[发明专利]数据需求的分析方法、系统及存储介质在审
申请号: | 202110724513.7 | 申请日: | 2021-06-29 |
公开(公告)号: | CN113313427A | 公开(公告)日: | 2021-08-27 |
发明(设计)人: | 常鹏飞;李鹏;陆春晖;马洪亮;姜山 | 申请(专利权)人: | 中国农业银行股份有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q10/10 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 朱颖;黄健 |
地址: | 100005 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 数据 需求 分析 方法 系统 存储 介质 | ||
本申请实施例提供一种数据需求的分析方法、系统及存储介质,涉及计算机技术领域,包括:获取数据需求,数据需求包括输入参数和输出参数,通过读取存储数据,得到输出参数中的第一匹配参数及其数据源。对于第一非匹配参数,即:输出参数中除第一匹配参数之外的参数,根据预设关键词对其进行分解,得到中间维度参数,通过读取存储的数据,得到中间维度参数及其数据标识对应的数据源,即输出参数中的第二匹配参数及其数据源,第二匹配参数是第一非匹配参数中分解后能在数据库中匹配到数据源的输出参数。整合第一匹配参数及其数据源、第二匹配参数及其数据源以及非匹配参数,自动得到数据需求的分析结果,以提高数据需求的分析效率。
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种数据需求的分析方法、系统及存储介质。
背景技术
企业运行的过程中会产生大量的数据,这些数据可能来源于企业的各个软件系统和/或硬件设备。企业中不同的业务人员对数据提取有不同的需求以支持其工作。
通常,对于数据提取类需求(简称数据需求)需要依赖人工分析。人工分析的过程中,需求分析人员与提出数据需求的业务人员进行大量的沟通,以明确数据需求,需求分析人员再进一步根据明确的数据需求,确定当前存储的数据是否能够满足该数据需求。
目前,这种依赖人工进行数据需求分析的方式,耗费大量的人力成本以及时间成本,从而导致数据需求分析的效率低下。
发明内容
本申请实施例提供一种数据需求的分析方法、系统及存储介质,涉及计算机技术领域,有助于提升数据需求分析的效率。
第一方面,本申请实施例提供一种数据需求的分析方法,该方法包括:接收用户的输入指令,响应于输入指令得到数据需求;数据需求包括输入参数以及输出参数;从预存的多个目标对应关系中读取输入参数以及输出参数对应的数据标识,得到第一匹配数据标识;目标对应关系包括参数与数据标识的对应关系;每个目标对应关系对应一个数据源;确定输出参数中的第一匹配参数以及第一非匹配参数;第一匹配参数为输出参数中第一匹配数据标识对应的参数;第一非匹配参数为输出参数中除第一匹配参数之外的输出参数;根据预设关键词对第一非匹配参数中的第一目标输出参数进行分解,得到中间维度参数;第一目标输出参数是基于中间维度参数计算得到的;从多个目标对应关系中读取输入参数以及中间维度参数对应的数据标识,得到第二匹配数据标识;获取第一匹配数据标识对应的数据源的标识,以及第二匹配数据标识对应的数据源的标识;整合第一匹配参数、第一匹配数据标识、第二匹配参数、第二匹配数据标识、第一非匹配参数、第一匹配数据标识对应的数据源的标识以及第二匹配数据标识对应的数据源的标识,得到数据需求的分析结果;第二匹配数据标识对应的参数是由第二匹配参数分解得到的;显示数据需求的分析结果。
本申请实施例中,获取的数据需求包括输入参数以及输出参数,从预存的多个目标对应关系中读取输入参数以及输出参数对应的数据标识,从而可以得到输出参数中的第一匹配参数和第一非匹配参数,对于第一匹配参数获取第一匹配数据标识以及数据源的标识,对于第一非匹配参数根据预设关键词对其进行分解得到中间维度参数,从预存的多个目标对应关系中读取输入参数以及中间维度参数对应的数据标识,从而可以得到第二匹配数据标识以及第二匹配参数,自动整合第一匹配参数、第一匹配数据标识以及第一匹配数据标识对应的数据源的标识、第二匹配参数、第二匹配数据标识以及第二匹配数据标识对应的数据源的标识,以得到数据需求的分析结果。从而提高了数据需求分析的效率。
一种可能的实现方式中,数据需求还包括统计维度参数和统计算法,统计算法用于对统计维度参数进行计算得到第二目标输出参数;输出参数包括第二目标输出参数;上述从预存的多个目标对应关系中读取输入参数以及输出参数对应的数据标识,得到第一匹配数据标识;包括:从预存的多个目标对应关系中读取输入参数以及统计维度参数对应的数据标识,得到第一匹配数据标识。
这样,用户可以在输入数据需求的时候输入输出参数可以由哪些参数计算得到,在数据库中查询可以间接得到输出参数的数据,这样,进一步明确了需求,加快了数据需求分析的效率。
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