一种基于移动终端的数据映射装置的制作方法

1.本技术涉及数据映射技术领域，特别是涉及一种基于移动终端的数据映射装置。


背景技术：

2.银行数据随着用户的增多变得越来越分散和庞大。与此同时，对于银行而言，将银行数据进行数据映射，转化为可操作性的见解，变得比以往任何时候都更加重要了。
3.数据映射是从一个或多个源文件中提取数据字段，并将它们与目标文件中相关的目标字段进行匹配的过程。现有的数据映射一般基于电脑端，且多为人工进行手动数据映射。这种映射方法非常耗时，代码非常繁重，而且容易出错。当负责数据映射人员从团队离职，那么他们的继任者可能很难理解映射完成的过程。而且这种数据映射方法受到场所限制不能移动。
4.因此，如何提高映射效率的同时提高其灵活性，是本领域技术人员急需解决的问题。


技术实现要素：

5.基于上述问题，本技术提供了一种基于移动终端的数据映射装置，通过构建一种基于移动终端的数据映射装置，让开发和业务人员基于移动端快速了解数据字段的上下游关系及本身的含义，精准定位需要查找的数据，从而解决了现有技术无法在保证映射效率的同时保证其灵活性的问题。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种基于移动终端的数据映射装置，所述装置应用于移动终端，包括：管理模块、可视化数据映射模块以及机器学习模块；
7.所述管理模块，用于管理用户数据以及服务功能；
8.所述可视化数据映射模块，用于实现目标数据与企业数据间的数据映射；
9.所述机器学习模块，用于通过机器学习和深度学习，实现对已有模型的智能推送。
10.可选的，所述管理模块具体包括：用户管理模块以及功能服务模块；
11.所述用户管理模块，用于对用户权限、用户界面、操作日志进行管理，实现用户登录，新增用户、删除用户和修改用户信息的功能；
12.所述功能服务模块，用于与数字字典连接，实现对数据资产以及血缘关系的查询。
13.可选的，所述功能服务模块具体包括：系统管理服务模块、个人空间服务模块以及数据地图服务模块；
14.所述系统管理服务模块，用于提供数据查询与申请功能；
15.所述个人空间服务模块，用于提供个性化的界面给用户进行工作成果保存；
16.所述数据地图服务模块，用于与数据字典连接，实现从所述数据字典的存储层进行数据申请和数据提取。
17.可选的，所述可视化数据映射模块具体用于：
18.添加数据源；
19.获取目标数据；
20.根据数据源的要求，为所述目标数据配置对应的所述数据源的地址、用户名以及密码；
21.根据所述数据源的数据源类型配置数据集。
22.可选的，所述装置还包括：报告制作模块；
23.所述报告制作模块，用于根据所述数据源和所述数据集进行数据分析，生成分析报告。
24.可选的，所述装置还包括：报告显示模块；
25.所述报告显示模块，用于获取所述分析报告；
26.将所述分析报告导出，供用户进行查看。
27.可选的，所述装置还包括：血缘分析模块；
28.所述血缘分析模块，用于追踪所述分析报告中的血缘关系；
29.根据所述血缘关系生成查询报表，供用户查询。
30.可选的，所述装置还包括：数据存储模块；
31.所述数据存储模块，用于将数据层分布式架构集群的数据存储通过数据仓库技术方式实现与数据库集群的数据融合。
32.可选的，所述机器学习模块包括：模型训练模块、模型管理模块、模型发布模块；
33.所述模型训练模块，用于创建训练作业以及查看训练情况；
34.所述模型管理模块，用于管理训练版本；
35.所述模型发布模块，用于对已有模型进行智能推送。
36.可选的，所述装置还包括：用户签到模块；
37.所述用户签到模块，用于获取用户信息；
38.根据所述用户信息向用户提供对应的功能。
39.从以上技术方案可以看出，相较于现有技术，本技术具有以下优点：
40.本技术提供了一种基于移动终端的数据映射装置，该装置应用于移动终端，包括：管理模块、可视化数据映射模块以及机器学习模块；其中，管理模块，用于管理用户数据以及服务功能；可视化数据映射模块，用于实现目标数据与企业数据间的数据映射；机器学习模块，用于通过机器学习和深度学习，实现对已有模型的智能推送。如此，通过构建一种基于移动终端的数据映射装置，让开发和业务人员基于移动端快速了解数据字段的上下游关系及本身的含义，精准定位需要查找的数据，减少数据映射研究的时间成本，提高效率以及灵活性。
附图说明
41.图1为本技术实施例提供的一种基于移动终端的数据映射装置的结构示意图；
42.图2为本技术实施例提供的一种企业级可视化可移动的数据映射分析平台的结构示意图；
43.图3为本技术实施例提供的一种企业级可视化可移动的数据映射分析平台的构建方法；
44.图4为本技术实施例提供的一种企业级可视化可移动的数据映射分析平台实现数
据分析的流程图。
具体实施方式
45.正如前文所述，现有的数据映射一般由人工基于电脑端实现，这种数据映射方法无法在保证映射效率的同时保证其灵活性。具体来说，现有的数据映射一般基于电脑端，这种数据映射方法受到场所限制不能移动。且现有的数据映射多为人工进行手动数据映射。这种映射方法非常耗时，代码非常繁重，而且容易出错。当负责数据映射人员从团队离职，那么他们的继任者可能很难理解映射完成的过程，从而无法在保证映射效率的同时保证其灵活性。
46.为解决上述问题，本技术实施例提供了一种基于移动终端的数据映射装置，该装置应用于移动终端，包括：管理模块、可视化数据映射模块以及机器学习模块；其中，管理模块，用于管理用户数据以及服务功能；可视化数据映射模块，用于实现目标数据与企业数据间的数据映射；机器学习模块，用于通过机器学习和深度学习，实现对已有模型的智能推送。
47.如此，便可通过构建一种基于移动终端的数据映射装置，让开发和业务人员基于移动端快速了解数据字段的上下游关系及本身的含义，精准定位需要查找的数据，减少数据映射研究的时间成本，提高效率以及灵活性。
48.需要说明的是，本发明提供的一种基于移动终端的数据映射装置可用于人工智能领域、区块链领域、分布式领域、云计算领域、大数据领域、物联网领域、移动互联领域、网络安全领域、芯片领域、虚拟现实领域、增强现实领域、全息技术领域、量子计算领域、量子通信领域、量子测量领域、数字孪生领域或金融领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的一种基于移动终端的数据映射装置的应用领域进行限定。
49.为了使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
50.图1为本技术实施例提供的一种基于移动终端的数据映射装置的结构示意图。结合图1所述，本技术实施例提供的数据映射装置100，所述数据映射装置100应用于移动终端，包括：管理模块101、可视化数据映射模块102以及机器学习模块103；
51.所述管理模块101，用于管理用户数据以及服务功能；
52.所述可视化数据映射模块102，用于实现目标数据与企业数据间的数据映射；
53.所述机器学习模块103，用于通过机器学习和深度学习，实现对已有模型的智能推送。
54.在实际应用中，可以将该装置应用于移动终端，其中移动终端可以是手机端、pad等移动设备。在本技术中，可以将数据映射装置100集成到移动终端的企业微信(如行信)、移动端oa、装上银行等工作台，构建企业级全生命周期银行数据可视化、可移动的数据映射工作平台，由其负责对企业数据进行报表加工和分析工作进行快速敏捷的数据映射分析，将原本电脑端的数据映射应用“扩展”到移动端上。通过管理模块101对用户及权限管理、用户界面、操作日志等管理，实现用户登录，实现新增用户、删除用户和修改用户信息等功能。
essbase等)、和其他数据源(如mongo)。根据每个数据源的要求，配置数据源地址，用户名和密码。同时，我们还能指定接入某个数据库，做到各个数据库数据分离的功能。在符合数据安全，保证数据权限的同时，可搭建不同的数据集。bi支持多种数据集，如sql数据集、excel数据集等，注意要确保我们所选择数据集与我们的数据源类型一致。接着配置数据集，配置好数据集后，需要点击刷新元数据，为后续的数据映射分析做准备。另外，也可以创建自定义表达式的数据集。
70.作为一种实施方式，针对如何利用映射关系制作报告，上述数据映射装置100还包括：报告制作模块；
71.所述报告制作模块，用于根据所述数据源和所述数据集进行数据分析，生成分析报告。
72.在实际应用中，用户获得资源使用权限后，可以向报告制作模块发送报告分析请求，如此报告制作模块可通过移动bi工具配置已有的数据源、数据集，进行灵活分析，并根据用户需要制作分析报告。
73.作为一种实施方式，针对用户如何查看分析报告，上述数据映射装置100还包括：报告显示模块；
74.所述报告显示模块，用于获取所述分析报告；
75.将所述分析报告导出，供用户进行查看。
76.在实际应用中，报告显示模块可用于将报告制作模块制作的分析报告转换为可视化的报表数据，然后将该报表数据进行导出，显示在页面中供用户进行查看。
77.作为一种实施方式，上述数据映射装置100还包括：血缘分析模块；
78.所述血缘分析模块，用于追踪所述分析报告中的血缘关系；
79.根据所述血缘关系生成查询报表，供用户查询。
80.在实际应用中，在查看报告页面中，还有一项血缘分析模块，该模块可以让我们追踪报告是如何组成的。如果想要查看血缘分析，则在查看报告页面上方点击血缘分析，选择我们所要查询的报表，点击搜索即可。
81.作为一种实施方式，针对如何进行数据存储，上述数据映射装置100还包括：数据存储模块；
82.所述数据存储模块，用于将数据层分布式架构集群的数据存储通过数据仓库技术方式实现与数据库集群的数据融合。
83.在实际应用中，数据存储模块用于将分布式架构集群(hadoop集群)通过数据仓库技术(elt)的方式实现与数据库集群(gbase集群)的数据融合。
84.作为一种实施方式，针对机器学习模块的不同功能，上述机器学习模块103包括：模型训练模块、模型管理模块、模型发布模块；
85.所述模型训练模块，用于创建训练作业以及查看训练情况；
86.所述模型管理模块，用于管理训练版本；
87.所述模型发布模块，用于对已有模型进行智能推送。
88.在实际应用中，机器学习模块103根据功能不同主要分为三类。其中一类是针对于模型训练的模型训练模块，主要用于创建训练作业以及查看训练情况。针对于模型管理的模型管理模块，主要用于管理训练版本，根据不同情况下发对应模型训练版本。针对模型发
布的模型发布模块，具体用于对已有模型进行智能推送。
89.作为一种实施方式，针对为不同用户提供不同的功能，上述数据映射装置100还包括：用户签到模块；
90.所述用户签到模块，用于获取用户信息；
91.根据所述用户信息向用户提供对应的功能。
92.在实际应用中，对于首次使用的用户需要用户进行签到，用户签到模块接收到用户信息后，根据用户信息配置移动bi的输出格式，配置共享数据库，从而为用户提供对应的功能。
93.综上所述，本技术提供了一种基于移动终端的数据映射装置，该装置应用于移动终端，包括：管理模块、可视化数据映射模块以及机器学习模块；其中，管理模块，用于管理用户数据以及服务功能；可视化数据映射模块，用于实现目标数据与企业数据间的数据映射；机器学习模块，用于通过机器学习和深度学习，实现对已有模型的智能推送。如此，通过构建一种基于移动终端的数据映射装置，让开发和业务人员基于移动端快速了解数据字段的上下游关系及本身的含义，精准定位需要查找的数据，减少数据映射研究的时间成本，提高效率以及灵活性。
94.另外，本技术提供了一种基于移动终端的数据映射装置的应用场景。
95.在一种情况下，数据映射装置可以基于现有移动端银行企业微信、移动端oa或者掌银平台基础上，通过集成嵌入移动bi的方法，构建企业级可视化可移动的数据映射分析平台。一种企业级可视化可移动的数据映射分析平台的结构示意图，如图2所示，手机应用软件将消息请求发送至软件服务器，然后由软件服务器向开发者服务器发送调用处理请求，由开发者服务器根据调度处理请求向数据后台进行数据访问，并进行数据返回，将消息回复至手机应用软件。其中手机应用软件可以是银行企业微信、移动端oa或者掌银平台。
96.在一种情况下，本技术可以就如何实现企业级可视化可移动的数据映射分析平台的构建方法进行说明。结合图3所示，本技术实施例提供的一种企业级可视化可移动的数据映射分析平台的构建方法，可以包括：
97.s301：确定平台功能服务。
98.在实际应用中，可以对平台功能服务进行设计，本装置可以基于移动端的企业微信或者oa系统、掌银等平台，设计平台功能服务工作台。
99.s302：构建可视化、可移动的数据映射平台。
100.在实际应用中，因为移动bi门户提供了多种展现形式，可以适配多种移动端分辨率，并具有低代码能力。我们可以自由地对各个移动轻应用进行“拖拉拽”的排列组合，可以按照部门分组，也可以根据分析场景归类，快捷完成门户搭建。自己打造出来的门户页面，才能真正符合企业自身的业务场景和使用习惯。
101.s303：设计移动门户。
102.在实际应用中，移动bi门户(即数据门户移动端)相当于本装置的“集成桌面”。可基于此开发移动bi门户中的一个个移动轻应用，即建立移动端bi上的应用，将原本电脑端bi的智能分析应用所需的功能“扩展”到移动端上，并可根据自己的爱好设置个人工作区和个人数据空间。
103.s304：建立个人的空间服务，实现所述数据映射平台与企业后台的系统管理服务、
数据地图服务及机器学习平台集成对接。
104.s305：建立所述数据映射平台与数据字典交互的移动端访问接口；建立所述数据映射平台与数据源对接的数据访问接口，实现数据字典、数据地图服务和数据源的实时访问服务。
105.s306：环境配置。
106.在实际应用中，通过移动bi工具为数据映射平台添加数据源，然后根据数据源类型进行数据集创建，从而实现环境配置。
107.s307：系统测试。
108.在实际应用中，当数据映射平台搭建完成后，可以对平台进行功能测试。
109.在一种情况下，本技术可以就企业级可视化可移动的数据映射分析平台的运行方法进行说明。结合图4所示，本技术实施例提供了一种企业级可视化可移动的数据映射分析平台实现数据分析的流程图。如图4所示，该企业级可视化可移动的数据映射分析平台集成在移动终端中，当需要进行报告分析时，可以由企业微信向前置机发送请求消息，然后前置机通过数据总线向数据湖进行数据访问，由数据湖进行数据返回发送到企业级可视化可移动的数据映射分析平台并进行数据映射。随后企业级可视化可移动的数据映射分析平台可以根据数据映射结果制作报告，并向用户进行展示。
110.综上所述，本技术提供了一种基于移动终端的数据映射装置，该装置应用于移动终端，包括：管理模块、可视化数据映射模块以及机器学习模块；其中，管理模块，用于管理用户数据以及服务功能；可视化数据映射模块，用于实现目标数据与企业数据间的数据映射；机器学习模块，用于通过机器学习和深度学习，实现对已有模型的智能推送。如此，通过构建一种基于移动终端的数据映射装置，让开发和业务人员基于移动端快速了解数据字段的上下游关系及本身的含义，精准定位需要查找的数据，减少数据映射研究的时间成本，提高效率以及灵活性。
111.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。