[发明专利]一种基于数据资源平台的数据处理方法和装置

说明书

本发明实施例提供了一种基于数据资源平台的数据处理方法和装置，所述方法包括：获取针对智能标签组件的数据标签模型和针对数据探索组件的业务算子信息；其中，所述数据标签模型用于将物理表与业务实体进行映射；所述业务算子信息用于编排业务分析模型；采用所述数据标签模型，对目标物理表进行标签化处理；根据标签化的目标物理表和所述业务算子信息进行模型编排，生成业务分析模型；采用所述业务分析模型进行数据分析，得到针对指定行业的新的业务数据。通过本发明实施例，实现了针对大数据信息的有效整合，通过将数据表实体化，能够让应用开发者直观了解所需获取的业务数据，且采用业务分析模型对数据进行分析探查，使得数据更标准、更智能。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种基于数据资源平台的数据处理方法和装置。

背景技术

随着计算机、网络和通信等技术的发展，为了更智能的为城市提供智能服务，同步建设了大量的应用服务，无论从数据的广度和深度，还是从应用服务的全面性与精准性，针对“多模型、多应用”的模式提供应用服务建设是为城市提供智能服务的发展方向。

在智慧城市建设中，大数据发挥着重要作用，但面对众多大数据产品进行应用开发，其系统工程工作繁多且复杂，应用开发工作人员较难在海量数据中获取所需数据，导致开发工作人员无法有效了解具体存放的数据，数据的价值，以及数据可支撑应用的信息等。

发明内容

鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于数据资源平台的数据处理方法和装置，包括：

一种基于数据资源平台的数据处理方法，所述数据资源平台部署于统一数据平台，所述数据资源平台包括智能标签组件和数据探索组件，所述方法包括：

获取针对智能标签组件的数据标签模型和针对数据探索组件的业务算子信息；其中，所述数据标签模型用于将物理表与业务实体进行映射；所述业务算子信息用于编排业务分析模型；

采用所述数据标签模型，对目标物理表进行标签化处理；

根据标签化的目标物理表和所述业务算子信息进行模型编排，生成业务分析模型；其中，所述业务分析模型为针对指定行业的具有预设业务分析规则的模型；

采用所述业务分析模型进行数据分析，得到针对指定行业的新的业务数据；其中，所述业务数据包括业务场景数据和业务对象数据。

可选地，在所述采用所述数据标签模型，对目标物理表进行标签化处理之前，还包括：

从多个数据库中，确定目标物理表；

获取针对所述数据标签模型的标签值码表，并将所述目标物理表与标签值码表进行关联；其中，所述标签值码表包括针对业务实体的实体关系信息和针对数据标签的标签类型信息。

可选地，所述采用所述数据标签模型，对目标物理表进行标签化处理，包括：

根据所述标签值码表，确定目标物理表对应的目标实体关系信息；

结合所述目标实体关系信息和针对所述目标物理表的标签类型信息，对所述目标物理表进行标签化处理，得到标签化的目标物理表。

可选地，所述根据标签化的目标物理表和所述业务算子信息进行模型编排，生成业务分析模型，包括：

确定针对标签化的目标物理表的目标业务算子信息；

采用所述目标业务算子信息编排得到业务流程信息；所述业务流程信息为针对指定行业的业务流程信息；

结合所述业务流程信息和预设业务分析规则，生成业务分析模型。

可选地，在所述根据标签化的目标物理表和所述业务算子信息进行模型编排，生成业务分析模型之前，还包括：