CN115185973A - 一种数据资源共享方法、平台、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及数据共享的技术领域,特别涉及一种数据资源共享方法、平台、装置及存储介质,该方法包括输入数据项;基于输入的数据项查找关联表;根据关联表筛选数据项对应的同义词库;设置值域范围以及数据共享方式;根据数据项以及同义词库生成查询脚本语句;后台执行脚本语句并将数据推送给客户端。
Description
技术领域
本申请涉及数据共享的技术领域,特别涉及一种数据资源共享方法、平台、装置及存储介质。
背景技术
随着互联网通信的发展,大数据技术也愈发成熟,数据共享作为大数据技术的其中一个分支,已逐渐应用于云业务处理中。数据共享是指在不同地方使用不同计算机、不同软件的用户能够读取他人数据并进行各种操作、运算和分析。
现有的数据共享技术主要有以下三种方式:
其一,通过数据文件方式进行数据共享,数据共享方将数据导出到Excel、Access、XML等电子文件,将文件共享给数据请求方。数据请求方读取数据文件并解析获取数据。此种数据共享方式受人为因素影响较大,数据获取与更新时效性较差。
其二,开放数据库表或视频访问权限进行数据共享,在数据库设置数据共享账户,提供需要共享表或视图的访问权限,数据请求方直接操作数据库获取数据。此种方式数据共享效率有所提高,但是由于直接将数据库开放给数据请求方,给数据库带来比较大的安全隐患,多个数据请求方并发访问数据库,也给数据库稳定性带来影响。
其三,提供API接口服务进行数据共享,数据共享方将需要共享数据封装成API接口,数据请求方调用API接口访问数据,此种数据共享方式需要计算机程序编程,技术性要求较高。
以上三种数据共享方式存在以下问题:
1、面对规模巨大且加速增长的数据量,业务人员在实际数据使用和分析统计过程中,却普遍对数据分布位置以及如何快速获取所需数据等问题存在困惑,数据共享方在接收到数据共享请求后进行全库、全表、全数据项检索,检索范围大,花费时间长,没有针对性,而检索结果往往并非数据请求方真正需要的数据。
2、数据共享方式技术性较强,不熟悉计算机技术人员操作起来难度大,对于数据共享频次、数据共享字段组合方式没有进行沉淀形成知识积累,无法掌握请求方对于数据的喜好偏好,不能进行较好的数据运营。
发明内容
为了解决上述技术问题,本申请提供一种数据资源共享方法、平台、装置及存储介质。
第一方面,本申请提供一种数据资源共享方法,采用如下的技术方案:
一种数据资源共享方法,包括:
输入数据项;
基于输入的数据项查找关联表;
根据关联表筛选数据项对应的同义词库;
设置值域范围以及数据共享方式;
根据数据项以及同义词库生成查询脚本语句;
后台执行脚本语句并将数据推送给客户端。
优选的,所述基于输入的数据项查找关联表,具体包括:汇聚库在数据表汇聚过程中进行数据项注册,将数据元与数据项、数据表进行关联,形成关联项构建关联库,并在关联库中查找关联表。
优选的,所述根据关联表筛选数据项对应的同义词库,具体包括:基于同义词知识库并配合机器学习方式,对输入的数据项进行语义分析,提取语义相近词组得到同义词库。
优选的,所述设置值域范围,具体包括:通过系统自动关联查找到所有与此数据项相关的表格,挑选字段,并根据每个字段设置值域范围。
第二方面,本申请提供一种数据资源共享平台,采用如下的技术方案:
一种数据资源共享平台,包括:
输入模块,用于输入数据项;
查找模块,用于根据输入的数据项查找关联表;
筛选模块,用于根据关联表筛选数据项对应的同义词库;
设置模块,用于设置值域范围以及数据共享方式;
生成模块,用于根据数据项以及同义词库生成查询脚本语句;
共享模块,用于执行脚本语句并将数据推送给客户端。
优选的,所述用于根据输入的数据项查找关联表,具体包括:汇聚库在数据表汇聚过程中进行数据项注册,将数据元与数据项、数据表进行关联,形成关联项构建关联库,并在关联库中查找关联表。
优选的,所述用于根据关联表筛选数据项对应的同义词库,具体包括:基于同义词知识库并配合机器学习方式,对输入的数据项进行语义分析,提取语义相近词组得到同义词库。
优选的,所述用于设置值域范围,具体包括:通过系统自动关联查找到所有与此数据项相关的表格,挑选字段,并根据每个字段设置值域范围。
第三方面,本申请提供一种计算机装置,采用如下的技术方案:
一种计算机装置,包括存储器、处理器及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序,所述处理器加载计算机程序时,执行第一方面的方法。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,采用如下的技术方案:
一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器加载时,执行第一方面的方法。
综上,本申请具有如下有益效果:
1、传统数据共享基于列表形式进行数据展示,用户以全量或增量方式进行数据阅览和选择,本方法提供数据地图,用户可以迅速定位到需要的数据记录,并进行选择定制。
2、本申请提供的数据资源可视化地图,采用以数据元为基础关联相关数据项,服务端只查询关联的数据项,提高数据共享的效率,非计算机专业业务人员即可以完成,并且,在计划时间内将定制数据以主动推送方式推送给客户端,降低服务端数据处理压力,减轻网络并发负载,提升系统的稳定性。
附图说明
图1为本发明的数据资源共享方法的方法流程图。
图2为本发明的数据地图构建流程图。
图3为本发明的数据资源共享方法的模块框架图。
附图标记说明:
1、输入模块;2、查找模块;3、筛选模块;4、设置模块;5、生成模块;6、共享模块。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图1-3及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例进用以解释本申请,并不用于限定本申请。
本申请旨在提供一种快速、精准、高效、智能、安全的数据资源共享方法以及平台,构建数据地图提供可视化数据功能,实现数据过程灵活、简便操作,降低对业务单位操作人员的技术要求。仅推送用户关注的简项数据,大大降低推送的数据量,以冷、热数据为指标,确保关键数据、高价值数据能够得到重点关注。
本申请以数据元为基础,关联数据资源,构建数据地图,依据数据资源共享服务平台,根据不同需要对数据共享的要求,实现数据定制,为各单位的数据分析研判与应用提供直观、精准、高效和安全的数据服务,也能够为建立各类专题资源库提供强大的技术支撑,同时,系统要能对各业务单位的数据资源情况进行归纳总结,分析冷、热数据,形成各业务单位的作战导航图,助推各单位数据资源的深度应用、规模应用。
本申请实施例公开一种数据资源共享方法,参照图1,该方法包括:
S1:输入数据项;
S2:基于输入的数据项查找关联表;
S3:根据关联表筛选数据项对应的同义词库;
S4:设置值域范围以及数据共享方式;
S5:根据数据项以及同义词库生成查询脚本语句;
S6:后台执行脚本语句并将数据推送给客户端。
其中,于步骤S2中,汇聚库在数据表汇聚过程中进行数据项注册,将数据元与数据项、数据表进行关联,形成关联项构建关联库,并在关联库中查找关联表。
其中,于步骤S3中,基于同义词知识库并配合机器学习方式,对输入的数据项进行语义分析,提取语义相近词组得到同义词库。
其中,于步骤S4中,通过系统自动关联查找到所有与此数据项相关的表格,挑选字段,并根据每个字段设置值域范围。
参照图2,其中,在本实施例中,通过机器学习方法对同义词进行语义分析形成同义词库,系统运行过程中读取相关数据项,根据同义词库进数据元匹配,将关联结果形成关联库,系统基于关联库梳理数据之间的关联关系,以数据元为基础对数据进行逐层展示,构建可视化地图。
其中,在本实施例中,在服务端,数据资源汇聚库汇聚了已有的存量数据,针对存量数据,以数据元为基础,通过数据地图展示数据关联关系,提供数据资源定制软件界面,数据请求方输入感兴趣的数据项,通过关联库关联关系找到全部相关的表,勾选所需要的数据项,设置数据项值域范围,系统自动生成数据查询语句,从后台查询用户感兴趣数据形成结果集,服务端定时将结果主动推送给数据请求方。
其中,在本实施例中,数据采集与整合,采用调度中心加决策中心相结合的分布式数据采集处理架构,支持多样化的采集策略和多种抽取、汇总方式,实现可视化任务编排、配置、规则定义及发布,针对结构化资源和非结构化资源,以数据映射、数据裁剪、数据过滤的工具化手段进行数据处理。
其中,在本实施例中,集中式数据质量管控,支持数据质量核查规则配置与管理,在数据采集清洗过程中完成数据质量核查与告警,支持对数据质量告警的监控和数据质量问题的可视化呈现,提供知识库管理和查询,支持数据血统分析和影响分析。
其中,在本实施例中,统一的资源目录管理,实现统一的元数据管理,包括元数据的模型设计、模型审核、模型实施、模型验证,以及模型版本管理、关系管理等,支持资源的检索与定位,便于服务的重用与维护。
其中,在本实施例中,安全便捷的数据交换共享,平台提供两类数据共享方法,其一是以数据服务的形式封装数据,提供统一的数据开发共享能力,数据服务封装和开发,支持WebService协议、FTP协议和数据库等各类接口,支持服务发布、订阅及审核管理,同时支持对服务调用情况进行监控,以确保平台采集管理的数据正常实现交换共享;其二是以数据地图方式提供数据资源共享。
其中,在本实施例中,构建同义词库,对数据库、卷宗文本进行分析,提取语义相近词组构成同义词库,采用同义词林产品、统计机器翻译对齐相结合方式进行语义分析和同义词挖掘,对于每一组同义词制定数据元,并且,明确一组属性规则其定义、标识、表示、允许值以同义词名称,一组同义词组以数据元为词根。
其中,整合同义词词林产品,具体包括获取同义词词林直接生成字典,抓取百度词典、金山词霸等的词条中的数据,提取原词和同义词,从百度百科、搜狗百科等网站抓取词条,在词条中,有“又称”、“别名”等特征词,利用这些特征词,构成模板提取词的其他描述。
其中,统计机器翻译对齐,具体包括分析用户浏览器中日常查询数据时实用的Query数据脚本,构建平行语料,如相似的Query集、Query-title等,相似Query集是指点击到统一title的不同Query,同时过滤掉一些明显不相关的Query,在相似的Query集中取Query1与Query2相差只有一两个词不一样(防止平行语料差异过大,影响翻译对齐的效果),构建成平行语料,通过统计机器翻译的对齐算法,学习词与词之间的对齐关系,利用对齐词、抽取对齐概率高、上下文内容丰富的词语对,作为同义词,除了挖掘同义词外,统计机器翻译还可以直接生成改写句子,利用词对齐信息,抽取短语翻译概率表。
其中,在本实施例中,关联库构建模块,具体包括汇聚库在数据汇聚过程中进行数据项注册,将数据元与数据项、数据表等进行关联,形成关联项构建关联库,梳理现有数据库,将数据项与现有数据元进行同义词匹配,对于可以形成同义词的数据项入同义词关联库,对于不可以形成关联库的数据项重新制定数据元。
其中,在本实施例中,数据地图展示模块,以数据元为基础,从数据元可以展示与数据元相关的表,并完整展示表的数据结构,挑选需要的数据项,设置数据筛选条件,既可以从系统过滤出需要的数据,数据地图提供一种图形化的数据资产管理工具,提供了多层次的图形化展现,并局别各种力度控制力,满足业务应用、数据管理、开发运维不同应用场景的图形查询和辅助分析需求。
其中,在本实施例中,数据资源共享模块,输入需要的数据项,通过系统自动关联功能查找到所有与此数据相关的表格,数据请求方挑选感兴趣的字段,对于每个具体字段可以设置值域范围,设置好字段和值域范围后提供数据共享申请,由数据共享方进行数据查找处理,并且,在指定时间将数据主动推送到数据请求方,每次数据共享任务形成一个数据共享专题,不同部门由于存在业务共性,因此,A部门可以继承B部门专题,对需要共享的数据进行增减,避免重新建立数据共享专题,提高了数据共享效率。
参照图3,本申请提供一种数据资源共享平台,其包括:
输入模块1,用于输入数据项;
查找模块2,用于根据输入的数据项查找关联表;
筛选模块3,用于根据关联表筛选数据项对应的同义词库;
设置模块4,用于设置值域范围以及数据共享方式;
生成模块5,用于根据数据项以及同义词库生成查询脚本语句;
共享模块6,用于执行脚本语句并将数据推送给客户端。
通过本申请平台的设置,传统数据共享基于列表形式进行数据展示,用户以全量或增量方式进行数据阅览和选择,本方法提供数据地图,用户可以迅速定位到需要的数据记录,并进行选择定制;并且,本申请提供的数据资源可视化地图,采用以数据元为基础关联相关数据项,服务端只查询关联的数据项,提高数据共享的效率,非计算机专业业务人员即可以完成,并且,在计划时间内将定制数据以主动推送方式推送给客户端,降低服务端数据处理压力,减轻网络并发负载,提升系统的稳定性。
本申请实施例公开一种计算机装置,包括存储器、处理器及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序,其中,处理器加载计算机程序时,执行上述实施例的数据资源共享方法。
其中,计算机装置可以采用台式电脑、笔记本电脑、云端服务器、嵌入式系统、可编程门阵列系统或专用集成电路系统等,并且,计算机装置包括但不限于处理器以及存储器,例如,计算机装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备以及总线等。
其中,处理器可以采用中央处理单元(CPU),当然,根据实际的使用情况,也可以采用其他通用处理器、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,通用处理器可以采用微处理器或者任何常规的处理器等,本申请对此不做限制。
其中,存储器可以为计算机装置的内部存储单元,例如,计算机装置的硬盘或者内存,也可以为计算机装置的外部存储设备,例如,计算机装置上配备的插接式硬盘、智能存储卡(SMC)、安全数字卡(SD)、闪存卡(FC)、Flash或eMMC等,其中,Flash和eMMC用于嵌入式系统,并且,存储器还可以为计算机装置的内部存储单元与外部存储设备的组合,存储器用于存储计算机程序以及计算机装置所需的其他程序和数据,存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据,本申请对此不做限制。
其中,通过本计算机装置,将上述实施例的数据资源共享方法存储于计算机装置的存储器中,并且,被加载并执行于计算机装置的处理器上,以方便用户使用。
本申请实施例公开一种计算机可读存储介质,并且,计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其中,计算机程序被处理器加载时,执行上述实施例的数据资源共享方法。
其中,计算机程序可以存储于计算机可读介质中,计算机程序包括计算机程序代码,计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间件形式等,计算机可读介质包括能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等,需要说明的是,计算机可读介质包括但不限于上述元器件,计算机存储器包括Flash和eMMC等。
其中,通过本计算机可读存储介质,将上述实施例的数据资源共享方法存储于计算机可读存储介质中,并且,被加载并执行于处理器上,以方便数据资源共享方法的存储及应用。
以上均为本申请的较佳实施例,并非依此限制本申请的保护范围,本说明书(包括摘要和附图)中公开的任一特征,除非特别叙述,均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即,除非特别叙述,每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
Claims (10)
1.一种数据资源共享方法,其特征在于,包括:
输入数据项;
基于输入的数据项查找关联表;
根据关联表筛选数据项对应的同义词库;
设置值域范围以及数据共享方式;
根据数据项以及同义词库生成查询脚本语句;
后台执行脚本语句并将数据推送给客户端。
2.根据权利要求1所述的数据资源共享方法,其特征在于,所述基于输入的数据项查找关联表,具体包括:汇聚库在数据表汇聚过程中进行数据项注册,将数据元与数据项、数据表进行关联,形成关联项构建关联库,并在关联库中查找关联表。
3.根据权利要求1所述的数据资源共享方法,其特征在于,所述根据关联表筛选数据项对应的同义词库,具体包括:基于同义词知识库并配合机器学习方式,对输入的数据项进行语义分析,提取语义相近词组得到同义词库。
4.根据权利要求1所述的数据资源共享方法,其特征在于,所述设置值域范围,具体包括:通过系统自动关联查找到所有与此数据项相关的表格,挑选字段,并根据每个字段设置值域范围。
5.一种数据资源共享平台,其特征在于,包括:
输入模块(1),用于输入数据项;
查找模块(2),用于根据输入的数据项查找关联表;
筛选模块(3),用于根据关联表筛选数据项对应的同义词库;
设置模块(4),用于设置值域范围以及数据共享方式;
生成模块(5),用于根据数据项以及同义词库生成查询脚本语句;
共享模块(6),用于执行脚本语句并将数据推送给客户端。
6.根据权利要求5所述的数据资源共享平台,其特征在于,所述用于根据输入的数据项查找关联表,具体包括:汇聚库在数据表汇聚过程中进行数据项注册,将数据元与数据项、数据表进行关联,形成关联项构建关联库,并在关联库中查找关联表。
7.根据权利要求5所述的数据资源共享平台,其特征在于,所述用于根据关联表筛选数据项对应的同义词库,具体包括:基于同义词知识库并配合机器学习方式,对输入的数据项进行语义分析,提取语义相近词组得到同义词库。
8.根据权利要求5所述的数据资源共享平台,其特征在于,所述用于设置值域范围,具体包括:通过系统自动关联查找到所有与此数据项相关的表格,挑选字段,并根据每个字段设置值域范围。
9.一种计算机装置,包括存储器、处理器及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器加载计算机程序时,执行权利要求1-4中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器加载时,执行权利要求1-4中任一项所述的方法。
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CN202111584758.0A CN115185973A (zh) | 2021-12-23 | 2021-12-23 | 一种数据资源共享方法、平台、装置及存储介质 |
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- 2021-12-23 CN CN202111584758.0A patent/CN115185973A/zh active Pending
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