CN109039710B - 路由数据稽核方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种路由数据稽核方法、装置、服务器及存储介质，其中，该方法包括：获取路由数据和与该路由数据相关联的业务数据，根据预设稽核规则对该路由数据和业务数据进行处理，确定出异常数据，根据预设处理规则对上述异常数据进行分析，生成异常报告以及该异常数据对应的异常处理对策。该技术方案可以自动对路由数据进行稽核，并且在得到异常数据之后生成异常报告以及该异常数据对应的异常处理对策，简化了路由数据稽核方案，避免了由于用户账单错误致使用户体验差的问题。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种路由数据稽核方法、装置、服务器及存储介质。
背景技术
在集中业务支撑系统(central business support system，cBSS)中，用于标识用户属于集中的cBSS，还是省分的业务支撑系统(business support system，BSS)的路由数据集中存储在中心数据库，而与路由数据相关的业务数据存放在8个独立的业务数据库。此外，31省的分发目录中还各存放了一份本省用户的路由数据，以便话单采集单元根据路由数据从交换机上提取话单分发给用户所属的系统，以保证用户账单的准确。由于路由数据的记录不准确会直接影响用户的账单输出，影响省分的业务收入，因而，需要对路由数据进行稽核核对。
目前，现有cBSS系统的路由数据稽核方式为人工稽核方式，即：在每月月底时通过稽核脚本将路由数据从中心数据库、8个独立的业务数据库、31省的分发目录提取到稽核数据库中，然后通过存储过程分析比对路由数据的差异，得到差异数据后，人工分析原因，并将问题数据提取出来，邮件手工发送给问题方，以使问题接收方被动的接收处理，其在一定程度上可以减少账单错误的问题。
然而，由于上述人工稽核方式在稽核路由数据时，需要人工分析原因，人工监控稽核过程，不仅工作量大，而且还可能出现由于人工监控不及时，造成路由数据稽核困难、用户账单错误的问题，用户体验差。
发明内容
本申请提供一种路由数据稽核方法、装置、服务器及存储介质，以解决现有人工稽核方法中由于人工监控不及时，造成路由数据稽核困难、用户账单错误的问题，用户体验差的问题。
本申请第一方面提供一种路由数据稽核方法，包括：
获取路由数据和与所述路由数据相关联的业务数据；
根据预设稽核规则对所述路由数据和所述业务数据进行处理，确定出异常数据，所述异常数据包括：路由异常数据和业务异常数据；
根据预设处理规则对所述异常数据进行分析，生成异常报告以及所述异常数据对应的异常处理对策。
可选的，在本申请第一方面的一种实施例中，在所述获取路由数据和与所述路由数据相关联的业务数据之前，所述方法还包括：
基于数据库的同步功能，将集中业务支撑系统的路由数据和业务数据全量同步到稽核数据库中，所述集中业务支撑系统包括：中心库、8个独立的业务数据库以及31省的分发目录；
相应的，所述获取路由数据和与所述路由数据相关联的业务数据，包括：
基于所述路由数据的存储过程，从所述稽核数据库中获取所述中心库中的第一路由数据以及所述业务数据库中与所述第一路由数据相关联的第一业务数据、获取各省分发目录中的第二路由数据以及所述业务数据库中与所述第二路由数据相关联的第二业务数据。
可选的，在本申请第一方面的上述实施例中，所述根据预设稽核规则对所述路由数据和所述业务数据进行处理，确定出异常数据，包括：
根据所述预设稽核规则，将所述第一路由数据和所述第二路由数据进行比对，确定出所述路由异常数据；
根据所述预设稽核规则，将所述第一业务数据和所述第二业务数据进行比对，确定出所述业务异常数据。
可选的，在本申请第一方面的另一种实施例中，所述根据预设处理规则对所述异常数据进行分析，生成异常报告以及所述异常数据对应的异常处理对策，包括：
对所述异常数据进行分析，确定所述异常数据的来源、异常关键字和异常原因，生成所述异常报告，所述来源为所述中心库、8个独立的所述业务数据库以及31省的所述分发目录中的一个；
根据所述预设处理规则、所述异常数据的来源、所述异常关键字和所述异常原因，确定所述异常数据对应的异常处理对策，所述异常处理对策，包括：不同来源的所述路由异常数据对应的处理对策、与所述路由异常数据相关联的业务异常数据对应的处理对策。
可选的，在本申请第一方面的再一种实施例中，所述预设处理规则是对历史异常数据和所述历史异常数据对应的异常解决方案进行分析聚类、自动分析总结得到的。
本申请第二方面提供一种路由数据稽核装置，包括：
获取模块，用于获取路由数据和与所述路由数据相关联的业务数据；
稽核模块，用于根据预设稽核规则对所述路由数据和所述业务数据进行处理，确定出异常数据，所述异常数据包括：路由异常数据和业务异常数据；
处理模块，用于根据预设处理规则对所述异常数据进行分析，生成异常报告以及所述异常数据对应的异常处理对策。
可选的，在本申请第二方面的一种实施例中，所述装置还包括：同步模块；
所述同步模块，用于在所述获取模块获取路由数据和与所述路由数据相关联的业务数据之前，基于数据库的同步功能，将集中业务支撑系统的路由数据和业务数据全量同步到稽核数据库中，所述集中业务支撑系统包括：中心库、8个独立的业务数据库以及31省的分发目录；
相应的，所述获取模块，具体用于基于所述路由数据的存储过程，从所述稽核数据库中获取所述中心库中的第一路由数据以及所述业务数据库中与所述第一路由数据相关联的第一业务数据、获取各省分发目录中的第二路由数据以及所述业务数据库中与所述第二路由数据相关联的第二业务数据。
可选的，在本申请第二方面的上述实施例中，所述稽核模块，具体用于根据所述预设稽核规则，将所述第一路由数据和所述第二路由数据进行比对，确定出所述路由异常数据，根据所述预设稽核规则，将所述第一业务数据和所述第二业务数据进行比对，确定出所述业务异常数据。
可选的，在本申请第二方面的另一种实施例中，所述处理模块，具体用于对所述异常数据进行分析，确定所述异常数据的来源、异常关键字和异常原因，生成所述异常报告，以及根据所述预设处理规则、所述异常数据的来源、所述异常关键字和所述异常原因，确定所述异常数据对应的异常处理对策，所述来源为所述中心库、8个独立的所述业务数据库以及31省的所述分发目录中的一个，所述异常处理对策，包括：不同来源的所述路由异常数据对应的处理对策、与所述路由异常数据相关联的业务异常数据对应的处理对策。
可选的，在本申请第二方面的再一种实施例中，所述预设处理规则是对历史异常数据和所述历史异常数据对应的异常解决方案进行分析聚类、自动分析总结得到的。
本申请第三方面提供一种服务器，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一方面以及第一方面各实施例所述的方法。
本申请第四方面提供一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面以及第一方面各实施例所述的方法。
本申请实施例提供的路由数据稽核方法、装置、服务器及存储介质，通过获取路由数据和与该路由数据相关联的业务数据，根据预设稽核规则对该路由数据和业务数据进行处理，确定出异常数据，以及根据预设处理规则对上述异常数据进行分析，生成异常报告以及该异常数据对应的异常处理对策。该技术方案不仅可以自动对路由数据进行稽核，而且还可以在得到异常数据之后生成异常报告以及该异常数据对应的异常处理对策，简化了路由数据稽核方案，避免了由于用户账单错误致使用户体验差的问题。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种路由数据稽核系统的架构示意图；
图2为本申请实施例提供的路由数据稽核方法实施例一的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的路由数据稽核方法实施例二的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的路由数据稽核方法实施例三的流程示意图；
图5为本申请实施例提供的路由数据稽核装置实施例一的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的路由数据稽核装置实施例二的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请下述各实施例提供的路由数据稽核方法，可适用于路由数据稽核系统中。图1为本申请实施例提供的一种路由数据稽核系统的架构示意图。如图1所示，该路由数据稽核系统的架构可以包括处于底层保障的数据层11和数据抽取层12，以及智能引擎处理部分的稽核层13和应用层14。可选的，该路由数据稽核系统的处理程序采用关系型数据库自带的同步处理机制同编写采集、计算、核对、处理引擎程序相结合，共同完成路由数据的稽核处理。
其中，数据层11用于将路由数据和业务数据全量同步到稽核数据库中，从而，后续在稽核数据库中对路由数据进行稽核处理，保证稽核处理不影响正常业务的进行。
数据抽取层12根据预设抽取规则参照数据库中各数据的存储过程从稽核数据库中抽取出路由数据以及与路由数据相关的业务数据。
稽核层13是数据稽核系统的核心部分，其可以不仅可以对数据抽取层12抽取的路由数据和业务数据进行稽核处理，还可以对业务数据、接收到用户投诉数据进行检索归集，对不同来源的路由数据进行智能分类、智能处理，还可以对路由数据和业务数据中的异常数据进行异常原因分析，生成异常处理对策等。
应用层14可以使业务、维护人员根据用户的个性化需求从多维度、多触点对问题数据、引发问题的原始业务数据、处理方案等数据进行查询。
值得说明的是，在本申请实施例的数据稽核系统的架构中，各层的具体架构和作用原理可根据实际情况确定，本申请实施例并不对其进行限定。
本申请实施例中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面首先针对本申请实施例的应用背景进行简要说明。
集中业务支撑系统(central business support system，cBSS)中的路由数据可以标识一个电话号码(用户)是属于集中的cBSS还是省分的业务支撑系统(businesssupport system，BSS)，话单采集单元会根据路由数据从交换机上提取话单分发给用户所在系统，保证用户话单的准确。
cBSS系统的路由数据是存储在中心库，全国集中存放，但与路由数据相关的业务数据是存放在8个完全隔离的业务数据库中，并且31省还在本省的分发目录中各存放一份路由数据以便话单采集单元分发使用。
鉴于路由数据的分布式存储给路由数据的稽核核对造成了很大困难，如果路由数据不准确将直接影响用户的出账，影响省分的业务收入，因而，如何对路由数据进行稽核是保证用户话单准确性的关键。
目前，路由数据的稽核监控主要是人工稽核处理，主要停留在人工监控层面，由于监控不及时，造成核对困难，经常引发用户话费出账错误、用户投诉。具体的，现有cBSS系统的路由数据稽核方式为人工稽核方式，即每月月底时通过稽核脚本将路由数据从cBSS中心库，8个域的业务数据库、31省的分发目录提取到稽核数据库中，然后再根据路由数据的存储过程分析比对分析三个来源数据的差异，得到差异数据，随后再人工分析差异数据的原因，将问题数据提取出来，并通过邮件手工发送给问题方。由于问题接收方只能看到自身部分的数据，而无法对上述稽核处理结果进行判断，其只能被动的接收处理。
本申请实施例针对上述问题，通过编写自动稽核脚本，将分散在中心库、8个业务数据库和31省分发目录等3个地域的数据进行集中核对，并且利用智能引擎对业务数据、接收到的用户投诉数据等进行检索归集，对不同的路由数据进行智能分类、智能处理。智能引擎根据路由数据等的关键字、预设分析规则、预设业务逻辑等进行深度原因分析，个性化处理方案生成。即，路由智能引擎可以针对不同类型的错误自动分析比对，发现差异原因，针对每个差异数据给省分bss、cBSS系统提供解决方案。因而，在本申请实施例中，智能引擎、智能原因分析、智能方案生成的应用极大的减少了路由数据稽核时间，提高了稽核效率和准确率。
下面，通过具体实施例对本申请的技术方案进行详细说明。需要说明的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。
图2为本申请实施例提供的路由数据稽核方法实施例一的流程示意图。如图2所示，本申请实施例的路由数据稽核方法，可以包括如下步骤：
步骤21：获取路由数据和与该路由数据相关联的业务数据。
可选的，在本申请实施例中，当需要对路由数据进行稽核处理时，首先获取待稽核的路由数据，由于路由数据一般与业务数据相关联，因而，为了后续对稽核处理后的路由数据进行分析处理，还需要获取与路由数据相关联的业务数据。
可选的，由于路由数据存放在cBSS的中心库，因而，首先根据预设数据提取规则，从存放路由数据的cBSS的中心库提取路由数据，随后再从cBSS各区域的业务数据库中提取与路由数据相关的业务数据，以及从各省bss的前置机中提取各省分的路由数据。可选的，业务数据可以包括与路由数据相关的订单、用户、批量装移机、省分迁转等数据。业务数据通过计算服务与数据进行关联，在该步骤中，可以只提取路由数据和与路由数据相关联的业务数据，而初步过滤掉历史路由数据以及与路由数据无关的业务数据等。
步骤22：根据预设稽核规则对上述路由数据和业务数据进行处理，确定出异常数据。
其中，该异常数据包括：路由异常数据和业务异常数据。
可选的，本申请实施例的路由数据稽核方法可以应用于关系型数据库中，在执行路由数据稽核方法之前，该关系型数据库中存储有工作人员预先设定好的预设稽核规则等规则参数，因而，在获取到路由数据和与路由数据相关联的业务数据之后，可以根据关系型数据库中存储的预设稽核规则对路由数据和业务数据进行稽核处理，从中确定出异常数据。
可选的，通过稽核处理既可以确定出路由异常数据，也可以确定出业务异常数据，该业务异常数据可能引起路由异常数据，通过分析业务异常数据可以确定出异常路由数据出现的原因。
值得说明的是，在本申请实施例中，在正式提交异常数据之前可以利用智能引擎针对异常数据再次核查相关业务数据和实时路由数据，防止在核对过程中异常数据发送变化，可以防止稽核过程中数据改变等原因导致稽核不准确的现象出现。
步骤23：根据预设处理规则对上述异常数据进行分析，生成异常报告以及该异常数据对应的异常处理对策。
可选的，在本申请实施例中，关系型数据库中存储有出现异常数据时对应的预设处理规则，可选的，该预设处理规则包括业务规则、预处理规则等。当根据预设稽核规则对上述路由数据和业务数据进行处理，确定出异常数据时，可以执行深度原因分析，处理引擎根据关系型数据库中业务规则、处理规则、各类异常关键字数据对异常数据进行分析聚类，自动分析原因并总结，归并和核查出可能引发异常数据出现的原因，并将原因分析形成异常报告。可选的，当形成异常报告后，可以将该异常报告发送给相关工作人员。
可选的，本申请实施例中，关系型数据库中还有引擎规则库，该引擎规则库是在异常数据出现的原因分析之后，经过工作人员的确认和修改之后，智能引擎自动学习形成的。处理引擎可以根据该引擎规则库中的设置，自动的执行处理方案，给出异常数据对应的异常处理对策。
本申请实施例提供的路由数据稽核方法，通过获取路由数据和与该路由数据相关联的业务数据，根据预设稽核规则对该路由数据和业务数据进行处理，确定出异常数据，以及根据预设处理规则对上述异常数据进行分析，生成异常报告以及该异常数据对应的异常处理对策。该技术方案不仅可以自动对路由数据进行稽核，而且还可以在得到异常数据之后生成异常报告以及该异常数据对应的异常处理对策并自动的发送给异常数据的相关方，相关方可以根据设定选择是否自动执行异常处理策略，简化了路由数据稽核方案，避免了由于用户账单错误致使用户体验差的问题。
可选的，在图1所示实施例的基础上，图3为本申请实施例提供的路由数据稽核方法实施例二的流程示意图。如图3所示，本申请实施例提供的路由数据稽核方法，在上述步骤21(获取路由数据和与该路由数据相关联的业务数据)之前，还可以包括如下步骤：
步骤31：基于数据库的同步功能，将集中业务支撑系统的路由数据和业务数据全量同步到稽核数据库中。
其中，该集中业务支撑系统包括：中心库、8个独立的业务数据库以及31省的分发目录。
可选的，在本申请实施例中，可以利用oracle数据库的Adg同步技术将cBSS的路由数据和业务数据全量同步到稽核数据库中，后续在稽核数据库中对路由数据和业务数据进行比对，保证稽核不影响生产系统。
可选的，由于oracle数据的同步机制可以保证数据实时同步，因此也保证了路由数据和业务数据的准确性和实时性。此外，由于Adg(active data guard)的功能在利用日志恢复数据的同时可以用只读的方式打开数据库，用户可以在备用数据库上进行查询、报表等操作，这类似逻辑Data Guard备用数据库的功能(查询功能方面)，但是，该Adg同步技术的数据同步效率更高、对硬件的资源要求更低，其可以更大程度地发挥稽核数据库的硬件资源的效能。
相应的，上述步骤21(获取路由数据和与该路由数据相关联的业务数据)，具体可以通过如下步骤实现：
步骤32：基于路由数据的存储过程，从上述稽核数据库中获取中心库中的第一路由数据以及业务数据库中与该第一路由数据相关联的第一业务数据、获取各省分发目录中的第二路由数据以及业务数据库中与该第二路由数据相关联的第二业务数据。
可选的，在本申请实施例中，由于路由数据是存放在中心库和各省分的分发目录下的，与路由数据相关的业务数据是存放在8个独立的业务数据库中的，因而，在从稽核数据库中获取路由数据和与路由数据相关的业务数据时，可以基于路由数据的存储过程，从稽核数据库中获取原来存储在中心库中的第一路由数据，相应的，从稽核数据库中获取原来存储在业务数据库中的与第一路由数据对应的第一业务数据，以及从稽核数据库中获取原来存储在各省分发目录中的第二路由数据，相应的，从稽核数据库中获取原来存储在业务数据库中的与第二路由数据对应的第二业务数据。
也即，本申请实施例提供的路由数据稽核方法，不仅可以对cBSS中的路由数据进行稽核，还可以对与该路由数据相关联的业务数据进行稽核，因而，在获取路由数据的同时，还需要获取与路由数据相关联的业务数据。
相应的，在本申请实施例的一种可能实现方式中，上述步骤22(根据预设稽核规则对上述路由数据和业务数据进行处理，确定出异常数据)可以通过如下步骤实现：
步骤33：根据预设稽核规则，将上述第一路由数据和第二路由数据进行比对，确定出路由异常数据。
步骤34：根据预设稽核规则，将第一业务数据和第二业务数据进行比对，确定出业务异常数据。
可选的，在本实施例中，可以利用预设抽取规则对数据采集任务、业务计算任务中处理且核实过的路由数据及与路由数据关联的业务数据进行处理，并将其同预设稽核规则一起发送给核对引擎、处理引擎。由核对引擎根据预设稽核规则，将上述第一路由数据和第二路由数据进行比对，从中确定出路由异常数据，并且将第一业务数据和第二业务数据进行比对，确定出业务异常数据，即路由异常数据和业务异常数据统称为异常数据。
本申请实施例提供的路由数据稽核方法，首先通过基于数据库的同步功能，将集中业务支撑系统的路由数据和业务数据全量同步到稽核数据库中，其次基于路由数据的存储过程，从稽核数据库中获取中心库中的第一路由数据以及业务数据库中与该第一路由数据相关联的第一业务数据、获取各省分发目录中的第二路由数据以及业务数据库中与该第二路由数据相关联的第二业务数据，而且根据预设稽核规则，将第一路由数据和第二路由数据进行比对，确定出路由异常数据，以及根据预设稽核规则，将第一业务数据和第二业务数据进行比对，确定出业务异常数据。该技术方案首先将路由数据和业务数据同步到稽核数据库中，保证了数据稽核尽量小的影响正常的生产系统，从稽核数据库中获取路由数据和业务数据并对其进行稽核处理，能够自动、及时、准确的确定出异常数据，避免了可能出现的用户话单错误，提高了用户体验。
可选的，在上述任一实施例的基础上，图4为本申请实施例提供的路由数据稽核方法实施例三的流程示意图。如图4所示，在本申请实施例提供的路由数据稽核方法中，上述步骤23(根据预设处理规则对上述异常数据进行分析，生成异常报告以及该异常数据对应的异常处理对策)可以通过如下步骤实现：
步骤41：对上述异常数据进行分析，确定该异常数据的来源、异常关键字和异常原因，生成异常报告。
其中，上述来源为中心库、8个独立的业务数据库以及31省的分发目录中的一个。
可选的，当智能引擎根据预设稽核规则对获取到的路由数据和业务数据进行智能化比较，比对出异常数据，并记录引起路由异常数据的相关业务数据。可选的，智能引擎根据还可以基于预设业务规则、预设处理规则对异常数据进行分析或分类，确定出异常数据的来源和异常关键字，进而根据该异常数据的来源和异常关键字，对异常数据进行分析聚类，自动分析总结，归并核查出可能引发路由异常数据问题的异常原因，并根据该异常数据的来源、异常关键字和异常原因形成异常报告发送给相关工作人员，为后续的异常处理对策的生成提供依据。
值得说明的是，在本实施例中，当用户的话单出现错误时，还会收到用户的投诉，因而，在获取路由数据和业务数据的同时，还可能获取用户的投诉数据，进而根据用户的投诉数据判断用户话单出现错误的原因，判定话单错误是否由路由异常数据或业务异常数据引起等。当认定投诉是由于路由数据异常引发的，异常策略会给出投诉问题数据的处理方案。
步骤42：根据上述预设处理规则、异常数据的来源、异常关键字和异常原因，确定上述异常数据对应的异常处理对策。
其中，该异常处理对策，包括：不同来源的路由异常数据对应的处理对策、与路由异常数据相关联的业务异常数据对应的处理对策。
可选的，在本申请实施例中，该预设处理规则是对历史异常数据和历史异常数据对应的异常解决方案进行分析聚类、自动分析总结得到的。
在本实施例中，智能引擎根据历史总结的预设处理规则、上述确定的异常数据的来源、异常关键字和异常原因，对异常数据的出现等进行深度原因分析，生成个性化处理方案。
可选的，在每次异常数据出现的原因分析完成之后可以经过工作人员的确认修改，智能引擎可以自动学习成为下次分析的引擎规则库，并为个性化解决方案制定提供基础数据。
值得说明的是，异常处理对策不仅仅包括不同来源的路由异常数据的修复方案，同时还包括引发路由异常数据的业务异常数据的修复方案，路由异常数据和业务异常数据对应的程序修改方案、投诉解释口径等。智能引擎还可以根据设置，自动的执行处理方案，做到稽核解决一体化。
本申请实施例提供的路由数据稽核方法，通过对异常数据进行分析，确定异常数据的来源、异常关键字和异常原因，生成异常报告，并根据预设处理规则、异常数据的来源、异常关键字和异常原因，确定出异常数据对应的异常处理对策。该技术方案可以自动的生成异常报告和异常处理对策，为维护人员、业务人员提供了数据处理方案的依据，避免话单错误造成的用户费用问题，提高了用户体验。
综上所述，本申请实施例针对路由数据的问题进行智能化处理，可以对cBSS中的路由数据进行准实时的数据稽核，及时发现异常数据，并通知相关方，防止程序错误、人为更改等错误导致的用户话单归属错误。此外，本申请实施例中在在正式提交异常数据之前可以利用智能引擎针对异常数据进行二次核查，可以防止稽核过程中数据改变等原因导致稽核不准确的现象。进一步的，本申请实施例通过智能引擎可以自动生成路由异常数据的处理方案，并且可以根据设置自动修复数据，为维护人员、业务人员提供数据处理方案的依据，避免错误造成用户费用的影响。
下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。
图5为本申请实施例提供的路由数据稽核装置实施例一的结构示意图。该装置可以集成于服务器中。如图5所示，该路由数据稽核装置可以包括：获取模块51、稽核模块52和处理模块53。
其中，该获取模块51，用于获取路由数据和与所述路由数据相关联的业务数据；
该稽核模块52，用于根据预设稽核规则对所述路由数据和所述业务数据进行处理，确定出异常数据，所述异常数据包括：路由异常数据和业务异常数据；
该处理模块53，用于根据预设处理规则对所述异常数据进行分析，生成异常报告以及所述异常数据对应的异常处理对策。
本实施例的路由数据稽核装置可用于执行图2所示方法实施例的技术方案，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
可选的，在本申请上述实施例的基础上，图6为本申请实施例提供的路由数据稽核装置实施例二的结构示意图。如图6所示，本申请实施例提供的路由数据稽核装置，还可以包括：同步模块61。
该同步模块61，用于在所述获取模块51获取路由数据和与所述路由数据相关联的业务数据之前，基于数据库的同步功能，将集中业务支撑系统的路由数据和业务数据全量同步到稽核数据库中，所述集中业务支撑系统包括：中心库、8个独立的业务数据库以及31省的分发目录；
相应的，所述获取模块51，具体用于基于所述路由数据的存储过程，从所述稽核数据库中获取所述中心库中的第一路由数据以及所述业务数据库中与所述第一路由数据相关联的第一业务数据、获取各省分发目录中的第二路由数据以及所述业务数据库中与所述第二路由数据相关联的第二业务数据。
可选的，在本申请实施例的一种可能实现方式中，所述稽核模块52，具体用于根据所述预设稽核规则，将所述第一路由数据和所述第二路由数据进行比对，确定出所述路由异常数据，根据所述预设稽核规则，将所述第一业务数据和所述第二业务数据进行比对，确定出所述业务异常数据。
可选的，在本申请实施例的另一种可能实现方式中，所述处理模块53，具体用于对所述异常数据进行分析，确定所述异常数据的来源、异常关键字和异常原因，生成所述异常报告，以及根据所述预设处理规则、所述异常数据的来源、所述异常关键字和所述异常原因，确定所述异常数据对应的异常处理对策。
其中，所述来源为所述中心库、8个独立的所述业务数据库以及31省的所述分发目录中的一个，所述异常处理对策，包括：不同来源的所述路由异常数据对应的处理对策、与所述路由异常数据相关联的业务异常数据对应的处理对策。
可选的，在本申请的实施例中，所述预设处理规则是对历史异常数据和所述历史异常数据对应的异常解决方案进行分析聚类、自动分析总结得到的。
本实施例的路由数据稽核装置可用于执行图3和图4所示方法实施例的技术方案，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
本申请实施例还提供一种服务器，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述图2至图4所示方法实施例以及各种可能实现方案中的各个步骤。
本申请还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述图2至图4所示方法实施例的路由数据稽核方法。
本申请还提供一种程序产品，该程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在存储介质中。路由数据稽核装置的至少一个处理器可以从存储介质读取该计算机程序，至少一个处理器执行该计算机程序使得路由数据稽核装置执行上述图2至图4所示方法实施例的路由数据稽核方法。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各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一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种路由数据稽核方法，其特征在于，包括：
获取路由数据和与所述路由数据相关联的业务数据；
根据预设稽核规则对所述路由数据和所述业务数据进行处理，确定出异常数据，所述异常数据包括：路由异常数据和业务异常数据；
根据预设处理规则对所述异常数据进行分析，生成异常报告以及所述异常数据对应的异常处理对策；
在所述获取路由数据和与所述路由数据相关联的业务数据之前，所述方法还包括：
基于数据库的同步功能，将集中业务支撑系统的路由数据和业务数据全量同步到稽核数据库中，所述集中业务支撑系统包括：中心库、8个独立的业务数据库以及31省的分发目录；
相应的，所述获取路由数据和与所述路由数据相关联的业务数据，包括：
基于所述路由数据的存储过程，从所述稽核数据库中获取所述中心库中的第一路由数据以及所述业务数据库中与所述第一路由数据相关联的第一业务数据、获取各省分发目录中的第二路由数据以及所述业务数据库中与所述第二路由数据相关联的第二业务数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设稽核规则对所述路由数据和所述业务数据进行处理，确定出异常数据，包括：
根据所述预设稽核规则，将所述第一路由数据和所述第二路由数据进行比对，确定出所述路由异常数据；
根据所述预设稽核规则，将所述第一业务数据和所述第二业务数据进行比对，确定出所述业务异常数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据预设处理规则对所述异常数据进行分析，生成异常报告以及所述异常数据对应的异常处理对策，包括：
对所述异常数据进行分析，确定所述异常数据的来源、异常关键字和异常原因，生成所述异常报告，所述来源为所述中心库、8个独立的所述业务数据库以及31省的所述分发目录中的一个；
根据所述预设处理规则、所述异常数据的来源、所述异常关键字和所述异常原因，确定所述异常数据对应的异常处理对策，所述异常处理对策，包括：不同来源的所述路由异常数据对应的处理对策、与所述路由异常数据相关联的业务异常数据对应的处理对策。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述预设处理规则是对历史异常数据和所述历史异常数据对应的异常解决方案进行分析聚类、自动分析总结得到的。
5.一种路由数据稽核装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取路由数据和与所述路由数据相关联的业务数据；
稽核模块，用于根据预设稽核规则对所述路由数据和所述业务数据进行处理，确定出异常数据，所述异常数据包括：路由异常数据和业务异常数据；
处理模块，用于根据预设处理规则对所述异常数据进行分析，生成异常报告以及所述异常数据对应的异常处理对策；
同步模块，用于在所述获取模块获取路由数据和与所述路由数据相关联的业务数据之前，基于数据库的同步功能，将集中业务支撑系统的路由数据和业务数据全量同步到稽核数据库中，所述集中业务支撑系统包括：中心库、8个独立的业务数据库以及31省的分发目录；
相应的，所述获取模块，具体用于基于所述路由数据的存储过程，从所述稽核数据库中获取所述中心库中的第一路由数据以及所述业务数据库中与所述第一路由数据相关联的第一业务数据、获取各省分发目录中的第二路由数据以及所述业务数据库中与所述第二路由数据相关联的第二业务数据。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述稽核模块，具体用于根据所述预设稽核规则，将所述第一路由数据和所述第二路由数据进行比对，确定出所述路由异常数据，根据所述预设稽核规则，将所述第一业务数据和所述第二业务数据进行比对，确定出所述业务异常数据。
7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，
所述处理模块，具体用于对所述异常数据进行分析，确定所述异常数据的来源、异常关键字和异常原因，生成所述异常报告，以及根据所述预设处理规则、所述异常数据的来源、所述异常关键字和所述异常原因，确定所述异常数据对应的异常处理对策，所述来源为所述中心库、8个独立的所述业务数据库以及31省的所述分发目录中的一个，所述异常处理对策，包括：不同来源的所述路由异常数据对应的处理对策、与所述路由异常数据相关联的业务异常数据对应的处理对策。
8.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述预设处理规则是对历史异常数据和所述历史异常数据对应的异常解决方案进行分析聚类、自动分析总结得到的。
9.一种服务器，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上述权利要求1-4任一项所述的方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-4任一项所述的方法。
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