本申请涉及一种指标识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品。该述方法包括：获取大数据分析系统的多个数据地图，数据地图包括至少一条数据分析链路，数据分析链路包括多个按照依赖关系排列的数据分析节点，其中，数据分析节点与大数据分析系统中的数据分析元素相对应；从多个数据地图中确定异常数据分析链路，并根据异常数据分析链路确定大数据分析系统中的无用库表；从多个数据地图中确定候选数据分析链路，候选数据分析链路包括的数据分析节点中存在与无用库表对应的节点；根据候选数据分析链路确定大数据分析系统中可能已被丢弃使用的目标指标。采用本方法能够提高可能被丢弃使用的目标指标的识别效率。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种指标识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
技术介绍
1、目前，银行内部大数据分析系统中，有一些指标因为业务需求而丢弃使用，但是又没有下线，因为业务复杂性，这些指标所在数据关系会越来越复杂，又因为时间久远性，最终导致这些指标很难被找出来，久而久之影响整个系统的运行效率，也对运维人员和开发人员形成了干扰。
2、目前银行内部大多都是通过业务侧来人工确认指标是否使用。
3、现有的通过业务侧来人工确认指标是否在使用时，需要从当前业务需求和已有业务逻辑两个方面进行确认，由于银行内部大数据分析系统时间久远并且大数据分析系统中包含有大量复杂的业务逻辑，很难准确高效的找到可能已被丢弃使用的目标指标并下线，即指标识别效率不高。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高被丢弃使用的目标指标识别效率的指标识别方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种指标识别方法，该方法包括：
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【技术保护点】
1.一种指标识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取大数据分析系统的多个数据地图，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据分析元素包括源数据接口、库表、过程任务以及指标。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述多个数据地图中确定异常数据分析链路，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常数据分析链路确定所述大数据分析系统中的无用库表，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选数据分析链路确定所述大数据分...
【技术特征摘要】
1.一种指标识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取大数据分析系统的多个数据地图，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据分析元素包括源数据接口、库表、过程任务以及指标。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述多个数据地图中确定异常数据分析链路，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常数据分析链路确定所述大数据分析系统中的无用库表，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选数据分析链路确定所述大数据分析系统中可能已被丢弃...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐雅光，李亚雄，谢倩楠，刘景怡，张继蒙，王超杰，陈文尧，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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