CN115357623A - 一种多维度立方体数据的智能组织方法、***及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多维度立方体数据的智能组织方法、***及介质,通过建立业务数据立方体模型与财务数据立方体模型,能够从多维角度更加直观地展示业务与财务数据,同时,通过立方体模型,能够高效地进行数据的查询与管理工作。另外,本发明通过建立业财立方体数据模型,能够提高业财数据的数据融合度,增强业财数据协同程度,让企业决策者能够更好地组织与管理业务与财务数据,从而提高决策者对企业数据的分析效率,进而更有效地制定明智的企业决策。
Description
技术领域
本发明涉及多维度数据领域,更具体的,涉及一种多维度立方体数据的智能组织方法、***及介质。
背景技术
随着大数据相关技术的不断成熟,数据作为一种资产,得到了越来越多企业机构的重视,为了能够有效的利用数据资产,数据管理成了当下各企业重点关注的问题。所谓数据管理就是在企业数据的整个生命周期制定由业务推动的数据政策,数据所有权,数据监控,数据标准,以及数据指导方案。通过实施数据管理方案,可以更有效地制定更明智的数据驱动决策。
另外,随着企业的发展,企业内各种业务***中的数据量越来越大,数据维度也在增加,各种数据组织场景也越来越复杂。而随着企业的产品数据维度的增加,数据的综合分析难度也同样在增加,对于企业决策者,如何高效合理地分析企业数据,如何通过数据的分析进一步了解当前企业的业务状态,为后续企业发展作出更好的决策,是现在亟待解决的问题。
发明内容
为了解决上述至少一个技术问题,本发明提出了一种多维度立方体数据的智能组织。
本发明第一方面提供了一种多维度立方体数据的智能组织方法,包括:
获取业务单据图像数据,根据业务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始业务数据;
根据初始业务数据进行多维数据分析,生成业务数据维度类别信息和业务数据口径信息;
根据业务数据维度类别信息和业务数据口径信息进行多维数据模型分析与建立,得到业务数据立方体模型,将初始业务数据导入业务数据立方体模型;
根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型;
将业务数据立方体模型与财务数据立方体模型按预设方式进行展示。
本方案中,所述获取业务单据图像数据,根据业务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始业务数据,具体为:
获取业务单据图像数据,根据业务单据图像数据进行文字特征区域识别,得到文字图像区域;
根据文字图像区域进行业务数据识别,得到业务描述数据与业务数值数据;
将业务描述数据与业务数值数据进行数据结构分析整理,得到初始业务数据。
本方案中,所述根据初始业务数据进行多维数据分析,生成业务数据维度类别信息和业务数据口径信息,具体为:
将初始业务数据进行数据类别分析,生成多个维度信息;
根据业务逻辑,将多个维度信息进行维度的优先级排序,得到业务数据维度类别信息;
根据初始业务数据的业务类别,得到业务数据标准信息,根据标准信息得到具体的业务数据口径信息。
本方案中,所述根据业务数据维度类别信息和业务数据口径信息进行多维数据模型分析与建立,得到业务数据立方体模型,将初始业务数据导入业务数据立方体模型,具体为:
根据业务数据维度类别信息进行维度数量确定与维度关系确认,得到初步业务数据立方体模型;
将初步业务数据立方体模型中的每个维度根据业务数据口径信息进行数据规则建立得到业务数据立方体模型;
根据业务数据立方体模型中的数据规则,将初始业务数据填充进业务数据立方体模型。
本方案中,所述根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型,具体为:
根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,生成业财融合维度信息;
获取财务单据图像数据;
根据财务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始财务数据;
根据初始财务数据进行财务数据维度分析和数据标准分析,得到财务数据维度类别信息和财务数据口径信息;
根据财务数据维度类别信息和财务数据口径信息,结合业财融合维度信息得到财务数据立方体模型。
本方案中,所述根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型,还包括:
将初始财务数据导入财务数据立方体模型;
获取业务数据立方体模型;
根据业财融合维度信息,将业务数据立方体模型和财务数据立方体模型进行维度查询与融合数据获取,得到业财立方体数据模型;
获取用户查询维度信息;
若查询维度信息属于业财融合维度信息,则根据查询维度信息,从业财立方体数据模型中进行数据查询,得到多维度结果数据;
将多维度结果数据进行立方体数据模型转化,得到结果立方体模型,将结果立方体模型按预设方式进行数据展示。
本方案中,所述根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型,还包括:
根据初始业务数据与初始财务数据进行产品数据分析,得到对应的产品数据维度信息与产品数据口径信息;
根据产品数据维度信息与产品数据口径信息,构建产品数据立方体模型;
根据产品数据口径信息,对产品数据进行数据异常检测,得到异常数据信息;
根据异常数据信息进行数据维度定位得到异常数据维度信息;
根据异常数据维度信息,从业务数据立方体模型与财务数据立方体模型中进行维度查询,并根据查询结果得到相应维度数据;
根据所述维度数据生成异常修复数据,根据修复数据进行异常数据的修复。
本发明第二方面还提供了一种多维度立方体数据的智能组织***,该***包括:存储器、处理器,所述存储器中包括多维度立方体数据的智能组织方法程序,所述多维度立方体数据的智能组织方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤:
获取业务单据图像数据,根据业务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始业务数据;
根据初始业务数据进行多维数据分析,生成业务数据维度类别信息和业务数据口径信息;
根据业务数据维度类别信息和业务数据口径信息进行多维数据模型分析与建立,得到业务数据立方体模型,将初始业务数据导入业务数据立方体模型;
根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型;
将业务数据立方体模型与财务数据立方体模型按预设方式进行展示。
本方案中,所述所述根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型,具体为:
根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,生成业财融合维度信息;
获取财务单据图像数据;
根据财务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始财务数据;
根据初始财务数据进行财务数据维度分析和数据标准分析,得到财务数据维度类别信息和财务数据口径信息;
根据财务数据维度类别信息和财务数据口径信息,结合业财融合维度信息得到财务数据立方体模型。
本发明第三方面还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中包括多维度立方体数据的智能组织方法程序,所述多维度立方体数据的智能组织方法程序被处理器执行时,实现如上述任一项所述的多维度立方体数据的智能组织方法的步骤。
本发明第三方面还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中包括多维度立方体数据的智能组织方法程序,所述多维度立方体数据的智能组织方法程序被处理器执行时,实现如上述任一项所述的多维度立方体数据的智能组织方法的步骤。
本发明公开了一种多维度立方体数据的智能组织方法、***及介质,通过建立业务数据立方体模型与财务数据立方体模型,能够从多维角度更加直观地展示业务与财务数据,同时,通过立方体模型,能够高效地进行数据的查询与管理工作。另外,本发明通过建立业财立方体数据模型,能够提高业财数据的数据融合度,增强业财数据协同程度,让企业决策者能够更好地组织与管理业务与财务数据,从而提高决策者对企业数据的分析效率,进而更有效地制定明智的企业决策。
附图说明
图1示出了本发明一种多维度立方体数据的智能组织方法的流程图;
图2示出了本发明获取初始业务数据流程图;
图3示出了本发明获取财务数据立方体模型流程图;
图4示出了本发明一种多维度立方体数据的智能组织***的框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点,下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是,本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施,因此,本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图1示出了本发明一种多维度立方体数据的智能组织方法的流程图。
如图1所示,本发明第一方面提供了一种多维度立方体数据的智能组织方法,包括:
S102,获取业务单据图像数据,根据业务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始业务数据;
S104,根据初始业务数据进行多维数据分析,生成业务数据维度类别信息和业务数据口径信息;
S106,根据业务数据维度类别信息和业务数据口径信息进行多维数据模型分析与建立,得到业务数据立方体模型,将初始业务数据导入业务数据立方体模型;
S108,根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型;
S110,将业务数据立方体模型与财务数据立方体模型按预设方式进行展示。
需要说明的是,所述口径信息包括具体多种维度的数据类别,数据规范,数据规则等。
图2示出了本发明获取初始业务数据流程图。
根据本发明实施例,所述获取业务单据图像数据,根据业务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始业务数据,具体为:
S202,获取业务单据图像数据,根据业务单据图像数据进行文字特征区域识别,得到文字图像区域;
S204,根据文字图像区域进行业务数据识别,得到业务描述数据与业务数值数据;
S206,将业务描述数据与业务数值数据进行数据结构分析整理,得到初始业务数据。
根据本发明实施例,所述根据初始业务数据进行多维数据分析,生成业务数据维度类别信息和业务数据口径信息,具体为:
将初始业务数据进行数据类别分析,生成多个维度信息;
根据业务逻辑,将多个维度信息进行维度的优先级排序,得到业务数据维度类别信息;
根据初始业务数据的业务类别,得到业务数据标准信息,根据标准信息得到具体的业务数据口径信息。
根据本发明实施例,所述根据业务数据维度类别信息和业务数据口径信息进行多维数据模型分析与建立,得到业务数据立方体模型,将初始业务数据导入业务数据立方体模型,具体为:
根据业务数据维度类别信息进行维度数量确定与维度关系确认,得到初步业务数据立方体模型;
将初步业务数据立方体模型中的每个维度根据业务数据口径信息进行数据规则建立得到业务数据立方体模型;
根据业务数据立方体模型中的数据规则,将初始业务数据填充进业务数据立方体模型。
图3示出了本发明获取财务数据立方体模型流程图。
根据本发明实施例,所述根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型,具体为:
S302,根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,生成业财融合维度信息;
S304,获取财务单据图像数据;
S306,根据财务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始财务数据;
S308,根据初始财务数据进行财务数据维度分析和数据标准分析,得到财务数据维度类别信息和财务数据口径信息;
S310,根据财务数据维度类别信息和财务数据口径信息,结合业财融合维度信息得到财务数据立方体模型。
需要说明的是,所述业财融合维度信息为业务数据与财务数据的共有维度数据信息。所述财务单据图像数据中,所述财务单据为在相同项目业务单据对应的财务单据。
根据本发明实施例,所述根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型,还包括:
将初始财务数据导入财务数据立方体模型;
获取业务数据立方体模型;
根据业财融合维度信息,将业务数据立方体模型和财务数据立方体模型进行维度查询与融合数据获取,得到业财立方体数据模型;
获取用户查询维度信息;
若查询维度信息属于业财融合维度信息,则根据查询维度信息,从业财立方体数据模型中进行数据查询,得到多维度结果数据;
将多维度结果数据进行立方体数据模型转化,得到结果立方体模型,将结果立方体模型按预设方式进行数据展示。
需要说明的是,所述得到业财立方体数据模型中,所述业财立方体数据模型包括业务数据与财务数据的共同维度信息与数据,通过生成业财立方体数据模型能够更加直观的将业务数据与财务数据进行数据融合,并为后续的查询操作提供更加高效的查询对象。
另外,所述查询维度信息一般包括多维数据查询信息,所述按预设方式进行数据展示为,根据结果立方体模型根据维度进行空间分割与转换并将对应数据进行一一填充并通过预设终端设备进行展示。所述终端设备包括计算机终端设备和移动终端设备。
根据本发明实施例,所述根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型,还包括:
根据初始业务数据与初始财务数据进行产品数据分析,得到对应的产品数据维度信息与产品数据口径信息;
根据产品数据维度信息与产品数据口径信息,构建产品数据立方体模型;
根据产品数据口径信息,对产品数据进行数据异常检测,得到异常数据信息;
根据异常数据信息进行数据维度定位得到异常数据维度信息;
根据异常数据维度信息,从业务数据立方体模型与财务数据立方体模型中进行维度查询,并根据查询结果得到相应维度数据;
根据所述维度数据生成异常修复数据,根据修复数据进行异常数据的修复。
需要说明的是,所述产品数据立方体模型中拥有多个产品维度信息,包括产品原料、供货量、销量、销售地、销售季度等维度信息。所述根据产品数据口径信息,对产品数据进行数据异常检测,得到异常数据信息中,由于产品数据在存储过程中市场会发生数据丢失,错误等异常情况,而通过获取相应业务数据与财务数据能够合理地修复所述异常情况。
根据本发明实施例,还包括:
获取企业不同部门的查询信息;
根据查询信息得到查询关键词;
将查询关键词按照频率高低划分,得到高频关键词与低频关键词;
将高频关键词与低频关键词导入立方体模型进行数据维度查询,得到高频维度数据与低频维度数据;
根据高频维度数据与低频维度数据进行维度结构分层,得到主维度信息与次维度信息;
根据主维度信息与次维度信息将立方体模型进行维度结构重新整合,得到新的立方体模型。
需要说明的是,所述立方体模型包括产品数据立方体模型、业务数据立方体模型、财务数据立方体模型。所述获取企业不同部门的查询信息中,不同部门的查询信息、查询侧重点也有所不同,根据不同部门中的查询高频关键词,得到相应的高低频率维度信息,根据高低频率维度信息进行立方体模型的维度结构重整,能够更加高效地进行立方体模型数据的查询,从而提高企业数据管理效率。
根据本发明实施例,还包括:
获取产品数据立方体模型;
检索产品数据立方体模型中的销量、销售地、销售季度维度数据,得到结果维度数据;
根据结果维度数据进行销售预测,得到基于销量、销售地、销售季度三个维度的预测数据;
将所述预测数据进行立方体数据转化得到预测立方体模型;
将预测立方体模型按照预设方式进行展示,并根据预测立方体模型,生成相应的销售方案信息。
图4示出了本发明一种多维度立方体数据的智能组织***的框图。
本发明第二方面还提供了一种多维度立方体数据的智能组织***4,该***包括:存储器41、处理器42,所述存储器中包括多维度立方体数据的智能组织方法程序,所述多维度立方体数据的智能组织方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤:
获取业务单据图像数据,根据业务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始业务数据;
根据初始业务数据进行多维数据分析,生成业务数据维度类别信息和业务数据口径信息;
根据业务数据维度类别信息和业务数据口径信息进行多维数据模型分析与建立,得到业务数据立方体模型,将初始业务数据导入业务数据立方体模型;
根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型;
将业务数据立方体模型与财务数据立方体模型按预设方式进行展示。
需要说明的是,所述口径信息包括具体多种维度的数据类别,数据规范,数据规则等。
根据本发明实施例,所述获取业务单据图像数据,根据业务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始业务数据,具体为:
获取业务单据图像数据,根据业务单据图像数据进行文字特征区域识别,得到文字图像区域;
根据文字图像区域进行业务数据识别,得到业务描述数据与业务数值数据;
将业务描述数据与业务数值数据进行数据结构分析整理,得到初始业务数据。
根据本发明实施例,所述根据初始业务数据进行多维数据分析,生成业务数据维度类别信息和业务数据口径信息,具体为:
将初始业务数据进行数据类别分析,生成多个维度信息;
根据业务逻辑,将多个维度信息进行维度的优先级排序,得到业务数据维度类别信息;
根据初始业务数据的业务类别,得到业务数据标准信息,根据标准信息得到具体的业务数据口径信息。
根据本发明实施例,所述根据业务数据维度类别信息和业务数据口径信息进行多维数据模型分析与建立,得到业务数据立方体模型,将初始业务数据导入业务数据立方体模型,具体为:
根据业务数据维度类别信息进行维度数量确定与维度关系确认,得到初步业务数据立方体模型;
将初步业务数据立方体模型中的每个维度根据业务数据口径信息进行数据规则建立得到业务数据立方体模型;
根据业务数据立方体模型中的数据规则,将初始业务数据填充进业务数据立方体模型。
根据本发明实施例,所述根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型,具体为:
根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,生成业财融合维度信息;
获取财务单据图像数据;
根据财务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始财务数据;
根据初始财务数据进行财务数据维度分析和数据标准分析,得到财务数据维度类别信息和财务数据口径信息;
根据财务数据维度类别信息和财务数据口径信息,结合业财融合维度信息得到财务数据立方体模型。
需要说明的是,所述业财融合维度信息为业务数据与财务数据的共有维度数据信息。所述财务单据图像数据中,所述财务单据为在相同项目业务单据对应的财务单据。
根据本发明实施例,所述根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型,还包括:
将初始财务数据导入财务数据立方体模型;
获取业务数据立方体模型;
根据业财融合维度信息,将业务数据立方体模型和财务数据立方体模型进行维度查询与融合数据获取,得到业财立方体数据模型;
获取用户查询维度信息;
若查询维度信息属于业财融合维度信息,则根据查询维度信息,从业财立方体数据模型中进行数据查询,得到多维度结果数据;
将多维度结果数据进行立方体数据模型转化,得到结果立方体模型,将结果立方体模型按预设方式进行数据展示。
需要说明的是,所述得到业财立方体数据模型中,所述业财立方体数据模型包括业务数据与财务数据的共同维度信息与数据,通过生成业财立方体数据模型能够更加直观的将业务数据与财务数据进行数据融合,并为后续的查询操作提供更加高效的查询对象。
另外,所述查询维度信息一般包括多维数据查询信息,所述按预设方式进行数据展示为,根据结果立方体模型根据维度进行空间分割与转换并将对应数据进行一一填充并通过预设终端设备进行展示。所述终端设备包括计算机终端设备和移动终端设备。
根据本发明实施例,所述根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型,还包括:
根据初始业务数据与初始财务数据进行产品数据分析,得到对应的产品数据维度信息与产品数据口径信息;
根据产品数据维度信息与产品数据口径信息,构建产品数据立方体模型;
根据产品数据口径信息,对产品数据进行数据异常检测,得到异常数据信息;
根据异常数据信息进行数据维度定位得到异常数据维度信息;
根据异常数据维度信息,从业务数据立方体模型与财务数据立方体模型中进行维度查询,并根据查询结果得到相应维度数据;
根据所述维度数据生成异常修复数据,根据修复数据进行异常数据的修复。
需要说明的是,所述产品数据立方体模型中拥有多个产品维度信息,包括产品原料、销量、供货量、出货量等维度信息。所述根据产品数据口径信息,对产品数据进行数据异常检测,得到异常数据信息中,由于产品数据在存储过程中市场会发生数据丢失,错误等异常情况,而通过获取相应业务数据与财务数据能够合理地修复所述异常情况。
本发明第三方面还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中包括多维度立方体数据的智能组织方法程序,所述多维度立方体数据的智能组织方法程序被处理器执行时,实现如上述任一项所述的多维度立方体数据的智能组织方法的步骤。
本发明公开了一种多维度立方体数据的智能组织方法、***及介质,通过建立业务数据立方体模型与财务数据立方体模型,能够从多维角度更加直观地展示业务与财务数据,同时,通过立方体模型,能够高效地进行数据的查询与管理工作。另外,本发明通过建立业财立方体数据模型,能够提高业财数据的数据融合度,增强业财数据协同程度,让企业决策者能够更好地组织与管理业务与财务数据,从而提高决策者对企业数据的分析效率,进而更有效地制定明智的企业决策。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,如:多个单元或组件可以结合,或可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另外,所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口,设备或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元;既可以位于一个地方,也可以分布到多个网络单元上;可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中,也可以是各单元分别单独作为一个单元,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中;上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:移动存储设备、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者,本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括:移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种多维度立方体数据的智能组织方法,其特征在于,包括:
获取业务单据图像数据,根据业务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始业务数据;
根据初始业务数据进行多维数据分析,生成业务数据维度类别信息和业务数据口径信息;
根据业务数据维度类别信息和业务数据口径信息进行多维数据模型分析与建立,得到业务数据立方体模型,将初始业务数据导入业务数据立方体模型;
根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型;
将业务数据立方体模型与财务数据立方体模型按预设方式进行展示。
2.根据权利要求1所述的一种多维度立方体数据的智能组织方法,其特征在于,所述获取业务单据图像数据,根据业务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始业务数据,具体为:
获取业务单据图像数据,根据业务单据图像数据进行文字特征区域识别,得到文字图像区域;
根据文字图像区域进行业务数据识别,得到业务描述数据与业务数值数据;
将业务描述数据与业务数值数据进行数据结构分析整理,得到初始业务数据。
3.根据权利要求1所述的一种多维度立方体数据的智能组织方法,其特征在于,所述根据初始业务数据进行多维数据分析,生成业务数据维度类别信息和业务数据口径信息,具体为:
将初始业务数据进行数据类别分析,生成多个维度信息;
根据业务逻辑,将多个维度信息进行维度的优先级排序,得到业务数据维度类别信息;
根据初始业务数据的业务类别,得到业务数据标准信息,根据标准信息得到具体的业务数据口径信息。
4.根据权利要求1所述的一种多维度立方体数据的智能组织方法,其特征在于,所述根据业务数据维度类别信息和业务数据口径信息进行多维数据模型分析与建立,得到业务数据立方体模型,将初始业务数据导入业务数据立方体模型,具体为:
根据业务数据维度类别信息进行维度数量确定与维度关系确认,得到初步业务数据立方体模型;
将初步业务数据立方体模型中的每个维度根据业务数据口径信息进行数据规则建立得到业务数据立方体模型;
根据业务数据立方体模型中的数据规则,将初始业务数据填充进业务数据立方体模型。
5.根据权利要求1所述的一种多维度立方体数据的智能组织方法,其特征在于,所述根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型,具体为:
根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,生成业财融合维度信息;
获取财务单据图像数据;
根据财务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始财务数据;
根据初始财务数据进行财务数据维度分析和数据标准分析,得到财务数据维度类别信息和财务数据口径信息;
根据财务数据维度类别信息和财务数据口径信息,结合业财融合维度信息得到财务数据立方体模型。
6.根据权利要求5所述的一种多维度立方体数据的智能组织方法,其特征在于,所述根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型,还包括:
将初始财务数据导入财务数据立方体模型;
获取业务数据立方体模型;
根据业财融合维度信息,将业务数据立方体模型和财务数据立方体模型进行维度查询与融合数据获取,得到业财立方体数据模型;
获取用户查询维度信息;
若查询维度信息属于业财融合维度信息,则根据查询维度信息,从业财立方体数据模型中进行数据查询,得到多维度结果数据;
将多维度结果数据进行立方体数据模型转化,得到结果立方体模型,将结果立方体模型按预设方式进行数据展示。
7.根据权利要求1所述的一种多维度立方体数据的智能组织方法,其特征在于,所述根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型,还包括:
根据初始业务数据与初始财务数据进行产品数据分析,得到对应的产品数据维度信息与产品数据口径信息;
根据产品数据维度信息与产品数据口径信息,构建产品数据立方体模型;
根据产品数据口径信息,对产品数据进行数据异常检测,得到异常数据信息;
根据异常数据信息进行数据维度定位得到异常数据维度信息;
根据异常数据维度信息,从业务数据立方体模型与财务数据立方体模型中进行维度查询,并根据查询结果得到相应维度数据;
根据所述维度数据生成异常修复数据,根据修复数据进行异常数据的修复。
8.一种多维度立方体数据的智能组织***,其特征在于,该***包括:存储器、处理器,所述存储器中包括多维度立方体数据的智能组织方法程序,所述多维度立方体数据的智能组织方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤:
获取业务单据图像数据,根据业务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始业务数据;
根据初始业务数据进行多维数据分析,生成业务数据维度类别信息和业务数据口径信息;
根据业务数据维度类别信息和业务数据口径信息进行多维数据模型分析与建立,得到业务数据立方体模型,将初始业务数据导入业务数据立方体模型;
根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型;
将业务数据立方体模型与财务数据立方体模型按预设方式进行展示。
9.根据权利要求8所述的一种多维度立方体数据的智能组织***,其特征在于,所述根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,得到财务数据立方体模型,具体为:
根据业务数据立方体模型进行相应财务数据维度分析,生成业财融合维度信息;
获取财务单据图像数据;
根据财务单据图像数据进行图像文字识别,得到初始财务数据;
根据初始财务数据进行财务数据维度分析和数据标准分析,得到财务数据维度类别信息和财务数据口径信息;
根据财务数据维度类别信息和财务数据口径信息,结合业财融合维度信息得到财务数据立方体模型。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中包括多维度立方体数据的智能组织方法程序,所述多维度立方体数据的智能组织方法程序被处理器执行时,实现如权利要求1至7中任一项所述的多维度立方体数据的智能组织方法的步骤。
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CN202211056800.6A CN115357623A (zh) | 2022-08-31 | 2022-08-31 | 一种多维度立方体数据的智能组织方法、***及介质 |
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CN202211056800.6A CN115357623A (zh) | 2022-08-31 | 2022-08-31 | 一种多维度立方体数据的智能组织方法、***及介质 |
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Cited By (1)
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CN115952240A (zh) * | 2023-03-15 | 2023-04-11 | 深圳市迪博企业风险管理技术有限公司 | 一种基于区块链的财务数据合规审查方法及装置 |
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CN115952240A (zh) * | 2023-03-15 | 2023-04-11 | 深圳市迪博企业风险管理技术有限公司 | 一种基于区块链的财务数据合规审查方法及装置 |
CN115952240B (zh) * | 2023-03-15 | 2023-06-02 | 深圳市迪博企业风险管理技术有限公司 | 一种基于区块链的财务数据合规审查方法及装置 |
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