[发明专利]一种基于OLAP系统的数据可视化方法

说明书

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。

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。