数据处理方法、装置、设备、介质及产品制造方法及图纸

本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备、介质及产品。该数据处理方法包括获取贴源数据；对贴源数据按照数据粒度进行分类和汇总，得到各个数据粒度下的分类结果；根据所述贴源数据的不同应用场景，从各个所述分类结果中筛选出满足对应不同应用场景需求的应用数据；根据预设的目标属性从所述分类结果和所述应用数据中筛选出目标属性对应的目标数据；将所述目标数据关联到指标引擎，以使所述指标引擎在接收到目标用户获取目标数据的请求的情况下，将目标数据共享给目标用户。根据本申请实施例，可以提高用户获取自身需求的数据的效率，以及避免重复开发劳动提高数据开发效率。以及避免重复开发劳动提高数据开发效率。以及避免重复开发劳动提高数据开发效率。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、设备、介质及产品


[0001]本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备、介质及产品。

技术介绍

[0002]随着大数据能力和需求的深入发展，对大数据智能分析能力有了更高的要求，而银行业的大数据数量庞大且来源广泛，其中的业务含义复杂多变并且涉及的组件众多，对商业智能分析有着很高的要求。
[0003]目前，在进行银行商业智能分析时，为了使得用户能够获取到满足自身需求的数据，开发人员需要根据不同用户的不同需求，来开发不同的数据代码来对数据进行处理。如此，导致开发人员存在较多的重复开发劳动，开发效率较低。另外，用户在从系统上获取自己想要的数据时，数据需要从贴源数据进行处理，经过内部数据处理过程，得到满足用户需求的数据，导致用户想要获取到自身需求的数据的效率较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备、介质及产品，能够提高用户获取自身需求的数据的效率，以及避免重复开发劳动提高数据开发效率。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，该方法包括：
[0006]获取贴源数据；
[0007]对贴源数据按照数据粒度进行分类和汇总，得到各个数据粒度下的分类结果；
[0008]根据贴源数据的不同应用场景，从各个分类结果中筛选出满足对应不同应用场景需求的应用数据；
[0009]根据预设的目标属性从应用数据中筛选出目标属性对应的目标数据；
[0010]将目标数据关联到指标引擎，以使所述指标引擎在接收到目标用户获取目标数据的请求的情况下，将目标数据共享给目标用户。
[0011]第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，该装置包括：
[0012]获取模块，用于获取贴源数据；
[0013]汇总模块，用于对贴源数据按照数据粒度进行分类和汇总，得到各个数据粒度下的分类结果；
[0014]第一筛选模块，根据贴源数据的不同应用场景，从各个分类结果中筛选出满足对应不同应用场景需求的应用数据；
[0015]第二筛选模块，用于根据预设的目标属性从应用数据中筛选出目标属性对应的目标数据；
[0016]关联模块，用于将目标数据关联到指标引擎，以使所述指标引擎在接收到目标用户获取目标数据的请求的情况下，将目标数据共享给目标用户。
[0017]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
[0018]处理器执行所述计算机程序指令时实现如第一方面的任一项实施例中所述的数据处理方法的步骤。
[0019]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面的任一项实施例中所述的数据处理方法的步骤。
[0020]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行如第一方面的任一项实施例中所述的数据处理方法的步骤。
[0021]本申请实施例中的数据处理方法、装置、设备、介质及产品，在接收到用户获取目标数据的请求之前，预先对贴源数据按照数据粒度进行分类和汇总，得到各个数据粒度下的分类结果；并根据所述贴源数据的不同应用场景，从各个所述分类结果中筛选出满足对应不同应用场景需求的应用数据；然后根据预设的目标属性从所述分类结果和所述应用数据中筛选出目标属性对应的目标数据；最后将目标数据关联存储到指标引擎，从而使得不同用户可以基于指标引擎获得满足自身需求的目标数据。如此，指标引擎在获取到用户获取目标数据的请求后，可以直接从该指标引擎上获取到该请求对应的数据，无需经过从贴源数据到目标数据的处理过程，所以，本申请实施例提高了用户获取目标数据的效率。
[0022]此外，因该从贴源数据到目标数据的处理过程是不再与用户的需求直接关联，而是在获取用户需求之前的统一数据处理过程，所以只需开发人员开发一套数据处理代码即可，所以减少了开发人员的重复开发劳动，并提高了开发人员的开发效率。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]图1是本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；
[0025]图2是本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；
[0026]图3是本申请实施例提供的又一种数据处理方法的流程示意图
[0027]图4是本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
[0028]图5是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0029]下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。
[0030]需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖
非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0031]本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
[0032]基于
技术介绍
部分可知，现有的数据处理方法，想要根据不同的业务场景获取相对应的数据指标，都需要先基于贴源数据进行加工处理，花费了大量时间导致数据时效性差，也需要技术开发人员进行重复劳动。
[0033]为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种数据处理方法，通过将贴源数据加工处理为目标数据，并将目标数据关联存储到指标引擎，可以使不同用户可以基于指标引擎获得满足自身需求的目标数据，无需经过从贴源数据到目标数据的处理过程，提高了用户获取目标数据的效率。并且从贴源数据到目标数据的处理过程是不再与用户的需求直接关联，而是在获取用户需求之前的统一数据处理过程，所以只需开发人员开发一套数据处理代码即可，减少了开发人员的重复开发劳动，并提高了开发人员的开发效率。
[0034]下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：获取贴源数据；对贴源数据按照数据粒度进行分类和汇总，得到各个数据粒度下的分类结果；根据所述贴源数据的不同应用场景，从各个所述分类结果中筛选出满足对应不同应用场景需求的应用数据；根据预设的目标属性从所述分类结果和所述应用数据中筛选出目标属性对应的目标数据；将所述目标数据关联到指标引擎，以使所述指标引擎在接收到目标用户获取目标数据的请求的情况下，将目标数据共享给目标用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对贴源数据按照数据粒度进行分类和汇总之前，所述方法还包括：对所述贴源数据进行格式的预处理和标准化，得到格式化贴源数据；所述对贴源数据按照数据粒度进行分类和汇总包括：对处理后的格式化贴源数据按照数据粒度进行分类和汇总。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标数据关联到指标引擎，包括：将目标数据存储到与指标引擎对应的存储空间。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据粒度包括用户粒度、产品粒度、账户粒度和事件粒度中的至少一项。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述目标数据关联到指标引擎，以使所述指标引擎在接收到目标用户获取目标数据的请求的情况下，将目标数据共享给目标用户后，所述方法还包括：将所述存储空间中的目标数据同步到与应用关联的数据库中。6.根据权利要求5所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：周庄宇，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：