【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于大数据交互分析，具体涉及一种低代码数据探索方法及装置。
技术介绍
1、多维分析，也称为联机分析处理(online analysis processing，olap)，是数据驱动时代下数据分析的重要手段，它通过预先建立多维数据模型，帮助分析师从多个角度以一致的方式在海量数据中探索和挖掘数据价值，进而为企业提供决策支持。多维分析常见于精细化运营和商业报表等场景，但在实际应用中，却面临着诸多挑战。首先，多维分析需要经过多个步骤，包括数据加载、集成清洗、模型构建、可视分析等，这些步骤往往耗时冗长，需要投入大量的人力、物力和财力。其次，多维分析需要专业的数据分析师进行操作，对人员素质要求较高。此外，多维分析的模型构建和可视分析都需要一定的技术背景，对于非技术人员来说具有一定的难度。
2、为了解决这些问题，近年来低代码构建技术得到了广泛应用。低代码构建技术是一种通过图形化用户界面，以拖拽的方式自定义探索数据的系统性解决方案。相比于传统方法，低代码构建具有快速定制、成本可控、敏捷高效、实时可观测等优势：首先，低代码构建技术能够快速定制数据分析流程，通过简单的拖拽操作，用户可以自定义数据探索的维度、指标和聚合函数等，通过可视化界面大大降低数据分析的难度。其次，低代码构建技术能够降低数据分析的成本，传统的数据分析需要专业的数据分析师进行操作，而低代码构建技术则能够降低对人员素质的要求，通过简单的拖拽操作，用户可以快速地构建出自己的数据分析流程，从而降低数据分析的成本。此外，低代码构建技术还具有敏捷高效的特点，传统的数据分
3、低代码构建技术虽然能够具备以上优点，但在现有技术中，仍存在技术门槛较高的问题，虽然低代码构建技术降低了数据分析的难度，但对于非技术人员来说，仍然需要一定的技术背景和理解能力。此外，还存在难以满足定制化需求问题，对于一些复杂的数据分析和定制化需求，仍然需要专业的数据分析师进行操作。因此，利用低代码构建技术进行数据探索仍需不断完善和改进，以解决存在的问题并适应未来的发展趋势。
技术实现思路
1、鉴于上述，本专利技术的目的是提供一种低代码数据探索方法及装置，基于数据源定义的逻辑数据集构建多维分析模型，通过多维分析模型映射和交互式分析及可视化展示，实现对多种数据源的轻量化快速自定义探索分析，同时支持高级探索，适用于精细化运营和商业报表等多种应用场景。
2、为实现上述专利技术目的，本专利技术提供的技术方案如下：
3、本专利技术实施例提供的一种低代码数据探索装置，包括：数据源链接器、多维模型构建器和交互探索分析器，任意两者互连；
4、所述数据源链接器用于链接与管理各类数据源，将待探索数据的目标数据源信息提供至多维模型构建器，接收交互探索分析器的命令并将执行后的取数结果返回交互探索分析器；
5、所述多维模型构建器用于根据数据源链接器提供的目标数据源信息定义逻辑数据集并构建包括维度项、指标项和过滤项的多维分析模型；
6、所述交互探索分析器通过用户界面进行交互，用于加载逻辑数据集和映射多维分析模型，根据多维分析模型映射结果自动生成命令发送至数据源链接器并接收数据源链接器返回的取数结果，根据取数结果进行可视组件渲染并在用户界面展示。
7、优选地，所述低代码数据探索装置还包括与交互探索分析器相连的可视报表生成器，用于通过数据看板进行可视组件的集成与布局，并通过数据看板进行包括全局配置和组件联动的高级探索。
8、优选地，所述数据源链接器包括数据源配置管理单元、sql协议转化单元和执行取数单元；
9、所述数据源配置管理单元用于配置目标数据源的源类型、源名称、源驱动、源地址和端口、用户及密码，配置完成后进行链接测试，链接成功后自动保存至数据源列表，在数据源列表中进行更改和查看指定源配置；
10、所述sql协议转化单元用于根据交互探索分析器的命令在目标数据源上执行前进行本地协议的转化，生成目标数据源可执行的sql语句；
11、所述执行取数单元用于根据目标数据源可执行的sql语句在对应的数据源引擎上执行转化后的本地计算任务，并将执行后的取数结果返回交互探索分析器。
12、优选地，所述数据源包括关系型数据库、数据仓库、搜索引擎和/或文件系统。
13、优选地，所述多维模型构建器包括逻辑数据集定义单元和多维分析模型构建单元；
14、所述逻辑数据集定义单元用于通过软链接的方式对目标数据源进行关联融合，在多个目标数据源之上建立目标数据集的封装；
15、所述多维分析模型构建单元用于构建包括维度项、指标项和过滤项的多维分析模型，其中，维度项包括描述事实所相关的环境或属性的可枚举的字段，指标项包括用于被计算的事实数据的数值型字段，过滤项用于数据的过滤选择。
16、优选地，所述交互探索分析器包括逻辑数据集加载单元、多维分析模型映射单元、sql脚本生成单元、脚本调用结果获取单元和可视组件数据渲染单元；
17、所述逻辑数据集加载单元用于在用户界面选择待探索的逻辑数据集并加载逻辑数据集，在用户界面展示其对应的已构建的多维分析模型；
18、所述多维分析模型映射单元用于将用户界面展示的多维分析模型根据映射规则进行用户自定义映射；
19、所述sql脚本生成单元用于根据多维分析模型的自定义映射结果和加载的逻辑数据集自动生成sql脚本；
20、所述脚本调用结果获取单元用于将sql脚本发送至数据源链接器，调用数据源链接器对应的目标数据源执行sql脚本并获取取数结果；
21、所述可视组件数据渲染单元用于根据数据源链接器返回的取数结果进行可视组件渲染，通过选择不同的可视组件在用户界面展示数据探索分析结果。
22、优选地，所述映射规则包括：
23、多维分析模型的维度项对应交互探索分析器中的行和列，多维分析模型的过滤项对应交互探索分析器中的筛选，多维分析模型的指标项包括聚合指标和复合指标并对应交互探索分析器中的坐标值，在交互探索分析器中支持将已映射的行、列和坐标值字段进行排序。
24、优选地，所述数据看板包括组件区、参数控制面板和功能按钮栏；
25、所述组件区支持以拖拽的方式选择需要生成的图表形式和布局方式对已有的可视组件进行集成和页面布局；
26、所述参数控制面板用于绑定组件区中已集成的可视组件并根据控制参数进行全局配置；
27、所述功能按钮栏包括导出、发布和联动配置功能，其中导出用于将当前数据看板的数据进行下载，发布用于将当前数据看本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种低代码数据探索装置，其特征在于，包括：数据源链接器、多维模型构建器和交互探索分析器，任意两者互连；
2.根据权利要求1所述的低代码数据探索装置，其特征在于，所述低代码数据探索装置还包括与交互探索分析器相连的可视报表生成器，用于通过数据看板进行可视组件的集成与布局，并通过数据看板进行包括全局配置和组件联动的高级探索。
3.根据权利要求1所述的低代码数据探索装置，其特征在于，所述数据源链接器包括数据源配置管理单元、sql协议转化单元和执行取数单元；
4.根据权利要求1所述的低代码数据探索装置，其特征在于，所述数据源包括关系型数据库、数据仓库、搜索引擎和/或文件系统。
5.根据权利要求1所述的低代码数据探索装置，其特征在于，所述多维模型构建器包括逻辑数据集定义单元和多维分析模型构建单元；
6.根据权利要求1所述的低代码数据探索装置，其特征在于，所述交互探索分析器包括逻辑数据集加载单元、多维分析模型映射单元、sql脚本生成单元、脚本调用结果获取单元和可视组件数据渲染单元；
7.根据权利要求6所述的低代码数据探
8.根据权利要求2所述的低代码数据探索装置，其特征在于，所述数据看板包括组件区、参数控制面板和功能按钮栏；
9.一种低代码数据探索方法，其特征在于，包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的低代码数据探索方法，其特征在于，所述低代码数据探索方法还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种低代码数据探索装置，其特征在于，包括：数据源链接器、多维模型构建器和交互探索分析器，任意两者互连；
2.根据权利要求1所述的低代码数据探索装置，其特征在于，所述低代码数据探索装置还包括与交互探索分析器相连的可视报表生成器，用于通过数据看板进行可视组件的集成与布局，并通过数据看板进行包括全局配置和组件联动的高级探索。
3.根据权利要求1所述的低代码数据探索装置，其特征在于，所述数据源链接器包括数据源配置管理单元、sql协议转化单元和执行取数单元；
4.根据权利要求1所述的低代码数据探索装置，其特征在于，所述数据源包括关系型数据库、数据仓库、搜索引擎和/或文件系统。
5.根据权利要求1所述的低代码数据探...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗实，葛晓东，钱超逸，王永恒，巫英才，李炜铭，王乐乐，王芷霖，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：
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