一种利用数据结构控制数据准备过程的方法技术

技术编号:16755728 阅读:45 留言:0更新日期:2017-12-09 02:10
本发明专利技术提供了一种利用数据结构控制数据准备过程的方法,属于大数据技术保护领域,方法名称:Pluto。基于业务的数据准备过程是由数据处理和业务映射两个主要流程构成的,同时,数据处理和业务映射过程都需要一系列标准化的控制和保护机制。通过对数据处理和业务映射过程的高度抽象,把两个过程的控制和保护以数据结构的方式进行封装。利用这种数据准备方法,可以把数据处理和业务映射流程以标准化的方式进行整合,并利用数据结构的方式来执行控制,这种方法具有极高的通用性和便利性。

A method of using data structure to control the process of data preparation

The present invention provides a method for controlling the data preparation process by using the data structure, which belongs to the field of large data technology protection, the name of the method: Pluto. Business based data preparation process is composed of two main processes, data processing and business mapping. At the same time, data processing and business mapping process require a series of standardized control and protection mechanisms. By high abstraction of data processing and business mapping, the control and protection of the two processes are encapsulated in a data structure. Using this data preparation method, data processing and business mapping process can be integrated in a standardized way, and data structure can be used to perform control. This method is highly versatile and convenient.

【技术实现步骤摘要】
一种利用数据结构控制数据准备过程的方法
本专利技术涉及数据转化和业务映射过程控制的方法,特别是一种利用数据结构控制数据准备过程的方法。
技术介绍
随着信息技术的高速发展,人类社会产生的数据量越来越大。大数据不仅体现在数量上的庞大,还有涉及到的数据内容比较广泛,数据格式的多样化,以及计算过程的复杂性等,大数据分析能够从海量的数据中提取出最有价值的信息,在知识发现领域具有关键性作用。对海量的数据进行大数据分析,就需要根据数据分析业务的需求,对数据进行标准和有效的转化。根据纽约时报对大数据科学的统计,数据准备在整个数据分析周期的时间消耗占比超过80%,因此,找到一种通用而且高效的数据准备方法就变得至关重要了。目前数据分析领域的数据准备和业务分析两个过程是非常独立的,数据准备由精通数据处理的开发人员来完成,而业务分析主要是由精通业务的数据分析师来完成,导致在数据准备过程中,数据处理的开发人员不了解业务的需求,而数据分析师也不熟悉数据处理的开发技术,从而导致增加了沟通成本,降低工作效率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于:针对上述现有数据转化和业务分析过程相互独立,从而导致数据准备过程中的重复工本文档来自技高网...
一种利用数据结构控制数据准备过程的方法

【技术保护点】
一种利用数据结构控制数据准备过程的方法,其特征在于,包括以下步骤:S101,数据抽取流程:将数据源的数据文件,以数据接口的方式进行抽取,获得源数据;获取数据抽取流程中的配置信息,然后将数据抽取流程需要的配置信息进行结构化处理;S102,数据概要分析流程:对步骤S101获得的源数据进行概要分析,以保证源数据的合法性与合理性;并获取数据概要分析流程中的配置信息,然后将数据概要分析流程的配置信息进行结构化处理;S103,数据异常处理流程:对步骤S102概要分析后的数据进行异常处理,消除数据中的异常情况;获取异常处理流程中的配置信息,然后将数据异常处理流程的配置信息进行结构化处理;S104,数据清洗流...

【技术特征摘要】
1.一种利用数据结构控制数据准备过程的方法,其特征在于,包括以下步骤:S101,数据抽取流程:将数据源的数据文件,以数据接口的方式进行抽取,获得源数据;获取数据抽取流程中的配置信息,然后将数据抽取流程需要的配置信息进行结构化处理;S102,数据概要分析流程:对步骤S101获得的源数据进行概要分析,以保证源数据的合法性与合理性;并获取数据概要分析流程中的配置信息,然后将数据概要分析流程的配置信息进行结构化处理;S103,数据异常处理流程:对步骤S102概要分析后的数据进行异常处理,消除数据中的异常情况;获取异常处理流程中的配置信息,然后将数据异常处理流程的配置信息进行结构化处理;S104,数据清洗流程:对步骤S103异常处理后的数据进行清洗,以保证数据的有效性、提高数据质量;获取数据清洗流程中的配置信息,然后将数据清洗流程的配置信息进行结构化处理;S105,数据转换流程:定义数据字段,将步骤S104中经过数据清洗后的数据按照已经定义好的数据字段进行转换,获得转换后的数据字段;获取数据转换流程中的配置信息,然后将数据转换流程的配置信息进行标准化处理;S106,业务映射流程:将数据分析需要的业务指标、业务逻辑、运算过程映射到S105数据转换完成后的数据字段上;S107,数据准备输出流程:定义数据准备输出的结果数据、输出配置信息,并对数据准备输出的结果数据、输出配置信息进行结构化处理;S108,将S101,S102,S103,S104,S105,S106,S107流程的结构化配置信息封装到数据结构中。2.根据权利要求1所述的一种利用数据结构控制数据...

【专利技术属性】
技术研发人员:贺俊华傅玉生王永波鲜东
申请(专利权)人:成都优易数据有限公司
类型:发明
国别省市:四川,51

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