[发明专利]商业智能系统的构建方法、装置、设备和存储介质

说明书

本说明书实施方式提供了一种商业智能系统的构建方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：获取包括多个报表项的业务需求报表，以及所述报表项的属性数据；基于所述报表项以及所述报表项的属性数据，生成包括具有关联关系的事实表和维度表的初始主题模型；在业务数据库中抽取对应所述事实表和所述维度表的业务数据，以将所述业务数据同步至所述初始主题模型中，以形成所述商业智能系统。通过业务需求表报的报表项以确定初始主题模型，并基于初始主题模型抽取业务数据形成所述商业智能系统，可以在一定程度上提高商业智能系统与用户需求的契合度。

技术领域

本说明书中实施方式关于计算机数据处理领域，具体涉及一种商业智能系统的构建方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

商业智能，又称商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。所述的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。商业智能BI系统一般由数据仓库(DataWarehouse，DW)、联机分析处理(On-Line Analytical Processing，OLAP，也称为多维分析)、用户查询和报表(Query Reports)等部分组成。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理，这时信息变为辅助决策的知识，最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

目前，传统基于数据仓库路线的商业智能系统的构建要先使用ETL工具从业务数据库中抽取业务数据至贴源层，然后接着构建相应的主题模型。在构建完成主题模型之后，形成数据仓库，再基于数据仓库开发报表工具，最终构建完成商业智能系统。

基于全部业务数据来构建商业智能系统，在一定程度上会使得商业智能系统包含部分用户需求度相对不高的数据，从而造成商业智能系统和用户的契合度不高的技术问题。

发明内容

本说明书中多个实施方式提供一种商业智能系统的构建方法、装置、设备和存储介质，以在一定程度上提高商业智能系统与用户需求的契合度。

本说明书的一个实施方式提供一种商业智能系统的构建方法，包括：获取包括多个报表项的业务需求报表，以及所述报表项的属性数据；基于所述报表项以及所述报表项的属性数据，生成包括具有关联关系的事实表和维度表的初始主题模型；在业务数据库中抽取对应所述事实表和所述维度表的业务数据，以将所述业务数据同步至所述初始主题模型中，以形成所述商业智能系统。

本说明书的一个实施方式提供一种商业智能系统的构建装置，包括：报表获取模块，用于获取包括多个报表项的业务需求报表，以及所述报表项的属性数据；模型生成模块，用于基于所述报表项以及所述报表项的属性数据，生成包括具有关联关系的事实表和维度表的初始主题模型；数据抽取模块，用于在业务数据库中抽取对应所述事实表和所述维度表的业务数据，以将所述业务数据同步至所述初始主题模型中，形成所述商业智能系统。

本说明书提供的多个实施方式，通过业务需求表报的报表项以确定初始主题模型，并基于初始主题模型抽取业务数据形成所述商业智能系统，可以在一定程度上提高商业智能系统与用户需求的契合度。

附图说明

图1为本说明书的一个实施方式提供的商业智能系统构建系统的架构示意图。

图2为本说明书的一个实施方式提供的商业智能系统构建方法的示意图。

图3为本说明书的一个实施方式提供的报表项的配置文件的界面的示意图。