【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据仓库，尤其涉及一种数据分层分类的方法和装置。
技术介绍
1、目前，在现代企业管理中，尤其是在钢铁产业互联网行业，数据分层分类方法对于数据管理和决策支持至关重要。传统的数据管理面临数据来源多样化、数据处理效率低、数据复用率低等问题。
2、传统数据仓库往往采用批处理方式进行数据加载和转换，具体缺陷如下：
3、1、复杂的数据模型设计：
4、传统数据仓库通常使用星型或雪花型模型来组织数据，这些模型需要精心设计和优化，以适应不同的分析需求。但随着数据量和复杂性的增加，模型设计变得更加复杂和困难。
5、2、处理半结构化和非结构化数据能力不足：
6、传统数据仓库主要面向结构化数据，对于半结构化数据，如json(javascriptobject notation，javascript对象表示法)、xml(extensible markup language，可扩展标记语言)，处理能力有限。在当前信息爆炸的时代，这限制了数据仓库在全面利用企业数据上的潜力。
7、3、灵活
【技术保护点】
1.一种数据分层分类的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对数据建模后的数据进行分层处理，获得对所述业务明细数据的分层结果，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对数据建模后的数据进行分层处理，获得对所述业务明细数据的分层结果，还包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务明细数据进行数据建模，确定所述业务明细数据的分类，包括：
5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
6.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.一种数据分层分类的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对数据建模后的数据进行分层处理，获得对所述业务明细数据的分层结果，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对数据建模后的数据进行分层处理，获得对所述业务明细数据的分层结果，还包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务明细数据进行数据建模，确定所述业务明细数据的分类，包括：
5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
6.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述采集待进入数据仓库的数据。包...
【专利技术属性】
技术研发人员：程夏莹，万仕龙，胡燕，王汇丰，黄天立，王来，
申请(专利权)人：欧冶云商股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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