[发明专利]用于兴趣驱动商业智能系统中使用的兴趣驱动数据可视化系统的系统和方法

说明书

技术领域

本发明涉及数据可视化系统，更具体地，涉及用于兴趣驱动商业智能系统中的兴趣驱动数据可视化系统。

背景技术

术语“商业智能”通常用于指示用于识别、处理和分析商业数据的技术。商业智能系统可提供商业经营的历史、当前和预测性观察。可根据数据周围的上下文和知识来使在商业经营过程中产生的商业数据结构化、半结构化或非结构化，包含从商业处理产生的数据和由雇员和顾客创建的附加数据。在许多情况下，从商业处理产生的数据被结构化，而从顾客与商业的交互作用产生的数据被半结构化或非结构化。由于在商业运营过程中一般产生的数据的量，商业智能系统通常在数据仓库的顶部被构建并且利用该数据仓库。

数据仓库被用于存储、分析和报告数据；例如，商业数据。数据仓库利用数据库从而以多产的和成本有效的方式存储、分析和控制数据。通常利用各种数据库，这些数据库包括：关系数据库管理系统(RDBMS)，诸如来自California的Santa Clara的Oracle Corporation的Oracle Database，或大规模并行处理分析数据库，诸如来自Ohio的Miamisburg的Teradata Corporation的Teradata。诸如来自North Carolina的SAS Institute,Inc.的SAS的商业智能(BI)和分析工具被用于访问存储于数据库中的数据并且向开发人员提供接口从而产生报告、管理和挖掘存储的数据、执行统计分析、商业计划、预测和其它商业功能。使用BI工具创建的大多数报告由数据库管理员创建，并且，可针对期望的访问模式调整底层的数据库。数据库管理员可索引、预先融合或限制对具体关系的访问、允许自组织报告和探索。

雪花架构是RDBMS中的表格的排列，它具有与一个或多个维度表格连接的中心事实表格。雪花架构中的维度表格被规格化为多个相关的表格－对于复杂架构，将在维度表格之间存在许多关系，从而导致看起来类似雪花的架构。星形架构是具有参照一个或多个维度表格的事实表格的雪花架构的特定形式。但是，在星形架构中，维度被归一化为单个表格－事实表格是中心并且维度表格是星形的“点”。

在线交易处理(OLTP)系统被设计为促进和管理基于交易的应用。OLTP可指诸如数据库管理系统交易、商业或商业交易的各种交易。OLTP系统典型地具有对于用户请求的低延迟响应。

作为OLTP的变型的在线分析处理(OLAP)是回答多维度分析询问的方法。OLAP工具使得用户能够使用三种基本分析操作来分析多维度数据：联合(融合数据)、下钻(导航数据细节)和分割和分切(从多个观点取得数据和观察的具体集合)。任何OLAP系统的基础是OLAP立方。OLAP立方是具有操作和分析来自多个观点的数据的能力的允许快速分析数据的数据结构。OLAP立方一般由通过维度分类的被称为量度的数字事实构成。通常从RDBMS中的表格的星形架构或雪花架构创建这些事实和量度。

发明内容

示出了根据本发明的实施例的用于兴趣驱动数据可视化系统的系统和方法。在一个实施例中，兴趣驱动数据可视化系统包括：处理器；与处理器连接并且被配置为存储兴趣驱动数据可视化应用的存储器；和被配置为存储描述原始数据的数据描述元数据的元数据存储器，其中兴趣驱动数据可视化应用配置处理器以：限定报告数据要求，其中报告数据要求包含至少一条报告数据元数据；基于报告数据要求中的该至少一条报告数据元数据和数据描述元数据产生数据取回作业数据；向兴趣驱动商业智能系统传送数据取回作业数据；从兴趣驱动商业智能系统接收融合数据，其中，兴趣驱动商业智能系统被配置为：处理数据取回作业数据以使用原始数据产生融合数据，其中，原始数据的一部分是非结构化的数据，并且存储融合数据和通过存储于兴趣驱动数据可视化系统的元数据存储装置内的数据描述元数据描述的原始数据；使用接收的融合数据、数据描述元数据和报告数据元数据创建至少一条报告数据；关联可视化元数据与报告数据，其中，可视化元数据描述该至少一条报告数据的视觉外观；以及使用该至少一条报告数据、报告数据要求和可视化元数据产生报告，其中，产生的报告被配置为通过使用显示装置被显示。

在本发明的另一实施例中，兴趣驱动数据可视化应用配置处理器以从兴趣驱动商业智能系统接收融合数据元数据，其中，融合数据元数据包含描述与使用原始数据产生补充融合数据相关的延迟的时间估计数据，该时间估计数据是基于产生融合数据的至少一部分所花费的时间产生的。