[发明专利]统计类数据模型构建方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种统计类数据模型构建方法，其特征在于，包括：

获取至少一个源端数据内多源异构统计类能源数据的数据对象；

将所述数据对象拆分为具有关联关系的事实数据对象以及维度数据对象；

按照业务含义将不同的所述多源异构统计类能源数据的所述事实数据对象以及维度数据对象合并为正式数据对象；

根据所述正式数据对象构建面向多源异构统计类能源的数据模型，并确定所述面向多源异构统计类能源的数据模型与所述多源异构统计类能源数据的映射关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取至少一个源端数据内多源异构统计类能源数据的数据对象，包括：

在所述至少一个源端数据内提取所述多源异构统计类能源数据的元数据；

在所述元数据确定所述多源异构统计类能源数据的数据要素，其中，所述数据要素包括以下至少之一：数据含义、数据结构、数据关系、数据类型、数据层级、数据维度和事实信息；

按照所述数据要素分别抽取所述多源异构统计类能源数据的维度类信息以及事实类信息作为所述数据对象。

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述按照所述数据要素分别抽取所述多源异构统计类能源数据的维度类信息以及事实类信息作为所述数据对象，包括：

在所述多源异构统计类能源数据的数据对象内提取所述维度类信息以及所述事实类信息分别作为所述维度数据对象以及所述事实数据对象，并确定所述维度数据对象以及所述事实数据对象之间的关联关系。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述按照业务含义将不同的所述多源异构统计类能源数据的所述事实数据对象以及维度数据对象合并为正式数据对象，包括：

在各所述多源异构统计类能源数据确定所述业务含义；

针对各所述多源异构统计类能源数据将各所述事实数据对象以及各所述维度数据对象按照所述业务含义重组为初始数据对象；

按照所述初始数据对象的语义将不同所述多源异构统计类能源数据的所述初始数据对象合并为所述正式数据对象。

5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述按照所述初始数据对象的语义将不同所述多源异构统计类能源数据的所述初始数据对象合并为所述正式数据对象，包括：

将各所述初始数据对象统一为具有标准语义的标准数据对象；

将具有相同所述标准语义的所述标准数据对象抽象合并为所述正式数据对象；

清除所述正式数据对象内的重复数据项。

6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述正式数据对象构建面向多源异构统计类能源的数据模型，并确定所述面向多源异构统计类能源的数据模型与所述多源异构统计类能源数据的映射关系，包括：

按照所述正式数据对象创建数据表组成所述面向多源异构统计类能源的数据模型；

将所述面向多源异构统计类能源的数据模型的所述数据表映射到所述正式数据对象内数据项归属的所述多源异构统计类能源数据。

7.根据权利要求1所述方法，其特征在于，还包括：

确定已有数据模型对所述正式数据对象的数据项的覆盖情况；

当已有数据模型部分覆盖所述正式数据对象的数据项时，在所述已有数据模型的基础上，按照未覆盖的所述正式数据对象构建所述面向多源异构统计类能源的数据模型；

当所述已有数据模型完全覆盖所述正式数据对象的数据项时，将所述已有数据模型作为所述面向多源异构统计类能源的数据模型；

当所述已有数据模型完全未覆盖所述正式数据对象的数据项时，根据所述正式数据对象构建所述面向多源异构统计类能源的数据模型。