基于在模型结构中的一个或多个元模型对象类型而选择商业智能(BI)元模型模板。根据所选的BI元模型模板产生BI元模型。基于挖掘模型类型而选择一个或多个BI报告规格模板。根据所选的一个或多个BI报告规格模板、模型结构的模式、及模型结构的内容而产生BI报告规格。BI元模型及BI报告规格被部署至BI服务器，供用于在BI服务器处使用BI工具而产生BI报告。响应于对BI报告的用户请求，在使用BI元模型及BI报告规格的BI服务器处以BI工具产生BI报告。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术的具体实施例涉及商业智能工具中的数据挖掘及预测洞察力的快速、动态、数据驱动报告部署。
技术介绍
数据挖掘结果及洞察力不同于一般存储于平面表格(flat table)结构中的数据。因此，数据挖掘结果及洞察力在大型文件(例如标准化预测模型标记语言(PMML)格式)中大多以阶层方式存储为数据挖掘模型(亦称作“挖掘模型”)。然而，许多常规的商业智能(BI)工具无法消耗这些数据挖掘模型。BI工具可描述为分析数据及呈现报告(如报告设计工具)。因此，挖掘结果及洞察力需要转换为BI工具可消耗的形式。少数供应商提供专用的BI工具(如报告设计工具)，其中报告设计者可手动地产生挖掘结果及洞察力报告(即挖掘报告)。由于供货商没有提供专用的BI工具，用户必须将挖掘结果及洞察力转换为BI工具可消耗的格式。此外，需要深入的数据挖掘知识来以一般的BI工具产生报告。然而，此类报告的产生为一冗长乏味的工作且底层数据的改变导致长且久的手动改变。再者，转换挖掘结果及洞察力、以及产生报告及元信息的工作需要对所涉及的工具及软件有深入的知识、以及深入的挖掘技巧以知道如何可视化这些挖掘洞察力。已知的解决方案基于输出在挖掘工具内所产生的图像。接着，图像以静态方式并入至报告中(例如类似于使用网页内的图像)。然而，这是非常静态且非互动的方式。此夕卜，此解决方案不会提供挖掘结果及洞察力的自动部署。多数工具并不允许自然地可视化标准数据挖掘模型。因此，此类工具较不灵活且将可视化限制于预定义图形。
技术实现思路
本专利技术提供如所主张的用于处理商业智能(BI)报告的方法、用于处理商业智能(BI)报告的系统、和用于处理商业智能(BI)报告的计算机程序产品。提供用于处理商业智能(BI)报告的技术。提供一组BI元模型模板以及BI报告规格模板。基于在模型结构中的一个或多个元模型对象类型，从该组BI元模型模板中选择商业智能(BI)元模型模板。从所选的BI元模型模板产生BI元模型。基于挖掘模型类型，从该组BI报告规格模板中选择一个或多个BI报告规格模板。从所选的一个或多个BI报告规格模板、模型结构的模式(schema)、及模型结构的内容而产生BI报告规格。部署BI兀模型及BI报告规格至BI服务器，供用于在BI服务器处使用BI工具产生BI报告。响应于对BI报告的用户请求，在使用BI元模型及B I报告规格的BI服务器处以BI工具产生BI手艮告。附图说明参考附图，其中类似的附图标记在全文中表示对应的部分:图1例示根据某些具体实施例的计算环境；图2例示根据某些具体实施例的输入数据表格的部分范例；图3例示根据某些具体实施例的以PMML格式的挖掘模型的部分范例，其中图3由图3A、图3B、及图3C所形成；图4例示根据某些具体实施例的模型表格的部分范例；图5例示根据某些具体实施例的BI元模型的范例，其中图5由图5A、图5B、图5C、及图所形成；图6例示根据某些具体实施例的报告规格的范例，其中图6由图6A、图6B、图6C、图6D、图6E、图6F、图6G、图6H、图61、图6J、及图6K所形成；图7例示根据某些具体实施例的存储的程序的一部分范例，其中图7由图7A及图7B所形成；图8例示根据某些具体实施例的自动部署；图9例示根据某些具体实施例的范例BI元模型模板，其中图9由图9A、图9B、图9C、图9D、图9E、图9F、图9G、图9H、及图91所形成； 图10例示根据某些具体实施例的范例BI报告规格模板，其中图10由图10A、图10B、图10C、图10D、图10E、图10F、图10G、图10H、及图101所形成；图11例示根据某些具体实施例的具有来自用户的动态调用的自动部署程序；图12例示根据某些具体实施例的在屏幕中的数据挖掘模型；图13例示根据某些具体实施例的在屏幕中的BI工具规格；图14例示根据某些具体实施例的在屏幕中的登录凭证；图15例示根据某些具体实施例的在屏幕中的BI工具内的目的地选择；图16例示根据某些具体实施例的在屏幕中的模式表格信息；图17及图18例示根据某些具体实施例的在屏幕中的进展；图19例示根据某些具体实施例的具有挖掘洞察力的屏幕中的报告列表，其可于BI工具中获得；图20、图21及图22例示根据某些具体实施例的具有挖掘洞察力的屏幕中的各种报告，其可于BI工具中获得；图23以流程图例示根据某些具体实施例的由部署系统120所实施的逻辑；图24以流程图例示根据某些具体实施例的由BI客户端及BI服务器所实施的逻辑；图25以流程图例示根据某些具体实施例的由部署系统使用存储的程序而实施的逻辑；图26以流程图例示根据某些具体实施例的由BI客户端及BI服务器使用存储的程序而实施的逻辑；以及图27例示根据某些具体实施例的可使用的计算机架构。具体实施方式于下述说明中，参考形成本专利技术的一部分且说明若干本专利技术具体实施例的附图。应理解，在不偏离本专利技术范畴的情况下，亦可使用其它具体实施例并可做出结构及操作上的改变。图1例示根据某些具体实施例的计算环境。计算装置110包含部署系统120、至少一个BI封装130、一个或多个BI兀模型模板142及一个或多个报告规格模板144。每BI封装130包含BI元模型132 (即元信息)以及一个或多个BI报告规格134。在某些具体实施例中，每BI封装130可包含多个BI元模型。计算装置耦合至数据存储设备150。数据存储设备150包含一个或多个数据结构152、一个或多个挖掘模型154 (亦称作“数据挖掘模型”)、一个或多个模型结构156、以及可执行码160 (如一个或多个存储的程序)。虽然存储的程序可用于此处的范例中，但可使用任何形式的可执行码160来取代或补充存储的程序。在某些具体实施例中，数据存储设备150为数据库。在某些具体实施例中，数据结构152为数据表格。在某些具体实施例中，模型结构156为模型表格。在某些具体实施例中，挖掘模型为PMML格式。计算装置110亦耦合至BI服务器170，其耦合至BI客户端180。BI服务器170包含一个或多个BI工具172及存储库174。存储库174存储每BI封装130的副本且存储一个或多个BI报告176。部署系统120自动地基于存储于数据存储设备150中的一个或多个数据结构152、一个或多个挖掘模型154、及一个或多个模型结构156而产生报告，且自动地将其部署至在BI服务器170的BI工具172。部署系统120使能不具深入数据挖掘知识的单一用户产生报告且加速产生报告的过程。部署系统120使能自动产生BI报告176，其呈现数据挖掘及/或预测洞察力。初始地，部署系统120自动地根据一个或多个挖掘模型154产生表格表示(如一个或多个模型结构156)，且提取表格表示至数据库(如数据存储设备150)。在某些具体实施例中，取决于挖掘模型，挖掘模型154的内容被提取至具有模式的至少一个模型结构156。接着，部署系统120产生BI封装130，其包含多数BI工具172所需的BI元模型132 (即元信息)及一个或多个BI报告规格134。最后，部署系统120自动地部署BI封装130至BI工具172。图2例示根据某些具体实施例的输入数据表格200的部分范例。表格200为数据结构152的一部分范例。表格200包含已经为聚类(clusterin本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：C西贝，R·普立多德罗斯里叶斯，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：
国别省市：
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