CN114022279A - 一种业务数据纠错方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents

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CN114022279A CN202111308125.7A CN202111308125A CN114022279A CN 114022279 A CN114022279 A CN 114022279A CN 202111308125 A CN202111308125 A CN 202111308125A CN 114022279 A CN114022279 A CN 114022279A
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Abstract

本发明公开了一种业务数据纠错方法，该方法包括以下步骤：监听交易流程中生成的数据操作事件消息；获取数据操作事件消息对应的业务数据；对数据操作事件消息进行规则匹配，得到目标数据比对组件；利用目标数据比对组件识别业务数据中是否存在错误数据；若是，则获取错误数据，并将错误数据推送至交易流程对应的各交易子系统，以使各交易子系统对错误数据进行纠错操作。应用本发明所提供的业务数据纠错方法，能够及时判定业务数据中是否存在错误数据，及时进行业务补救，较大地降低了业务损失发生的概率，不需要额外的数据抽取环节，较大地减轻了对业务交易系统的影响。本发明还公开了一种业务数据纠错装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。

Description

一种业务数据纠错方法、装置、设备及可读存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种业务数据纠错方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
在实时交易过程中，业务数据在交易的各个环节会以不同的形式存储在不同的存储实例中，有些以结构化形式存储在关系型数据库中，有些以半结构化形式存储于非关系型数据中，甚至有部分是以过程数据的形式存储在中间件服务端。在业务系统中需要检索各个交易环节的数据是否与预期一致，进而发现问题数据，识别异常业务。
当前一般的海量数据比对或纠错方案往往需要在业务各环节的数据落地后，再通过数据抽取、离线分析的方式进行处理，此类方案相对业务交易而言滞后性较严重，不能及时对业务做出必要的干预和补偿，易造成不必要的业务损失。同时数据抽取等环节会对业务交易库产生一定的性能影响，当数据量级较大时，需要预留一定的业务空窗期，对业务交易系统影响较大。
综上所述，如何有效地解决现有的业务数据纠错方法不能及时对业务做出必要的干预和补偿，易造成不必要的业务损失，对业务交易系统影响较大等问题，是目前本领域技术人员急需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种业务数据纠错方法，该方法能够及时判定业务数据中是否存在错误数据，及时进行业务补救，较大地降低了业务损失发生的概率，不需要额外的数据抽取环节，较大地减轻了对业务交易系统的影响；本发明的另一目的是提供一种业务数据纠错装置、设备及计算机可读存储介质。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
一种业务数据纠错方法，包括：
监听交易流程中生成的数据操作事件消息；
获取所述数据操作事件消息对应的业务数据；
对所述数据操作事件消息进行规则匹配，得到目标数据比对组件；
利用所述目标数据比对组件识别所述业务数据中是否存在错误数据；
若是，则获取所述错误数据，并将所述错误数据推送至所述交易流程对应的各交易子系统，以使各所述交易子系统对所述错误数据进行纠错操作。
在本发明的一种具体实施方式中，对所述数据操作事件消息进行规则匹配，得到目标数据比对组件，包括：
确定所述数据操作事件消息对应的业务类型；
从数据比对组件集合中筛选所述业务类型对应的目标数据比对组件。
在本发明的一种具体实施方式中，从数据比对组件集合中筛选所述业务类型对应的目标数据比对组件，包括：
判断所述业务类型是否为多环节海量交易行为业务；
若是，则从所述数据比对组件集合中筛选所述多环节海量交易行为业务对应的布隆过滤器组件；
利用所述目标数据比对组件识别所述业务数据中是否存在错误数据，包括：
当所述业务数据中的后置数据落地时，利用所述布隆过滤器组件对所述业务数据中前置数据的前置关键信息比特位与所述后置数据的后置关键信息比特位进行一致性对比；
根据一致性对比结果判断所述业务数据中是否存在错误数据。
在本发明的一种具体实施方式中，从数据比对组件集合中筛选所述业务类型对应的目标数据比对组件，包括：
判断所述业务类型是否为复杂规则匹配业务；
若是，则从所述数据比对组件集合中筛选所述复杂规则匹配业务对应的内置规则引擎组件；
利用所述目标数据比对组件识别所述业务数据中是否存在错误数据，包括：
利用所述内置规则引擎组件调取自定义业务纠错规则识别所述业务数据中是否存在错误数据。
在本发明的一种具体实施方式中，从数据比对组件集合中筛选所述业务类型对应的目标数据比对组件，包括：
判断所述业务类型是否为数据存在延迟业务；
若是，则从所述数据比对组件集合中筛选所述数据存在延迟业务对应的数据容错窗口组件；
利用所述目标数据比对组件识别所述业务数据中是否存在错误数据，包括：
利用所述数据容错窗口组件按照预设容错时延识别所述业务数据中是否存在错误数据。
在本发明的一种具体实施方式中，监听交易流程中生成的数据操作事件消息，包括：
获取各所述交易子系统分别所属的数据源类型；
根据各所述数据源类型确定各所述交易子系统分别对应的监听转换器类型；
利用各所述交易子系统分别对应的监听转换器类型的监听转换器监听交易流程中生成的数据操作事件消息。
在本发明的一种具体实施方式中，在监听交易流程中生成的数据操作事件消息之后，还包括：
判断所述数据操作事件消息是否为预设统一数据格式；
若否，则将所述数据操作事件消息转换为所述预设统一数据格式的数据。
一种业务数据纠错装置，包括：
事件消息监听模块，用于监听交易流程中生成的数据操作事件消息；
数据获取模块，用于获取所述数据操作事件消息对应的业务数据；
数据比对组件获得模块，用于对所述数据操作事件消息进行规则匹配，得到目标数据比对组件；
错误数据识别模块，用于利用所述目标数据比对组件识别所述业务数据中是否存在错误数据；
数据纠错模块，用于当确定所述业务数据中存在错误数据时，获取所述错误数据，并将所述错误数据推送至所述交易流程对应的各交易子系统，以使各所述交易子系统对所述错误数据进行纠错操作。
一种业务数据纠错设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如前所述业务数据纠错方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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前所述业务数据纠错方法的步骤。
本发明所提供的业务数据纠错方法，监听交易流程中生成的数据操作事件消息；获取数据操作事件消息对应的业务数据；对数据操作事件消息进行规则匹配，得到目标数据比对组件；利用目标数据比对组件识别业务数据中是否存在错误数据；若是，则获取错误数据，并将错误数据推送至交易流程对应的各交易子系统，以使各交易子系统对错误数据进行纠错操作。
由上述技术方案可知，通过对交易流程中生成的数据操作事件消息进行及时监听，并预先设置用于对业务数据进行实时判定的各数据比对组件，通过匹配数据操作事件消息对应的目标数据比对组件，利用目标数据比对组件在业务进行的过程中及时判定业务数据中是否存在错误数据。从而当识别到错误数据时，及时进行业务补救，较大地降低了业务损失发生的概率。相较于数据落地后进行数据抽取分析的方式，本发明不需要额外的数据抽取环节，较大地减轻了对业务交易系统的影响。
相应的，本发明还提供了与上述业务数据纠错方法相对应的业务数据纠错装置、设备和计算机可读存储介质，具有上述技术效果，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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为本发明实施例中业务数据纠错方法的一种实施流程图；
图2为本发明实施例中业务数据纠错方法的另一种实施流程图；
图3为本发明实施例中一种业务数据纠错装置的结构框图；
图4为本发明实施例中一种业务数据纠错设备的结构框图；
图5为本实施例提供的一种业务数据纠错设备的具体结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。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做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。
参见图1，图1为本发明实施例中业务数据纠错方法的一种实施流程图，该方法可以包括以下步骤：
S101：监听交易流程中生成的数据操作事件消息。
在各交易子系统之间进行业务交易时，交易流程中会存在各种操作事件，如在购物平台中存在提交订单、支付等写入、修改的数据操作事件，监听交易流程中生成的数据操作事件消息。
S102：获取数据操作事件消息对应的业务数据。
在监听到交易流程中生成的数据操作事件消息之后，获取数据操作事件消息对应的业务数据。如可以获取提交订单、支付等数据操作事件对应的订单金额和待支付金额。
S103：对数据操作事件消息进行规则匹配，得到目标数据比对组件。
预先针对不同类型的操作事件消息设置对应的数据比对组件，并预先设置操作事件消息与数据比对组件之间的匹配规则。在获取到数据操作事件消息对应的业务数据之后，对数据操作事件消息进行规则匹配，得到目标数据比对组件。
S104：利用目标数据比对组件识别业务数据中是否存在错误数据，若是，则执行步骤S105，若否，则不做处理。
在对数据操作事件消息进行规则匹配，得到目标数据比对组件之后，利用目标数据比对组件识别业务数据中是否存在错误数据，若是，则说明当前业务交易存在异常，执行步骤S105，若否，则说明当前业务交易异常，不做处理。
S105：获取错误数据，并将错误数据推送至交易流程对应的各交易子系统，以使各交易子系统对错误数据进行纠错操作。
当利用目标数据比对组件识别到业务数据中存在错误数据时，说明当前业务交易存在异常，获取错误数据，并将错误数据推送至交易流程对应的各交易子系统，各交易子系统对错误数据进行纠错操作，即对疑点数据进行二次校验和纠正，从而及时发现问题数据，及时对异常业务进行线上止损。
由上述技术方案可知，通过对交易流程中生成的数据操作事件消息进行及时监听，并预先设置用于对业务数据进行实时判定的各数据比对组件，通过匹配数据操作事件消息对应的目标数据比对组件，利用目标数据比对组件在业务进行的过程中及时判定业务数据中是否存在错误数据。从而当识别到错误数据时，及时进行业务补救，较大地降低了业务损失发生的概率。相较于数据落地后进行数据抽取分析的方式，本发明不需要额外的数据抽取环节，较大地减轻了对业务交易系统的影响。
需要说明的是，基于上述实施例，本发明实施例还提供了相应的改进方案。在后续实施例中涉及与上述实施例中相同步骤或相应步骤之间可相互参考，相应的有益效果也可相互参照，在下文的改进实施例中不再一一赘述。
参见图2，图2为本发明实施例中业务数据纠错方法的另一种实施流程图，该方法可以包括以下步骤：
S201：获取各交易子系统分别所属的数据源类型。
各交易子系统处理的数据操作事件消息的数据源可能存在差异，如数据源可能是关系型数据库、非关系型数据库、消息中间件等。获取各交易子系统分别所属的数据源类型。
S202：根据各数据源类型确定各交易子系统分别对应的监听转换器类型。
对各类数据源中的数据监听，需要采用与数据源相适配的监听转换器，如关系型数据库采用binlog监听转换器、非关系型数据库采用oplog监听转换器、消息中间件则采用异构消息监听转换器。在获取到各交易子系统分别所属的数据源类型之后，根据各数据源类型确定各交易子系统分别对应的监听转换器类型。
S203：利用各交易子系统分别对应的监听转换器类型的监听转换器监听交易流程中生成的数据操作事件消息。
在根据各数据源类型确定各交易子系统分别对应的监听转换器类型之后，利用各交易子系统分别对应的监听转换器类型的监听转换器监听交易流程中生成的数据操作事件消息。
可以预先配置只对当前业务关心的数据操作事件消息进行后续的业务数据纠错或分析，将其他的事件消息进行自动丢弃，从而避免了对无关紧要的操作事件进行分析。
S204：判断数据操作事件消息是否为预设统一数据格式，若是，则不做处理，若否，则执行步骤S205。
由于不同数据源中的数据操作事件消息的数据格式可能不同，为方便后续对数据操作事件消息进行综合分析，在利用各交易子系统分别对应的监听转换器类型的监听转换器监听到交易流程中生成的数据操作事件消息之后，判断数据操作事件消息是否为预设统一数据格式，若是，则说明不需要对数据操作事件消息进行数据格式转换，不做处理，若否，则说明需要对数据操作事件消息进行数据格式转换，执行步骤S205。
需要说明的是，预设统一数据格式可以根据实际情况进行设定和调整，本发明实施例对此不做限定。
S205：将数据操作事件消息转换为预设统一数据格式的数据。
当确定数据操作事件消息不是预设统一数据格式时，说明需要对数据操作事件消息进行数据格式转换，将数据操作事件消息转换为预设统一数据格式的数据。通过将数据操作事件消息转换为预设统一数据格式的数据，即转成为标准事件消息，方便了后续对数据操作事件消息进行综合分析。
可以预先设置对数据操作事件消息进行分析的kafka服务器集群，可以根据不同的业务类别，可设置不同的标题(TOPIC)，在获取到预设统一数据格式的数据操作事件消息之后，将相应类型的数据操作事件消息发送到相应的kafk服务器，保障业务与业务之间的相对隔绝，减少相互之间的分析速率影响。
S206：获取数据操作事件消息对应的业务数据。
S207：确定数据操作事件消息对应的业务类型。
在获取到数据操作事件消息对应的业务数据之后，确定数据操作事件消息对应的业务类型。业务类型可以包括多环节海量交易行为业务、复杂规则匹配业务、数据存在延迟业务等。
S208：从数据比对组件集合中筛选业务类型对应的目标数据比对组件。
预先设置包含不同业务类型分别对应的数据比对组件的数据比对组件集合。在确定数据操作事件消息对应的业务类型之后，从数据比对组件集合中筛选业务类型对应的目标数据比对组件。通过根据实际的业务类型筛选与之匹配的数据比对组件对业务数据进行错误识别，较大地提升了对错误业务数据的识别效率和识别准确率。
S209：利用目标数据比对组件识别业务数据中是否存在错误数据，若是，则执行步骤S210，若否，则执行不做处理。
S210：获取错误数据，并将错误数据推送至交易流程对应的各交易子系统，以使各交易子系统对错误数据进行纠错操作。
在本发明的一种具体实施方式中，步骤S208可以包括以下步骤：
步骤一：判断业务类型是否为多环节海量交易行为业务，若是，则执行步骤二，若否，则进行其他业务类型匹配；
步骤二：从数据比对组件集合中筛选多环节海量交易行为业务对应的布隆过滤器组件；
相应的，步骤S209可以包括以下步骤：
步骤一：当业务数据中的后置数据落地时，利用布隆过滤器组件对业务数据中前置数据的前置关键信息比特位与后置数据的后置关键信息比特位进行一致性对比；
步骤二：根据一致性对比结果判断业务数据中是否存在错误数据。
为方便描述，可以将上述几个步骤结合起来进行说明。
在确定出数据操作事件消息对应的业务类型之后，判断业务类型是否为多环节海量交易行为业务，若是，则说明当前业务数据的数据量较大，从数据比对组件集合中筛选多环节海量交易行为业务对应的布隆过滤器组件。当业务数据中的后置数据落地时，利用布隆过滤器组件对业务数据中前置数据的前置关键信息比特(bit)位与后置数据的后置关键信息比特位进行一致性对比，根据一致性对比结果判断业务数据中是否存在错误数据。充分利用了布隆过滤器组件可用较少的内存和计算资源即可满足海量交易数据的准实时判定的优势。若业务类型不是多环节海量交易行为业务，则进行其他业务类型匹配。
在本发明的一种具体实施方式中，步骤S208可以包括以下步骤：
步骤一：判断业务类型是否为复杂规则匹配业务，若是，则执行步骤二，若否，则进行其他业务类型匹配；
步骤二：从数据比对组件集合中筛选复杂规则匹配业务对应的内置规则引擎组件；
相应的，步骤S209可以包括以下步骤：
利用内置规则引擎组件调取自定义业务纠错规则识别业务数据中是否存在错误数据。
为方便描述，可以将上述几个步骤结合起来进行说明。
对于复杂规则匹配业务可以根据需要预先设置自定义业务纠错规则。在确定出数据操作事件消息对应的业务类型之后，判断业务类型是否为复杂规则匹配业务，若是，则从数据比对组件集合中筛选复杂规则匹配业务对应的内置规则引擎组件，利用内置规则引擎组件调取自定义业务纠错规则识别业务数据中是否存在错误数据。若业务类型不是复杂规则匹配业务，则进行其他业务类型匹配。
在本发明的一种具体实施方式中，步骤S208可以包括以下步骤：
步骤一：判断业务类型是否为数据存在延迟业务，若是，则执行步骤二，若否，则进行其他业务类型匹配；
步骤二：从数据比对组件集合中筛选数据存在延迟业务对应的数据容错窗口组件；
相应的，步骤S209可以包括以下步骤：
利用数据容错窗口组件按照预设容错时延识别业务数据中是否存在错误数据。
为方便描述，可以将上述几个步骤结合起来进行说明。
数据处理的时效性存在快慢，可以预先对于不同的业务可根据本身需求设置不同的数据容错窗口期。在确定出数据操作事件消息对应的业务类型之后，判断业务类型是否为数据存在延迟业务，若是，则从数据比对组件集合中筛选数据存在延迟业务对应的数据容错窗口组件，利用数据容错窗口组件按照预设容错时延识别业务数据中是否存在错误数据。通过设置预设容错时延，避免了不必要的误判，较大地提升了业务数据错误识别的准确性。若业务类型不是数据存在延迟业务，则进行其他业务类型匹配。
相应于上面的方法实施例，本发明还提供了一种业务数据纠错装置，下文描述的业务数据纠错装置与上文描述的业务数据纠错方法可相互对应参照。
参见图3，图3为本发明实施例中一种业务数据纠错装置的结构框图，该装置可以包括：
事件消息监听模块31，用于监听交易流程中生成的数据操作事件消息；
数据获取模块32，用于获取数据操作事件消息对应的业务数据；
数据比对组件获得模块33，用于对数据操作事件消息进行规则匹配，得到目标数据比对组件；
错误数据识别模块34，用于利用目标数据比对组件识别业务数据中是否存在错误数据；
数据纠错模块35，用于当确定业务数据中存在错误数据时，获取错误数据，并将错误数据推送至交易流程对应的各交易子系统，以使各交易子系统对错误数据进行纠错操作。
由上述技术方案可知，通过对交易流程中生成的数据操作事件消息进行及时监听，并预先设置用于对业务数据进行实时判定的各数据比对组件，通过匹配数据操作事件消息对应的目标数据比对组件，利用目标数据比对组件在业务进行的过程中及时判定业务数据中是否存在错误数据。从而当识别到错误数据时，及时进行业务补救，较大地降低了业务损失发生的概率。相较于数据落地后进行数据抽取分析的方式，本发明不需要额外的数据抽取环节，较大地减轻了对业务交易系统的影响。
在本发明的一种具体实施方式中，数据比对组件获得模块33包括：
业务类型确定子模块，用于确定数据操作事件消息对应的业务类型；
数据比对组件筛选子模块，用于从数据比对组件集合中筛选业务类型对应的目标数据比对组件。
在本发明的一种具体实施方式中，数据比对组件筛选子模块包括：
第一判断单元，用于判断业务类型是否为多环节海量交易行为业务；
第一组件筛选单元，用于当确定业务类型为多环节海量交易行为业务时，从数据比对组件集合中筛选多环节海量交易行为业务对应的布隆过滤器组件；
错误数据识别模块34包括：
比特位对比子模块，用于当业务数据中的后置数据落地时，利用布隆过滤器组件对业务数据中前置数据的前置关键信息比特位与后置数据的后置关键信息比特位进行一致性对比；
判断子模块，用于根据一致性对比结果判断业务数据中是否存在错误数据。
在本发明的一种具体实施方式中，数据比对组件筛选子模块包括：
第二判断单元，用于判断业务类型是否为复杂规则匹配业务；
第二组件筛选单元，用于当确定业务类型为复杂规则匹配业务时，从数据比对组件集合中筛选复杂规则匹配业务对应的内置规则引擎组件；
错误数据识别模块34具体为利用内置规则引擎组件调取自定义业务纠错规则识别业务数据中是否存在错误数据的模块。
在本发明的一种具体实施方式中，数据比对组件筛选子模块包括：
第三判断单元，用于判断业务类型是否为数据存在延迟业务；
第三组件筛选单元，用于当确定业务类型为数据存在延迟业务时，从数据比对组件集合中筛选数据存在延迟业务对应的数据容错窗口组件；
错误数据识别模块34具体为利用数据容错窗口组件按照预设容错时延识别业务数据中是否存在错误数据的模块。
在本发明的一种具体实施方式中，事件消息监听模块31包括：
数据源类型获取子模块，用于获取各交易子系统分别所属的数据源类型；
监听转换器类型确定子模块，用于根据各数据源类型确定各交易子系统分别对应的监听转换器类型；
事件消息监听子模块，用于利用各交易子系统分别对应的监听转换器类型的监听转换器监听交易流程中生成的数据操作事件消息。
在本发明的一种具体实施方式中，该装置还可以包括：
判断模块，用于在监听交易流程中生成的数据操作事件消息之后，判断数据操作事件消息是否为预设统一数据格式；
格式转换模块，用于当确定数据操作事件消息不是预设统一数据格式时，将数据操作事件消息转换为预设统一数据格式的数据。
相应于上面的方法实施例，参见图4，图4为本发明所提供的业务数据纠错设备的示意图，该设备可以包括：
存储器332，用于存储计算机程序；
处理器322，用于执行计算机程序时实现上述方法实施例的业务数据纠错方法的步骤。
具体的，请参考图5，图5为本实施例提供的一种业务数据纠错设备的具体结构示意图，该业务数据纠错设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括处理器(central processing units，CPU)322(例如，一个或一个以上处理器)和存储器332，存储器332存储有一个或一个以上的计算机应用程序342或数据344。其中，存储器332可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器332的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对数据处理设备中的一系列指令操作。更进一步地，处理器322可以设置为与存储器332通信，在业务数据纠错设备301上执行存储器332中的一系列指令操作。
业务数据纠错设备301还可以包括一个或一个以上电源326，一个或一个以上有线或无线网络接口350，一个或一个以上输入输出接口358，和/或，一个或一个以上操作系统341。
上文所描述的业务数据纠错方法中的步骤可以由业务数据纠错设备的结构实现。
相应于上面的方法实施例，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时可实现如下步骤：
监听交易流程中生成的数据操作事件消息；获取数据操作事件消息对应的业务数据；对数据操作事件消息进行规则匹配，得到目标数据比对组件；利用目标数据比对组件识别业务数据中是否存在错误数据；若是，则获取错误数据，并将错误数据推送至交易流程对应的各交易子系统，以使各交易子系统对错误数据进行纠错操作。
该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
对于本发明提供的计算机可读存储介质的介绍请参照上述方法实施例，本发明在此不做赘述。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置、设备及计算机可读存储介质而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的技术方案及其核心思想。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，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种业务数据纠错方法，其特征在于，包括：
监听交易流程中生成的数据操作事件消息；
获取所述数据操作事件消息对应的业务数据；
对所述数据操作事件消息进行规则匹配，得到目标数据比对组件；
利用所述目标数据比对组件识别所述业务数据中是否存在错误数据；
若是，则获取所述错误数据，并将所述错误数据推送至所述交易流程对应的各交易子系统，以使各所述交易子系统对所述错误数据进行纠错操作。
2.根据权利要求1所述的业务数据纠错方法，其特征在于，对所述数据操作事件消息进行规则匹配，得到目标数据比对组件，包括：
确定所述数据操作事件消息对应的业务类型；
从数据比对组件集合中筛选所述业务类型对应的目标数据比对组件。
3.根据权利要求2所述的业务数据纠错方法，其特征在于，从数据比对组件集合中筛选所述业务类型对应的目标数据比对组件，包括：
判断所述业务类型是否为多环节海量交易行为业务；
若是，则从所述数据比对组件集合中筛选所述多环节海量交易行为业务对应的布隆过滤器组件；
利用所述目标数据比对组件识别所述业务数据中是否存在错误数据，包括：
当所述业务数据中的后置数据落地时，利用所述布隆过滤器组件对所述业务数据中前置数据的前置关键信息比特位与所述后置数据的后置关键信息比特位进行一致性对比；
根据一致性对比结果判断所述业务数据中是否存在错误数据。
4.根据权利要求2所述的业务数据纠错方法，其特征在于，从数据比对组件集合中筛选所述业务类型对应的目标数据比对组件，包括：
判断所述业务类型是否为复杂规则匹配业务；
若是，则从所述数据比对组件集合中筛选所述复杂规则匹配业务对应的内置规则引擎组件；
利用所述目标数据比对组件识别所述业务数据中是否存在错误数据，包括：
利用所述内置规则引擎组件调取自定义业务纠错规则识别所述业务数据中是否存在错误数据。
5.根据权利要求2所述的业务数据纠错方法，其特征在于，从数据比对组件集合中筛选所述业务类型对应的目标数据比对组件，包括：
判断所述业务类型是否为数据存在延迟业务；
若是，则从所述数据比对组件集合中筛选所述数据存在延迟业务对应的数据容错窗口组件；
利用所述目标数据比对组件识别所述业务数据中是否存在错误数据，包括：
利用所述数据容错窗口组件按照预设容错时延识别所述业务数据中是否存在错误数据。
6.根据权利要求1所述的业务数据纠错方法，其特征在于，监听交易流程中生成的数据操作事件消息，包括：
获取各所述交易子系统分别所属的数据源类型；
根据各所述数据源类型确定各所述交易子系统分别对应的监听转换器类型；
利用各所述交易子系统分别对应的监听转换器类型的监听转换器监听交易流程中生成的数据操作事件消息。
7.根据权利要求1所述的业务数据纠错方法，其特征在于，在监听交易流程中生成的数据操作事件消息之后，还包括：
判断所述数据操作事件消息是否为预设统一数据格式；
若否，则将所述数据操作事件消息转换为所述预设统一数据格式的数据。
8.一种业务数据纠错装置，其特征在于，包括：
事件消息监听模块，用于监听交易流程中生成的数据操作事件消息；
数据获取模块，用于获取所述数据操作事件消息对应的业务数据；
数据比对组件获得模块，用于对所述数据操作事件消息进行规则匹配，得到目标数据比对组件；
错误数据识别模块，用于利用所述目标数据比对组件识别所述业务数据中是否存在错误数据；
数据纠错模块，用于当确定所述业务数据中存在错误数据时，获取所述错误数据，并将所述错误数据推送至所述交易流程对应的各交易子系统，以使各所述交易子系统对所述错误数据进行纠错操作。
9.一种业务数据纠错设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述业务数据纠错方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质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权利要求1至7任一项所述业务数据纠错方法的步骤。
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