[发明专利]基于大数据宽表的指标自动定义方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了基于大数据宽表的指标自动定义方法、系统及存储介质，所述方法包括：接收录入的基础数据集，所述基础数据集包括基础指标和所述基础指标对应的相关因素，所述基础指标包括发送量、周转量和收入，所述相关因素包括数据类型、数据名称、数据源、数据维度、数据口径、数据版本和数据值；识别录入的基础数据集中的基础指标及其所对应的相关因素；根据各基础指标和各相关因素得到自定义衍生指标。本发明旨在简化指标定义，满足用户的灵活使用，为后续的灵活分析奠定基础。

技术领域

本发明涉及大数据处理领域，尤其涉及基于大数据宽表的指标自动定义方法、系统及存储介质。

背景技术

现有商业智能(Business Intelligence，简称-BI)，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。目前传统的BI技术主要面向基础指标进行抽取、转换和装载，而面向指标的定义、计算和存储才能对业务起到分析作用，但指标的定义对计算机大数据专业知识要求高，不容易被企业管理人员所接受，进而急需提出一种适用于普通大众均可使用的数据分析处理方式。

现有公开号为CN112633761A的发明提出了指标数据的查询方法、装置、设备及存储介质，通过引入了实时分析数据库和缓存数据库，并调用指标计算引擎根据指标查询请求在实时分析数据库和缓存数据库中查询指标数据，并对指标数据进行标准化处理，生成目标聚合指标数据，解决了无法查询实时指标数据的问题，且无需第三方提供计算好的指标数据，提高了查询指标数据的效率，其中整个定义指标的过程以结果为导向，需要对指标进行分析，逆向推导出需要创建的指标，并且需要专人进行指标的定义和维护，进而无法实现分析数据的灵活分析。

发明内容

本发明的主要目的在于提供基于大数据宽表的指标自动定义方法、系统及存储介质，旨在解决现有的指标定义专业性较强的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于大数据宽表的指标自动定义方法，所述方法包括以下步骤：

接收录入的基础数据集，所述基础数据集包括基础指标和所述基础指标对应的相关因素，所述基础指标包括发送量、周转量和收入，所述相关因素包括数据类型、数据名称、数据源、数据维度、数据口径、数据版本和数据值；

识别录入的基础数据集中的基础指标及其所对应的相关因素；

根据各基础指标和各相关因素得到自定义衍生指标。

可选地，所述根据各基础指标和各相关因素得到的自定义衍生指标的步骤，包括：

根据各相关因素的顺向扩展，自动定义得到多个衍生指标，所述顺向扩展包括数据维度的扩展、数据源的扩展、指标编码的扩展。

可选地，所述根据各相关因素的顺向扩展，自动定义得到多个衍生指标的步骤，包括：

根据相关因素中的数据维度自由组合成各种维度组合，得到各种维度组合的衍生指标。

可选地，所述根据相关因素中的数据维度自由组合成各种维度组合，得到各种维度组合的衍生指标的步骤，包括：

识别各基础指标所对应的数据源；

根据各数据源与数据维度自由组合得到初始衍生指标；

判断初始衍生指标中的目标对象的在各维度组合中是否重复；

若是，则确定目标对象的维度优先级；

若否，则直接生成目标对象的衍生指标。

可选地，所述确定目标对象的维度优先级的步骤，包括：

确定含有目标对象的各初始衍生指标中的最细粒度，并保留最细粒度最小的维度组合为目标对象的衍生指标。