化方法，其特征在于，利用SQL语言自动对模型库中的数据进行清洗、检错和纠错操作，将格式错误、失真的数据转化为标准数据；然后按照配置好的规则将经过处理的数据分成维度和度量。
4.如权利要求1所述的一种基于大数据的拖拽式可视化方法，其特征在于，所述页面布局方式有多种，或者，将其他页面功能通过链接的方式嵌套过来。
5.如权利要求1所述的一种基于大数据的拖拽式可视化方法，其特征在于，
拖拽查询框进入布局的页面能够生成相应的查询条件插件；所述查询条件插件根据需要设置成不同形式的查询限制条件；
将输入的查询条件指令生成SQL语言去数据中台查询数据，根据数据中台返回的数据进行图表更新。
6.如权利要求1所述的一种基于大数据的拖拽式可视化方法，其特征在于，基于查询的内容，自动生成基于Dadaworks协议的URL，所述URL链接能够使得在任何网络互通的地方打开查看报表，以及对所述页面进行修改、优化，将页面中图形进行下载、复制操作，以及产生贴图链接将图表内置到企业的日报、月报文件中，按设定日期频率自动生成图表。
7.如权利要求1所述的一种基于大数据的拖拽式可视化方法，其特征在于，将已生成的图表直接嵌入到运营报告中。
8.一种基于大数据的拖拽式可视化系统，其特征在于，包括：
模型库模块，用于获取企业功能底表数据，在数据中台建立模型库；
页面框架搭建模块，用于基于数据中台的数据，将数据分为维度和度量两种类型，为图表和数据的绑定构建基础；选择页面布局方式，实现页面框架搭建；将选择需要分析的数据按数量和度量维度拖入所述页面框架中相应位置的行和列，能够根据数据自动生成图表；
图表更新模块，用于基于查询组件、预制图标以及模型库中功能底表数据的对应关系，根据输入的查询条件返回相应的数据，并根据所述数据进行图表的更新。
9.一种终端设备，其包括处理器和存储器，处理器用于实现各指令；存储器用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-7任一项所述的基于大数据的拖拽式可视化方法。
10.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-7任一项所述的基于大数据的拖拽式可视化方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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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: 20210820 |