基于数据仓库的金融数据自动化测试与监控系统技术方案

本发明专利技术提出基于数据仓库的金融数据自动化测试与监控系统。所述自动化测试系统包括金融数据输入模块、金融数据预处理模块、金融数据存储仓、金融数据测试引擎以及金融数据分离仓；金融数据存储仓包括的金融数据量化编码模块将经过金融数据预处理模块预处理的金融数据进行量化编码后，得到所述金融数据的量化编码向量，将所述量化编码向量存贮至所述金融数据存储仓；基于所述金融数据测试引擎的金融数据相似性和稳定性测试结果，将金融数据进行分离后存储至所述金融数据分离仓。所述自动化监控系统监测所述基于数据仓库的金融数据自动化测试系统中所述金融数据分离仓是否存在数据；如果存在，则基于所述数据生成客户画像。

【技术实现步骤摘要】
基于数据仓库的金融数据自动化测试与监控系统
本专利技术属于大数据处理
，尤其涉及一种基于数据仓库的金融数据自动化测试与监控系统。
技术介绍
数据仓库，英文名称DataWareHouse简写为DW。数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建的，对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI能力，指导业务流程改进，监视时间成本、质量以及控制。数据仓库是近年来信息领域中发展较为迅速的一种数据库新技术。数据仓库的出现可帮助企业充分利用现有的数据资源，将不会说话的数据转换为可读的信息，并从中挖掘出对企业更有利的内涵，最终帮助企业创造价值。所以数据仓库技术也受到越来越多企业的重视。将海量的结构和非结构化的数据集合到数据仓库中，应用数据仓库技术对这些数据进行实时分析，为一些金融机构提供客户全维度的信息，通过对客户的交易行为和消费信息进行深度挖掘和分析推测出客户的消费习惯，并精确预测客户的购买行为，是金融机构越来越常见的做法。申请号为CN201510771611.0的中国专利技术专利申请提出客户信息管理方法，包括：收集客户信息；根据收集到的客户信息建立非关系型列存储数据库；其中所述非关系型列存储数据库为环状闭合结构的分布式数据库；所述非关系型列存储数据库包括至少一个节点，所述节点无主从之分。该专利技术提出的会员数据管理方法与系统进行数据管理，由于分布式无中心，所以保障了数据安全；由于采用非关系型列存储数据库，具有高可用的特点，可提供良好的读写性能，并提高数据查询响应速度；利用非关系型列存储数据库的弹性可扩展的特点，可以满足数据量增长以及原有数据表的结构调整和更新的需求。公开号CN104766240A的中国专利技术专利申请提出的一种电子银行业务数据处理系统及方法，其中系统包括：数据采集模块，用于采集各电子渠道系统的业务数据；数据加工模块，用于根据各电子渠道系统的业务数据，建立各类数据模型；应用区报表展示模块，用于在数据库中构建一应用区，所述应用区中包括自动批量运行的数据库表SCHEMA；在所述应用区利用各类数据模型进行各类数据的统计加工和报表展示；分析区模块，用于在数据库中构建一分析区，所述分析区中包括向业务开放的SCHEMA；将所述分析区中SCHEMA的各类数据与所述应用区中SCHEMA的各类数据同步；在所述分析区提供利用各类数据模型对各类数据进行统计加工的前端报表开发接口。采用本专利技术可以为业务提供及时、全面、灵活的数据支持。然而，在金融大数据时代，并非所有用户产生的金融数据都是有价值的。金融机构需要获得有代表性客户金融数据以及稳定的客户金融数据才能获取准确的客户画像，从而实现群组式的个性化服务。然而，现有技术对此并未给出有效的技术方案。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提出基于数据仓库的金融数据自动化测试与监控系统。所述自动化测试系统包括金融数据输入模块、金融数据预处理模块、金融数据存储仓、金融数据测试引擎以及金融数据分离仓；金融数据存储仓包括的金融数据量化编码模块将经过金融数据预处理模块预处理的金融数据进行量化编码后，得到所述金融数据的量化编码向量，将所述量化编码向量存贮至所述金融数据存储仓；基于所述金融数据测试引擎的金融数据相似性和稳定性测试结果，将金融数据进行分离后存储至所述金融数据分离仓。所述自动化监控系统监测所述基于数据仓库的金融数据自动化测试系统中所述金融数据分离仓是否存在数据；如果存在，则基于所述数据生成客户画像。本专利技术的技术方案能够自动化的对金融数据执行测试之后，得出稳定的具备代表性的数据；然后，监控系统能够基于这些数据得出准确的客户画像之后，将客户进行分组后提供个性的APP页面显示服务。具体来说，在本专利技术的第一个方面，提供基于数据仓库的金融数据自动化测试系统，所述自动化测试系统包括金融数据输入模块、金融数据预处理模块、金融数据存储仓、金融数据测试引擎以及金融数据分离仓；所述金融数据输入模块用于输入用户基于移动终端操作的支付事件产生的金融数据，所述金融数据包括用户操作所述移动终端的环境变化参数以及与所述支付事件有关的客户交易数据；所述金融数据预处理模块用于对所述金融数据输入模块输入的所述金融数据进行预处理，所述预处理包括数据清洗和数据过滤；所述金融数据存储仓包括金融数据量化编码模块，通过所述金融数据量化编码模块将经过所述金融数据预处理模块预处理的所述金融数据进行量化编码后，得到所述金融数据的量化编码向量，将所述量化编码向量存贮至所述金融数据存储仓；作为本专利技术的创造性之一，所述金融数据测试引擎用于执行金融数据相似性和稳定性测试，所述金融数据相似性测试用于计算不同所述金融数据的量化编码向量之间的相似性；所述稳定性测试用于确定不同所述金融数据的量化编码向量组成的量化编码矩阵的稳定性；基于所述金融数据测试引擎的所述金融数据相似性和稳定性测试结果，将金融数据进行分离后存储至所述金融数据分离仓。本专利技术的技术方案尤其注重于移动终端的用户操作数据，对此，所述金融数据包括用户操作所述移动终端的环境变化参数以及与所述支付事件有关的客户交易数据，具体包括：所述移动终端上安装有金融数据APP，所述金融数据APP内置输入环境探测组件，所述输入环境探测组件用于在探测到客户登录所述移动终端之后，采集环境变化参数；所述环境变化参数包括客户登录所述移动终端的时间起点、退出所述移动终端的时间结束点、以及在所述时间起点和所述时间结束点之间的操作编辑动作参数；所述操作编辑动作参数包括客户的返回操作、退出当前页面操作、删除操作以及页面停顿操作。需要注意的是，本专利技术选择的上述参数是经过研究和调研充分考虑移动终端金融类APP影响用户操作习惯的各种因素选择得出的，与后续的用户画像生成紧密相关。所述移动终端上安装有金融数据APP，所述客户交易数据包括客户登录所述金融数据APP的登录数据、客户查询数据、客户支付数据以及客户登录环境数据。作为本专利技术的进一步优点，基于所述金融数据测试引擎的所述金融数据相似性和稳定性测试结果，将金融数据进行分离后存储至所述金融数据分离仓，具体包括：若新的量化编码向量与所述金融数据存储仓中已经存储的已有量化编码向量的相似度计算结果均为相似度大于预定阈值，或者所述稳定测试测试结果为稳定，则将新的量化编码向量与所述金融数据存储仓中已经存储的已有量化编码向量分离存储至所述金融数据分离仓。在本专利技术第二个方面，提供一种金融数据自动化监控系统，所述自动化监控系统连接前述的基于数据仓库的金融数据自动化测试系统。更具体的，所述自动化监控系统包括客户画像生成界面；所述自动化监控系统监测所述基于数据仓库的金融数据自动化测试系统中所述金融数据分离仓是否存在数据；如果存在，则基于所述数据生成客户画像，并在所述客户画像生成界面上显示。作为一个优选，所述自动化监控信息还包括反馈信息生成模块，所述反馈信息生成模块基于所述客户画像生成反馈信息，将所述反馈信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据仓库的金融数据自动化测试系统，所述自动化测试系统包括金融数据输入模块、金融数据预处理模块、金融数据存储仓、金融数据测试引擎以及金融数据分离仓；/n其特征在于：/n所述金融数据输入模块用于输入用户基于移动终端操作的支付事件产生的金融数据，所述金融数据包括用户操作所述移动终端的环境变化参数以及与所述支付事件有关的客户交易数据；/n所述金融数据预处理模块用于对所述金融数据输入模块输入的所述金融数据进行预处理，所述预处理包括数据清洗和数据过滤；/n所述金融数据存储仓包括金融数据量化编码模块，通过所述金融数据量化编码模块将经过所述金融数据预处理模块预处理的所述金融数据进行量化编码后，得到所述金融数据的量化编码向量，将所述量化编码向量存贮至所述金融数据存储仓；/n所述金融数据测试引擎用于执行金融数据相似性和稳定性测试，所述金融数据相似性测试用于计算不同所述金融数据的量化编码向量之间的相似性；所述稳定性测试用于确定不同所述金融数据的量化编码向量组成的量化编码矩阵的稳定性；/n基于所述金融数据测试引擎的所述金融数据相似性和稳定性测试结果，将金融数据进行分离后存储至所述金融数据分离仓。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于数据仓库的金融数据自动化测试系统，所述自动化测试系统包括金融数据输入模块、金融数据预处理模块、金融数据存储仓、金融数据测试引擎以及金融数据分离仓；
其特征在于：
所述金融数据输入模块用于输入用户基于移动终端操作的支付事件产生的金融数据，所述金融数据包括用户操作所述移动终端的环境变化参数以及与所述支付事件有关的客户交易数据；
所述金融数据预处理模块用于对所述金融数据输入模块输入的所述金融数据进行预处理，所述预处理包括数据清洗和数据过滤；
所述金融数据存储仓包括金融数据量化编码模块，通过所述金融数据量化编码模块将经过所述金融数据预处理模块预处理的所述金融数据进行量化编码后，得到所述金融数据的量化编码向量，将所述量化编码向量存贮至所述金融数据存储仓；
所述金融数据测试引擎用于执行金融数据相似性和稳定性测试，所述金融数据相似性测试用于计算不同所述金融数据的量化编码向量之间的相似性；所述稳定性测试用于确定不同所述金融数据的量化编码向量组成的量化编码矩阵的稳定性；
基于所述金融数据测试引擎的所述金融数据相似性和稳定性测试结果，将金融数据进行分离后存储至所述金融数据分离仓。


2.如权利要求1所述的一种基于数据仓库的金融数据自动化测试系统，其特征在于：
所述金融数据包括用户操作所述移动终端的环境变化参数以及与所述支付事件有关的客户交易数据，具体包括：
所述移动终端上安装有金融数据APP，所述金融数据APP内置输入环境探测组件，所述输入环境探测组件用于在探测到客户登录所述移动终端之后，采集环境变化参数；
所述环境变化参数包括客户登录所述移动终端的时间起点、退出所述移动终端的时间结束点、以及在所述时间起点和所述时间结束点之间的操作编辑动作参数；
所述操作编辑动作参数包括客户的返回操作、退出当前页面操作、删除操作以及页面停顿操作。


3.如权利要求1所述的一种基于数据仓库的金融数据自动化测试系统，其特征在于：
所述金融数据包括用户操作所述移动终端的环境变化参数以及与所述支付事件有关的客户交易数据，具体包括：
所述移动终端上安装有金融数据APP，所述客户交易数据包括客户登录所述金融数据APP的登录数据、客户查询数据、客户支付数据以及客户登录环境数据。


4.如权利要求1所述的一种基于数据仓库的金融数据自动化测试系统，其特征在于：
所述金融数据相似性测试用于计算不同所述金融数据的量化编码向量之间的相似性，具体包括：
将用户基于移动终端操作的支付事件最新产生的金融数据经过所述金融数...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑仲源，庄颖杰，黄志勇，洪远志，赵一超，
申请(专利权)人：厦门至恒融兴信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35