专利名称：一种业务数据的处理方法及处理装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种业务数据的处理方法及处理装置。
背景技术：
当今世界已进入互联网时代，面对与日俱增的全球化竟争，如何以更低的 成本、最快的速度、提供更高质量的产品和服务来满足客户需要，已经成为所 有企业必须面临的挑战。在这样的情况下，企业需要采用新的工具来很好地规
划企业内部资源，整合其所具有的外部资源，如供应商、代理、承运商等， 提高生产、采购以及交货计划的准确性，从而在快速应对市场的同时，提高对 客户销售、管理及服务承诺等的准确性，这将是企业在全球一体化的经济环境 中获取竟争优势的必由之路。面对市场竟争压力，很多企业针对目前存在的问 题，对现有的运筹系统进行优化，建立一套集成的完善的信息系统，对适应曰 益增长的规模需要和多业务需求，进一步提高客户的满意度、降低成本、提高 公司竟争力、提高和巩固国内市场、迅速迈向国际市场、提高在国际市场上的 生存和竟争能力都有着十分重要的理论和实际意义。
对于一个企业来说，存在大量复杂的业务应用，如客户资料的分类管理、 对物料的分类和统计分析、对部门的管理等。对于企业中复杂的业务应用，通 过对业务数据的深度抽象和分析，发现存在这样的业务对象，所述业务对象即 能分开又能合并，合并时能满足一种业务场景，不同维度的分拆能满足不同的 应用，同时，不同应用之间又有相同之处，就是保持一颗完整的树，且树的顶 点始终是固定的，根据这些不同的子树都能实现数据的汇总和统计分析。
现有的技术方案是，人为的将这样的对象分拆成多个对象，独立成树，分 别管理。这种方案虽然能基本满足业务应用的需要，但是付出的代价是巨大的。 釆用现有技术的实现方案，为满足现有的业务应用场景，需要独立建立多个业 务对象，人为的将对象分拆成多个，每个对象都独立成树，具有代价巨大，扩 展性差、客户维护烦瑣的缺点。并且数据冗余严重，需要多创建很多张数据表， 重复的业务逻辑需要重复编码，当需要新的子树时，只能再新增对象，再重复
一遍。客户需要维护多颗复杂的树，且以上还只是维护期间的工作量，对于后 继的工作量则更大。另外，现有的实现方案很难实现取子树的交集、取子树间 的差异、子树引用母树、在子树间建立关系、母树无法统一管理子树、子树间 数据同步等等一系列的业务处理。给后期的产品实现带来很大的压力，最终让 产品越做越复杂，维护压力越来越大。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种业务数据的处理方法，创建一颗同 源多维母子树，根据不同的维度抽取生成子树，根据生成的子树完成相应业务 数据的处理，能够高效率的实现对业务对象数据的分析、统计和分类管理，减 少数据冗余。
相应的，本发明还提供了一种业务数据的处理装置。
为了解决上述问题，本发明公开了一种业务数据的处理方法，包括 根据业务数据的属性确定维度；
构建同源多维母子树，所述同源多维母子树包括一个根节点和至少一个子 节点，所述根节点具备所有维度，各子节点具备不同的维度； 根据不同的维度从所述同源多维母子树中抽取生成子树； 根据所述生成的子树对相应的业务数据进行处理。 其中，所述构建同源多维母子树的具体步骤包括 根据业务需要，将所有节点都定义出来，构建母节点； 根据需要，定义出多个维度；
根据各业务数据以及所述数据之间的联系确定组成各子节点的维度。
优选的，所述构建同源多维母子树的具体步骤还包括
预设子节点各维度之间的关系。
优选的，所述业务数据处理方法还包括
存储所述构建的同源多维母子树和生成的各分子树。
其中，所述同源多维母子树的根节点中记录所有子节点的独立信息。
进一步，所述业务数据的处理方法还包括
在同源多维母子树的母节点和相应的子节点中扩展一个或多个维度。 本发明还提供了一种业务数据的处理装置，包括维度确定单元，用于根据业务数据的属性确定维度；构建单元，用于构建同源多维母子树，所述同源多维母子树包括一个根节点和至少一个子节点，所述根节点具备所有维度，各子节点具备不同的维度； 子树抽取单元，用于根据不同的维度从所述同源多维母子树中抽取生成子树;数据处理单元，用于根据子树对相应的业务数据进行处理。 其中，所述构建单元包括母节点生成单元，用于才艮据业务数据的所有维度生成母节点； 子节点生成单元，用于根据各业务数据以及所述数据之间的联系确定组成 各子节点的维度，生成子节点。 进一步，所述构建单元还包括: 维度设置单元，用于预设子节点各维度之间的关系。 进一步，所述业务数据处理装置，还包括存储单元，用于存储所述构建的同源多维母子树以及生成的各子树。 进一步，还包括维度扩展单元，用于向构建好的同源多维母子树的母节点和相应的子节点 扩展一个或多个维度。与现有技术相比，本发明具有以下优点本发明通过创建同源多维母子树，根据不同的维度抽取生成子树，根据生 成的子树完成相应业务数据的处理，能够高效率的实现对业务对象数据的分 析、统计和分类管理，减少数据冗余。本发明生成的同源多维母子树是一种扩 展的树形结构，具备一母多子的特性，因此有良好的扩展性；所述生成的同源 多维母子树又是一种集约化的树形结构，因此能最大程度的利用和重用母节点的数据信息，减少了数据的存储以及资源的浪费。本发明所述的同源多维母子树，母节点能够对所述子节点的数据进行管 理，母节点数据的修改变化同步引发子节点中相应数据的更新，因此，当需要对多个子节点的同一数据进行^^改时，只需要在母节点上完成一次修改即可， 进一步，根据业务的需要，当需要新增加一种业务数据的处理时，只需要在母 节点及相应的子节点上增加一个维度或多个维度即可，不需要再重新创建一个
业务对象。因此，通过本发明所述技术方案对业务对象数据进行处理，代价小、扩展 性好、客户维护方便、并且不需要创建很多张数据表，极大的减少了数据冗余， 提高了对业务对象数据的处理及管理效率。
图1是本发明一种业务数据的处理方法第一实施例的流程图； 图2是一种同源多维母子树结构示意图；图3是图2所述同源多维母子树按不同维度抽取生成的各子树示意图； 图4是本发明一种业务数据的处理装置第一实施例的结构框图； 图5是本发明一种业务数据的处理装置第二实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式
对本发明作进一步详细的说明。参照图1，示出了本发明实施例一种业务数据的处理方法流程图，包括步骤步骤IOI、根据业务数据的属性确定维度。企业管理的业务数据类型非常多，如对客户资料的管理、对物料的分类和 统计分析、对部门的管理，对于每种类型的业务数据，才艮据所述业务数据的属 性分类，就生成不同的维度。以部门管理为例，不同的部门具有不同的职责， 所述职责即为维度。因此，对于部门管理这类业务数据，通常具有采购、后勤、 行政、人事等维度。步骤102、构建同源多维母子树。树是一种由相同对象区分上下级关系的实例构建起来的实例组合，所有的 实例都是树上的一个点，不同的点构建出一颗实例树。所述同一对象即同一类 型的业务数据。如客户资料的管理数据、物料的分类和统计分析数据、部门管 理数据。同源多维母子树是由相同的对象构建，实例之间存在母子关系的树状结 构，可以按照不同的维度将一颗同源多维母子树，抽取分拆成多颗子树。 所述同源多维母子树包括一个根节点和至少一个子节点，所述根节点具备 所有维度，各子节点具备不同的维度。对部门管理来说，假设只包括采购、后 勤、行政、人事四个维度，则所述母节点具备采购、后勤、行政、人事全部四 个维度，对于子节点来说，有的子节点可以只具有后勤维度，有的子节点具有 采购、行政维度，有的子节点具有人事、行政维度。所述子节点具有维度的数 量，以及具有哪些维度，都是根据所要处理业务数据的属性，以及业务数据不 同属性之间的关系确定的，具体怎么确定将在后面以实例进行说明。不同的维度之间可以设置一定的关系，比如可以设置成有F维度就必须有S维度，有H维度则不能具有J维度，总之，根据业务的需要，所述维度之间的关系是可以调整的。构建同源多线母子树的具体步骤如下根据业务需要，将所有节点都定义 出来，构建母节点；根据需要，定义出多个维度；根据各业务数据以及所述数据之间的联系确定组成各子节点的维度。 因为所述生成的同源多维母子树是一种扩展的树形结构，具备一母多子的 特性，所以有良好的扩展性；所述生成的同源多维母子树又是一种集约化的树 形结构，因此能最大程度的利用和重用母节点的数据信息，减少了数据的存储 以及资源的浪费。步骤103、根据不同的维度从所述同源多维母子树中抽取生成子树。 构建成功同源多维母子树后，可以根据业务数据处理的需要按确定的维度 对所述同源多维母子树进行抽取，生成不同的子树。所述子树的每个节点中都 具有至少一个相同的维度，所述抽取生成子树的过程也是以相同的维度为依据 进行的。以下以一个实例对同源多维母子树抽取生成不同子树进行详细说明，如下表
<image>image see original document page 9</image>所述同源多维母子树具有S、 P、 F三个维度，因此，所述根节点具备所 有的S、 P、 F三个维度，A1子节点具备S、 F维度，A2子节点具备S、 F、 P 三个维度，A3子节点具备S维度，B2子节点具备S维度，B3子节点具备P 维度，B4子节点具备S、 P维度。对所述同源多维母子树以F维度进行抽取， 生成F子树<image>image see original document page 9</image>以P维度进行抽取，生成P子树:<image>image see original document page 9</image>步骤104、根据所述生成的子树对相应的业务数据进行处理。 由于所述从源多维母子树抽取生成的多个子树，每一种业务数据的属性都 对应一颗子树。因此，可以根据不同的子树完成不同属性业务数据的处理。所述同源多维母子树维护了所有子树共有的信息,同时所述同源多维母子 树分别记录了子树的独立信息，即维度。为了适应处理不同属性业务凄t据的需 要，不同维度之间可以设置一定的关系。并且各维度之间的关系是可以调整的，
以适应各种业务的需要。为了树的顺利创建，所述根节点必须具备所有的维度，每个子节点具备特 定的维度后，必须指定该节点在所选维度下对应的上级节点，所述上述节点必 须具备所述维度，如果同时具备多个维度，那么，必须逐个维度指定其上级节 点，这样，才能保证每个维度下的节点能够构建成功一颗完整的树。进一步，为了节约系统处理资源，在创建成功同源多维母子树以及抽取生 成各子树后，存储所述同源多维母子树和子树。通过创建同源多维母子树，根据不同的维度抽取生成子树，根据生成的子 树完成相应业务数据的处理，能够高效率的实现对业务对象数据的分析、统计 和分类管理，减少数据冗余，利用和重用同源多维母子树存储各子树的数据信 息，节约存储空间。参照图2、图3,以部门管理的实例对本发明的原理以及优点进行更为详 细的说明，所述图2是以部门管理数据为对象创建的同源多维母子树；图3 是从图2所述同源多维母子树根据不同维度抽取生成的各子树。部门管理，不同的部门具备不同的职责，这里的职责就是维度，有采购、 后勤、行政、人事四个维度，同时部门也有上下级之分，所以天生是一棵树。 首先根据业务的实际情况，将所有的部门都创建出来，创建一颗同源多维母子 树。然后根据部门的实际情况，指定每个部门分别具备哪些维度，例如部门 001，就只是后勤部门，部门002,就是采购和行政部门，部门003就是人事 和行政部门，根节点000部门，必须同时是后勤、采购、行政和人事部门，每 个部门指定某个维度时，都必须指定其上级部门，例如，创建002的下级部门 002.01,指定其具备后勤和采购维度，那么就必须指定其上级后勤部门和上级 采购部门是哪个，他们可以同是002,也可分别指定为不同的部门。002.01 的上级人事部门是003，上级行政组织是002,这样按照不同维度去抽取时， 就可获得如图3所述的各子树。抽取生成的各子树，可以满足不同的业务需要，如在进行釆购业务时，则 应用采购部门子树，进行人事事务时，则使用人事部门子树，依次类推。所述同源多维母子树是所有子树的全集，子树只是同源多维母子树的绝对 子集。子树之间是相对独立的，但是可以对子树进行共性分析和差异分析，共
性的节点就是同时具备多种维度的节点，如上实例中的既是釆购又是后勤的部 门，我们就可以从采购部门树和后勤部门树上取交集，如果要取的是采购部门 而不是后勤部门，也可通过对两树进行比较获得。树上的节点都具备共同的属性，例如编码、名称、启用时间、助记码等信息， 一旦这些信息要发生改变，只需要在同源多维母子树上修改即可，修改 完成后，所有子树上的对应节点都会自动更新。对于已经存在同源多维母子树的业务应用，本发明还提供了第二种实施例 下面对本发明第二实施例的技术方案进行描述。第二实施例与第 一实施例的不同之处在于当创建成功同源多维母子树 后，通过在所述同源多维母子树的根节点以及相应的子节点中增加相应的维度 即可，即定义一个维度，然后对同源多维母子树上需要的节点进行信息维护， 也即为需要的节点指定一个或多个维度，例如要增加一种部门性质(审计部门) 时，直接将现有的节点指定为审计部门，并指定节点的上级审计部门，从而按 照审计部门维度进行抽取时，生成一颗审计部门的子树。采用此技术方案，当增加新的要处理的业务时，不需要重新创建一颗树，提高了效率，节约了存储 资源。参照图4，示出了本发明实施例一种业务数据处理装置的结构框图，包括 维度确定单元401、用于根据业务数据的属性确定维度。 企业管理的业务数据类型非常多，如对客户资料的管理、对物料的分类和统计分析、对部门的管理，对于每种类型的业务数据，根据所述业务数据的属性分类，就生成不同的维度。构建单元402、用于构建同源多维母子树。所述同源多维母子树包括一个根节点和至少一个子节点，所述根节点具备 所有维度，各子节点具备不同的维度，所述子节点具有维度的数量，以及具有 哪些维度，都是根据所要处理业务数据的属性，以及业务数据不同属性之间的 关系确定的。所述构建单元包括母节点生成单元4021,用于根据业务数据的所有维度 生成母节点。子节点生成单元4022，用于根据各业务数据以及所述数据之间的联系确
定组成各子节点的维度，生成子节点。还可以包括维度设置单元4023，用于预设子节点各维度之间的关系。不同的维度之间可以设置一定的关系，比如可以设置成有F维度就必须有S维度，有H维度则不能具有J维度，总之，根据业务的需要，所述维度之间的关系是可以调整的。子树抽取单元403、用于根据不同的维度从所述同源多维母子树中抽取生成子树。可以根据业务数据处理的需要按确定的维度对所述同源多维母子树进行 抽取，生成不同的子树。所述子树的每个节点中都具有至少一个相同的维度， 所述抽取生成子树的过程也是以相同的维度为依据进行的。数据处理单元404、用于根据子树对相应的业务数据进行处理。由于所述从源多维母子树抽取生成的多个子树，每一种业务数据的属性都 对应一颗子树。因此，可以才艮据不同的子树完成不同属性业务凝:据的处理。所述业务处理装置还可包括存储单元405、用于存储所述构建单元构建的 同源多维母子树以及子树抽取单元生成的各子树。对于已经存在同源多维母子树的业务应用，本发明还提供了第二种实施 例，参照图5，示出了本发明第二实施例业务数据处理装置的结构框图，包括维度确定单元501、用于根据业务数据的属性确定维度。企业管理的业务数据类型非常多，如对客户资料的管理、对物料的分类和 统计分析、对部门的管理，对于每种类型的业务数据，根据所述业务数据的属 性分类，就生成不同的维度，当需要新增加一种业务属性时，根据所述新增加 的业务数据属性确定维度。维度扩展单元502、用于向构建好的同源多维母子树的母节点和相应的子 节点扩展一个或多个维度。本实施例的不同之处在于当创建成功同源多维母子树后，通过在所述同 源多维母子树的根节点以及相应的子节点中增加相应的维度即可，即定义一个 维度，然后对同源多维母子树上需要的节点进行信息维护，也即为需要的节点 指定一个或多个维度，例如要增加一种部门性质(审计部门)时，直接将现有 的节点指定为审计部门，并指定节点的上级审计部门，从而按照审计部门维度
进行抽取时，生成一颗审计部门的子树。采用此技术方案，当增加新的要处理 的业务时，不需要重新创建一颗树，提高了效率，节约了存储资源。子树抽取单元503、用于根据不同的维度从所述同源多维母子树中抽取生成子树。可以根据业务数据处理的需要按确定的维度对所述同源多维母子树进行 抽取，生成不同的子树。所述子树的每个节点中都具有至少一个相同的维度， 所述抽取生成子树的过程也是以相同的维度为依据进行的。数据处理单元504、用于才艮据子树对相应的业务数据进行处理。由于所述从源多维母子树抽取生成的多个子树，每一种业务数据的属性都 对应一颗子树。因此，可以根据不同的子树完成不同属性业务数据的处理。根 据新增加的维度抽取生成的子树，可以处理新增加的业务数据。因此，本装置 对业务数据的处理具有很好的扩展性。所述业务处理装置还可包括存储单元505、用于存储同源多维母子树以及 子树抽取单元生成的各子树。图4、图5所示装置实施例是与方法实施例对应的，因此，装置实施例中 的相应部分参考方法实施例中的说明即可。以上对本发明所提供的一种业务数据的处理方法及装置，进行了详细介例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的 一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式
及应用范围上均会有改变 之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
权利要求
1、 一种业务数据的处理方法，其特征在于，包括 才艮据业务数据的属性确定维度；构建同源多维母子树，所述同源多维母子树包括一个根节点和至少 一个子 节点，所述根节点具备所有维度，各子节点具备不同的维度； 根据不同的维度从所述同源多维母子树中抽取生成子树； 根据所述生成的子树对相应的业务数据进行处理。
2、 如权利要求1所述的业务数据处理方法，其特征在于，所述构建同源 多维母子树的具体步骤包括根据业务需要，将所有节点都定义出来，构建母节点； 根据需要，定义出多个维度；根据各业务数据以及所述数据之间的联系确定组成各子节点的维度。
3、 如权利要求2所述的业务数据处理方法，其特征在于，还包括 预设子节点各维度之间的关系。
4、 如权利要求1所述的业务数据处理方法，其特征在于，还包括 存储所述构建的同源多维母子树和生成的各分子树。
5、 如权利要求1所述的业务数据处理方法，其特征在于 所述同源多维母子树的才艮节点中记录所有子节点的独立信息。
6、 如权利要求1所述的业务数据处理方法，其特征在于，还包括 在同源多维母子树的母节点和相应的子节点中扩展一个或多个维度。
7、 一种业务数据的处理装置，其特征在于，包括 维度确定单元，用于根据业务数据的属性确定维度；构建单元，用于构建同源多维母子树，所述同源多维母子树包括一个才艮节 点和至少一个子节点，所述根节点具备所有维度，各子节点具备不同的维度； 子树抽取单元，用于根据不同的维度从所述同源多维母子树中抽取生成子 树；数据处理单元，用于根据子树对相应的业务数据进行处理。
8、 如权利要求7所述的业务数据处理装置，其特征在于，所述构建单元包括母节点生成单元，用于根据业务数据的所有维度生成母节点； 子节点生成单元，用于根据各业务数据以及所述数据之间的联系确定组成 各子节点的维度，生成子节点。
9、 如权利要求8所述的业务数据处理装置，其特征在于，所述构建单元 还包括维度设置单元，用于预设子节点各维度之间的关系。
10、 如权利要求7所述的业务数据处理装置，其特征在于，还包括 存储单元，用于存储所述构建的同源多维母子树以及生成的各子树。
11、 如权利要求7所述的业务数据处理装置，其特征在于，还包括 维度扩展单元，用于向构建好的同源多维母子树的母节点和相应的子节点扩展一个或多个维度。
全文摘要
本发明提供了一种业务数据的处理方法，包括步骤根据业务数据的属性确定维度；构建同源多维母子树，所述同源多维母子树包括一个根节点和至少一个子节点，所述根节点具备所有维度，各子节点具备不同的维度；根据不同的维度从所述同源多维母子树中抽取生成子树；根据所述生成的子树对相应的业务数据进行处理。通过本发明所述方案能够高效率的实现对业务对象数据的分析、统计和分类管理，减少数据冗余。本发明还提供了一种业务数据的处理装置。
文档编号G06Q10/00GK101145227SQ20071016604
公开日2008年3月19日 申请日期2007年10月30日 优先权日2007年10月30日
发明者管新红 申请人:金蝶软件(中国)有限公司