【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及面向计费业务的实时数据挖掘分析方法，通过对计费原始话单的实时处理，能够对相关关键性指标进行实时的反馈和跟踪，大大提高了计费领域的数据分析效率。即运行，即分析，借助于基于内存的数据存储和处理方式，在节省磁盘开销的同时，又保证了数据分析的实时性，相比于传统的先存储，再抽取，再分析的模式有着明显的优势。
技术介绍
对于计费业务来说，特点是数据量巨大，数据吞吐量高，面对巨大的数据量，如何能够通过数据分析的手段掌握关键性的数据指标，就更显得尤为重要。 传统的方式一般会采用先把话单数据进行存储到数据库，然后在定期的从数据库中抽取数据到数据仓库，最后再进行数据分析。整个分析过程属于后处理的方式，在计费业务不断增长的趋势下，这种传统的数据分析方式的不足之处已经日益凸显1，不具备实时性，分析滞后，关键性指标的分析结果不能体现当前的状态。2，由于采用先存储，再分析的模式，在数据量巨大的情况下，数据准确性也会降低，而且无法对相关数据进行溯源比对。3，由于采用磁盘存储的方式，大大增加了磁盘I/O的开销，对于细粒度的分析，完全依赖于数据库，直接的增加了数据库的负担，对于大数...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向计费数据的实时抽取和关键性指标分析方法，其特征在于，该方法的实现包括以下步骤 A、首先，建立面向计费话单文件的实时数据抽取进程和实时分析进程，设定待分析计费话单文件的关键性指标，将计费话单文件中的实时数据抽取到内存中； B、将已抽取到内存中的实时话单数据进行并行的分流处理，然后将各路分流数据进行汇总合并； C、通过实时分析进程，系统根据预先设定好的关键性指标，对合并的抽取数据进行实时分析，实时展现分析结果。2.根据权利要求I所述的面向计费数据的实时抽取和关键性指标分析方法，其特征在于步骤B中，在内存中对抽取的实时话单数据进行并行的分流处理的速度不小于1000条话单数据/每秒。3.根据权利要求I所述的面向计费数据的实时抽取和关键性指标分析方法，其特征在于步骤C中，直接对内存中的汇总数据进行实时的分析处理，通过web端的异步通讯技术进行数据指标的实时展现。4.根据权利要求I所述的面向计费数据的实时抽取和关键性指标分析方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤 A、在内存中建立基于多线程机制的内存存储进程和查询进程； 所述的内存存储进程包含以下步骤； >内存参数定义步骤 >存储主实例定义步骤 >数据存储步骤 所述的查询进程包含； >数据查询步骤 >内存回收步骤 >并发内存统一管理步骤，包括并发访问下内存的查询、更新和存储； B、建立面向原始...
【专利技术属性】
技术研发人员：王渊，
申请(专利权)人：南京中兴软创科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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