基于业务系统的数据处理方法、装置以及电子设备制造方法及图纸

本申请提供了一种基于业务系统的数据处理方法、装置以及电子设备，涉及数据处理技术领域，缓解了人工管理数据导致数据质量较差的技术问题。该方法包括：响应于针对所述业务系统中的待检测数据的选择操作，确定所述选择操作对应的第一数据表；利用Spark算法对所述待检测数据进行处理，生成第二数据表；如果所述第一数据表中的第一信息与所述第二数据表中的第二信息不一致，则确认所述第一信息是待核实数据。

【技术实现步骤摘要】
基于业务系统的数据处理方法、装置以及电子设备
本申请涉及数据处理
，尤其是涉及一种基于业务系统的数据处理方法、装置以及电子设备。
技术介绍
目前，在多种工作领域内，都需要根据客户信息构建并管理客户名单，进而了解客户信息，例如，在银行领域内，对于集团客户的构建审批和维护，全靠各个分行业务经理根据自己的认知以及行内集团客户的认定规则来手动认定集团客户，并纳入集团客户管理。但是，业务经理手动认定集团客户时，经常会有认定错误的情况发生。例如，由于银行业务系统内集团客户的信息量较大，有些集团客户的信息比较模糊，或者银行业务系统内的数据不是最新数据，从而无法识别出集团客户或者集团客户之间的关系，导致不能获取准确的客户信息，所以，根据人工认定并管理集团客户信息的方式不能准确的发现数据中的问题。
技术实现思路
本申请的目的在于提供一种基于业务系统的数据处理方法、装置以及电子设备，以缓解人工管理数据导致数据质量较差的技术问题。第一方面，本申请实施例提供了一种基于业务系统的数据处理方法，所述方法包括：响应于针对所述业务系统中的待检测数据的选择操作，确定所述选择操作对应的第一数据表；利用Spark算法对所述待检测数据进行处理，生成第二数据表；如果所述第一数据表中的第一信息与所述第二数据表中的第二信息不一致，则确认所述第一信息是待核实数据。在一个可能的实现中，所述利用Spark算法对所述待检测数据进行处理，生成第二数据表的步骤，包括：通过预设接口获取所述待检测数据；利用Spark算法将所述待检测数据转化为树形结构图，所述树形结构图包括：多个节点、针对多个所述节点的入边及针对多个所述节点的出边；根据所述多个节点、所述入边及所述出边确定所述树形结构图的目标节点；对所述节点向下一个所述节点发送信息的过程进行迭代处理，确定每个所述节点的目标信息，所述目标信息包括投资数据信息；根据每个所述节点及每个所述节点对应的投资数据信息确定所述第二数据表。在一个可能的实现中，在所述利用Spark算法将所述待检测数据转化为树形结构图的步骤之后，还包括：判断所述树形结构图中是否存在环形路线；如果所述树形结构图中存在环形路线，根据所述目标信息截断所述环形路线，得到以所述目标节点为起点的所述树形结构图。在一个可能的实现中，所述待核实数据的类型包括：应纳未纳数据、应出未出数据及新增数据。在一个可能的实现中，所述方法还包括：当确认所述待核实数据的类型是所述应纳未纳数据时，生成包括所述应纳未纳数据的第三数据表；响应于针对所述第三数据表的选择操作，更新所述选择操作对应的所述第一信息。在一个可能的实现中，所述方法还包括：当确认所述待核实数据的类型是所述应出未出数据时，生成包括所述应出未出数据的第四数据表；响应于针对所述第四数据表的选择操作，更新所述选择操作对应的所述第一信息。在一个可能的实现中，所述方法还包括：当确认所述待核实数据的类型是所述新增数据时，生成包括所述新增数据的第五数据表；响应于针对所述第五数据表的选择操作，更新所述选择操作对应的所述第一信息。第二方面，提供了一种基于业务系统的数据处理装置，包括：第一生成模块，用于响应于针对所述业务系统中的待检测数据的选择操作，确定所述选择操作对应的第一数据表；第二生成模块，用于利用Spark算法对所述待检测数据进行处理，生成第二数据表；确认模块，用于如果所述第一数据表中的第一信息与所述第二数据表中的第二信息不一致，则确认所述第一信息是待核实数据。第三方面，本申请实施例又提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的第一方面所述方法。第四方面，本申请实施例又提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行上述的第一方面所述方法。本申请实施例带来了以下有益效果：本申请实施例提供的一种基于业务系统的数据处理方法、装置以及电子设备，能够响应于针对所述业务系统中的待检测数据的选择操作，确定所述选择操作对应的第一数据表；利用Spark算法对所述待检测数据进行处理，生成第二数据表；如果所述第一数据表中的第一信息与所述第二数据表中的第二信息不一致，则确认所述第一信息是待核实数据。本方案中，由于利用Spark算法分析生成的第二数据表非常准确，所以可以将第二数据表作为参考标准表，将基于人工分析待检测数据得到的第一数据表内的第一信息与第二数据表内的第二信息进行对比，如果第一信息与第二信息不一致，则确认第一信息是待核实数据，因此，通过Spark算法分析生成的第二数据表，可以准确识别出人工分析出的第一数据表内的待核实数据，以便用户进一步确认待核实数据，便于用户精准管理待处理数据，缓解了人工管理数据导致数据质量较差的技术问题。为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，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为本申请实施例提供的基于业务系统的数据处理方法的流程示意图；图2为本申请实施例提供的基于业务系统的数据处理装置的另一流程示意图；图3示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。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，下面将结合附图对本申请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，都属于本申请保护的范围。本申请实施例中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。目前，在多种工作领域内，都需要根据客户信息构建并管理客户名单，进而了解客户信息，例如，在银行领域内，对于集团客户的构建审批和维护，全靠各个分行业务经理根据自己的认知以及行内集团客户的认定规则来手动认定集团客户，并纳入集团客户管理。但是，业务经理手动认定集团客户时，经常会有认定错误的情况发生。例如，由于银行业务系统内集团客户的信息量较大，有些集团客户的信息比较模糊，或者银行业务系统内的数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于业务系统的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n响应于针对所述业务系统中的待检测数据的选择操作，确定所述选择操作对应的第一数据表；/n利用Spark算法对所述待检测数据进行处理，生成第二数据表；/n如果所述第一数据表中的第一信息与所述第二数据表中的第二信息不一致，则确认所述第一信息是待核实数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于业务系统的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
响应于针对所述业务系统中的待检测数据的选择操作，确定所述选择操作对应的第一数据表；
利用Spark算法对所述待检测数据进行处理，生成第二数据表；
如果所述第一数据表中的第一信息与所述第二数据表中的第二信息不一致，则确认所述第一信息是待核实数据。


2.根据权利要求1所述的基于业务系统的数据处理方法，其特征在于，所述利用Spark算法对所述待检测数据进行处理，生成第二数据表的步骤，包括：
通过预设接口获取所述待检测数据；
利用Spark算法将所述待检测数据转化为树形结构图，所述树形结构图包括：多个节点、针对多个所述节点的入边及针对多个所述节点的出边；
根据所述多个节点、所述入边及所述出边确定所述树形结构图的目标节点；
对所述节点向下一个所述节点发送信息的过程进行迭代处理，确定每个所述节点的目标信息，所述目标信息包括投资数据信息；
根据每个所述节点及每个所述节点对应的投资数据信息确定所述第二数据表。


3.根据权利要求2所述的基于业务系统的数据处理方法，其特征在于，在所述利用Spark算法将所述待检测数据转化为树形结构图的步骤之后，还包括：
判断所述树形结构图中是否存在环形路线；
如果所述树形结构图中存在环形路线，根据所述目标信息截断所述环形路线，得到以所述目标节点为起点的所述树形结构图。


4.根据权利要求1所述的基于业务系统的数据处理方法，其特征在于，所述待核实数据的类型包括：应纳未纳数据、应出未出数据及新增数据。


5.根据权利要求4所述的基于业务系统的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
当确...

【专利技术属性】
技术研发人员：任亮，傅雨梅，赵大卫，董向前，
申请(专利权)人：北京知因智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11