CN110245973A - 数据处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供了一种数据处理方法及装置，该方法包括：从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据；从所读取的业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据；针对所筛选出的每条目标业务数据，按照设定的返佣策略生成该目标业务数据所对应的返佣账单信息，并将该返佣账单信息回流至在线返佣系统，以通过在线返佣系统执行相应的返佣操作。

Description

数据处理方法及装置

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及装置。

背景技术

随着互联网及计算机技术的快速发展，线上业务得到了广泛的发展，如线上购物、线上缴费等。为了拓展线上业务、提高线上业务的业务量或者提高店铺访问量，有些商家需要借助服务提供商来进行线上业务的推广，相应的，商家则会根据服务提供商所产生的交易量或者收益等数据，向服务提供商返还一定额度的佣金。例如，有些商家为了提高店铺访问量，会通过给予用户佣金的方式增加用户流量；或者，有些商家为了提高业务量，会向交易用户返回部分佣金等等。

但是，一般的，线上业务系统的业务量较大，因此，亟需提出一种更可靠的方案，以生成每笔交易所对应的返佣账单信息。

发明内容

本说明书实施例的目的是提供一种数据处理方法及装置，在生成业务数据所对应的返佣账单信息时，周期性的从离线数据库中读取每个周期内所产生的业务数据，并对每个周期内所产生的业务数据进行批量处理，提高了返佣处理的效率，由于进行批量式处理，还可以降低返佣处理的资源开销；另外，在本说明书实施例中，返佣账单信息的生成过程都是在离线环境下进行的，相比对线上环境，当返佣策略发生变化时，可以便于返佣策略的调整。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供了一种数据处理方法，包括：

从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据；

从所述业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据；

针对每条所述目标业务数据，按照设定的返佣策略生成所述目标业务数据所对应的返佣账单信息，并将所述返佣账单信息发送给在线返佣系统，以使所述在线返佣系统根据所述返佣账单信息执行相应的返佣操作。

本说明书实施例还提供了一种数据处理装置，包括：

读取模块，用于从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据；

筛选模块，用于从所述业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据；

生成模块，用于针对每条所述目标业务数据，按照设定的返佣策略生成所述目标业务数据所对应的返佣账单信息；

发送模块，用于将所述返佣账单信息发送给在线返佣系统，以使所述在线返佣系统根据所述返佣账单信息执行相应的返佣操作。

本说明书实施例还提供了一种数据处理设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据；

从所述业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据；

针对每条所述目标业务数据，按照设定的返佣策略生成所述目标业务数据所对应的返佣账单信息，并将所述返佣账单信息发送给在线返佣系统，以使所述在线返佣系统根据所述返佣账单信息执行相应的返佣操作。

本说明书实施例还提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：

从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据；

从所述业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据；

针对每条所述目标业务数据，按照设定的返佣策略生成所述目标业务数据所对应的返佣账单信息，并将所述返佣账单信息发送给在线返佣系统，以使所述在线返佣系统根据所述返佣账单信息执行相应的返佣操作。

本实施例中的技术方案，在生成业务数据所对应的返佣账单信息时，周期性的从离线数据库中读取每个周期内所产生的业务数据，并对每个周期内所产生的业务数据进行批量处理，提高了返佣处理的效率，由于进行批量式处理，还可以降低返佣处理的资源开销；另外，在本说明书实施例中，返佣账单信息的生成过程都是在离线环境下进行的，相比对线上环境，当返佣策略发生变化时，可以便于返佣策略的调整。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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为本说明书实施例提供的数据处理方法的方法流程图之一；

图2为本说明书实施例提供的数据处理方法的方法流程图之二；

图3为本说明书实施例提供的数据处理方法的方法流程图之三；

图4为本说明书实施例提供的数据处理方法的方法流程图之四；

图5为本说明书实施例提供的数据处理方法的方法流程图之五；

图6为本说明书实施例提供的数据处理装置的模块组成示意图；

图7为本说明书实施例提供的数据处理设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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，都应当属于本申请保护的范围。

本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，在生成业务数据所对应的返佣账单信息时，周期性的从离线数据库中读取每个周期内所产生的业务数据，并对每个周期内所产生的业务数据进行批量处理，提高了返佣处理的效率，由于进行批量式处理，还可以降低返佣处理的资源开销；另外，在本说明书实施例中，返佣账单信息的生成过程都是在离线环境下进行的，相比对线上环境，当返佣策略发生变化时，可以便于返佣策略的调整。

图1为本说明书实施例提供的数据处理方法的方法流程图之一，图1所示的方法至少包括如下步骤：

步骤102，从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据。

其中，上述业务系统可以为处理任何业务的系统，例如，可以为支付业务系统、购物业务系统等等。业务系统在处理业务时，每处理一笔业务都会产生相应的业务数据，用于记录与该业务处理相关的信息，并将所产生的业务数据写入该业务系统所对应的离线数据库中。

本说明书实施例提供的方法的执行主体为一种数据处理装置，数据处理装置按照周期性的从离线数据库中读取每个设定周期内所产生的业务数据。具体的，上述设定周期的具体时长可以根据实际需求进行设置，例如，可以为一天、一周或者12小时等，本说明书实施例并不对上述设定周期的具体时长进行限定。在具体实施时，数据处理装置可以每间隔设定周期从离线数据库中读取该设定周期内所产生的业务数据。

另外，需要说明的是，一般的，每个业务系统可以处理多种类型的业务，或者处理同一类型的多种不同子类型的业务，因此，数据处理装置在从离线数据库中读取数据时，可以读取该业务系统在每个设定周期内所产生的所有类型的业务数据，也可以读取该业务系统在每个设定周期内所产生的某种类型的业务数据，具体的，数据处理装置究竟读取哪种类型的业务数据可以根据实际需求进行设置，本说明书实施例并不对此进行限定。

步骤104，从上述业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据。

需要说明的是，并不是所有的业务都需要进行返佣，业务方和服务提供方在设定返佣协议时，可以对需要进行返佣的业务进行约定，即设置相应的返佣规则。例如，所设置的返佣规则可以是交易金额达到设定阈值或者业务类型为某种类型等等。上述返佣规则的具体内容可以根据实际应用场景进行设置，本说明书实施例并不对上述返佣规则的具体内容进行限定。

因此，当数据处理装置在从离线数据库中读取了业务数据后，需要按照预先设定的返佣规则从所读取的所有业务数据中筛选出满足该返佣规则的业务数据，作为需要进行返佣的目标业务数据，并对所筛选出的目标业务数据执行返佣操作。

步骤106，针对每条目标业务数据，按照设定的返佣策略生成目标业务数据所对应的返佣账单信息，并将该返佣账单信息发送给在线返佣系统，以使在线返佣系统根据该返佣账单信息执行相应的返佣操作。

在具体实施时，针对每条目标业务数据都需要生成该条业务数据所对应的返佣账单信息，即一条目标业务数据对应一个返佣账单信息。

具体的，在上述步骤106中，所生成的返佣账单信息一般可以包括如下信息：该条业务数据所对应的返佣金额、收款方账户信息、付款方账户信息、支付方式、支付时间、所对应的业务、业务的执行时间等信息。

在本说明书实施例中，当生成了返佣账单信息后，还需要将所生成的返佣账单信息回流至线上返佣系统，以使线上返佣系统执行相应的返佣操作。具体的，在将返佣账单信息回流至线上返佣系统后，为了进一步保障返佣账单信息的准确性，可以由线上返佣系统所对应的工作人员通过人工方式对返佣账单信息进行审核，审核确定返佣账单信息无误后，则由线上返佣系统执行相应的打款操作，即按照约定的返佣时间将该返佣金额支付给收款方用户。

本说明书实施例提供的数据处理方法，整个返佣账单信息的生成过程都是在离线环境下执行的，在后续需要根据实际需求调整返佣策略时，在离线环境下便于返佣策略的调整；另外，本说明书实施例中则是从离线数据库中读取一段时间内所产生的业务数据，即所读取的为一批业务数据，从而实现了业务数据的批量返佣处理，既提高了返佣处理的效率，还节省了返佣处理的资源。

在一种具体实施方式中，上述步骤104中，从离线数据库中所读取的业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据，具体包括如下步骤一和步骤二；

步骤一、确定每条业务数据中的指定业务指标所对应的指标值；

步骤二、基于上述指定业务指标所对应的指标值，从业务数据中筛选目标业务数据。

具体的，在本说明书实施例中，上述指定业务指标则为设置返佣规则时所使用到的业务指标。例如，所设置的返佣规则为业务金额达到设定阈值，则指定业务指标则为“业务金额”；所设置的返佣规则为业务类型为指定类型，则指定业务指标则为“业务类型”等等。当然，上述指定业务指标的数量可以为一个或者多个，此处只是示例性说明，并不构成对本说明书实施例中指定业务指标的具体数量以及具体内容的限定。

所谓业务指标一般指的是业务数据中的各种数据所对应的字段名称，如“业务类型”、“业务金额”、“交易方”等这些字段，指标值则为这些字段所对应的具体内容，例如，“业务类型”所对应的指标值可以为“充值”，“业务金额”所对应的指标值则为具体的金额值。一般的，每条业务数据中都包含多个业务指标所对应的指标值。为便于理解本说明书实施例中所提及到的业务指标和指标值，下述将举例进行说明。

例如，在一种具体实施方式中，从离线数据库中所读取的一条业务数据为：

用户甲在2018年9月16日13点零5分钟为移动手机号码xxx充值100元。

在上述业务数据中，包括“交易用户”、“交易金额”、“交易时间”和“业务类型”等信息，而“交易用户”、“交易金额”、“交易时间”和“业务类型”则属于业务指标，“交易用户”这一业务指标所对应的指标值为“用户甲”，“交易金额”这一业务指标所对应的指标值为“100元”，“业务类型”这一业务指标所对应的指标值为“充值”，“交易时间”这一业务指标所对应的指标值则为“2018年9月16日13点零5”。

一般的，业务方在设置返佣协议时，可以基于业务数据中的某一个或者多个业务指标设置返佣规则，例如，可以基于业务金额设置返佣规则，具体的，所设置的返佣规则可以为：当业务金额达到设定阈值时才可进行返佣等等。

因此，在本说明书实施例中，为了从业务系统在每个周期内所产生的所有的业务数据中筛选出符合设定的返佣规则的目标业务数据，则需要提取该业务数据中的指定业务指标所对应的指标值。然后，基于指定业务指标所对应的指标值，从业务数据中筛选目标业务数据，具体的，在上述步骤二中，可以将指定业务指标所对应的指标值满足返佣规则中该指标值的要求的业务数据筛选出来，作为目标业务数据。

在具体实施时，针对不同的指定业务指标，在返佣规则中设置有不同的要求，例如，若是指定业务指标为业务金额，相应的，所对应的返佣规则可以规定业务金额的金额值达到设定阈值；若是指定业务指标为业务类型，相应的，所对应的返佣规则可以规则业务类型为指定类型等等。

图2为本说明书实施例提供的数据处理方法的方法流程图之二，图2所示的方法至少包括如下步骤：

步骤202，从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据。

步骤204，确定每条业务数据中的指定业务指标所对应的指标值。

步骤206，基于上述指定业务指标所对应的指标值，从读取的所有的业务数据中筛选需要进行返佣的目标业务数据。

步骤208，针对每条目标业务数据，按照设定的返佣策略生成该目标业务数据所对应的返佣账单信息。

步骤210，将所生成的返佣账单信息发送给在线返佣系统，以使在线返佣系统根据返佣账单信息执行相应的返佣操作。

在一种具体实施方式中，上述指定业务指标包括业务类型和/或业务金额；

相应的，上述步骤二中，基于指定业务指标所对应的指标值，从业务数据中筛选目标业务数据，具体包括：

从上述业务数据中筛选业务类型为指定类型和/或业务金额的金额值达到设定阈值的业务数据；将筛选的业务数据确定为目标业务数据。

需要说明的是，在具体实施时，上述指定业务指标可以为业务类型，也可以为业务金额，或者还可以同时包括业务类型和业务金额。

若是上述指定业务指标为业务类型，则从所读取的所有的业务数据中筛选业务类型为指定类型的业务数据作为目标业务数据；若是上述指定业务指标为业务金额，则从所读取的所有业务数据中筛选业务金额的金额值达到设定阈值的业务数据作为目标业务数据；若是上述指定业务指标同时包括业务类型和业务金额，则从业务数据中筛选业务类型为指定类型且业务金额的金额值达到设定阈值的业务数据作为目标业务数据。

当然，上述指定类型可以为任意类型，指定类型的具体类型内容可以根据实际应用场景进行设置，本说明书实施例并不对此进行限定。

可以理解，上述只是以置顶业务指标为业务类型和/或业务金额为例示例性说明如何基于指定业务指标所对应的指标值从所读取的所有业务数据中筛选出需要进行返佣的目标业务数据的具体过程，除此之外，上述指定业务指标还可以为其他业务指标，上述指定业务指标可以根据实际应用场景进行设置，本说明书实施例并不对此进行限定。

为便于理解上述筛选目标业务数据的实施过程，下述将以上述指定业务指标包括业务类型和业务金额为例，举例进行说明。

例如，在一种具体实施方式中，从离线数据库中读取的某设定周期内业务系统所产生的业务数据如下所示：

业务数据1、用户甲为手机号码XXX充值100元；

业务数据2、用户乙为手机号码XXX充值50元；

业务数据3、用户丙为手机号码XXX充值20元；

业务数据4、用户丁为手机号码XXX充值200元；

业务数据5、用户A购买XX数量的商品S，并支付150元；

业务数据6、用户B购买XX数量的商品S，并支付20元；

业务数据7、用户C购买XX数量的商品S，并支付200元；

业务数据8，用户D购买XX数量的商品S，并支付80元。

假设所设置的返佣规则为业务类型为购买商品S且业务金额的金额值大于或等于100元时才可以进行返佣。

在筛选需要进行返佣的目标业务数据时，则需要分别检测上述8条业务数据是否为购买商品S且业务金额所对应的金额值大于或等于100元。经过检测发现，在上述业务数据中，业务数据5、业务数据7和业务数据8所对应的业务类型为购买商品S且业务金额的金额值大于100元，因此，将业务数据5、业务数据7和业务数据8确定为需要进行返佣的目标业务数据。

当然，上述只是示例性说明，并不构成对本说明书实施例的限定。

下述将以上述指定业务指标包括业务类型和业务金额为例，介绍本说明书实施例提供的数据处理方法。图3为本说明书实施例提供的数据处理方法的方法流程图之三，图3所示的方法至少包括如下步骤：

步骤302，从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据。

步骤304，确定每条业务数据所对应的业务类型和业务金额。

步骤306，从所有业务数据中筛选出业务类型为指定类型且业务金额的金额值达到设定阈值的业务数据，作为需要进行返佣的目标业务数据。

步骤308，针对每条目标业务数据，按照设定的返佣策略生成该目标业务数据所对应的返佣账单信息。

步骤310，将所生成的返佣账单信息发送给在线返佣系统，以使在线返佣系统根据返佣账单信息执行相应的返佣操作。

在本说明书实施例中，基于指定业务指标设定返佣规则，这样，便于从大量的业务数据中筛选出需要执行返佣操作的目标业务数据，操作简单方便。

具体的，在本说明书实施例中，上述步骤106中，针对每条目标业务数据，按照设定的返佣策略生成目标业务数据所对应的返佣账单信息，具体包括如下步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)；

步骤(1)、针对每条目标业务数据，确定其所对应的返佣金额计算规则，并采用该返佣金额计算规则计算该目标业务数据所对应的返佣金额；

步骤(2)、确定上述目标业务数据所对应的返佣相关信息；其中，上述返佣相关信息至少包括：返佣的收款方信息、返佣的付款方信息和支付方式；

步骤(3)、基于上述返佣金额和返佣相关信息生成返佣账单信息。

在本说明书实施例中，由于每条目标业务数据都需要生成其所对应的返佣账单信息，因此，对于每条目标业务数据，都需要执行上述步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)所示的过程。

在具体实施时，可以预先设置多种返佣金额计算规则，在计算每条目标业务数据所对应的返佣金额时，可以从预先设置的多种返佣金额计算规则中选择该目标业务数据所对应的返佣规则。

在一种具体实施方式中，可以针对不同的业务类型设置不同的返佣金额计算规则，这样，在计算目标业务数据所对应的返佣金额计算规则时，可以根据目标业务数据所对应的业务类型选择该业务类型所对应的返佣金额计算规则作为目标业务数据所对应的返佣金额计算规则。

当然，上述只是以不同类型对应不同的返佣金额计算规则为例进行说明，除此之外，还可以针对不同的交易对象设置不同的返佣金额计算规则，甚至还可以针对所有的业务数据都采用同一个返佣金额计算规则等等。具体的，如何设置业务数据所对应的返佣金额计算规则可以根据实际应用场景进行设置，此处只是示例性说明，并不构成对本说明书实施例的限定。

为了便于理解本说明书实施例中返佣金额的计算过程，下述将示例性的列举几种返佣金额计算规则。需要说明的是，本说明书实施例中可以采用如下列举的返佣金额计算规则中的某一种或者多种进行返佣金额的计算，也可以采用其他的返佣金额计算规则进行返佣金额的计算。

例如，一种可能的返佣金额计算规则可以为如下公式1所示；

P＝M*S 公式1

其中，在上述公式1中，P表示返佣金额，M表示业务金额，S表示返佣系数。

另外一种可能的返佣金额计算规则还可以为如下公式2所示；

P＝max(min(a*M+b,e)+c*d,f) 公式2

其中，在上述公式2中，P表示返佣金额，M表示业务金额，a、b、c、d、e和f均为系数。

图4为本说明书实施例提供的数据处理方法的方法流程图之四，图4所示的方法至少包括如下步骤：

步骤402，从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据。

步骤404，从上述业务数据中筛选符合设定的返佣规则的目标业务数据。

步骤406，针对每条目标业务数据，确定其所对应的返佣金额计算规则。

步骤408，采用所确定的返佣金额计算规则计算该目标业务数据所对应的返佣金额。

步骤410，确定上述目标业务数据所对应的返佣相关信息。

其中，上述返佣相关信息至少包括返佣的收款方信息、返佣的付款方信息和支付方式。

步骤412，基于上述返佣金额和返佣相关信息生成该目标业务数据所对应的返佣账单信息。

步骤414，将所生成的每个目标业务数据所对应的返佣账单信息回流至在线返佣系统，以使在线返佣系统根据返佣账单信息执行相应的返佣操作。

当然，在某些情况下，对于每个目标业务数据而言，即使采用相同的返佣金额计算规则进行返佣金额的计算，但是，当目标业务数据在设定时间长度内的累计业务金额位于不同的累计金额区间内时，可以对该返佣金额计算规则中的返佣系数进行调整。

例如，在具体实施时，若是从设定时刻开始一个月内，累计交易金额小于或等于500元，则返佣金额计算系数为s1，若是累计交易金额大于500元小于或等于1000元，则返佣金额计算系数则为s2，其中，s2大于s1，以此类推等等。当然，此处只是举例说明，并不构成对本说明书实施例的限定。

因此，在一种具体实施方式中，上述步骤(1)中，针对每条目标业务数据，确定其所对应的返佣金额计算规则，实际可以理解为确定返佣金额计算规则中的返佣系数的过程，其具体包括如下过程：

提取每条目标业务数据中的目标业务指标所对应的指标值；其中，上述目标业务指标包括业务金额、业务类型和业务发生时刻；根据目标业务指标所对应的指标值和历史目标业务数据，确定设定时间长度内所述类型的目标业务数据所对应的业务累计金额；基于预先设定的各金额区间与返佣金额计算规则之间的映射关系以及上述业务累计金额，确定目标业务数据所对应的返佣金额计算规则。

在一种具体实施方式中，在确定目标业务数据所对应的业务累计金额时，可以从设定历史时刻所开始的历史业务数据中筛选与所述目标业务数据属于相同类型的历史目标业务数据，计算历史目标业务数据所对应的业务总金额；然后按照各条目标业务数据所对应的业务发生时刻从前到后的顺序计算该业务类型的目标业务数据所对应的业务累计金额。

为便于理解上述过程，下述将举例进行说明。

例如，在一种具体实施方式中，设定时间长度为一个月，预先设置的金额区间与返佣金额计算规则之间的映射关系如表1所示。

表1

金额区间	返佣金额计算规则
		M≤1000	P＝M*0.2％
1000＜M≤2000	P＝M*0.34％
		M＞2000	P＝M*0.4％

从读取的设定周期内的业务数据中所筛选出的目标业务数据如下所示：

目标业务数据1、用户A在2018-12-20日13:01分购买XX数量的商品S，并支付150元；

目标业务数据2、用户B在2018-12-20日15:02购买XX数量的商品S，并支付20元；

目标业务数据3、用户C在2018-12-20日14:02购买XX数量的商品S，并支付200元；

目标业务数据4、用户D在2018-12-22日11:03购买XX数量的商品S，并支付80元。

将从2018-11-21日08:00开始一个月内作为一个业务金额累计周期，即从2018-11-21日08:00至2018-12-21日08:00，下一个业务金额累计周期则从2018-12-21日08:00至2019-01-21日08:00，以此类推。

在计算上述各条目标业务数据所对应的业务累计金额时，按照各条目标业务的业务发生时刻确定属于同一个业务金额累计周期内的目标业务数据，并按照业务发生时刻的先后顺序计算目标业务数据所对应的业务累计金额。

上述目标业务数据中，发生在2018-11-21日08:00至2018-12-21日08:00这一业务金额累计周期内的目标业务数据有目标业务数据1、目标业务数据2和目标业务数据3，目标业务数据4则属于2018-12-21日08:00至2019-01-21日08:00这一业务金额累计周期。

目标业务数据1、目标业务数据2和目标业务数据3所对应的业务发生时刻分别为2018-12-20日13:01、2018-12-20日15:02和2018-12-20日14:02，因此，按照业务发生时刻先后顺序排序则为目标业务数据1、目标业务数据3和目标业务数据2，因此，先计算目标业务数据1所对应的业务累计金额，在计算目标业务数据3所对应的业务累计金额时则将目标业务数据1所对应的业务金额考虑在内，在计算目标业务数据2所对应的业务累计金额时则将目标业务数据1和3所对应的业务金额考虑在内。

即目标业务数据1所对应的业务累计金额为在该业务金额累计周期内已有的累计金额与目标业务数据1所对应的业务金额的和值；目标业务数据3所对应的业务累计金额为在该业务金额累计周期内已有的累计金额、目标业务数据1所对应的业务金额和目标业务数据3所对应的业务金额的和值；目标业务数据2所对应的业务累计金额为在该业务金额累计周期内已有的累计金额、目标业务数据1所对应的业务金额、目标业务数据3所对应的业务金额和目标业务2所对应的业务金额的和值。

假设该业务金额累计周期内已有的累计金额为1800元，则目标业务数据1所对应的业务累计金额为1800+150＝1950元，目标业务数据3所对应的业务累计金额则为1800+150+200＝2150元，目标业务数据2所对应的业务累计金额则为1800+150+200+20＝2170元，目标业务数据4所对应的业务累计金额则为80元。

将上述各目标业务数据所对应的业务累计金额和表1中各金额区间与返佣金额计算规则之间的映射关系进行比对，从而确定出各目标业务数据所对应的返佣金额计算规则。

当然，上述只是举例说明，并不构成对本说明书实施例的限定。

另外，需要说明的是，上述所介绍的确定目标业务数据所对应的返佣计算规则中，考虑的则是一种业务类型对应着一个返佣对象(服务提供商)的情况，若是某种业务类型的业务存在着多个返佣对象，则在上述计算目标业务数据所对应的业务累计金额时，还需要将返佣对象考虑在内，即针对不同的返佣对象，分别计算其所对应的目标业务数据当前的业务累计金额。

具体的，在上述步骤(2)中，确定目标业务数据所对应的返佣相关信息，具体包括：从目标业务数据中提取收款方信息和付款方信息，以及，基于设定的返佣规则确定上述支付方式。

一般的，返佣的付款方为商家或者平台，返佣的收款方为买家或者第三方服务提供商(业务推广者)，一般的，收款方信息和付款方信息会携带在目标业务数据中，因此，从目标业务数据中可以获取到返佣的收款方信息和返佣的付款方信息。

另外，对于采用何种方式将返佣金额支付给返佣的收款方，业务方和返佣的收款方可以预先进行约定，并写入预先建立的返佣规则中。

可以理解，在本说明书实施例中，在采用本说明书实施例提供的方法进行返佣处理之前，业务方和服务提供方可以预先约定返佣规则，具体可以包括：返佣的业务、返佣结算周期、从离线数据库读取业务数据的周期、需要返佣的业务数据的筛选方式、返佣策略以及返佣的结算方式(支付方式)等等，这样，可以按照上述预先约定的返佣规则执行本说明书实施例提供的方法即可，并且，当业务市场发生变化需要调整返佣相关信息时，只需要调整上述预先约定的返佣规则即可，操作简单方便。

图5为本说明书实施例提供的数据处理方法的方法流程图之五，图5所示的方法至少包括如下步骤：

步骤502，从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据。

步骤504，确定每条业务数据所对应的业务类型和业务金额。

步骤506，从所有业务数据中筛选出业务类型为指定类型且业务金额的金额值达到设定阈值的业务数据，作为需要进行返佣的目标业务数据。

步骤508，针对每条目标业务数据，确定其所对应的返佣金额计算规则。

步骤510，采用所确定的返佣金额计算规则计算该目标业务数据所对应的返佣金额。

步骤512，确定上述目标业务数据所对应的返佣相关信息。

其中，上述返佣相关信息至少包括返佣的收款方信息、返佣的付款方信息和支付方式。

步骤514，基于上述返佣金额和返佣相关信息生成该目标业务数据所对应的返佣账单信息。

步骤516，将所生成的每个目标业务数据所对应的返佣账单信息回流至在线返佣系统，以使在线返佣系统根据返佣账单信息执行相应的返佣操作。

本说明书实施例提供的数据处理方法，在生成业务数据所对应的返佣账单信息时，周期性的从离线数据库中读取每个周期内所产生的业务数据，并对每个周期内所产生的业务数据进行批量处理，提高了返佣处理的效率，由于进行批量式处理，还可以降低返佣处理的资源开销；另外，在本说明书实施例中，返佣账单信息的生成过程都是在离线环境下进行的，相比对线上环境，当返佣策略发生变化时，可以便于返佣策略的调整。

对应于本说明书实施例提供的数据处理方法，基于相同的思路，本说明书实施例还提供了一种数据处理装置，用于执行本说明书实施例图1-图5所对应的数据处理方法。图6为本说明书实施例提供的数据处理装置的模块组成示意图，图6所示的装置，包括：

读取模块602，用于从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据；

筛选模块604，用于从上述业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据；

生成模块606，用于针对每条上述目标业务数据，按照设定的返佣策略生成上述目标业务数据所对应的返佣账单信息；

发送模块608，用于将上述返佣账单信息发送给上述在线返佣系统，以使上述在线返佣系统根据上述返佣账单信息执行相应的返佣操作。

可选的，上述筛选模块604，包括：

第一确定单元，用于确定每条业务数据中的指定业务指标所对应的指标值；

筛选单元，用于基于上述指定业务指标所对应的指标值，从上述业务数据中筛选上述目标业务数据。

可选的，上述指定业务指标包括业务类型和/或业务金额；

相应的，上述筛选单元，具体用于：

从上述业务数据中筛选上述业务类型为指定类型和/或上述业务金额的金额值达到设定阈值的业务数据；将筛选的上述业务数据确定为上述目标业务数据。

可选的，上述生成模块606，包括：

第二确定单元，用于针对每条上述目标业务数据，确定其所对应的返佣金额计算规则；

计算单元，用于采用上述返佣金额计算规则计算上述目标业务数据所对应的返佣金额；

第三确定单元，用于确定上述目标业务数据所对应的返佣相关信息；其中，上述返佣相关信息包括至少包括：返佣的收款方信息、返佣的付款方信息和支付方式；

生成单元，用于基于上述返佣金额和上述返佣相关信息生成上述返佣账单信息。

可选的，上述第二确定单元，具体用于：

提取每条上述目标业务数据中的目标业务指标所对应的指标值；其中，上述目标业务指标包括业务金额、业务类型和业务发生时刻；根据上述目标业务指标所对应的指标值和历史目标业务数据，确定设定时间长度内上述业务类型的上述目标业务数据所对应的业务累计金额；基于预先设定的各金额区间与返佣金额计算规则之间的映射关系以及上述业务累计金额，确定上述目标业务数据所对应的返佣金额计算规则。

可选的，上述第三确定单元，具体用于：

从上述目标业务数据中提取上述收款方信息和上述付款方信息，以及，基于设定的上述返佣规则确定上述支付方式。

本说明书实施例的数据处理装置还可执行图1-图5中数据处理装置执行的方法，并实现数据处理装置在图1-图5所示实施例的功能，在此不再赘述。

本说明书实施例提供的数据处理装置，在生成业务数据所对应的返佣账单信息时，周期性的从离线数据库中读取每个周期内所产生的业务数据，并对每个周期内所产生的业务数据进行批量处理，提高了返佣处理的效率，由于进行批量式处理，还可以降低返佣处理的资源开销；另外，在本说明书实施例中，返佣账单信息的生成过程都是在离线环境下进行的，相比对线上环境，当返佣策略发生变化时，可以便于返佣策略的调整。

进一步地，基于上述图1至图5所示的方法，本说明书实施例还提供了一种数据处理设备，如图7所示。

数据处理设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器701和存储器702，存储器702中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器702可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器702的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括对数据处理设备中的一系列计算机可执行指令信息。更进一步地，处理器701可以设置为与存储器702通信，在数据处理设备上执行存储器702中的一系列计算机可执行指令信息。数据处理设备还可以包括一个或一个以上电源703，一个或一个以上有线或无线网络接口704，一个或一个以上输入输出接口705，一个或一个以上键盘706等。

在一个具体的实施例中，数据处理设备包括有存储器，以及一个或一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块，且每个模块可以包括对数据处理设备中的一系列计算机可执行指令信息，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令信息：

从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据；

从业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据；

针对每条目标业务数据，按照设定的返佣策略生成目标业务数据所对应的返佣账单信息，并将返佣账单信息发送给在线返佣系统，以使在线返佣系统根据返佣账单信息执行相应的返佣操作。

可选的，计算机可执行指令信息在被执行时，从业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据，包括：

确定每条业务数据中的指定业务指标所对应的指标值；

基于指定业务指标所对应的指标值，从业务数据中筛选目标业务数据。

可选的，计算机可执行指令信息在被执行时，指定业务指标包括业务类型和/或业务金额；

相应的，基于指定业务指标所对应的指标值，从业务数据中筛选目标业务数据，包括：

从业务数据中筛选业务类型为指定类型和/或业务金额的金额值达到设定阈值的业务数据；

将筛选的业务数据确定为目标业务数据。

可选的，计算机可执行指令信息在被执行时，针对每条目标业务数据，按照设定的返佣策略生成目标业务数据所对应的返佣账单信息，包括：

针对每条目标业务数据，确定其所对应的返佣金额计算规则，并采用返佣金额计算规则计算目标业务数据所对应的返佣金额；

确定目标业务数据所对应的返佣相关信息；其中，返佣相关信息包括至少包括：返佣的收款方信息、返佣的付款方信息和支付方式；

基于返佣金额和返佣相关信息生成返佣账单信息。

可选的，计算机可执行指令信息在被执行时，针对每条目标业务数据，确定其所对应的返佣金额计算规则，包括：

提取每条目标业务数据中的目标业务指标所对应的指标值；其中，目标业务指标包括业务金额、业务类型和业务发生时刻；

根据目标业务指标所对应的指标值和历史目标业务数据，确定设定时间长度内业务类型的目标业务数据所对应的业务累计金额；

基于预先设定的各金额区间与返佣金额计算规则之间的映射关系以及业务累计金额，确定目标业务数据所对应的返佣金额计算规则。

可选的，计算机可执行指令信息在被执行时，确定目标业务数据所对应的返佣相关信息，包括：

从目标业务数据中提取收款方信息和付款方信息，以及，基于设定的返佣规则确定支付方式。

本说明书实施例提供的数据处理设备，在生成业务数据所对应的返佣账单信息时，周期性的从离线数据库中读取每个周期内所产生的业务数据，并对每个周期内所产生的业务数据进行批量处理，提高了返佣处理的效率，由于进行批量式处理，还可以降低返佣处理的资源开销；另外，在本说明书实施例中，返佣账单信息的生成过程都是在离线环境下进行的，相比对线上环境，当返佣策略发生变化时，可以便于返佣策略的调整。

进一步地，基于上述图1至图5所示的方法，本说明书实施例还提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令信息，一种具体的实施例中，该存储介质可以为U盘、光盘、硬盘等，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，能实现以下流程：

从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据；

从业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据；

针对每条目标业务数据，按照设定的返佣策略生成目标业务数据所对应的返佣账单信息，并将返佣账单信息发送给在线返佣系统，以使在线返佣系统根据返佣账单信息执行相应的返佣操作。

可选的，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，从业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据，包括：

确定每条业务数据中的指定业务指标所对应的指标值；

基于指定业务指标所对应的指标值，从业务数据中筛选目标业务数据。

可选的，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，指定业务指标包括业务类型和/或业务金额；

相应的，基于指定业务指标所对应的指标值，从业务数据中筛选目标业务数据，包括：

从业务数据中筛选业务类型为指定类型和/或业务金额的金额值达到设定阈值的业务数据；

将筛选的业务数据确定为目标业务数据。

可选的，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，针对每条目标业务数据，按照设定的返佣策略生成目标业务数据所对应的返佣账单信息，包括：

针对每条目标业务数据，确定其所对应的返佣金额计算规则，并采用返佣金额计算规则计算目标业务数据所对应的返佣金额；

确定目标业务数据所对应的返佣相关信息；其中，返佣相关信息包括至少包括：返佣的收款方信息、返佣的付款方信息和支付方式；

基于返佣金额和返佣相关信息生成返佣账单信息。

可选的，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，针对每条目标业务数据，确定其所对应的返佣金额计算规则，包括：

提取每条目标业务数据中的目标业务指标所对应的指标值；其中，目标业务指标包括业务金额、业务类型和业务发生时刻；

根据目标业务指标所对应的指标值和历史目标业务数据，确定设定时间长度内业务类型的目标业务数据所对应的业务累计金额；

基于预先设定的各金额区间与返佣金额计算规则之间的映射关系以及业务累计金额，确定目标业务数据所对应的返佣金额计算规则。

可选的，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，确定目标业务数据所对应的返佣相关信息，包括：

从目标业务数据中提取收款方信息和付款方信息，以及，基于设定的返佣规则确定支付方式。

本说明书实施例提供的存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，在生成业务数据所对应的返佣账单信息时，周期性的从离线数据库中读取每个周期内所产生的业务数据，并对每个周期内所产生的业务数据进行批量处理，提高了返佣处理的效率，由于进行批量式处理，还可以降低返佣处理的资源开销；另外，在本说明书实施例中，返佣账单信息的生成过程都是在离线环境下进行的，相比对线上环境，当返佣策略发生变化时，可以便于返佣策略的调整。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令信息实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令信息到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令信息产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令信息也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令信息产生包括指令信息装置的制造品，该指令信息装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令信息也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令信息提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令信息、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令信息的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (12)

1.一种数据处理方法，所述方法包括：

从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据；

从所述业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据；

针对每条所述目标业务数据，按照设定的返佣策略生成所述目标业务数据所对应的返佣账单信息，并将所述返佣账单信息发送给在线返佣系统，以使所述在线返佣系统根据所述返佣账单信息执行相应的返佣操作。

2.如权利要求1所述的方法，所述从所述业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据，包括：

确定每条业务数据中的指定业务指标所对应的指标值；

基于所述指定业务指标所对应的指标值，从所述业务数据中筛选所述目标业务数据。

3.如权利要求2所述的方法，所述指定业务指标包括业务类型和/或业务金额；

相应的，所述基于所述指定业务指标所对应的指标值，从所述业务数据中筛选所述目标业务数据，包括：

从所述业务数据中筛选所述业务类型为指定类型和/或所述业务金额的金额值达到设定阈值的业务数据；

将筛选的所述业务数据确定为所述目标业务数据。

4.如权利要求1-3任一项所述的方法，所述针对每条所述目标业务数据，按照设定的返佣策略生成所述目标业务数据所对应的返佣账单信息，包括：

针对每条所述目标业务数据，确定其所对应的返佣金额计算规则，并采用所述返佣金额计算规则计算所述目标业务数据所对应的返佣金额；

确定所述目标业务数据所对应的返佣相关信息；其中，所述返佣相关信息包括至少包括：返佣的收款方信息、返佣的付款方信息和支付方式；

基于所述返佣金额和所述返佣相关信息生成所述返佣账单信息。

5.如权利要求4所述的方法，所述针对每条所述目标业务数据，确定其所对应的返佣金额计算规则，包括：

提取每条所述目标业务数据中的目标业务指标所对应的指标值；其中，所述目标业务指标包括业务金额、业务类型和业务发生时刻；

根据所述目标业务指标所对应的指标值和历史目标业务数据，确定设定时间长度内所述业务类型的所述目标业务数据所对应的业务累计金额；

基于预先设定的各金额区间与返佣金额计算规则之间的映射关系以及所述业务累计金额，确定所述目标业务数据所对应的返佣金额计算规则。

6.如权利要求4所述的方法，确定所述目标业务数据所对应的返佣相关信息，包括：

从所述目标业务数据中提取所述收款方信息和所述付款方信息，以及，基于设定的所述返佣规则确定所述支付方式。

7.一种数据处理装置，所述装置包括：

读取模块，用于从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据；

筛选模块，用于从所述业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据；

生成模块，用于针对每条所述目标业务数据，按照设定的返佣策略生成所述目标业务数据所对应的返佣账单信息；

发送模块，用于将所述返佣账单信息发送给在线返佣系统，以使所述在线返佣系统根据所述返佣账单信息执行相应的返佣操作。

8.如权利要求7所述的装置，所述筛选模块，包括：

第一确定单元，用于确定每条业务数据中的指定业务指标所对应的指标值；

筛选单元，用于基于所述指定业务指标所对应的指标值，从所述业务数据中筛选所述目标业务数据。

9.如权利要求8所述的装置，所述指定业务指标包括业务类型和/或业务金额；

所述筛选单元，具体用于：

从所述业务数据中筛选所述业务类型为指定类型和/或所述业务金额的金额值达到设定阈值的业务数据；将筛选的所述业务数据确定为所述目标业务数据。

10.如权利要求7-9任一项所述的装置，所述生成模块，包括：

第二确定单元，用于针对每条所述目标业务数据，确定其所对应的返佣金额计算规则；

计算单元，用于采用所述返佣金额计算规则计算所述目标业务数据所对应的返佣金额；

第三确定单元，用于确定所述目标业务数据所对应的返佣相关信息；其中，所述返佣相关信息包括至少包括：返佣的收款方信息、返佣的付款方信息和支付方式；

生成单元，用于基于所述返佣金额和所述返佣相关信息生成所述返佣账单信息。

11.一种数据处理设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据；

从所述业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据；

针对每条所述目标业务数据，按照设定的返佣策略生成所述目标业务数据所对应的返佣账单信息，并将所述返佣账单信息发送给在线返佣系统，以使所述在线返佣系统根据所述返佣账单信息执行相应的返佣操作。

12.一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：

从离线数据库中读取业务系统在每个设定周期内所产生的业务数据；

从所述业务数据中筛选符合设定的返佣规则的各条目标业务数据；

针对每条所述目标业务数据，按照设定的返佣策略生成所述目标业务数据所对应的返佣账单信息，并将所述返佣账单信息发送给在线返佣系统，以使所述在线返佣系统根据所述返佣账单信息执行相应的返佣操作。