[发明专利]多维全息数据库动态构建技术系统

说明书

本发明涉及多维全息数据库动态构建技术系统，其需要构建逻辑业务模型层、数据融合层、数据源层，构建完成后，在此基础上再次构建多维全息数据库动态构建技术系统，可为不同的应用提供多维全息的数据查询服务，支持信息的全局展示及基于主题的简明视图，帮助管理者作出更加准确的决策。解决各个独立系统数据库之间的信息孤岛问题，实现了数据的融合管理。

技术领域

本发明涉及一种多维全息数据库动态构建技术系统。

背景技术

数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

企业发展到一定阶段，出现多个事业部，每个事业部都有各自数据，事业部之间的数据往往都各自存储，各自定义。每个事业部的数据就像一个个孤岛一样无法(或者极其困难)和企业内部的其他数据进行连接互动。我们把这样的情况称为数据孤岛。简单说就是数据间缺乏关联性，数据库彼此无法兼容。

现有技术中，构建数据仓库十分昂贵，需要消耗大量的硬件成本、软件成本和人力成本；构建数据仓库的过程十分复杂，涉及到数据仓库的可靠性、安全性、数据模型设计等；数据仓库的库表结构一旦确定，很难在做修改，因此可持续性比较差，灵活度不高；数据仓库的数据融合需要将各种数据库的数据进行汇总并统一存储，期间涉及到数据采集，数据转换，数据传输，数据校验等过程，导致数据融合的进度十分缓慢。

发明内容

本发明针对上述的数据孤岛、数据库之间的兼容问题提出了一种解决方案。实现上述目的的技术方案如下：

包括多维全息数据库，多维全息数据库包括应用层、逻辑业务模型层、数据融合层、数据源层。首先通过整合多数据源下的数据，通过不同方式进行数据采集，构建统一数据访问平台，进而进行数据清洗和标准化等工作，其次在统一数据融合层基础上提炼出逻辑业务模型层，进而再提炼出多个业务的主体域，供最终应用层业务展现和分析使用。其中，所述数据源层是指应用业务系统中的数据源，可以是核心系统数据、ODS系统数据库、业务系统数据库、渠道系统数据库等数据库，从这些数据库中进行数据采集、数据清洗、数据标准化等流程抽取到关系型数据库或分布式文件系统，形成多维全息数据库。

数据融合层用于构建统一数据访问平台，统一数据访问平台对采集的数据进行数据处理；

逻辑业务模型层用于在数据融合层上构建逻辑业务模型，并对数据融合层发起查询请求，其中，上层逻辑业务模型通过统一数据访问平台实现对数据源层的统一访问和管理，同时逻辑业务模型通过统一数据访问平台实现对跨源、异构数据库下多维全息数据的统一访问；应用层可基于多维全息数据库系统根据需求发起全数据库范围的查询请求，实现业务分析与数据展现；

逻辑业务模型层的用户通过逻辑业务模型层实现单库查询、跨库查询，并且能够根据业务规则设计跨库的逻辑表，基于逻辑表实现多维全息的数据分析，使不同数据源之间的数据库实现关联分析。

根据不同业务需求在数据源层的基础上构建数据集市，同时根据业务展示的需求构建数据专题，利用数据采集组件将所有分散的数据库的数据全部汇总到数据存储层中统一存储，将汇总后的数据进行加工整理后对数据进行基于主题的全量信息展示。