[发明专利]一种数据整合分析方法及平台

说明书

本申请提供了一种数据整合分析方法及平台，涉及数据处理技术领域，所述平台包括：分布式数据库服务器、分布式数据分析服务器和分布式应用服务器，在获取用户输入的所需字段后，从分布式数据库服务器中搜索得到目标数据和关联数据，目标数据与关联数据的维度可即时关联增加并可随时进行钻取，无需提前处理，运用分布式数据分析服务器对数据进行分析，得到全局信息，将全局信息可视化，得到多种可视化视图。通过分布式应用服务器将多种可视化视图呈现到不同场景和不同的用户，方便用户连接分布式Web服务器使用不同的终端查看视图，解决了当用户需求改变时，需要重新搜集数据，对数据进行预处理，存储，计算，在数据处理上时效性和灵活性差的问题。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据整合分析方法及平台。

背景技术

数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输，同时也是系统工程和自动控制的基本环节，数据处理的目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据，数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域，数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大的影响着人类社会发展的进程。

企业发展到一定的规模都会搭建单独的BI平台来做数据分析，即联机分析处理，一般都是基于数据库技术来构建，基本都是单机产品。除了业务数据的相关分析外，互联网企业还会对用户行为进行分析，进一步挖掘潜在价值，这时数据就会膨胀的厉害，一天的数据量可能会成千万或上亿，对基于数据库的传统数据分析平台的数据存储和分析计算带来了很大的挑战，为了应对随着数据量的增长、数据处理性能的可扩展性，许多企业纷纷转向Hadoop、Spark、Storm等这样的平台来搭建数据分析平台。

传统的平台扩展存储节点和计算节点，解决了数据增长带来的性能瓶颈。但是传统的平台仅擅长非结构化数据的存储和分析，分析方法主要依赖开发，所以简单固定，且切分数据简单粗暴，仅支持OLAP的业务场景，当用户需求改变时，就需要重新搜集数据，先对数据进行预处理，然后存储，然后再计算，这样在数据准备上花费了很多时间且在数据的处理上没有灵活性，使得花在进一步挖掘出全面、正确的数据价值的时间少，极大的影响了客户做出决策的准确性和对全局的把控。

发明内容

本申请提供了一种数据整合分析方法及平台，以解决当用户需求改变时，需要重新搜集数据，对数据进行预处理，然后存储，然后再计算，在数据处理上时效性和灵活性差，使得花在进一步挖掘出全面、正确的数据价值的时间少，影响客户做出决策的准确性和对全局的把控的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种数据整合分析方法，所述方法包括：

获取用户输入的所需字段；

根据所述字段搜索得到目标数据和与所述目标数据相关的关联数据，所述目标数据与所述关联数据的维度可即时关联增加并可随时进行钻取，无需提前处理；

对所述目标数据和所述关联数据进行计算和分析，得到全局信息；

将所述全局信息可视化，得到多种可视化视图。

可选的，所述方法还包括：对所述目标数据和所述关联数据进行实时监测，与上一时刻的所述目标数据和所述关联数据进行对比，若所述目标数据或者所述关联数据发生变化，即时对所述目标数据或者所述关联数据进行钻取，重新计算和分析。

可选的，在得到全局信息之后，所述方法还包括：选择与所述全局信息相匹配的数据模型，将所述全局信息可视化。

可选的，在得到多种可视化视图之后，所述方法还包括：对所述可视化视图设置访问级，在不同场景下给不同角色呈现不同的所述可视化视图。

可选的，所述方法还包括，根据所述可视化视图挖掘数据的内在价值，完成宏观决策、微观决策以及机器决策。