CN113377802A - 一种调度推送方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种调度推送方法、系统、设备及存储介质，涉及计算机技术领域。所述方法包括：获取数据源及其过滤条件，并生成报文数据；对所述报文数据进行解析，得到待过滤数据信息，并将所述待过滤数据信息进行过滤，得到过滤数据；获取指标数据，并根据所述指标数据对所述过滤数据进行逻辑关系配置，得到逻辑关系条件；对所述逻辑关系条件进行解析，得到结构化查询语句；根据预置的数据库，对所述结构化查询语句执行筛选命令，得到客群数据；根据所述客群数据，匹配对应的推送调度渠道。本发明能够有针对性地筛选推送渠道，提高推送消息的有效率。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种调度推送方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
随着移动互联网技术的迅猛发展，当前金融业面临着巨大的科技变革冲击，主要体现在线下服务网点增长乏力，而线上移动互联网用户迅速增长，传统营销方式存在营销针对性不强，市场需求把握不够精准，营销成本高等问题，如今客户线上产生的数据量庞大且来源复杂，包括交易数据、行为触点数据、渠道回流数据等，如何通过大数据技术在客户营销环节实现基于多维度、海量数据、准实时的精准营销已成智能营销需要解决的核心技术问题。
大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网的一种营销方式。数据来源于多个渠道平台，通过ETL(Extract-Transform-Load)等技术将不同平台上的源数据经过抽取、清洗、转换、装载到企业数据仓库(EDW)，将分散凌乱的数据整合成客户主题维度的数据指标，并根据指标不同组合最终用于营销决策。现有的营销系统，生成数据指标时效性低，采取离线批次方式加工源数据，至少需要T+1时效，针对某些需要快速响应的营销场景，较难满足业务需求；且数据指标组合灵活性不高，数据指标由源数据通过定制化加工而成，业务人员无法直接使用源数据进行营销个性化组合，复杂的营销场景需要业务人员根据营销效果准实时对多维源数据进行个性化灵活组合，从而快速调整营销策略以满足瞬息万变的市场竞争。
发明内容
本发明目的在于，提供一种调度推送方法、系统、设备及存储介质，以提升调度推送的时效性和精准率。
为实现上述目的，本发明实施例提供一种调度推送方法，包括：
获取数据源及其过滤条件，并生成报文数据；
对所述报文数据进行解析，得到待过滤数据信息，并将所述待过滤数据信息进行过滤，得到过滤数据；
获取指标数据，并根据所述指标数据对所述过滤数据进行逻辑关系配置，得到逻辑关系条件；
对所述逻辑关系条件进行解析，得到结构化查询语句；
根据预置的数据库，对所述结构化查询语句执行筛选命令，得到客群数据；
根据所述客群数据，匹配对应的推送调度渠道。
优选地，所述报文数据包括JSON报文。
优选地，所述预置的数据库包括混合事务分析处理数据库。
优选地，所述数据源包括用户实时产生的线上行为数据和交易数据。
本发明实施例还提供一种调度推送系统，包括：
获取模块，用于获取数据源及其过滤条件，并生成报文数据；
报文解析模块，用于对所述报文数据进行解析，得到待过滤数据信息，并将所述待过滤数据信息进行过滤，得到过滤数据；
配置模块，用于获取指标数据，并根据所述指标数据对所述过滤数据进行逻辑关系配置，得到逻辑关系条件；
逻辑解析模块，用于对所述逻辑关系条件进行解析，得到结构化查询语句；
筛选模型，用于根据预置的数据库，对所述结构化查询语句执行筛选命令，得到客群数据；
匹配模块，用于根据所述客群数据，匹配对应的推送调度渠道。
优选地，所述报文数据包括JSON报文。
优选地，所述预置的数据库包括混合事务分析处理数据库。
优选地，所述数据源包括用户实时产生的线上行为数据和交易数据。
本发明实施例还提供一种计算机终端设备，包括一个或多个处理器和存储器。存储器与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任一实施例所述的调度推送方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的调度推送方法。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明公开了一种调度推送方法，包括：获取数据源及其过滤条件，并生成报文数据；对所述报文数据进行解析，得到待过滤数据信息，并将所述待过滤数据信息进行过滤，得到过滤数据；获取指标数据，并根据所述指标数据对所述过滤数据进行逻辑关系配置，得到逻辑关系条件；对所述逻辑关系条件进行解析，得到结构化查询语句；根据预置的数据库，对所述结构化查询语句执行筛选命令，得到客群数据；根据所述客群数据，匹配对应的推送调度渠道。本发明能够有针对性地筛选推送渠道，提高推送消息的有效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式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发明的一些实施方式，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是本发明某一实施例提供的调度推送方法的流程示意图；
图2是本发明另一实施例提供的调度推送方法的流程示意图；
图3是本发明又一实施例提供的操作界面示意图；
图4是本发明某一实施例提供的调度推送方法涉及的底层运算流程示意图；
图5是本发明另一实施例提供的调度推送方法涉及的底层运算流程示意图；
图6是本发明某一实施例提供的调度推送系统的结构示意图；
图7是本发明某一实施例提供的计算机终端设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
请参阅图1，图1是本发明某一实施例提供的调度推送方法的流程示意图。在本实施例中，调度推送方法包括以下步骤：
S110，获取数据源及其过滤条件，并生成报文数据；
S120，对所述报文数据进行解析，得到待过滤数据信息，并将所述待过滤数据信息进行过滤，得到过滤数据；
S130，获取指标数据，并根据所述指标数据对所述过滤数据进行逻辑关系配置，得到逻辑关系条件；
S140，对所述逻辑关系条件进行解析，得到结构化查询语句；
S150，根据预置的数据库，对所述结构化查询语句执行筛选命令，得到客群数据；
S160，根据所述客群数据，匹配对应的推送调度渠道。
在本发明实施例中，所述报文数据包括JSON报文。
在本发明实施例中，所述预置的数据库包括混合事务分析处理数据库(HTAP数据库)。HTAP(混合事务/分析处理)数据库，相对于传统数据仓库使用的离线数据库，HTAP数据库能够在一份数据上同时支撑OLTP(实时业务运行)和OLAP(离线数据分析)场景，避免在传统架构中，在线与离线数据库之间大量的数据交互。此外，HTAP基于分布式架构，支持弹性扩容，可按需扩展吞吐或存储，能轻松应对高并发、海量数据场景。
在本发明实施例中，所述数据源包括用户实时产生的线上行为数据和交易数据。
在某一具体实施例中，为了利用调度推送方法，构造营销触客渠道，具体通过以下五个功能模块进行实现，如图2所示。
(1)前置模块
前置主要用于接入实时数据源，包括用户实时产生的线上行为数据、交易数据等，通过解析门户前端配置的筛选条件，前置使用Kafka等实时消息队列组件拉取符合筛选条件的实时数据，并把实时数据经过简单整合，按用户维度把数据通过“TP写入接口”写入到HTAP数据库，供HTAP数据分析使用。
其中，HTAP数据库，包括TP与AP两个部分，分别支持写入OLTP业务数据与OLAP分析数据，其中TP接收前置推送的实时数据源业务数据，AP接收批量指标数据。TP接收到实时数据后，将准实时(1小时内)通过同步接口将实时业务数据同步到AP中，实现TP与AP间的数据整合。
其中，门户前端为一可视化的操作界面，支持用户通过手动拖拉拽等方式选择业务指标，个性化组合数据，并最终生成目标营销客群。主要操作界面如图3所示。
请参阅图4，其中，事件用于支持配置实时源数据，读取多维度源数据表实时数据，对实时数据产生的时间范围、发生次数、发生间隔时长等属性进行逻辑限定，实现个性化加工配置。条件用于支持配置离线指标数据，读取批量指标数据，对指标数据的取值范围进行逻辑限定，实现个性化加工配置。逻辑限定包括支持等于、不等于、类似、不类似、介于、为空、不为空等逻辑判定。关于逻辑名称的说明和备注可参阅表1。事件组用于支持添加多个事件或条件组合成事件组，可配置事件组内的子项为“全部满足”或“满足其一”，从而实现事件组的逻辑判断。应用服务用于解析门户前端配置的筛选条件逻辑组合，把前端生成的JSON报文解析成SQL/存储过程，然后通过JDBC连接HTAP数据库，读取并操作数据库内的客群数据、行为数据、指标数据，最终生成目标客群数据，并推送至推送服务模块。推送服务用于接收到应用服务推送的客群数据后，调用外部渠道推送接口，通过推送调度将客群数据逐一推送到营销触客渠道，从而发生营销事件(即推送)。
表1 逻辑名称的说明和备注列表
请参阅图5，结合图2，在本发明实施例中，调度推送方法的流程包括：(1)在门户前端通过可视化界面获取配置实时数据源的过滤条件，门户将过滤条件以JSON的方式传递给前置。(2)前置接收门户传递的过滤条件JSON报文，并对JSON进行解析，解析出需要对哪些数据源、哪些数据字段进行过滤，并把过滤后的实时数据通过接口写入HTAP数据库TP域。(3)在门户前端通过可视化界面获取配置事件、条件、逻辑限定、事件组等逻辑组合条件，从而配置实时数据与指标数据的逻辑关系。配置完成后，门户将逻辑关系条件以JSON的方式传递给前置。(4)前置接收门户传递的逻辑关系条件JSON报文，并对JSON进行解析，解析转换为SQL语句，并通过JDBC连接HTAP数据库执行sql筛选命令。(5)HTAP数据库执行sql命令对数据进行逻辑加工处理，最终生成客群数据，返回给应用服务。(6)应用服务接收数据库返回的客群数据，并将数据推送至推送服务模块，推送服务根据推送调度对渠道进行逐一推送触客。
通过前置读取业务系统实时数据，写入HTAP数据库TP域，TP数据准实时同步到AP域实现数据整合，并将实时数据+离线指标应用于营销触客场景，大大提升营销的时效性。相较于现有技术，通过离线数据库加工离线数据指标，至少需要T+1时效，能满足对时效性要求较高的业务场景，扩展了数据营销的使用范围。
通过门户前端可视化自定义配置筛选条件、数据指标组合，前置读取配置参数过滤业务系统实时数据，并写入到HTAP数据库。应用服务解析门户端筛选条件参数，读取HTAP存储的实时数据、指标数据进行加工，最终输出客群数据推送至触客渠道，整体加工过程可由业务人员个性化定义，加工灵活性高。
请参阅图6，图6是本发明某一实施例提供的调度推送系统的结构示意图。在本实施例中，调度推送系统包括：
获取模块210，用于获取数据源及其过滤条件，并生成报文数据；
报文解析模块220，用于对所述报文数据进行解析，得到待过滤数据信息，并将所述待过滤数据信息进行过滤，得到过滤数据；
配置模块230，用于获取指标数据，并根据所述指标数据对所述过滤数据进行逻辑关系配置，得到逻辑关系条件；
逻辑解析模块240，用于对所述逻辑关系条件进行解析，得到结构化查询语句；
筛选模型250，用于根据预置的数据库，对所述结构化查询语句执行筛选命令，得到客群数据；
匹配模块260，用于根据所述客群数据，匹配对应的推送调度渠道。
在本发明实施例中，所述报文数据包括JSON报文。
在本发明实施例中，所述预置的数据库包括混合事务分析处理数据库(HTAP数据库)。HTAP(混合事务/分析处理)数据库，相对于传统数据仓库使用的离线数据库，HTAP数据库能够在一份数据上同时支撑OLTP(实时业务运行)和OLAP(离线数据分析)场景，避免在传统架构中，在线与离线数据库之间大量的数据交互。此外，HTAP基于分布式架构，支持弹性扩容，可按需扩展吞吐或存储，能轻松应对高并发、海量数据场景。
在本发明实施例中，所述数据源包括用户实时产生的线上行为数据和交易数据。
关于调度推送系统的具体限定可以参见上文中对于的调度推送方法限定，在此不再赘述。上述调度推送系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
请参阅图7，本发明实施例提供一种计算机终端设备，包括一个或多个处理器和存储器。存储器与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任意一个实施例中的调度推送方法。
处理器用于控制该计算机终端设备的整体操作，以完成上述的调度推送方法的全部或部分步骤。存储器用于存储各种类型的数据以支持在该计算机终端设备的操作，这些数据例如可以包括用于在该计算机终端设备上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
在一示例性实施例中，计算机终端设备可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific 1ntegrated Circuit，简称AS1C)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device,简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的调度推送方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述任意一个实施例中的调度推送方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器，上述程序指令可由计算机终端设备的处理器执行以完成上述的调度推送方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种调度推送方法，其特征在于，包括：
获取数据源及其过滤条件，并生成报文数据；
对所述报文数据进行解析，得到待过滤数据信息，并将所述待过滤数据信息进行过滤，得到过滤数据；
获取指标数据，并根据所述指标数据对所述过滤数据进行逻辑关系配置，得到逻辑关系条件；
对所述逻辑关系条件进行解析，得到结构化查询语句；
根据预置的数据库，对所述结构化查询语句执行筛选命令，得到客群数据；
根据所述客群数据，匹配对应的推送调度渠道。
2.根据权利要求1所述的调度推送方法，其特征在于，所述报文数据包括JSON报文。
3.根据权利要求1所述的调度推送方法，其特征在于，所述预置的数据库包括混合事务分析处理数据库。
4.根据权利要求1所述的调度推送方法，其特征在于，所述数据源包括用户实时产生的线上行为数据和交易数据。
5.一种调度推送系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取数据源及其过滤条件，并生成报文数据；
报文解析模块，用于对所述报文数据进行解析，得到待过滤数据信息，并将所述待过滤数据信息进行过滤，得到过滤数据；
配置模块，用于获取指标数据，并根据所述指标数据对所述过滤数据进行逻辑关系配置，得到逻辑关系条件；
逻辑解析模块，用于对所述逻辑关系条件进行解析，得到结构化查询语句；
筛选模型，用于根据预置的数据库，对所述结构化查询语句执行筛选命令，得到客群数据；
匹配模块，用于根据所述客群数据，匹配对应的推送调度渠道。
6.根据权利要求5所述的调度推送系统，其特征在于，所述报文数据包括JSON报文。
7.根据权利要求5所述的调度推送系统，其特征在于，所述预置的数据库包括混合事务分析处理数据库。
8.根据权利要求5所述的调度推送系统，其特征在于，所述数据源包括用户实时产生的线上行为数据和交易数据。
9.一种计算机终端设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4任一项所述的调度推送方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的调度推送方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |