CN114841570B - 用于客户关系管理***的数据处理方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种用于客户关系管理***的数据处理方法、装置、设备及介质。本申请应用于客户关系管理技术领域,其包括:若监听到与业务数据库相对应的二进制日志存在预设操作,则对获取的二进制业务数据进行预处理以得到结构化数据;根据表名对结构化数据进行映射以得到主题名称;通过关键动作引擎及业务处理引擎分别对与主题名称相对应的结构化数据进行处理;将从Hive集群中获取的业务数据保存至数据仓库;根据预设标签对数据仓库中的业务数据进行打标以得到用户画像标签数据,并根据用户画像标签数据及预设算法确定评分数据。若接收预设查询指令,则获取相关数据并进行展示。本申请实施例可提高客户关系管理的效率。
Description
技术领域
本发明实施例涉及客户关系管理技术领域,尤其涉及一种用于客户关系管理***的数据处理方法、装置、设备及介质。
背景技术
客户关系管理是指企业为建立、维护并发展顾客关系而进行的各项服务工作的总称,其目标是建立并提高顾客的满意度和忠诚度、最大限度地开发利用客户。随着客户信息量的增加,现有的客户关系管理***存在着业务数据库处理数据压力大、需要提供大量查询接口以及相关人员对客户关键性动作了解不及时的问题,从而导致客户关系管理的效率较低。
发明内容
本发明实施例提供了一种用于客户关系管理***的数据处理方法、装置、设备及介质,旨在解决现有客户关系管理效率较低的问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种用于客户关系管理***的数据处理方法,其包括:
若监听到与业务数据库相对应的二进制日志存在预设操作,则获取所述二进制日志中与所述预设操作相对应的二进制业务数据,并对所述二进制业务数据进行预处理以得到结构化数据;
根据与所述预设操作相对应的表的表名对所述结构化数据进行映射以得到主题名称;
通过关键动作引擎及业务处理引擎分别对与所述主题名称相对应的所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据及业务结果数据,并将与所述关键动作数据相对应的客户关键行为发送给相关人员;
定期地从Hive集群中获取业务数据,并将所述业务数据保存至根据业务数据属性构建的数据仓库;
根据预设标签对所述数据仓库中的所述业务数据进行打标以得到用户画像标签数据,并根据所述用户画像标签数据及预设算法确定评分数据;
若接收预设查询指令,则获取所述业务结果数据、所述用户画像标签数据以及所述评分数据并进行展示。
第二方面,本发明实施例还提供了一种用于客户关系管理***的数据处理装置,其包括:
预处理单元,用于若监听到与业务数据库相对应的二进制日志存在预设操作,则获取所述二进制日志中与所述预设操作相对应的二进制业务数据,并对所述二进制业务数据进行预处理以得到结构化数据
映射单元,用于根据与所述预设操作相对应的表的表名对所述结构化数据进行映射以得到主题名称;
处理单元,用于通过关键动作引擎及业务处理引擎分别对与所述主题名称相对应的所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据及业务结果数据,并将与所述关键动作数据相对应的客户关键行为发送给相关人员;
构建单元,用于定期地从Hive集群中获取业务数据,并将所述业务数据保存至根据业务数据属性构建的数据仓库;
确定单元,用于根据预设标签对所述数据仓库中的所述业务数据进行打标以得到用户画像标签数据,并根据所述用户画像标签数据及预设算法确定评分数据;
获取展示单元,用于若接收预设查询指令,则获取所述业务结果数据、所述用户画像标签数据以及所述评分数据并进行展示。
第三方面,本发明实施例还提供了一种计算机设备,其包括存储器及处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序当被处理器执行时可实现上述方法。
本发明实施例提供了一种用于客户关系管理***的数据处理方法、装置、设备及介质。其中,所述方法包括:若监听到与业务数据库相对应的二进制日志存在预设操作,则获取所述二进制日志中与所述预设操作相对应的二进制业务数据,并对所述二进制业务数据进行预处理以得到结构化数据;根据与所述预设操作相对应的表的表名对所述结构化数据进行映射以得到主题名称;通过关键动作引擎及业务处理引擎分别对与所述主题名称相对应的所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据及业务结果数据,并将与所述关键动作数据相对应的客户关键行为发送给相关人员;定期地从Hive集群中获取业务数据,并将所述业务数据保存至根据业务数据属性构建的数据仓库;根据预设标签对所述数据仓库中的所述业务数据进行打标以得到用户画像标签数据,并根据所述用户画像标签数据及预设算法确定评分数据;若接收预设查询指令,则获取所述业务结果数据、所述用户画像标签数据以及所述评分数据并进行展示。本发明实施例的技术方案,通过监听与业务数据库相对应的二进制日志,无需直接连接业务数据库,可缓解业务数据库处理数据的压力;通过统一的查询接口可查询出业务结果数据、用户画像标签数据及评分数据,可在一定程度上减少查询接口;通过关键动作引擎可得到关键动作数据,并将与关键动作数据相对应的客户关键行为及时发给相关人员,提高了客户关系管理的实时性,进而提高了客户关系管理的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案,下面将对实施例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为本发明实施例提供的一种用于客户关系管理***的数据处理方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提供的一种用于客户关系管理***的数据处理装置的示意性框图;以及
图3为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。
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。
应当理解,当在本说明书和所附权利要求书中使用时,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。
还应当理解,在此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。
还应当进一步理解,在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“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。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样,术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地,短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
请参阅图1,图1是本发明实施例提供的用于客户关系管理***的数据处理方法的流程示意图。本发明实施例的用于客户关系管理***的数据处理方法可应用于终端上,例如智能手机、手提电脑、台式电脑、笔记本电脑等智能终端设备,通过安装于所述终端上的软件例如命名为客户管理***的应用程序来实现所述数据处理方法,从而可提高客户关系管理效率。下面对所述用于客户关系管理***的数据处理方法进行详细说明。如图1所示,该方法包括以下步骤S100-S150。
S100、若监听到与业务数据库相对应的二进制日志存在预设操作,则获取所述二进制日志中与所述预设操作相对应的二进制业务数据,并对所述二进制业务数据进行预处理以得到结构化数据。
在本发明实施例中,客户管理***若监听到与业务数据库相对应的二进制日志存在预设操作,则获取所述二进制日志中与所述预设操作相对应的二进制业务数据,其中,所述预设操作包括删除、增加以及修改等操作;获取二进制业务数据之后,会对所述二进制业务数据进行预处理以得到结构化数据。具体地,对所述二进制业务数据进行清洗以得到目标业务数据,可理解地,对所述二进制业务数据进行清洗包括移除重复数据、检测并过滤异常数据;对所述目标业务数据进行结构化处理以得到多个字段名及与所述多个字段名相对应的多个字段值,将所述多个字段名及所述多个字段值作为结构化数据。在实际应用中,先将所述目标业务数据转化成Json数据格式,再从Json数据格式中得到结构化数据。
需要说明的是,在本发明实施例中,所述客户管理***中部署了第一Kafka集群、第二Kafka集群、Flink集群以及ES集群,其中,所述第一Kafka集群及所述第二Kafka集群均包括生产者及消费者,而生产者为消息发布者,消费者为消息订阅者。可理解地,Kafka是一个分布式的、可水平扩展的、基于发布/订阅模式的、支持容错的消息***;Flink为数据处理框架;ES是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful接口的全文搜索引擎。在本发明实施例中,通过所述第一Kafka集群将需要处理的所述结构化数据消息转发至所述Flink集群,所述Flink集群根据关键动作引擎及业务处理引擎对所述结构化数据消息进行处理得到关键动作数据及业务结果数据,并将所述关键动作数据经所述第二Kafka集群发送给相关人员,将所述业务结果数据存储至所述ES集群以供相关人员进行查询。
S110、根据与所述预设操作相对应的表的表名对所述结构化数据进行映射以得到主题名称。
在本发明实施例中,对所述二进制业务数据进行预处理以得到结构化数据之后,将所述结构化数据作为所述第一Kafka集群的生产者,所述第一Kafka集群的消费者从所述所述第一Kafka集群的生产者中获取所述结构化数据,并根据与所述预设操作相对应的表的表名对所述结构化数据进行映射以得到主题名称,并将所述主题名称发送至所述Flink集群。
S120、通过关键动作引擎及业务处理引擎分别对与所述主题名称相对应的所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据及业务结果数据,并将与所述关键动作数据相对应的客户关键行为发送给相关人员。
在本发明实施例中,所述Flink集群接收所述主题名称,并根据所述主题名称与所述结构化数据的一一映射关系获取与所述主题名称相对应的所述结构化数据;将所述结构化数据作为关键动作接口的参数,并通过所述关键动作接口调用关键动作引擎,以检测所述结构化数据是否满足预设关键动作数据条件。在实际应用中,查询所述结构化数据中的支付金额是否超过预设支付金额;若所述支付金额不超过所述预设支付金额,则查询所述结构化数据中的访问次数是否大于预设访问次数;若所述访问次数不大于所述预设访问次数,则查询所述结构化数据中的停留时间是否大于预设停留时间;若所述停留时间大于所述预设停留时间,则判定所述结构化数据满足预设关键动作数据条件;可理解地,若所述支付金额超过所述预设支付金额或者所述访问次数大于所述预设访问次数,也执行所述判定所述结构化数据满足预设关键动作数据条件的步骤;可理解地,在实际应用中,所述支付金额、所述访问次数以及所述停留时间的查询顺序不作具体限定。当所述结构化数据满足所述预设关键动作数据条件,将所述结构化数据作为关键动作数据,并将所述关键动作数据作为所述第二Kafka集群的生产者,第二Kafka集群的消费者获取所述关键动作数据,并将所述关键动作数据转化成客户关键行为,最后将客户关键行为发送给相关人员,其中,所述相关人员为销售。需要说明的是,在本发明实施例中,所述客户关键行为包括大额转账、在某业务页面停留时间较长以及访问某业务的次数较多等行为,相关人员根据所述客户关键行为可对客户的喜好进行及时了解,从而提高客户关系管理效率。
进一步地,所述Flink集群获取到与所述主题名称相对应的所述结构化数据之后,还会将所述结构化数据作为业务处理接口的参数,并通过所述业务处理接口调用业务处理引擎,以对所述结构化数据中的基本信息、开户信息以及交易状态等信息进行整合处理以得到业务结果数据,并将所述业务结果数据保存至所述ES集群以供查询使用。
S130、定期地从Hive集群中获取业务数据,并将所述业务数据保存至根据业务数据属性构建的数据仓库。
在本发明实施例中,客户关系管理***定期地从Hive集群中获取业务数据之前,会定期地将业务数据库中业务数据同步至Hive集群中,其中,Hive为基于Hadoop的一个数据仓库工具,在本发明实施例中,通过所述Hive集群可对所述业务数据进行存储,可理解地,定期的时间间隔可根据实际需求设定,例如,设置为一天。从Hive集群中获取业务数据之后,客户关系管理***将所述业务数据保存至根据业务数据属性构建的数据仓库,其中,所述业务数据属性包括交易域、用户域、资金域以及产品域,所述数据仓库包括ODS操作数据层、DWD明细数据层、DWS汇总数据层以及ADS应用数据层。可理解地,所述ODS操作数据层是对所述业务数据进行清洗操作所述DWD明细数据层是对清洗后的所述业务数据进行简单聚合操作生成中间结果表;所述DWS汇总数据层将所述中间结果表根据业务数据属性整合成一个整表;所述ADS应用数据层对接于所述ES集群。
S140、根据预设标签对所述数据仓库中的所述业务数据进行打标以得到用户画像标签数据,并根据所述用户画像标签数据及预设算法确定评分数据。
在本发明实施例中,将所述业务数据保存至所述数据仓库之后,根据预设标签对所述业务数据进行打标以得到用户画像标签数据,在实际应用中,例如,根据所述业务数据中的投资资金属性、投资金额占家庭财富比例以及风险承受能力等信息进行风险等级打标;得到用户画像标签数据之后,获取与所述用户画像标签数据相对应的用户基本信息数据,其中,用户基本信息包括性别、年龄、城市等信息,并将所述用户基本信息数据及所述用户画像标签数据作为用户评分输入数据;将所述用户评分输入数据输入评分模型以得到评分数据,其中,所述评分模型为现有评分模型,例如权重评分模型。可理解地,客户关系管理***还会将所述用户画像标签数据集所述评分数据保存至ES集群以供所述相关人员查询。
S150、若接收预设查询指令,则获取所述业务结果数据、所述用户画像标签数据以及所述评分数据并进行展示。
在本发明实施例中,相关人员登录所述客户关系管理***,并在查询界面输入客户姓名或者客户ID号,之后点击查询按钮,则可获取与输入的客户姓名或客户ID号相对应的所述业务结果数据、所述用户画像标签数据以及所述评分数据,并进行展示,以使相关人员根据所展示的所述业务结果数据、所述用户画像标签数据以及所述评分数据对客户关系进行更好的管理,以提高客户关系管理的效率。
图2是本发明实施例提供的一种用于客户关系管理***的数据处理装置200的示意性框图。如图2所示,对应于以上用于客户关系管理***的数据处理方法,本发明还提供一种用于客户关系管理***的数据处理装置200。该用于客户关系管理***的数据处理装置200包括用于执行上述用于客户关系管理***的数据处理方法的单元,该装置可以被配置于终端中。具体地,请参阅图2,该用于客户关系管理***的数据处理装置200包括预处理单元201、映射单元202、处理单元203、构建单元204、确定单元205以及获取展示单元206。
其中,所述预处理单元201用于若监听到与业务数据库相对应的二进制日志存在预设操作,则获取所述二进制日志中与所述预设操作相对应的二进制业务数据,并对所述二进制业务数据进行预处理以得到结构化数据所述映射单元202用于根据与所述预设操作相对应的表的表名对所述结构化数据进行映射以得到主题名称;所述处理单元203用于通过关键动作引擎及业务处理引擎分别对与所述主题名称相对应的所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据及业务结果数据,并将与所述关键动作数据相对应的客户关键行为发送给相关人员;所述构建单元204用于定期地从Hive集群中获取业务数据,并将所述业务数据保存至根据业务数据属性构建的数据仓库;所述确定单元205用于根据预设标签对所述数据仓库中的所述业务数据进行打标以得到用户画像标签数据,并根据所述用户画像标签数据及预设算法确定评分数据;所述获取展示单元206用于若接收预设查询指令,则获取所述业务结果数据、所述用户画像标签数据以及所述评分数据并进行展示。
在某些实施例,例如本实施例中,所述预处理单元201包括清洗单元2011及结构化处理单元2012。
其中,所述对所清洗单元2011用于述二进制业务数据进行清洗以得到目标业务数据;所述结构化处理单元2012用于对所述目标业务数据进行结构化处理以得到多个字段名及与所述多个字段名相对应的多个字段值,将所述多个字段名及所述多个字段值作为结构化数据。
在某些实施例,例如本实施例中,所述处理单元203包括第一获取单元2031、第一处理子单元2032及第二处理子单元2033。
其中,所述第一获取单元2031用于获取与所述主题名称相对应的所述结构化数据;所述第一处理子单元2032用于将所述结构化数据作为关键动作接口的参数,并通过所述关键动作接口调用关键动作引擎,以对所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据;所述第二处理子单元2033用于将所述结构化数据作为业务处理接口的参数,并通过所述业务处理接口调用业务处理引擎,以对所述结构化数据进行处理以得到业务结果数据。
在某些实施例,例如本实施例中,所述第一处理子单元2032包括检测单元20321及作为单元20322。
其中,所述检测单元20321用于检测所述结构化数据是否满足预设关键动作数据条件;所述作为单元20322用于若所述结构化数据满足所述预设关键动作数据条件,则将所述结构化数据作为关键动作数据。
在某些实施例,例如本实施例中,所述检测单元20321包括第一查询单元203211、第一判定单元203212、第二查询单元203213、第二判定单元203214、第三查询单元203215以及第三判定单元203216。
其中,所述第一查询单元203211用于查询所述结构化数据中的支付金额是否超过预设支付金额;所述第一判定单元203212用于若所述支付金额超过所述预设支付金额,则判定所述结构化数据满足预设关键动作数据条件;所述第二查询单元203213用于若所述支付金额不超过所述预设支付金额,则查询所述结构化数据中的访问次数是否大于预设访问次数;所述第二判定单元203214用于若所述访问次数大于所述预设访问次数,则执行所述判定所述结构化数据满足预设关键动作数据条件的步骤;所述第三查询单元203215用于若所述访问次数不大于所述预设访问次数,则查询所述结构化数据中的停留时间是否大于预设停留时间;所述第三判定单元203216用于若所述停留时间大于所述预设停留时间,则执行所述判定所述结构化数据满足预设关键动作数据条件的步骤。
在某些实施例,例如本实施例中,所述构建单元204包括构建子单元2041。
其中,所述构建子单元2041用于将所述业务数据保存至根据交易域、用户域、资金域以及产品域构建的数据仓库,其中,所述数据仓库包括ODS操作数据层、DWD明细数据层、DWS汇总数据层以及ADS应用数据层。
在某些实施例,例如本实施例中,所述确定单元205包括第二获取单元2051及确定子单元2052。
其中,所述第二获取单元2051用于获取与所述用户画像标签数据相对应的用户基本信息数据,并将所述用户基本信息数据及所述用户画像标签数据作为用户评分输入数据;所述确定子单元2052用于将所述用户评分输入数据输入评分模型以得到评分数据。
本发明实施例的用于客户关系管理***的数据处理装置200的具体实现方式与上述用于客户关系管理***的数据处理方法相对应,在此不再赘述。
上述用于客户关系管理***的数据处理装置可以实现为一种计算机程序的形式,该计算机程序可以在如图3所示的计算机设备上运行。
请参阅图3,图3是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备300为终端,终端可以是智能手机、台式电脑、手提电脑、平板电脑等具有通信功能的电子设备。
参阅图3,该计算机设备300包括通过***总线301连接的处理器302、存储器和网络接口305,其中,存储器可以包括存储介质303和内存储器304。
该存储介质303可存储操作***3031和计算机程序3032。该计算机程序3032被执行时,可使得处理器302执行一种用于客户关系管理***的数据处理方法。
该处理器302用于提供计算和控制能力,以支撑整个计算机设备300的运行。
该内存储器304为存储介质303中的计算机程序3032的运行提供环境,该计算机程序3032被处理器302执行时,可使得处理器302执行一种用于客户关系管理***的数据处理方法。
该网络接口305用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解,图3中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备300的限定,具体的计算机设备300可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
其中,所述处理器302用于运行存储在存储器中的计算机程序3032,以实现如下步骤:若监听到与业务数据库相对应的二进制日志存在预设操作,则获取所述二进制日志中与所述预设操作相对应的二进制业务数据,并对所述二进制业务数据进行预处理以得到结构化数据;根据与所述预设操作相对应的表的表名对所述结构化数据进行映射以得到主题名称;通过关键动作引擎及业务处理引擎分别对与所述主题名称相对应的所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据及业务结果数据,并将与所述关键动作数据相对应的客户关键行为发送给相关人员;定期地从Hive集群中获取业务数据,并将所述业务数据保存至根据业务数据属性构建的数据仓库;根据预设标签对所述数据仓库中的所述业务数据进行打标以得到用户画像标签数据,并根据所述用户画像标签数据及预设算法确定评分数据;若接收预设查询指令,则获取所述业务结果数据、所述用户画像标签数据以及所述评分数据并进行展示。
在某些实施例,例如本实施例中,处理器302在实现所述对所述二进制业务数据进行预处理以得到结构化数据步骤时,具体实现如下步骤:对所述二进制业务数据进行清洗以得到目标业务数据;对所述目标业务数据进行结构化处理以得到多个字段名及与所述多个字段名相对应的多个字段值,将所述多个字段名及所述多个字段值作为结构化数据。
在某些实施例,例如本实施例中,处理器302在实现所述根据所述通过关键动作引擎及业务处理引擎分别对与所述主题名称相对应的所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据及业务结果数据步骤时,具体实现如下步骤:获取与所述主题名称相对应的所述结构化数据;将所述结构化数据作为关键动作接口的参数,并通过所述关键动作接口调用关键动作引擎,以对所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据;将所述结构化数据作为业务处理接口的参数,并通过所述业务处理接口调用业务处理引擎,以对所述结构化数据进行处理以得到业务结果数据。
在某些实施例,例如本实施例中,处理器302在实现所述对所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据步骤时,具体实现如下步骤:检测所述结构化数据是否满足预设关键动作数据条件;若所述结构化数据满足所述预设关键动作数据条件,则将所述结构化数据作为关键动作数据。
在某些实施例,例如本实施例中,处理器302在实现所述检测所述结构化数据是否满足预设关键动作数据条件步骤时,具体实现如下步骤:查询所述结构化数据中的支付金额是否超过预设支付金额;若所述支付金额超过所述预设支付金额,则判定所述结构化数据满足预设关键动作数据条件;若所述支付金额不超过所述预设支付金额,则查询所述结构化数据中的访问次数是否大于预设访问次数;若所述访问次数大于所述预设访问次数,则执行所述判定所述结构化数据满足预设关键动作数据条件的步骤;若所述访问次数不大于所述预设访问次数,则查询所述结构化数据中的停留时间是否大于预设停留时间;若所述停留时间大于所述预设停留时间,则执行所述判定所述结构化数据满足预设关键动作数据条件的步骤。
在某些实施例,例如本实施例中,处理器302在实现所述根据所述将所述业务数据保存至根据业务数据属性构建的数据仓库步骤时,具体实现如下步骤:将所述业务数据保存至根据交易域、用户域、资金域以及产品域构建的数据仓库,其中,所述数据仓库包括ODS操作数据层、DWD明细数据层、DWS汇总数据层以及ADS应用数据层。
在某些实施例,例如本实施例中,处理器302在实现所述根据所述用户画像标签数据及预设算法确定评分数据步骤时,具体实现如下步骤:获取与所述用户画像标签数据相对应的用户基本信息数据,并将所述用户基本信息数据及所述用户画像标签数据作为用户评分输入数据;将所述用户评分输入数据输入评分模型以得到评分数据。
应当理解,在本申请实施例中,处理器302可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit,CPU),该处理器302还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中,通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序可存储于一存储介质中,该存储介质为计算机可读存储介质。该计算机程序被该计算机***中的至少一个处理器执行,以实现上述方法的实施例的流程步骤。
因此,本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序。该计算机程序被该计算机***中的至少一个处理器执行,以实现上述用于客户关系管理***的数据处理方法的实施例的流程步骤。
所述存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如,各个单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。
本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。
该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分,或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,终端,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详细描述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,尚且本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或取代,这些修改或取代都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种用于客户关系管理***的数据处理方法,其特征在于,包括:
若监听到与业务数据库相对应的二进制日志存在预设操作,则获取所述二进制日志中与所述预设操作相对应的二进制业务数据,并对所述二进制业务数据进行预处理以得到结构化数据;
根据与所述预设操作相对应的表的表名对所述结构化数据进行映射以得到主题名称;
通过关键动作引擎及业务处理引擎分别对与所述主题名称相对应的所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据及业务结果数据,并将与所述关键动作数据相对应的客户关键行为发送给相关人员,其中,所述客户关键行为包括大额转账、业务页面停留时长以及业务访问次数;
定期地从Hive集群中获取业务数据,并将所述业务数据保存至根据业务数据属性构建的数据仓库;
根据预设标签对所述数据仓库中的所述业务数据进行打标以得到用户画像标签数据,并获取与所述用户画像标签数据相对应的用户基本信息数据,将所述用户基本信息数据及所述用户画像标签数据作为用户评分输入数据,将所述用户评分输入数据输入评分模型以得到评分数据;
若接收预设查询指令,则获取所述业务结果数据、所述用户画像标签数据以及所述评分数据并进行展示。
2.根据权利要求1所述的用于客户关系管理***的数据处理方法,其特征在于,所述对所述二进制业务数据进行预处理以得到结构化数据,包括:
对所述二进制业务数据进行清洗以得到目标业务数据;
对所述目标业务数据进行结构化处理以得到多个字段名及与所述多个字段名相对应的多个字段值,将所述多个字段名及所述多个字段值作为结构化数据。
3.根据权利要求1所述的用于客户关系管理***的数据处理方法,其特征在于,所述通过关键动作引擎及业务处理引擎分别对与所述主题名称相对应的所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据及业务结果数据,包括:
获取与所述主题名称相对应的所述结构化数据;
将所述结构化数据作为关键动作接口的参数,并通过所述关键动作接口调用关键动作引擎,以对所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据;
将所述结构化数据作为业务处理接口的参数,并通过所述业务处理接口调用业务处理引擎,以对所述结构化数据进行处理以得到业务结果数据。
4.根据权利要求3所述的用于客户关系管理***的数据处理方法,其特征在于,所述对所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据,包括:
检测所述结构化数据是否满足预设关键动作数据条件;
若所述结构化数据满足所述预设关键动作数据条件,则将所述结构化数据作为关键动作数据。
5.根据权利要求4所述的用于客户关系管理***的数据处理方法,其特征在于,所述检测所述结构化数据是否满足预设关键动作数据条件,包括:
查询所述结构化数据中的支付金额是否超过预设支付金额;
若所述支付金额超过所述预设支付金额,则判定所述结构化数据满足预设关键动作数据条件;
若所述支付金额不超过所述预设支付金额,则查询所述结构化数据中的访问次数是否大于预设访问次数;
若所述访问次数大于所述预设访问次数,则执行所述判定所述结构化数据满足预设关键动作数据条件的步骤;
若所述访问次数不大于所述预设访问次数,则查询所述结构化数据中的停留时间是否大于预设停留时间;
若所述停留时间大于所述预设停留时间,则执行所述判定所述结构化数据满足预设关键动作数据条件的步骤。
6.根据权利要求1所述的用于客户关系管理***的数据处理方法,其特征在于,所述将所述业务数据保存至根据业务数据属性构建的数据仓库,包括:
将所述业务数据保存至根据交易域、用户域、资金域以及产品域构建的数据仓库,其中,所述数据仓库包括ODS操作数据层、DWD明细数据层、DWS汇总数据层以及ADS应用数据层。
7.一种用于客户关系管理***的数据处理装置,其特征在于,包括:
预处理单元,用于若监听到与业务数据库相对应的二进制日志存在预设操作,则获取所述二进制日志中与所述预设操作相对应的二进制业务数据,并对所述二进制业务数据进行预处理以得到结构化数据;
映射单元,用于根据与所述预设操作相对应的表的表名对所述结构化数据进行映射以得到主题名称;
处理单元,用于通过关键动作引擎及业务处理引擎分别对与所述主题名称相对应的所述结构化数据进行处理以得到关键动作数据及业务结果数据,并将与所述关键动作数据相对应的客户关键行为发送给相关人员,其中,所述客户关键行为包括大额转账、业务页面停留时长以及业务访问次数;
构建单元,用于定期地从Hive集群中获取业务数据,并将所述业务数据保存至根据业务数据属性构建的数据仓库;
确定单元,用于根据预设标签对所述数据仓库中的所述业务数据进行打标以得到用户画像标签数据,并获取与所述用户画像标签数据相对应的用户基本信息数据,将所述用户基本信息数据及所述用户画像标签数据作为用户评分输入数据,将所述用户评分输入数据输入评分模型以得到评分数据;
获取展示单元,用于若接收预设查询指令,则获取所述业务结果数据、所述用户画像标签数据以及所述评分数据并进行展示。
8.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括存储器及处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6中任一项所述的用于客户关系管理***的数据处理方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序当被处理器执行时可实现如权利要求1-6中任一项所述的用于客户关系管理***的数据处理方法。
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