[发明专利]基于复杂网络的高维元数据管理系统和方法有效
申请号: | 202110039361.7 | 申请日: | 2021-01-13 |
公开(公告)号: | CN112364096B | 公开(公告)日: | 2021-07-06 |
发明(设计)人: | 雷涛;乔旺龙;曹晓磊;郭彦雷 | 申请(专利权)人: | 天云融创数据科技(北京)有限公司 |
主分类号: | G06F16/26 | 分类号: | G06F16/26;G06F16/22;G06F16/28;G06F16/242 |
代理公司: | 北京开阳星知识产权代理有限公司 11710 | 代理人: | 祝乐芳 |
地址: | 100025 北京市朝阳区东四环*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 复杂 网络 高维元 数据管理 系统 方法 | ||
本公开涉及一种基于复杂网络的高维元数据管理系统和方法,其中,元数据管理系统包括:业务对象生成模块、关联节点获取模块、关联关系解析模块和元数据加工模块,用于根据至少两个原始节点生成业务对象,获取业务对象的关联节点,并获取业务对象和关联节点之间的关联关系,根据业务对象、关联节点和关联关系形成复杂网络。由于原始节点代表了技术元数据,根据原始节点生成业务对象并形成以业务对象为中心节点的复杂网络,实现了技术元数据和业务元数据的融合,从而,能够更好地适应企业不断发展的业务需求,提高了元数据管理的灵活性和有效性,提升了数据资产的价值。
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,尤其涉及一种基于复杂网络的高维元数据管理系统和方法。
背景技术
随着大数据时代的到来以及各企业业务的持续发展,企业在业务发展的过程中累积了大量的数据资产。通过数据分析和数据挖掘为企业的决策提供有效的指引,通过数据驱动业务,成为众多企业着重发展的目标。
元数据管理作为数据管理框架中一项重要的管理职能,被广泛地应用于企业的数据管理体系中。元数据是指描述数据的数据,是对数据进行描述、解释、定位使其更方便检索、使用或管理的数据。元数据包括技术元数据和业务元数据。其中,技术元数据是从数据结构和数据处理细节方面对数据进行技术化描述,业务元数据是从业务术语、业务描述、业务指标和业务规则对数据进行描述。
然而,在元数据管理系统中,技术元数据一旦确定,很难修改,无法满足企业不断发展的业务需求。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题,本公开提供了一种基于复杂网络的高维元数据管理系统和方法。
第一方面,本公开提供一种基于复杂网络的高维元数据管理系统,包括:
业务对象生成模块、关联节点获取模块、关联关系解析模块和元数据加工模块,业务对象生成模块与关联节点获取模块连接,关联节点获取模块与关联关系解析模块连接,关联关系解析模块与元数据加工模块连接;
所述业务对象生成模块,用于根据至少两个原始节点生成业务对象;
所述关联节点获取模块,用于获取所述业务对象的关联节点;
所述关联关系解析模块,用于获取所述业务对象和所述关联节点之间的关联关系;
所述元数据加工模块,用于根据所述业务对象、所述关联节点和所述关联关系形成复杂网络。
可选的,还包括:
元数据查询模块,与所述元数据加工模块连接,用于接收查询请求,所述查询请求包括业务对象,并用于根据所述业务对象查询所述业务对象对应的复杂网络,所述复杂网络以所述业务对象为中心节点,包含所述业务对象的关联节点以及所述业务对象和所述关联节点之间的关联关系;
可视化展示模块,与所述元数据查询模块连接,用于对所述业务对象对应的复杂网络进行可视化展示。
可选的,所述关联节点获取模块具体用于:
获取所述至少两个原始节点分别对应的关联节点集合;
获取目标关联节点为所述业务对象的关联节点,其中,所述目标关联节点包含在至少两个关联节点集合中。
可选的,所述关联关系解析模块具体用于:
通过人工智能机器学习方法对所述业务对象和所述关联节点之间的关联关系进行探查;
或者;
获取数据库的审计日志,使用结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)解析内核技术,获取所述业务对象和所述关联节点之间的关联关系。
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