CN117787783A - 一种应用于bi工具的指标数据处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种应用于BI工具的指标数据处理方法及装置，其中方法包括响应于接收到BI工具端发送的连接请求，对所述连接请求进行验证，并在所述验证通过后向所述BI工具端发送所述连接请求所请求的元数据；在接收到所述BI工具端基于所述元数据构建业务报表的请求后，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果；将所述查询结果反馈至所述BI工具端，其中，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果包括：智能解析所述请求的语义，得到请求中的指标；基于所述指标确定预先为其定义的计算口径，以基于所述计算口径确定所述查询结果。通过在BI中映射指标体系，实现高效、准确、灵活、安全的使用指标，提高业务决策的效率和准确性。

Description

一种应用于BI工具的指标数据处理方法及装置

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种应用于B I工具的指标数据处理方法及装置。

背景技术

指标是企业运营过程中保持健康可持续发展的指南针，指标平台以统一可信的指标为基础，为管理者和业务人员提供高效、准确、全面的智能决策支持。这个过程中，在B I工具中观测和监控指标显得非常重要。

B I对接数据源的传统技术方案是在B I中建立和上游数据源的库、表映射，比如以直连接的方式对接MySQL数据库；或者是将上游数据导入，比如以导入的方式连接SQLServer并将数据库中的表导入到B I中另存一份)。而以此类传统方案对接指标服务时，无法满足业务在B I中查看直接指标的需求。

发明内容

本申请提供一种应用于B I工具的指标数据处理方法及装置，以解决相关技术中存在的问题。

第一方面，本发明提供一种应用于B I工具的指标数据处理方法，包括响应于接收到BI工具端发送的连接请求，对所述连接请求进行验证，并在所述验证通过后向所述BI工具端发送所述连接请求所请求的元数据；在接收到所述BI工具端基于所述元数据构建业务报表的请求后，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果；将所述查询结果反馈至所述BI工具端。

可选地，在向所述BI工具端发送所述连接请求所请求的元数据之前，所述方法还建立指标体系作为元数据库，包括：获取不同数据源的数据表；当不同的数据表被创建指标数据后，基于各个所述指标数据确定不同指标组，其中，每个所述指标组内容包括所述指标数据中预定义的指标名称、以及维度信息。

可选地，所述方法还包括：基于不同所述指标数据中包含的相同维度，确定自定义指标组。

可选地，在接收所述BI工具端基于所述元数据构建业务报表的请求之前，所述方法还包括：将所述元数据发送至所述BI工具端；其中，在所述BI工具端的可视化交互界面中以预设形式呈现不同指标组，并当所述可视化交互界面指标组中的不同指标名称、维度信息被触发后，发送构建业务报表的请求。

可选地，在确定所述指标组之前所述方法还基于不同的数据表创建指标数据，包括：基于用户定义操作，定义指标名称；获取不同数据表中的字段，以基于所述字段确定不同指标名称对应的计算字段、不同指标名称下所包含的维度字段；针对各个所述指标名称定义计算口径，其中，所述计算口径的内容基于所述计算字段、和/或指标名称确定。

可选地，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果包括：智能解析所述请求的语义，得到请求中的指标；基于所述指标从所述指标数据中确定所述指标对应的预先定义的计算口径，以基于所述计算口径确定所述查询结果。

可选地，所述BI工具端通过基于ODBC或JDBC规范实现的连接驱动发送连接请求。

第二方面，本发明提供一种应用于BI工具的指标数据处理装置，包括响应单元，被配置成响应于接收到BI工具端发送的连接请求，对所述连接请求进行验证，并在所述验证通过后向所述BI工具端发送所述连接请求所请求的元数据；查询结果确定单元，被配置成在接收到所述BI工具端基于所述元数据构建业务报表的请求后，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果；数据反馈单元，被配置成将所述查询结果反馈至所述BI工具端。

第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所述的方法。

第四方面，本发明提供一种电子设备，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第一方面提供的方法。

本发明公开了一种应用于BI工具的指标数据处理方法及装置，其中方法包括响应于接收到BI工具端发送的连接请求，对所述连接请求进行验证，并在所述验证通过后向所述BI工具端发送所述连接请求所请求的元数据；在接收到所述BI工具端基于所述元数据构建业务报表的请求后，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果；将所述查询结果反馈至所述BI工具端，其中，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果包括：智能解析所述请求的语义，得到请求中的指标；基于所述指标确定预先为其定义的计算口径，以基于所述计算口径确定所述查询结果。通过在BI中映射指标体系，实现高效、准确、灵活、安全的使用指标，提高业务决策的效率和准确性。进而克服了相关技术中，由于指标并非是数据库中的表字段，而是经过一系列复杂运算的结果，无法使得业务分析人员在B I端直接使用指标，而只能通过在B I中配置指标的计算口径的缺陷。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请一种应用于BI工具的指标数据处理方法的流程图；

图2为本申请中基于数据表构建指标数据的应用示意图；

图3为本申请中基于指标数据构建指标组的应用示意图；

图4为本申请中BI工具端包含指标的呈现界面；

图5为本申请中应用于BI工具的指标数据处理方法系统交互架构图；

图6为本申请提供的一种对应于图1的电子设备的示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

以下结合附图1对应用于BI工具的指标数据处理方法进行示例性说明。执行本实施例方法的执行主体可以是与BI工具端通讯的平台中的通信设备，通信设备通过执行本实施例的方法实现了在BI工具端直接使用指标。方法包括以下步骤：

步骤101：响应于接收到BI工具端发送的连接请求，对所述连接请求进行验证，并在所述验证通过后向所述BI工具端发送所述连接请求所请求的元数据。

在本实施例中，BI工具端可以包括终端设备，用户通过终端设备与平台进行交互。BI工具端可以通过连接驱动与平台连接，平台在接收到该连接请求后，确定所请求的元数据，进而将元数据反馈至BI工具端。连接驱动可以是基于ODBC或者JDBC规范构建的，可实现BI和平台之间的数据传输，并支持HTTPS协议下的加密，确保数据传输安全。对连接请求进行验证包括对请求的身份信息进行验证。

进一步地，BI工具端不同用户有不同业务需求，而不同的业务需求则需要获取不同的元数据。元数据可以是供BI工具端处理并呈现的指标、维度。比如，现有零售快消企业在线上网店和线下门店双渠道销售，则业务需求可以包对不同销售渠道进行指标的分析，而指标相关的内容在本实施例中可由平台提供。

步骤102：在接收到所述BI工具端基于所述元数据构建业务报表的请求后，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果。

在本实施例中，业务报表可以由指标名称、维度等信息组成，而在BI工具端，用户可以通过可视化交互界面选择指标、维度，比如，选择的维度是商品名称，指标是门店收入、门店利润率等。本实施例可以智能解析请求的语义，得到请求中的指标；基于指标指标对应的预先定义的计算口径，以基于计算口径确定所述查询结果。

步骤103：将所述查询结果反馈至所述BI工具端。

在本实施例中，BI工具端可以在获取到查询结果后，可以将指标和维度以及查询结果在交互界面中以预设形式呈现，比如预设类型的图标等。

作为本实施例一种可选的实现方式，在向所述BI工具端发送所述连接请求所请求的元数据之前，所述方法还建立指标体系作为元数据库，包括：获取不同数据源的数据表；当不同的数据表被创建指标数据后，基于各个所述指标数据确定不同指标组，其中，每个所述指标组内容包括所述指标数据中预定义的指标名称、以及维度信息。

在本可选的实现方式中，该指标体系是统一的指标目录结构和指标定义、维度等信息的集合，对于指标管理者，可以方便的对指标进行分类管理和批量操作，对于业务人员，可以快速提取和访问和自己有业务关联的指标，给企业提供高效、准确、全面的智能决策支持。

可以获取不同数据源表，不同数据源表中包含不同字段，基于该些字段可以为不同的数据源表创建对应的指标数据，进而基于不同的指标数据可以确定多个内置指标组，一个数据源表对应一种指标数据，一种指标数据可以对应有一个指标组。

作为本实施例一种可选的实现方式，所述方法还包括：基于不同所述指标数据中包含的相同维度，确定自定义指标组。

在本可选的实现方式中，进一步地，多种指标数据可以共同构建一个指标组，可以称为自定义指标组。

上述可选方式中的指标组即在指标平台中内置或自定义生成的多个指标的集合，以供在BI中分析指标组中的指标。内置指标组中的指标，其计算都源自同表中的字段，又或指标和其衍生出的指标(例如：基于销售额指标，可以衍生出销售额月环比这个衍生指标)，也会被归属到同一个指标组；自定义生成的指标组是指用户可以使用计算源自任意表的指标形成指标集合。

对于指标体系的海量指标，指标平台以指标组(定义详见术语定义中的指标组)的形式供用户在BI中使用，除了内置的指标组之外，用户还可以根据分析需求，快速灵活的组合需要分析的指标，对于含有计算源自不同表的指标的自定义指标组，可以通过公共维度(定义详见术语定义中的公共维度)来作为分析这些指标的维度。这样，用户在报表中分析指标时，指标所在的表即为一个含有丰富业务元素的指标信息表，该表的表字段名称包含指标名称和这些指标公共维度的名称，该表和表中的字段并非用做BI计算公式的计算对象，而由指标信息(指标名称、维度名称)映射生成的一个多指标元数据表。

作为本实施例一种可选的实现方式，在确定所述指标组之前所述方法还基于不同的数据表创建指标数据，包括：基于用户定义操作，定义指标名称；获取不同数据表中的字段，以基于所述字段确定不同指标名称对应的计算字段、不同指标名称下所包含的维度字段；针对各个所述指标名称定义计算口径，其中，所述计算口径的内容基于所述计算字段、和/或指标名称确定。

在本可选的实现方式中，可以基于一个数据源表定义一种指标数据，包括定义指标名称、计算字段、计算口径和指标包含的维度。参考图2，以数据源表是网店交易表和门店交易表为例，定义不同的指标数据，基于网店交易表中的字段，指标名称可以是网店收入、网店成本、网店利润率；计算字段可以是网店交易表中的交易金额、成本等；不同指标的计算口径可以是基于计算字段、和/或指标名称确定，指标包含的维度可以由数据源表如网店交易表中的字段确定。同理可以基于门店交易表确定对应的指标数据。

参考图3示出了基于指标数据确定不同指标组的示例，包括确定内置指标组和自定义指标组，基于指标数据中定义的指标名称、和指标包含的维度确定指标组。现有零售快消企业在线上网店和线下门店双渠道销售，有网店交易表和门店交易表，在指标平台中基于两张表各自创建了指标，又基于两张表创建了公共维度，在指标平台中，基于两表各自生成了内置指标组(网店销售分析指标组可专门供负责电商渠道的分析人员使用，网店销售分析指标组可专门供负责门店渠道的分析人员使用)。另外，负责全渠道销售分析的人员创建了一个自定义指标组，该指标组含有计算分别源自两表的多个指标，他在BI中连接指标服务后，展示了上述三个指标组，作为负责全渠道销售分析的人员，他在同一张报表中分析了网店和门店两个渠道的指标。

进一步地，基于指标组中包含的公共维度、以及指标所有指标组中的指标名称，确定自定义指标组。公共维度指的是，对于含有计算源自不同表的指标的指标组，定义出这些指标可以共同使用的维度。

作为本实施例一种可选的实现方式，在接收所述BI工具端基于所述元数据构建业务报表的请求之前，所述方法还包括：将所述元数据发送至所述BI工具端；其中，在所述BI工具端的可视化交互界面中以预设形式呈现不同指标组，并当所述可视化交互界面指标组中的不同指标名称、维度信息被触发后，发送构建业务报表的请求。

在本可选的实现方式中，将元数据发送至BI工具端后，BI工具端可以呈现对应指标组中的指标名称、维度，指标名称和维度均可以在BI工具端的交互界面中以可选的方式进行呈现，用户可以通过点选触发选择操作，被选择的指标名称和维度可以在可视化交互界面中的配置区域呈现，并且在确定查询结果后，可以在图标区域以图标形式呈现。

示例性地，参考图4，所请求的元数据的内置指标组、自定义指标组均可在BI工具端的交互界面呈现，当指标和维度被点选后，可在配置区域呈现，并在图表区域呈现图表。

使用BI的分析用户在获取指标体系元数据后，可以将指标组(对分析用来说，即为BI中一张普通的表)中的指标名称字段和维度名称字段放置在报表的指标区域和维度区域，即可生成一张业务报表。对于在BI中配置指标名称字段的聚合方式，配置为去重计数，这样使得在有多层级维度分析指标时，BI会基于每一级维度，向指标平台发送查询请求，确保多维度层级报表中的维度小计值正确。

通过在BI中映射指标体系，将指标目录的结构、指标的定义、维度等信息进行统一展示，实现高效、准确、灵活、安全的使用指标，提高业务决策的效率和准确性。

作为本实施例一种可选的实现方式，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果包括：智能解析所述请求的语义，得到请求中的指标；基于所述指标从所述指标数据中确定所述指标对应的预先定义的计算口径，以基于所述计算口径确定所述查询结果。

在本可选的实现方式中，虽然BI将指标信息表视为一个普通的表，但指标查询服务在接收到报表查询时，会根据报表的分析语义和指标的计算口径返回给BI基于维度和指标的查询结果。

指标查询服务在接收到BI的报表查询请求后，智能解析BI发送的SQL中所含的查询语义，根据指标在指标平台定义的计算口径，对数值进行计算，并结合数据查询底座的强大预计算能力，实现海量数据下的亚秒级别的查询响应。如：当分析用户把利润率字段作为报表中的指标，城市和年份作为报表中的维度时，指标查询服务会基于利润率在指标平台定义的计算口径，计算城市和年份切片下的利润率数值。数据查询底座是一个企业级智能多维数据库平台，帮助企业简化数据湖多维分析。通过学习用户分析行为及数据特征，自动完成数据模型的准备，极大地加速了对海量数据洞察。

本实施例提供了可以在BI中浏览指标体系并探索分析业务指标的能力，而不是在BI中获取上游数据服务的多个孤立的、待加工的表和字段，实现了将指标体系封装和抽象为简单数据库表来对接BI的目的。

参考图5示意出了系统交互架构图，该交互过程所包含的内容参考前述内容，在此不再赘述。

本实施例提供的指标平台还支持大数据OLAP智能查询加速，可以有效地提高查询性能和吞吐量。综上，该方案可以帮助企业更好地实现指标的业务应用。

本申请还提供了一种应用于BI工具的指标数据处理装置，包括响应单元，被配置成响应于接收到BI工具端发送的连接请求，对所述连接请求进行验证，并在所述验证通过后向所述BI工具端发送所述连接请求所请求的元数据；查询结果确定单元，被配置成在接收到所述BI工具端基于所述元数据构建业务报表的请求后，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果；数据反馈单元，被配置成将所述查询结果反馈至所述BI工具端。

可选地，在向所述BI工具端发送所述连接请求所请求的元数据之前，所述方法还建立指标体系作为元数据库，包括：获取不同数据源的数据表；当不同的数据表被创建指标数据后，基于各个所述指标数据确定不同指标组，其中，每个所述指标组内容包括所述指标数据中预定义的指标名称、以及维度信息。

可选地，所述方法还包括：基于不同所述指标数据中包含的相同维度，确定自定义指标组。

可选地，在接收所述BI工具端基于所述元数据构建业务报表的请求之前，所述方法还包括：将所述元数据发送至所述BI工具端；其中，在所述BI工具端的可视化交互界面中以预设形式呈现不同指标组，并当所述可视化交互界面指标组中的不同指标名称、维度信息被触发后，发送构建业务报表的请求。

可选地，在确定所述指标组之前所述方法还基于不同的数据表创建指标数据，包括：基于用户定义操作，定义指标名称；获取不同数据表中的字段，以基于所述字段确定不同指标名称对应的计算字段、不同指标名称下所包含的维度字段；针对各个所述指标名称定义计算口径，其中，所述计算口径的内容基于所述计算字段、和/或指标名称确定。

可选地，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果包括：智能解析所述请求的语义，得到请求中的指标；基于所述指标从所述指标数据中确定所述指标对应的预先定义的计算口径，以基于所述计算口径确定所述查询结果。

可选地，所述BI工具端通过基于ODBC或JDBC规范实现的连接驱动发送连接请求。

本申请还提供了一种计算机可读介质，该介质存储有计算机程序，计算机程序可用于执行上述图1提供的基于方法。

本申请还提供了图6所示的一种对应于图1的电子设备的示意结构图。如图6所述，在硬件层面，该电子设备包括处理器、内部总线、网络接口、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，以实现上述图1所述的一种模型加载的方法。当然，除了软件实现方式之外，本申请并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

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Verilog。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。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制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 Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

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。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请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申请，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介质中。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种应用于BI工具的指标数据处理方法，其特征在于包括：

响应于接收到BI工具端发送的连接请求，对所述连接请求进行验证，并在所述验证通过后向所述BI工具端发送所述连接请求所请求的元数据；

在接收到所述BI工具端基于所述元数据构建业务报表的请求后，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果；

将所述查询结果反馈至所述BI工具端；

其中，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果包括：智能解析所述请求的语义，得到请求中的指标；基于所述指标确定预先为其定义的计算口径，以基于所述计算口径确定所述查询结果。

2.根据权利要求1所述的应用于BI工具的指标数据处理方法，其特征在于，在向所述BI工具端发送所述连接请求所请求的元数据之前，所述方法还建立指标体系作为元数据库，包括：

获取不同数据源的数据表；

当不同的数据表被创建指标数据后，基于各个所述指标数据确定不同指标组，其中，每个所述指标组内容包括所述指标数据中预定义的指标名称、以及维度信息。

3.根据权利要求2所述的应用于BI工具的指标数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于不同所述指标数据中包含的相同维度，确定自定义指标组。

4.根据权利要求2或3所述的应用于BI工具的指标数据处理方法，其特征在于，在接收所述BI工具端基于所述元数据构建业务报表的请求之前，所述方法还包括：

将所述元数据发送至所述BI工具端；

其中，在所述BI工具端的可视化交互界面中以预设形式呈现不同指标组，并当所述可视化交互界面指标组中的不同指标名称、维度信息被触发后，发送构建业务报表的请求。

5.根据权利要求2所述的应用于BI工具的指标数据处理方法，其特征在于，在确定所述指标组之前所述方法还基于不同的数据表创建指标数据，包括：

基于用户定义操作，定义指标名称；

获取不同数据表中的字段，以基于所述字段确定不同指标名称对应的计算字段、不同指标名称下所包含的维度字段；

针对各个所述指标名称定义计算口径，其中，所述计算口径的内容基于所述计算字段、和/或指标名称确定。

6.根据权利要求5所述的应用于BI工具的指标数据处理方法，其特征在于，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果包括：

智能解析所述请求的语义，得到请求中的指标；

基于所述指标从所述指标数据中确定所述指标对应的预先定义的计算口径，以基于所述计算口径确定所述查询结果。

7.根据权利要求6所述的应用于BI工具的指标数据处理方法，其特征在于，所述BI工具端通过基于ODBC或JDBC规范实现的连接驱动发送连接请求。

8.一种应用于BI工具的指标数据处理装置，其特征在于，包括：

响应单元，被配置成响应于接收到BI工具端发送的连接请求，对所述连接请求进行验证，并在所述验证通过后向所述BI工具端发送所述连接请求所请求的元数据；

查询结果确定单元，被配置成在接收到所述BI工具端基于所述元数据构建业务报表的请求后，对所述请求进行解析，以确定所述请求对应的查询结果；

数据反馈单元，被配置成将所述查询结果反馈至所述BI工具端。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1～7任一项所述的方法。

10.一种电子设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1～7任一项所述的方法。