CN112508346B - 一种实现指标化业务数据勾稽的方法 - Google Patents

一种实现指标化业务数据勾稽的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种实现指标化业务数据勾稽的方法，属于数据处理技术领域，针对现有技术中对于单笔业务的明细数据的勾稽、校验支持不足,无法作为数据核对要求，在业务快速迭代过程中需要新增勾稽规则时响应速度无法满足需要的问题，本发明提供一套能够支撑新兴的分布式微服务系统的业务勾稽方法，所述方法包括多数据源采集、指标化数据勾稽和勾稽及监控报表三个部分，其目的在于，打破信贷业务数据勾稽的技术壁垒，使勾稽业务数据自动化，为信贷系统测试，信贷业务验收和线上业务提供统一的验证规则。

Description

一种实现指标化业务数据勾稽的方法
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种实现指标化业务数据勾稽的方法。
背景技术
目前传统软件系统已演变为分布式系统，传统技术架构和信贷业务系统被拆为业务独立的微服务，但也带来了信贷业务数据存储分散，数据关系更加复杂化的问题，信贷系统项目组内的业务人员及测试人员在测试阶段和验收阶段需要查看各个服务的业务数据再进行数据核对，其效率和准确性都无法满足实际需要。
目前相似业务告警类系统均只针对在统计某类数据然后定义告警规则的进行数据告警，但对于单笔信贷业务的明细数据的勾稽、校验支持不足,无法作为数据核对要求，在信贷业务快速迭代过程中需要新增勾稽规则时响应速度无法满足需要。
但是为了快速满足信贷业务高速的发展，信贷业务的快速迭代，业务数据的逻辑复杂度越来越高，信贷业务数据勾稽的壁垒越来越高，因此有必要开发一种能够支撑新兴的分布式微服务系统的业务勾稽方法和系统，为信贷系统测试，信贷业务验收和线上业务提供统一的验证规则。
发明内容
针对现有技术中对于单笔业务的明细数据的勾稽、校验支持不足,无法作为数据核对要求，在业务快速迭代过程中需要新增勾稽规则时响应速度无法满足需要的问题，本发明提供一套能够支撑新兴的分布式微服务系统的业务勾稽方法，其目的在于，自动化勾稽业务数据，为信贷系统测试，信贷业务验收和线上业务提供统一的验证规则。
本发明采用的技术方案如下：
一种实现指标化业务数据勾稽的方法，其特征在于，具体实现过程为：
步骤1：通过多数据源采集服务将源系统的信贷业务数据转化为基础数据集；
步骤2：基础数据集通过根据信贷业务数据的实际业务含义，构建基础指标配置；
步骤3：将基础指标配置载入到函数运算表达式中，得到过程指标配置和勾稽指标配置；
步骤4：利用基础指标配置、过程指标配置和勾稽指标配置数据建立指标树形关系；
步骤5：利用指标树形关系对基础指标、过程指标和勾稽指标进行数据处理，分别得到基础指标数据、过程指标数据和勾稽指标数据的值；
步骤6：将计算得到基础指标数据储存在基础指标结果表中；过程指标数据和勾稽指标数据的值存储在指标数据表中，该数据表作为监控和测试信贷数据的依据，可以为外部监控系统提供勾稽结果，监控系统可以通过数据采集的方式获取到指标勾稽服务的输出结果,检查勾稽指标的指标值为false时,监控系统可以利用短信,邮件等形式向业务人员发出告警信息。
进一步的，所述步骤1包括：
针对简单数据储存结构的信贷数据源，直接利用数据库工具进行数据库表数据同步，将同步的数据储存为基础数据集；
针对复杂数据存储结构的信贷数据源，在无法直接抽取源表满足基础数据表的情况下，可以由业务系统按要求提供抽数接口，利用程序进行RPC调用将业务系统返回的数据存储为基础数据集。
进一步的，所述信贷数据源数据包括CMP借据数据、CMP财务数据和CMP对账数据。
进一步的，所述步骤2中的基础指标配置的配置项包括:指标编号，指标名称，数据类型，基础数据表名，字段名，采集类型，采集条件。
配置项说明：
指标编号：用于标识指标的唯一编号；
指标名称：用于为指标编号定义一个中文名称，便于进行数据识别；
数据类型：用于标识该指标的数据值得类型，用于进行数据类型转换；
基础数据表名：用于标识该指标的数据处理时的源数据表名；
字段名：用于标识该指标需要采集基础数据表的哪个字段；
采集类型：用于标识该指标针对字段名的抽数方式；
采集条件：用于配置进行该指标数据处理时的过滤条件；
当前基于数据库的抽取所支持如下类型：
sum(字段名)
sum(DISTINCT字段名)
length(字段名)
max(字段名)
min(字段名)
avg(字段名)
count(字段名)
count(DISTINCT字段名)
进一步的，所述步骤3中的过程指标配置的配置项包括:指标编号，指标名称，指标类型，数据类型，指标层级，函数配置。
配置项说明：
指标编号：用于标识指标的唯一编号；
指标名称：用于为指标编号定义一个中文名称，便于进行数据识别；
指标类型：用于标识该指标的类型，过程指标或者勾稽指标，其中勾稽指标只能返回对/错,并为顶级指标,不可再被其他指标函数引用；
数据类型：用于标识该指标的数据值得类型，用于进行数据类型转换；
指标层级：用于标识该指标位于指标树的第几层，在指标配置时所引用的指标最大层级加1后得到该指标的层级值；
函数配置：用于配置该指标的函数式表达式，下级指标的数据将被载入到函数表达式后进行函数运算从而得到该指标的结果；
进一步的，所述步骤4具体包括：
步骤4.1：系统定义所有的基础指标配置数据的层级为1；
步骤4.2：指标关系数据表存储过程指标、勾稽指标的所依赖的指标编号；
步骤4.3：利用过程指标、勾稽指标配置数据及指标关系数据建立指标数据树型关系，如图1所示。
进一步的，指标树形关系将为过程指标运算提供层级信息，在过程指标、勾稽指标进行运算时将按层级的顺序进行指标计算，相同层级将在同一批次进行数据处理。
进一步的，所述步骤5包括：
基础指标处理：根据基础指标配置信息将配置中Select(关键字段)，sum(字段名)，as value from(基础数据表),where(采集条件)等信息拼接为sql抽数语句，利用批量服务执行拼接的sql抽数语句，得到基础指标数据的值；
过程指标和勾稽指标处理：通过函数式运算，按关键字查询出所有下级指标数据，载入到函数式运行逻辑中，经过计算得到过程指标及勾稽指标数据的值。
进一步的，对指标树形关系对基础指标、过程指标和勾稽指标进行数据处理的顺序是有先后关系的，当基础指标处理完成后，才能开始进行过程指标、勾稽指标的处理。
进一步的，所述sql抽数语句具体包括：关键字段，字段名，基础数据表，采集条件。
进一步的，所述步骤6中的勾稽指标的结果包含指标名称,指标编号,结果值,指标值类型为布尔类型，基础数据结果表方案可以采用横表或者纵表。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1：统一数据源抽数口径，将复杂数据源数据进行整合，减轻信贷业务测试和业务验证规避了分布式系统带来的数据分散和存储复杂的问题；
2：统一明细数据处理口径，将信贷业务数据按配置化信息进行指标数据抽取处理，减少人为处理业务数据理解带来的分歧；
3：统一业务数据勾稽规则，利用函数式语言灵活的函数配置特性，可以灵活配置和变更勾稽规则配置，满足各类个性化业务数据勾稽的要求；
4:自动化业务数据勾稽，基于实时数据同步能力，可以实时业务数据在线勾稽和输出勾稽结果，可为信贷系统提供实时勾稽结果。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
图1是本发明一种实现指标化业务数据勾稽的方法架构流程示意图；
图2是本发明一种实现指标化业务数据勾稽的方法的步骤示意图；
图3是本发明的指标数据处理流程示意图；
图4是本发明中指标树形关系示意图。
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，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
在本申请实施例的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
具体实施方式中涉及到的英文字符的具体解释如下：
CMP:单芯片多处理器。
Sum：函数返回数值列的总数；
Distinct：表示去掉重复的行；
Length：函数返回数值列的长度；
Max：函数返回一列中的最大值；
Min：函数返回一列中的最小值；
Avg：函数返回数值列的平均值；
Count：函数返回匹配指定条件的行数；
Boolean(计算机术语)：boolean数据类型boolean变量存储为8位(1个字节)的数值形式，但只能是对或是错；
return false：对/错；
sql:(Structured Query Language)结构化查询语言，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
下面结合图1～图4对本发明作详细说明。
本实施例中，如图1所示，一种实现指标化业务数据勾稽的方法架构包括：多数据源采集、指标化数据勾稽和勾稽及监控报表三个部分，如图2所示具体分为如下步骤：
步骤1：通过多数据源采集服务将源系统的信贷业务数据转化为基础数据集；
其中主要是采集CMP借据数据、CMP财务数据和CMP对账数据，通过jave、程序采集、数据库同步以及触发式延迟抽取，转化成基础数据集。
多数据源采集服务，主要是负责将业务系统数据采集到本系统中进行集中化得数据存储，为业务数据指标化提供原始的基础数据集，该基础数据集中可以包含多个业务数据表；
步骤2：基础数据集通过基于业务数据的实际业务含义，构建基础指标配置；
其中基础指标配置：利用基础数据集中的数据表的信息建立基础指标采集条件、字段、取数或者统计类型，为各个基础指标定义唯一编号和中文名称；
步骤3：将基础指标配置载入到函数运算表达式中，得到过程指标配置和勾稽指标配置；
其中过程指标及勾稽指标配置：将指标编号利用函数式配置方式建立下级指标的关联关系，从而为指标体系提供数据基础；
步骤4：利用基础指标配置、过程指标配置和勾稽指标配置数据建立指标树形关系；
步骤5：利用指标树形关系对基础指标、过程指标和勾稽指标进行数据处理，分别得到基础指标数据、过程指标数据和勾稽指标数据的值；
步骤6：将计算得到基础指标数据储存在基础指标结果表中；过程指标数据和勾稽指标数据的值存储在指标数据表中，该数据表作为监控和测试数据的依据，可以为外部监控系统提供勾稽结果，所述勾稽结果包含指标名称,指标编号,结果值,结果值类型为布尔类型，监控系统可以通过数据采集的方式获取到指标勾稽服务的输出结果,检查勾稽指标的指标值为false时,监控系统可以利用短信,邮件等形式向业务人员发出告警信息。
本实施例中，指标数据处理流程如图3所示，先基础指标处理完成后，再进行过程指标、勾稽指标的处理，处理时按指标层级顺序进行批次处理，高层级的指标只有等待所依赖的下级指标处理完成后才能被处理。
其中所述步骤1包括：
针对简单数据储存结构的数据源，直接利用数据库工具进行数据库表数据同步，将同步的数据储存为基础数据集；
针对复杂数据存储结构的数据源，在无法直接抽取源表满足基础数据表的情况下，可以由业务系统按要求提供抽数接口，利用程序进行RPC调用将业务系统返回的数据存储为基础数据集。
本实施例中，经过多数据源采集后，将在本系统库中产生对应信贷业务的基础数据表，以信贷系统中的借据业务进行处理处理举例,如下表：
Figure BDA0002781887320000061
其中，所述步骤2中的基础指标配置的配置项包括:指标编号，指标名称，数据类型，基础数据表名，字段名，采集类型，采集条件。
配置项说明：
指标编号：用于标识指标的唯一编号；
指标名称：用于为指标编号定义一个中文名称，便于进行数据识别；
数据类型：用于标识该指标的数据值得类型，用于进行数据类型转换；
基础数据表名：用于标识该指标的数据处理时的源数据表名；
字段名：用于标识该指标需要采集基础数据表的哪个字段；
采集类型：用于标识该指标针对字段名的抽数方式；
采集条件：用于配置进行该指标数据处理时的过滤条件；
当前基于数据库的抽取所支持如下类型：
sum(字段名)
sum(DISTINCT字段名)
length(字段名)
max(字段名)
min(字段名)
avg(字段名)
count(字段名)
count(DISTINCT字段名)
本实施例中：基础指标配置如下表所示：
Figure BDA0002781887320000071
Figure BDA0002781887320000081
进一步的，所述步骤3中的过程指标配置的配置项包括:指标编号，指标名称，指标类型，数据类型，指标层级，函数配置。
配置项说明：
指标编号：用于标识指标的唯一编号；
指标名称：用于为指标编号定义一个中文名称，便于进行数据识别；
指标类型：用于标识该指标的类型，过程指标或者勾稽指标，其中勾稽指标只能返回对/错,并为顶级指标,不可再被其他指标函数引用；
数据类型：用于标识该指标的数据值得类型，用于进行数据类型转换；
指标层级：用于标识该指标位于指标树的第几层，在指标配置时所引用的指标最大层级加1后得到该指标的层级值；
函数配置：用于配置该指标的函数式表达式，下级指标的数据将被载入到函数表达式后进行函数运算从而得到该指标的结果；
本实施例中：过程指标配置和勾稽指标配置如下表所示：
Figure BDA0002781887320000082
进一步的，所述步骤4具体包括：
步骤4.1：系统定义所有的基础指标配置数据的层级为1；
步骤4.2：指标关系数据表存储过程指标、勾稽指标的所依赖的指标编号；
本实施例中：指标关系如下表所示：
指标编号 下级指标编号
ZB_P001 ZB_B004
ZB_P001 ZB_B005
ZB_G001 ZB_P001
ZB_G001 ZB_B006
ZB_G002 ZB_B001
ZB_G002 ZB_B002
ZB_G002 ZB_B003
步骤4.3：利用过程指标、勾稽指标配置数据及指标关系数据建立指标数据树型关系，和图4所示，定义基础数据集的层级为0，基础指标层级为1，过程指标的层级为2，勾稽指标的层级为3，具体实施例如下表所示：
Figure BDA0002781887320000091
进一步的，指标树形关系将为过程指标运算提供层级信息，在过程指标、勾稽指标进行运算时将按层级的顺序进行指标计算，相同层级将在同一批次进行数据处理。
进一步的，所述步骤5包括：
基础指标处理：根据基础指标配置信息将配置中Select(关键字段)，sum(字段名)，as value from(基础数据表),where(采集条件)等信息拼接为sql抽数语句，利用批量服务执行拼接的sql抽数语句，得到基础指标数据的值；
过程指标和勾稽指标处理：通过函数式运算，按关键字查询出所有下级指标数据，载入到函数式运行逻辑中，经过计算得到过程指标及勾稽指标数据的值。
本实施例中，函数式运算具体是按关键字查询出该指标的所有下级指标数据，载入到函数式运行逻辑中，经过计算得到该指标的值。
以指标：ZB_G001(借据已还与还款计划已还勾稽)函数式运算代码举例：
Figure BDA0002781887320000101
(1)当ZB_P001为1000时：ZB_G001值为TRUE；
(2)当ZB_P001不为1000时：ZB_G001值为FALSE；
进一步的，对指标树形关系对基础指标、过程指标和勾稽指标进行数据处理的顺序是有先后关系的，当基础指标处理完成后，才能开始进行过程指标、勾稽指标的处理。
进一步的，所述sql抽数语句具体包括：关键字段，字段名，基础数据表，采集条件。
进一步的，所述步骤6中的基础数据结果表方案可以采用横表或者纵表。
指标结果方案的实施例一，纵表如下表所示：
指标标号 关键字段 值 指标名称
ZB_B001 借据A 3 借据总期次
ZB_B002 借据A 3 还款计划总期次
ZB_B003 借据A 3 还款计划最大期次
ZB_B004 借据A 3000 借据总本金
ZB_B005 借据A 2000 借据剩余本金
ZB_B006 借据A 1000 还款计划已还本金
优点如下
1：无需临时创建数据表；
2：无数据表字段长度限制；
3：可以进行批量插入数据，提高数据入库效率；
4：指标取数简单，明了；
缺点如下
1：基础指标数据条数较比横表多；
2：指标数据值字段无法明确数据类型；
指标结果方案的实施例二，横表如下表所示：
关键字段 ZB_B001 ZB_B002 ZB_B003 ZB_B004 ZB_B005 ZB_B006
借据A 3 3 3 3000 2000 1000
优点如下
1：可以按指标类型为各个指标指定数据类型；
2：相对于纵表的数据条数大幅度减少；
缺点如下
1：需在建立指标配置时分配所属数据表名，并建立数据表；
2：各个指标抽取数据后需要进行更新语句，相对批量插入数据性能较慢，处理相对复杂；
3：指标取数时需要按所属数据表名进行取数；
本实施例中，勾稽指标的结果如下表所示：
物理列名 逻辑列名 业务含义
id id 自增ID
Batch_no Batch_no 批次号UUID
Ind_no Ind_no 指标编号
data_type data_type 数据类型
Key_no Key_no 关键字
data_value data_value 指标值
以上所述实施例仅表达了本申请的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请技术方案构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。

Claims (8)

1.一种实现指标化业务数据勾稽的方法，其特征在于，具体实现过程为：
步骤1：通过多数据源采集服务将源系统的信贷业务数据转化为基础数据集；
步骤2：基础数据集根据信贷业务数据的实际业务含义，构建基础指标配置；
步骤3：将基础指标配置载入到函数运算表达式中，得到过程指标配置和勾稽指标配置；
步骤4：利用基础指标配置、过程指标配置和勾稽指标配置数据建立指标树形关系；
步骤4.1：系统定义所有的基础指标配置数据的层级为1；
步骤4.2：指标关系数据表存储过程指标、勾稽指标所依赖的指标编号；
步骤4.3：利用过程指标、勾稽指标配置数据及指标关系数据建立指标数据树型关系；
步骤5：利用指标树形关系对基础指标、过程指标和勾稽指标进行数据处理，分别得到基础指标数据、过程指标数据和勾稽指标数据的值，其中，对基础指标、过程指标和勾稽指标进行数据处理的顺序是有先后关系的，当基础指标处理完成后，才能开始进行过程指标、勾稽指标的处理；
步骤6：将计算得到基础指标数据储存在基础指标结果表中；过程指标数据和勾稽指标数据的值存储在指标数据表中，指标数据表作为监控和测试信贷数据的依据，为外部监控系统提供勾稽结果，所述勾稽结果包含指标名称,指标编号,结果值,结果值类型为布尔类型。
2.根据权利要求1所述的一种实现指标化业务数据勾稽的方法，其特征在于，所述步骤1包括：针对简单数据储存结构的信贷数据源，直接利用数据库工具进行数据库表数据同步，将同步的数据储存为基础数据集；针对复杂数据存储结构的信贷数据源，在无法直接抽取源表满足基础数据表的情况下，由业务系统按要求提供抽数接口，利用程序进行RPC调用将业务系统返回的数据存储为基础数据集。
3.根据权利要求1所述的一种实现指标化业务数据勾稽的方法，其特征在于，所述步骤2中的基础指标配置的配置项包括:指标编号，指标名称，数据类型，基础数据表名，字段名，采集类型，采集条件。
4.根据权利要求1所述的一种实现指标化业务数据勾稽的方法，其特征在于，所述步骤3中的过程指标配置的配置项包括:指标编号，指标名称，指标类型，数据类型，指标层级，函数配置。
5.根据权利要求1所述的一种实现指标化业务数据勾稽的方法，其特征在于，指标树形关系将为过程指标运算提供层级信息，在过程指标、勾稽指标进行运算时将按层级的顺序进行指标计算，相同层级将在同一批次进行数据处理。
6.根据权利要求1所述的一种实现指标化业务数据勾稽的方法，其特征在于，所述步骤5包括：基础指标处理：根据基础指标配置信息将配置中基础数据表，字段名，采集条件信息拼接为sql抽数语句，利用批量服务执行拼接的sql抽数语句，得到基础指标数据的值；过程指标和勾稽指标处理：通过函数式运算，按关键字查询出所有下级指标数据，载入到函数式运行逻辑中，经过计算得到过程指标及勾稽指标数据的值。
7.根据权利要求6所述的一种实现指标化业务数据勾稽的方法，其特征在于，所述sql抽数语句具体包括：关键字段，字段名，基础数据表，采集条件。
8.根据权利要求1所述的一种实现指标化业务数据勾稽的方法，其特征在于，所述步骤6中的基础数据结果表方案采用横表或者纵表。
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