技术摘要：
本发明提供一种基于智能商业BI数据的处理方法和设备，该方法包括：获取接收到的商业智能数据的维度信息与度量信息，确定所述维度信息与所述度量信息的对应关系，并基于所述对应关系确定所述维度信息对所述度量信息的贡献度集合，基于所述对应关系与所述贡献度集合对生 全部
背景技术：
商业智能(business intelligence，BI)应用程序及技术能够使组织采取更灵活 的商业决策，并且使得公司更有竞争优势。例如，公司可使用BI应用程序或技术来从外在环 境的相关指标中推论与预测其商业部门的远景趋势的信息。BI应用程序还可用于改善信息 的适时与质量，使管理者能够更好地了解其公司相对竞争者的市场定位。 由于商业智能系统所收集到的都是公司级的数据，往往这种数据的数量是庞大 的，这也就导致我们很难通过这些数据分析公司运营情况，进而调整生产计划，在现有技术 中一般是通过数据的字段去分析数据内容，但是这些数据通常包含大量的字段，其中有些 字段属于维度，有些字段属于度量，由于度量和维度的数量很多，一个度量一个维度地去逐 个查找隐藏在数据背后的影响因素，进而去对生产技术进行调整，效率非常低， 因此，如何提高对商业智能数据的维度信息与度量信息的分析效率，进而对所述 生产计划进行实时调整，是本领域亟待解决的技术问题。
技术实现要素：
本发明提供一种基于智能商业BI数据的处理方法，用以提高对商业智能数据的维 度信息与度量信息的分析效率，进而对所述生产计划进行实时调整。该方法包括： 获取接收到的商业智能数据的维度信息与度量信息，所述维度信息具体为所述商 业智能数据中的非数值型字段，所述度量信息具体为所述商业智能数据中的数值型字段； 确定所述维度信息与所述度量信息的对应关系，并基于所述对应关系确定所述维 度信息对所述度量信息的贡献度集合，所述贡献度为所述维度信息下的任一维度成员信息 对所述度量信息的贡献值；基于所述对应关系与所述贡献度集合对生产线的生产计划进行 调整。 优选的，所述基于所述对应关系确定所述维度信息对所述度量信息的贡献度集 合，具体为： 获取所述维度信息中的维度成员信息； 确定所述维度成员信息对应的度量信息； 基于所述度量信息确定所有所述维度成员信息对所述度量信息的贡献值，并根据 所有所述维度成员信息的贡献值生成贡献值集合。 优选的，所述对应关系与所述贡献度集合对生产线的生产计划进行调整是根据预 设筛选策略进行的。 优选的，所述预设筛选策略具体为： 对任意一对度量信息和维度信息的组合，将对所述度量信息的贡献率大于或等于 4 CN 111612303 A 说 明 书 2/8 页 预设贡献率阈值的维度成员信息确定为影响所述度量信息的主要因素，将对所述度量信息 的贡献率小于预设贡献率阈值的维度成员信息确定为影响所述度量信息的非主要因素，所 述贡献率具体为所述维度成员信息对所述度量信息贡献的数量占该维度信息所有成员对 所述度量信息贡献的总量的比值；和/或 对任意一对度量信息和维度信息的组合，将对所述度量信息的贡献值排名排在前 N名以内的维度成员信息确定为影响所述度量信息的主要因素，将对所述度量信息的贡献 值排名排在前N名以外的维度成员信息确定为影响所述度量信息的非主要因素。 优选的，所述基于所述对应关系与所述贡献度集合对生产线的生产计划进行调 整，具体为： 当所述维度成员信息为影响所述度量信息的非主要因素时，则对所述生产线下达 所述维度成员信息减产指令，以对所述生产计划做出调整； 当所述维度成员信息为影响所述度量信息的主要因素时，则对所述生产线下达所 述维度成员信息增产指令，以对所述生产计划做出调整。 相应地，本发明还提出了一种基于商业智能BI的数据处理设备，所述设备包括： 数据获取模块，用于获取接收到的商业智能数据的维度信息与度量信息，所述维 度信息具体为所述商业智能数据中的非数值型字段，所述度量信息具体为所述商业智能数 据中的数值型字段； 集合构建模块，用于根据所述维度信息与所述度量信息的对应关系，并基于所述 对应关系确定所述维度信息对所述度量信息的贡献度集合，所述贡献度为所述维度信息下 的任一维度成员信息对所述度量信息的贡献值； 分析执行模块，用于根据所述对应关系与所述贡献度集合对生产线的生产计划进 行调整。 优选的，所述集合构建模块，具体用于： 获取所述维度信息中的维度成员信息； 确定所述维度成员信息对应的度量信息； 基于所述度量信息确定所有所述维度成员信息对所述度量信息的贡献值，并根据 所有所述维度成员信息的贡献值生成贡献值集合。 优选的，所述分析执行模块中对生产线的生产计划进行调整是根据预设筛选策略 进行的。 优选的，所述分析执行模块具体用于： 对任意一对度量信息和维度信息的组合，将对所述度量信息的贡献率大于或等于 预设贡献率阈值的维度成员信息确定为影响所述度量信息的主要因素，将对所述度量信息 的贡献率小于预设贡献率阈值的维度成员信息确定为影响所述度量信息的非主要因素，所 述贡献率具体为所述维度成员信息对所述度量信息贡献的数量占该维度信息所有成员对 所述度量信息贡献的总量的比值；和/或 对任意一对度量信息和维度信息的组合，将对所述度量信息的贡献值排名排在前 N名以内的维度成员信息确定为影响所述度量信息的主要因素，将对所述度量信息的贡献 值排名排在前N名以外的维度成员信息确定为影响所述度量信息的非主要因素。 优选的，所述分析执行模块具体用于： 5 CN 111612303 A 说 明 书 3/8 页 当所述维度成员信息为影响所述度量信息的非主要因素时，则对所述生产线下达 所述维度成员信息减产指令，以对所述生产计划做出调整； 当所述维度成员信息为影响所述度量信息的主要因素时，则对所述生产线下达所 述维度成员信息增产指令，以对所述生产计划做出调整。 与现有技术对比，本发明具备以下有益效果： 本发明公开了一种基于智能商业BI数据的处理方法及设备，该方法包括：获取接 收到的商业智能数据的维度信息与度量信息，确定所述维度信息与所述度量信息的对应关 系，并基于所述对应关系确定所述维度信息对所述度量信息的贡献度集合，基于所述对应 关系与所述贡献度集合对生产线的生产计划进行调整，从而提高对商业智能数据的维度信 息与度量信息的分析效率，进而对所述生产计划进行实时调整，优化生产结构。 附图说明 为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于 本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附 图。 图1示出了本发明实施例1提出的一种基于BI数据处理方法的流程示意图； 图2示出了本发明实施例2提出的另一种基于BI数据处理方法的流程示意图； 图3示出了本发明实施例提出的一种基于BI数据处理设备的结构示意图。
本发明提供一种基于智能商业BI数据的处理方法和设备，该方法包括：获取接收到的商业智能数据的维度信息与度量信息，确定所述维度信息与所述度量信息的对应关系，并基于所述对应关系确定所述维度信息对所述度量信息的贡献度集合，基于所述对应关系与所述贡献度集合对生 全部
背景技术：
商业智能(business intelligence，BI)应用程序及技术能够使组织采取更灵活 的商业决策，并且使得公司更有竞争优势。例如，公司可使用BI应用程序或技术来从外在环 境的相关指标中推论与预测其商业部门的远景趋势的信息。BI应用程序还可用于改善信息 的适时与质量，使管理者能够更好地了解其公司相对竞争者的市场定位。 由于商业智能系统所收集到的都是公司级的数据，往往这种数据的数量是庞大 的，这也就导致我们很难通过这些数据分析公司运营情况，进而调整生产计划，在现有技术 中一般是通过数据的字段去分析数据内容，但是这些数据通常包含大量的字段，其中有些 字段属于维度，有些字段属于度量，由于度量和维度的数量很多，一个度量一个维度地去逐 个查找隐藏在数据背后的影响因素，进而去对生产技术进行调整，效率非常低， 因此，如何提高对商业智能数据的维度信息与度量信息的分析效率，进而对所述 生产计划进行实时调整，是本领域亟待解决的技术问题。
技术实现要素：
本发明提供一种基于智能商业BI数据的处理方法，用以提高对商业智能数据的维 度信息与度量信息的分析效率，进而对所述生产计划进行实时调整。该方法包括： 获取接收到的商业智能数据的维度信息与度量信息，所述维度信息具体为所述商 业智能数据中的非数值型字段，所述度量信息具体为所述商业智能数据中的数值型字段； 确定所述维度信息与所述度量信息的对应关系，并基于所述对应关系确定所述维 度信息对所述度量信息的贡献度集合，所述贡献度为所述维度信息下的任一维度成员信息 对所述度量信息的贡献值；基于所述对应关系与所述贡献度集合对生产线的生产计划进行 调整。 优选的，所述基于所述对应关系确定所述维度信息对所述度量信息的贡献度集 合，具体为： 获取所述维度信息中的维度成员信息； 确定所述维度成员信息对应的度量信息； 基于所述度量信息确定所有所述维度成员信息对所述度量信息的贡献值，并根据 所有所述维度成员信息的贡献值生成贡献值集合。 优选的，所述对应关系与所述贡献度集合对生产线的生产计划进行调整是根据预 设筛选策略进行的。 优选的，所述预设筛选策略具体为： 对任意一对度量信息和维度信息的组合，将对所述度量信息的贡献率大于或等于 4 CN 111612303 A 说 明 书 2/8 页 预设贡献率阈值的维度成员信息确定为影响所述度量信息的主要因素，将对所述度量信息 的贡献率小于预设贡献率阈值的维度成员信息确定为影响所述度量信息的非主要因素，所 述贡献率具体为所述维度成员信息对所述度量信息贡献的数量占该维度信息所有成员对 所述度量信息贡献的总量的比值；和/或 对任意一对度量信息和维度信息的组合，将对所述度量信息的贡献值排名排在前 N名以内的维度成员信息确定为影响所述度量信息的主要因素，将对所述度量信息的贡献 值排名排在前N名以外的维度成员信息确定为影响所述度量信息的非主要因素。 优选的，所述基于所述对应关系与所述贡献度集合对生产线的生产计划进行调 整，具体为： 当所述维度成员信息为影响所述度量信息的非主要因素时，则对所述生产线下达 所述维度成员信息减产指令，以对所述生产计划做出调整； 当所述维度成员信息为影响所述度量信息的主要因素时，则对所述生产线下达所 述维度成员信息增产指令，以对所述生产计划做出调整。 相应地，本发明还提出了一种基于商业智能BI的数据处理设备，所述设备包括： 数据获取模块，用于获取接收到的商业智能数据的维度信息与度量信息，所述维 度信息具体为所述商业智能数据中的非数值型字段，所述度量信息具体为所述商业智能数 据中的数值型字段； 集合构建模块，用于根据所述维度信息与所述度量信息的对应关系，并基于所述 对应关系确定所述维度信息对所述度量信息的贡献度集合，所述贡献度为所述维度信息下 的任一维度成员信息对所述度量信息的贡献值； 分析执行模块，用于根据所述对应关系与所述贡献度集合对生产线的生产计划进 行调整。 优选的，所述集合构建模块，具体用于： 获取所述维度信息中的维度成员信息； 确定所述维度成员信息对应的度量信息； 基于所述度量信息确定所有所述维度成员信息对所述度量信息的贡献值，并根据 所有所述维度成员信息的贡献值生成贡献值集合。 优选的，所述分析执行模块中对生产线的生产计划进行调整是根据预设筛选策略 进行的。 优选的，所述分析执行模块具体用于： 对任意一对度量信息和维度信息的组合，将对所述度量信息的贡献率大于或等于 预设贡献率阈值的维度成员信息确定为影响所述度量信息的主要因素，将对所述度量信息 的贡献率小于预设贡献率阈值的维度成员信息确定为影响所述度量信息的非主要因素，所 述贡献率具体为所述维度成员信息对所述度量信息贡献的数量占该维度信息所有成员对 所述度量信息贡献的总量的比值；和/或 对任意一对度量信息和维度信息的组合，将对所述度量信息的贡献值排名排在前 N名以内的维度成员信息确定为影响所述度量信息的主要因素，将对所述度量信息的贡献 值排名排在前N名以外的维度成员信息确定为影响所述度量信息的非主要因素。 优选的，所述分析执行模块具体用于： 5 CN 111612303 A 说 明 书 3/8 页 当所述维度成员信息为影响所述度量信息的非主要因素时，则对所述生产线下达 所述维度成员信息减产指令，以对所述生产计划做出调整； 当所述维度成员信息为影响所述度量信息的主要因素时，则对所述生产线下达所 述维度成员信息增产指令，以对所述生产计划做出调整。 与现有技术对比，本发明具备以下有益效果： 本发明公开了一种基于智能商业BI数据的处理方法及设备，该方法包括：获取接 收到的商业智能数据的维度信息与度量信息，确定所述维度信息与所述度量信息的对应关 系，并基于所述对应关系确定所述维度信息对所述度量信息的贡献度集合，基于所述对应 关系与所述贡献度集合对生产线的生产计划进行调整，从而提高对商业智能数据的维度信 息与度量信息的分析效率，进而对所述生产计划进行实时调整，优化生产结构。 附图说明 为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于 本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附 图。 图1示出了本发明实施例1提出的一种基于BI数据处理方法的流程示意图； 图2示出了本发明实施例2提出的另一种基于BI数据处理方法的流程示意图； 图3示出了本发明实施例提出的一种基于BI数据处理设备的结构示意图。
