一种审计数据处理方法和计算机设备与流程

本发明涉及数据处理领域，更为具体而言，涉及一种审计数据处理方法和计算机设备。

背景技术：

在相关技术中，审计数据抽样分析系统，一般由待抽样数据库、抽样分析组件、抽样结果数据库组成。首先，整理企业繁多的业务数据，加载到待抽样数据库中。然后，审计人员通过抽样分析组件，设定抽样规则或者使用之前保存的规则进行审计样本抽取。最后将抽样结果保存到抽样结果数据库，供后续审计测试使用。

上述设计使用的待抽样数据结构，往往相对固定，对应抽样规则往往作为一个整体保存、使用。而实际审计过程中，很多情况下会采用步骤复杂的抽样过程，审计人员只能录入内容复杂、过程冗长的规则，甚至因为规则过于复杂而导致无法实现。当存在相似的复杂规则时，审计人员又需要重复录入规则中相同的部分，意味着规则中的细分步骤耦合度较高、复用率较低。

技术实现要素：

本公开提供了一种审计数据处理方法和计算机设备，将抽样过程拆分为独立的规则单元，每个规则单元的查询成果可以作为另一个规则单元的数据源，并且规则单元可以按照不同顺序组合，能够减少抽样规则之间的耦合度，提高抽样过程中规则之间的复用性。

根据本发明实施方式的第一方面，提供了一种审计数据处理方法，所述方法可包括：获取审计数据源，并将获取的数据源存储到关系型数据库；接收用户对所述数据库中数据源的查询请求，根据所述查询请求生成查询结果；根据所述查询结果生成第一临时数据库表，并将所述第一临时数据库表的表名与第一规则单元关联，其中，所述第一规则单元对应抽样规则引擎中的任意一项抽样规则，所述抽样规则引擎包括具有预定顺序的多个规则单元；判断所述第一规则单元是否为所述预定顺序中的最后一个规则单元，若是，则将所述第一规则单元对应的第一临时数据库表作为抽样成果；若否，则将所述第一规则单元对应的第一临时数据库表作为第二规则单元的抽样数据源。

在一些实施方式中，所述方法还包括：通过结构化查询语言sql查询所述第一临时数据库表来使所述第二规则单元引用所述第一规则单元的查询成果。

在一些实施方式中，所述获取审计数据源，并将获取的数据源存储到关系型数据库包括：接收用户上传的审计数据，对所述审计数据进行解析确定所述审计数据的数据类型，所述数据类型包括日期类型、长整型和文本型；根据确定出的数据类型创建数据库表，并将所述审计数据按照数据类型存储到本地数据库中相应数据库表。

在一些实施方式中，所述获取审计数据源，并将获取的数据源存储到关系型数据库包括：读取其他数据源中的审计关联数据，将所述审计关联数据按照映射关系转换后存储到本地数据库。

在一些实施方式中，所述抽样规则引擎中的各规则单元能够按照多种不同的顺序进行组合。

根据本发明实施方式的第二方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储于存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现：获取审计数据源，并将获取的数据源存储到关系型数据库；接收用户对所述数据库中数据源的查询请求，根据所述查询请求生成查询结果；根据所述查询结果生成第一临时数据库表，并将所述第一临时数据库表的表名与第一规则单元关联，其中，所述第一规则单元对应抽样规则引擎中的任意一项抽样规则，所述抽样规则引擎包括具有预定顺序的多个规则单元；判断所述第一规则单元是否为所述预定顺序中的最后一个规则单元，若是，则将所述第一规则单元对应的第一临时数据库表作为抽样成果；若否，则将所述第一规则单元对应的第一临时数据库表作为第二规则单元的抽样数据源。

在一些实施方式中，所述处理器执行所述程序时还实现：通过结构化查询语言sql查询所述第一临时数据库表来使所述第二规则单元引用所述第一规则单元的查询成果。

在一些实施方式中，所述所述处理器执行所述程序时进一步实现：接收用户上传的审计数据，对所述审计数据进行解析确定所述审计数据的数据类型，所述数据类型包括日期类型、长整型和文本型；根据确定出的数据类型创建数据库表，并将所述审计数据按照数据类型存储到本地数据库中相应数据库表。

在一些实施方式中，所述所述处理器执行所述程序时进一步实现：读取其他数据源中的审计关联数据，将所述审计关联数据按照映射关系转换后存储到本地数据库。

在一些实施方式中，所述抽样规则引擎中的各规则单元能够按照多种不同的顺序进行组合。

本发明实施方式提供的审计数据处理方法和计算机设备，考虑审计过程的抽样规则设计的灵活性和复杂性，将抽样过程拆分为独立的规则单元，每个规则单元的抽样成果以作为另一规则或步骤单元的抽样数据源，并且规则或步骤单元可以任意进行组合，满足抽样规则设计的灵活性性，而且通过规则单元的组件化使用，可以提高规则单元的复用性，降低它们之间的耦合度，从而在整体上提高审计数据处理的处理效率；而且，对不同的数据源，进行相应的解析和转换处理，变换为统一格式的数据库表，满足抽样数据源的处理要求。

附图说明

图1是根据本发明实施方式的审计数据处理方法的流程示意图。

图2是根据本发明实施方式的审计数据处理的框架示意图。

图3是根据本发明实施方式的计算机设备的框架示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施方式对本发明的各个方面进行详细阐述。其中，众所周知的模块、单元及其相互之间的连接、链接、通信或操作没有示出或未作详细说明。并且，所描述的特征、架构或功能可在一个或一个以上实施方式中以任何方式组合。本领域技术人员应当理解，下述的各种实施方式只用于举例说明，而非用于限制本发明的保护范围。还可以容易理解，本文所述和附图所示的各实施方式中的模块或单元或处理方式可以按各种不同配置进行组合和设计。

参见图1，图1是根据本发明实施方式的审计数据处理方法的流程示意图，该审计数据处理方法可包括：

s101，获取审计数据源，并将获取的数据源存储到关系型数据库。

审计数据源可包括多种不同来源的与审计关联的数据，这些数据的存储格式也各不相同。这些原始的审计数据可以是结构化的数据，也可以是非结构化的数据。

在一些实施方式中，原始数据源可以是非结构化的数据，例如，excel、txt等格式的数据等。对于这样的非结构化数据，s101可以包括:接收用户上传的审计数据，对所述审计数据进行解析，确定所述审计数据的数据类型，其中，所述数据类型可包括，但不限于：日期类型、长整型和文本型；根据确定出的数据类型创建数据库表，并将审计数据按照数据类型存储到本地数据库中相应的数据库表，其中，每种数据类型对应一种数据库表。

在一种实施例中，接收用户上传excel后，解析excel表单中的数据，比如“2017/04/02”、“420120342”、“2016年3月23日，营业员接到客户投诉...”，之后按照一定的逻辑判断其最合适的数据类型，比如日期类型、长整型、文本型等，现实在页面上，用户调整、确认后，按照既定数据类型创建数据库表结构，并解析的审计数据存储到本地数据库的相应的数据库表中。

在另外一些实施方式中，原始的审计数据可以是结构化的数据，这些数据保存在另外数据源。对于这样的结构化数据，s101可包括：读取其他数据源中的审计关联数据，将所述审计关联数据按照映射关系转换后存储到本地数据库。由于另外数据源中的数据库表的结构会跟本地数据库中目标数据库表的结构不同，在查询sql中将字段调整为目标数据库表结构即可。

s102，接收用户对所述数据库中数据源的查询请求，根据所述查询请求生成查询结果。

在一些实施方式中，用户的查询请求可以通过页面编辑工具输入，例如，可以是sql语言的形式。可以通过选择sql脚本模板、添加关键字、选择函数的支持，使用户可以灵活的拼装sql语言执行查询。用户可以自定义字段作为查询条件。

在另外一些实施方式中，查询请求可以是对简单的单表数据查询，例如，值范围、函数计算、数据比较、模糊查询等。

s103，根据所述查询结果生成第一临时数据库表，并将所述第一临时数据库表的表名与第一规则单元关联，其中，所述第一规则单元对应抽样规则引擎中的任意一项抽样规则，所述抽样规则引擎包括具有预定顺序的多个规则单元。

在一些实施方式中，运行sql产生的查询结果，采用第一临时数据库表存储，该第一临时数据库表的表名与第一规则单元关联，例如，可以将临时数据库表的表名与规则单元的标识关联，并将二者的关联关系存储。临时数据库表保存到关系型数据库中，临时数据库表的表结果按照sql中的查询字段生成，字段的数据类型与数据源表结构相同。第一规则单元可以是抽样规则引擎中的任意一项抽样规则。规则单元也可以理解为抽样过程中的一个步骤单元，每个抽样过程可包括按照一定顺序的多个规则单元或步骤单元。并且抽样规则引擎可包括多个规则单元，这些规则单元可以具有预定的顺序，并且可以按照多种不同的顺序进行组合。例如，对于不同需求的审计用户，可以按照其相应的需求对这些规则单元进行组合，用户a可以将规则单元a、b、c、d、e按照1、2、3、4、5的顺序排列，用户b可以将规则单元a、b、c、d、f、m按照2、1、5、3、4、6的顺序排列。

s104，判断所述第一规则单元是否为所述预定顺序中的最后一个规则单元，若是，则执行s105，若否，则执行s106。

s105，将所述第一规则单元对应的第一临时数据库表作为抽样成果。

s106，将所述第一规则单元对应的第一临时数据库表作为第二规则单元的抽样数据源，其中，所述第二规则单元为所述预定顺序中与所述第一规则单元相邻的下一个规则单元。

在一些实施方式中，在将查询结果与规则单元u1进行关联后，需要判断该规则单元u1是否为某一预定顺序的规则单元组合中的最后一个规则单元，如果该规则单元u1是最后一个规则单元，那么可以将该规则单元u1对应的临时数据库表作为抽样成果，供用户使用。如果该规则单元u1不是规则单元组合中的最后一个规则单元，那么可以将该规则单元对应的临时数据库表作为另外的规则单元的数据源，其中，该另外的规则单元可以是预定顺序的规则单元组合中与规则单元u1相邻的下一个规则单元，也可以是其他预定顺序的规则单元组合中的其他规则单元。也就是说，规则单元u1的抽样成果可以作为其他规则单元的抽样数据源。

在一些实施方式中，另外的规则单元可以通过sql查询规则单元u1对应的临时数据库表来引用规则单元u1的查询成果。

在一些实施方式中，临时数据库表在数据处理过程中临时生成，但是在产生下一个查询结果(临时数据库表)之后，在先的临时数据库表将自动删除。

在一种实施例中，如图2所示，抽样模块11从抽样规则引擎12中获取抽样规则，从数据源13中获取抽样数据源，校验抽样规则和数据源是否匹配，若匹配。则根据抽样规则对数据源计算，得到抽样结果，提供给抽样结果展示模块16向用户展示，并将抽样结果发送给新数据源发布模块14进行发布，新数据源发布模块14会将抽样结果发送到数据源13，更新数据源13。新数据源发布模块14还会接收数据源适配模块15发送的数据源，数据源适配模块15提供的数据源可包括将用户上传的数据进行解析生成数据库表以及读取其他数据源的数据库表。数据源适配模块15提供的数据源也会通过数据源发布模块14更新到数据源13，供抽样模块11使用。

本发明实施方式还提供了一种计算机设备，如图3所示，该计算机设备300包括：存储器301、处理器302以及存储于存储器301上并能够在处理器302上运行的计算机程序，所述处理器302执行所述程序时实现：获取审计数据源，并将获取的数据源存储到关系型数据库；接收用户对所述数据库中数据源的查询请求，根据所述查询请求生成查询结果；根据所述查询结果生成第一临时数据库表，并将所述第一临时数据库表的表名与第一规则单元关联，其中，所述第一规则单元对应抽样规则引擎中的任意一项抽样规则，所述抽样规则引擎包括具有预定顺序的多个规则单元；判断所述第一规则单元是否为所述预定顺序中的最后一个规则单元，若是，则将所述第一规则单元对应的第一临时数据库表作为抽样成果；若否，则将所述第一规则单元对应的第一临时数据库表作为第二规则单元的抽样数据源。

在一些实施方式中，所述处理器执行所述程序时还实现：通过结构化查询语言sql查询所述第一临时数据库表来使所述第二规则单元引用所述第一规则单元的查询成果。

在一些实施方式中，所述处理器执行所述程序时进一步实现：接收用户上传的审计数据，对所述审计数据进行解析确定所述审计数据的数据类型，所述数据类型包括日期类型、长整型和文本型；根据确定出的数据类型创建数据库表，并将所述审计数据按照数据类型存储到本地数据库中相应数据库表。

在一些实施方式中，所述处理器执行所述程序时进一步实现：读取其他数据源中的审计关联数据，将所述审计关联数据按照映射关系转换后存储到本地数据库。

在一些实施方式中，所述抽样规则引擎中的各规则单元能够按照多种不同的顺序进行组合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件结合硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，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，服务器，智能手机或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本发明说明书中使用的术语和措辞仅仅为了举例说明，并不意味构成限定。本领域技术人员应当理解，在不脱离所公开的实施方式的基本原理的前提下，对上述实施方式中的各细节可进行各种变化。因此，本发明的范围只由权利要求确定，在权利要求中，除非另有说明，所有的术语应按最宽泛合理的意思进行理解。