一种业务数据与财务数据的核对方法、装置和设备与流程

1.本发明涉及业务、财务数据处理领域，具体涉及一种业务数据与财务数据的核对方法、装置和设备。


背景技术：

2.一个企业的经营范围往往涉足各个领域。企业经营包括多种类型的业务活动，例如：房租赁经营、建筑物清洁服务、商品销售等。为了保证企业的经营流程透明、可靠，对应着业务活动产生的业务数据需要进行财务统计，并定期对业务数据和财务数据进行核对。现有业财核对方法是财务人员通过业务系统技术部门从后台数据库中拉取业务数据，通过财务系统技术部门从后台数据库中拉取财务数据，分别导出到excel中人工进行校对核对，如果拉取数据异常或变更取数逻辑，需要多次拉取验证，造成对接次数多、耗费人力多、数据安全等问题。此外，当企业经营规模较大时，其业财数据往往突破百万级或千万级别，人工核对几乎不可能完成，即便通过一台计算机进行核对，其核对时间也是很长的，从而无法进行频繁的业财核对工作，使得业财数据核对效率低下。从而，如何提高业财数据的核对效率，是亟待解决的问题。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明实施方式提供了一种业务数据与财务数据的核对方法、装置和设备，从而提高了业财数据的核对效率。
4.根据第一方面，本发明提供了一种业务数据与财务数据的核对方法，应用于hadoop分布式文件系统，所述hadoop分布式文件系统包括数据仓库，所述方法包括：将获取的预设时间段内的业务数据和财务数据导入到数据仓库中；根据数据仓库中的预设规则将所述业务数据和财务数据进行比对以获取差异数据，所述差异数据是比对结果中所述业务数据与所述财务数据针对同一类型业务活动存在差异的部分数据，所述预设规则用于限定所述业务数据和所述财务数据进行比对的关键字段；基于所述差异数据生成核对结果。
5.可选地，所述根据数据仓库中的预设规则将所述业务数据和财务数据进行比对以获取差异数据，包括：使用数据仓库工具将所述业务数据和所述财务数据的比对操作转化为映射-规约计算模型的任务；通过映射-规约计算模型对属于同一类型业务活动的业务数据和财务数据按照所述预设规则进行比对；基于比对结果生成差异数据。
6.可选地，所述方法还包括：在每次比对结束后开始计时；当计时时间达到设定比对间隔时间时，返回所述将获取的预设时间段内的业务数据和财务数据导入到数据仓库中的步骤。
7.可选地，所述方法还包括：获取基于外部用户对所述差异数据进行勾兑生成的勾兑信息，所述勾兑信息用于剔除下次无需比对的业务活动类型；将所述勾兑信息发送至所述数据仓库，并使用数据仓库工具基于所述勾兑信息调整所述预设规则中的关键字段。
8.可选地，所述业务数据和所述财务数据的业务活动类型为分散式出房合同，所述
根据数据仓库中的预设规则将所述业务数据和财务数据进行比对，包括：核对所述业务数据和所述财务数据中第一关键字段的数据，所述第一关键字段包括公司代码、出房合同号、合同起租日、合同截止日、合同房租总金额、收房合同号和合同版本号。
9.可选地，所述业务数据和所述财务数据的业务活动类型为收款，所述根据数据仓库中的预设规则将所述业务数据和财务数据进行比对，包括：核对所述业务数据和所述财务数据中第二关键字段的数据，所述第二关键字段包括公司代码、出房合同号、收房合同号、订单号、收款费用项、收款方法、收款日期、会计日期、收款金额。
10.可选地，所述基于所述差异数据生成核对结果，包括：按照所述差异数据中各个数据条目的业务活动类型对所述差异数据进行分类；基于分类结果生成多个核对表，并将各个核对表作为所述核对结果。
11.根据第二方面，本发明提供了一种业务数据与财务数据的核对装置应用于hadoop分布式文件系统，所述hadoop分布式文件系统包括数据仓库，所述装置包括：数据获取模块，用于将获取的预设时间段内的业务数据和财务数据导入到数据仓库中；数据比对模块，用于根据数据仓库中的预设规则将所述业务数据和财务数据进行比对以获取差异数据，所述差异数据是比对结果中所述业务数据与所述财务数据针对同一类型业务活动的差异结果，所述预设规则用于限定所述业务数据和所述财务数据进行比对的关键字段；结果生成模块，用于基于所述差异数据生成核对结果。
12.根据第三方面，本发明提供了一种业务数据与财务数据的核对设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面，或者第一方面任意一种可选实施方式中所述的方法。
13.根据第四方面，本发明实施例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指令，所述计算机指令用于使所述计算机从而执行第一方面，或者第一方面任意一种可选实施方式中所述的方法。
14.本技术提供的技术方案，具有如下优点：
15.本技术提供的技术方案，针对业务数据和财务数据比对效率低下的问题，将业务数据和财务数据导入到hadoop分布式文件系统的数据仓库中，在数据仓库中配置相关的比对规则，借助hadoop分布式计算的优势，从而将业务数据和财务数据的比对过程在多个服务器上实现，并且借助hadoop分布式文件系统支持超大文件、高扩展性、高效性、低成本和高容错性的特点使得百万级以及千万级的业务数据和财务数据的比对在不增加过多硬件软件成本的情况下显著效率提高，大大降低了业务数据和财务数据的比对时间。
16.此外，借助hadoop分布式文件系统中的映射-规约计算模型，将集群上复杂并行的比对过程高度抽象为两个函数：“映射”和“归约”，通过简单地实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，而且这个分布式程序还可以分布到大量廉价的机器运行。从而大大节省了业务数据和财务数据比对的成本。在每次比对结束后，都重新计时，以周期的方式对业务数据和财务数据进行比对，比对间隔时间可以根据用户需求设为“天”级别，hadoop分布式文件系统的算力是完全可以支持的，解决了现有技术比对频率过低的问题。另外，在每次比对得到差异数据之后，可以将人工对差异数据进行勾兑的勾兑信息发送到数据仓库中，从而对预设规则中限制的比对关键字段进行调整，避免高频率的比对过程中掺杂大量已经比对
过的重复数据，进一步提高比对效率。
附图说明
17.通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中：
18.图1示出了本发明一个实施方式中一种业务数据与财务数据的核对方法的步骤示意图；
19.图2示出了本发明一个实施方式中一种业务数据与财务数据的核对方法的流程示意图；
20.图3示出了本发明一个实施方式中一种业务数据与财务数据的核对装置的结构示意图；
21.图4示出了本发明一个实施方式中一种业务数据与财务数据的核对设备的结构示意图。
具体实施方式
22.为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
23.请参阅图1和图2，在一个实施方式中，一种业务数据与财务数据的核对方法，应用于hadoop分布式文件系统，hadoop分布式文件系统包括数据仓库，具体包括以下步骤：
24.步骤s101：将获取的预设时间段内的业务数据和财务数据导入到数据仓库中。
25.步骤s102：根据数据仓库中的预设规则将业务数据和财务数据进行比对以获取差异数据，差异数据是比对结果中业务数据与财务数据针对同一类型业务活动存在差异的部分数据，预设规则用于限定业务数据和财务数据进行比对的关键字段。
26.步骤s103：基于差异数据生成核对结果。
27.具体地，hadoop分布式文件系统(hadoop distributed file system，hdfs)，是一个分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。hdfs存储的文件可以支持tb和pb级别的数据，其数据自动保存多个副本，副本丢失后自动恢复。hdfs是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中，hdfs能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。hdfs开源，软件成本低，hdfs设计对硬件需求比较低，只需运行在低廉的商用机器集群上，而无须使用昂贵的高可用机器。在本发明实施例中，业务数据和财务数据分别存储与各自地关系数据库中(包括但不限于mysql数据库和oracle数据库)，采用sqoop技术将业务系统和财务系统的业务数据和财务数据导入到hdfs的数据仓库中(数据仓库是hdfs中一个面向主题的、集成的、非易失的、随着时间变化的，用于支持管理人员决策的数据集合)，之后根据业务数据和财务数据的数据类型(包括合同类、收款、付款、配置成本、客户钱包余额等类型)，将预设时间段内
(例如1天)同一类型的数据进行比对，比对的部分是预设规则中规定的关键字段，没有规定的关键字段无需比对。其数据比对的过程被分散到大量的节点完成，最后在一个节点中进行汇总，根据比对结果生成差异数据，并将差异数据存入单独的关系数据库中，大大提高了数据比对的效率。例如：针对租房业主解约数据，租赁周期是2020-01-01至2022年12月31日；公司需固定周期给业主支付房租，业主在2021年10月1日提出解约，解约日期约定在2021年10月10日，理论上给业主支付的房租成本应该核算到2021年10月10日，但是由于业务系统没有及时通知的原因，2021年11月5号才通知财务系统这个合同在2021年10月10号解约了，导致财务系统在2021年10月、11月一直核算成本，造成账实不符。通过上述步骤，可以将该场景中的数据差异比对出来，避免一些极端的多核算业主房租成本几千万的场景出现。最后根据差异数据生成核对结果，将核对结果发送给外部用户(可通过邮件、内部oa消息等方式，本发明并不以此为限)，对外部用户进行告警，告知外部用户业务数据和财务数据存在差异，且在差异数据的关系数据库提供下载和显示功能，以供用户分析使用。
28.具体地，在一实施例中，上述步骤s102，具体包括如下步骤：
29.步骤一：使用数据仓库工具将业务数据和财务数据的比对操作转化为映射-规约计算模型的任务。
30.步骤二：通过映射-规约计算模型对属于同一类型业务活动的业务数据和财务数据按照预设规则进行比对。
31.步骤三：基于比对结果生成差异数据。
32.具体地，业务数据和财务数据通常是从存储数据地关系数据库中提取得到，业务数据和财务数据比对过程，基于hdfs中的映射-规约计算模型进行，映射(map)-规约(reduce)计算模型即mapreduce，运行于大规模集群上复杂并行计算过程，高度抽象为两个函数即“映射”和“规约”mapreduce易于理解，简单地实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，而且这个分布式程序还可以分布到大量廉价的pc机器运行。该模型具有高扩展性和低成本的优势，基于该模型的特点，在需要大量节点的分布式文件系统中，有效降低业务数据和财务数据比对的成本。本实施例，通过hdfs数据仓库中的数据仓库工具(hvie工具，用来进行数据提取、转化、加载)将业务数据和财务数据的比对操作sql语句转变成mapreduce任务来执行，从而进行比对，最终生成差异数据。
33.具体地，在一实施例中，一种业务数据与财务数据的核对方法，还包括如下步骤：
34.步骤四：在每次比对结束后开始计时。
35.步骤五：当计时时间达到设定比对间隔时间时，返回将获取的预设时间段内的业务数据和财务数据导入到数据仓库中的步骤。
36.具体地，基于hdfs自身的高性能，使得业务数据和财务数据的比对效率大大提高，从而在每次比对结束时，均从0时刻开始计时，当计时时间达到预设间隔时间时(本发明实施例采用1天为间隔时间)，进入下一轮的比对。现有技术的比对频率为每年一次，每次时长超过两个月，从而与现有技术相比，解决了现有技术比对频率低、比对时间长的问题。
37.具体地，在一实施例中，一种业务数据与财务数据的核对方法，还包括如下步骤：
38.步骤六：获取基于外部用户对差异数据进行勾兑生成的勾兑信息，勾兑信息用于剔除下次无需比对的业务活动类型。
39.步骤七：将勾兑信息发送至数据仓库，并使用数据仓库工具基于勾兑信息调整预
设规则中的关键字段。
40.具体地，在上一实施例中，基于hdfs的业财数据比对频率为1天一次，通用预设时间段设定的长度大于1天，即通常预设时间段的时间长度大于比对间隔时间，高频率的数据比对使得每次比对的数据包含大量重复数据，大量的重复数据会降低比对效率。因此在本实施例中，外部用户针对差异数据进行勾兑，剔除下次比对无需进行比对的数据类型生成勾兑信息，之后将勾兑信息发送到数据仓库中，根据勾兑信息修改数据仓库中预设规则的关键字段，从而无需比对的数据关键字段在预设规则中设为不比对，进一步提高业财数据每次进行比对的比对效率。例如：客户在2021年10月31日23点支付房租3000元，理论应在当天入账，会计期是2021年10月31日。但是由于业务系统原因没有在当时将该单据同步给财务系统，而是在2021年11月1号0点10分同步给财务系统，入账会计期就是2021年11月1日，对于外部审计来说此类数据属于跨期数据，上一预设时间段内的跨期数据在人工勾兑后，无需在下一预设时间段内继续进行重复比对。
41.具体地，在一实施中，业务数据和财务数据的业务活动类型为分散式出房合同，步骤s102包括：
42.核对分散式出房合同的业务数据和财务数据，需核对预设规则中第一关键字段的数据，第一关键字段包括公司代码、出房合同号、合同起租日、合同截止日、合同房租总金额、收房合同号和合同版本号。针对关键字段中的内容如果出现某一条业务数据和对应的财务数据不同的情况，会将该两条数提取出来作为差异数据，并对不同关键字段的内容进行高亮显示。
43.具体地，在另一实施例中，业务数据和财务数据的业务活动类型为收款，步骤s102包括：
44.核对收款的业务数据和财务数据，需核对预设规则中的第二关键字段的数据，第二关键字段包括公司代码、出房合同号、收房合同号、订单号、收款费用项、收款方法、收款日期、会计日期、收款金额。针对关键字段中的内容如果出现某一条业务数据和对应的财务数据不同的情况，会将该两条数提取出来作为差异数据，并对不同关键字段的内容进行高亮显示。
45.具体地，在一实施例中，上述步骤s103，具体包括如下步骤：
46.步骤八：按照所述差异数据中各个数据条目的业务活动类型对所述差异数据进行分类；
47.步骤九：基于分类结果生成多个核对表，并将各个核对表作为所述核对结果。
48.具体地，本实施例中，分析差异数据中各个数据条目所属的业务活动类型，并将属于同一业务活动类型的差异数据条目划分到同一核对表中，例如：全部收款的差异数据在一个核对表中，全部分散式出房合同的差异数据在另一个核对表中，全部分散式收房合同的差异数据在第三个核对表中。之后，外部用户针对分好类的核对结果，可以有针对性的对各种业务活动类型的差异数据进行分析和处理，进一对业务活动进行相应的调整，提高差异数据的使用效率。
49.通过上述步骤，本技术提供的技术方案，针对业务数据和财务数据比对效率低下的问题，将业务数据和财务数据导入到hadoop分布式文件系统的数据仓库中，在数据仓库中配置相关的比对规则，借助hadoop分布式计算的优势，从而将业务数据和财务数据的比
对过程在多个服务器上实现，并且借助hadoop分布式文件系统支持超大文件、高扩展性、高效性、低成本和高容错性的特点使得百万级以及千万级的业务数据和财务数据的比对在不增加过多硬件软件成本的情况下显著效率提高，大大降低了业务数据和财务数据的比对时间。
50.此外，借助hadoop分布式文件系统中的映射-规约计算模型，将集群上复杂并行的比对过程高度抽象为两个函数，“映射”和“归约”，简单地实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，而且这个分布式程序还可以分布到大量廉价的机器运行。从而大大节省了业务数据和财务数据比对的成本。在每次比对结束后，都重新计时，以周期的方式对业务数据和财务数据进行比对，比对间隔时间可以根据用户需求设为“天”级别，hadoop分布式文件系统的算力是完全可以支持的，解决了现有技术比对频率过低的问题。另外，在每次比对得到差异数据之后，可以将人工对差异数据进行勾兑的勾兑信息发送到数据仓库中，从而对预设规则中限制的比对关键字段进行调整，避免高频率的比对过程中掺杂大量已经比对过的重复数据，进一步提高比对效率。
51.如图3所示，本实施例还提供了一种业务数据与财务数据的核对装置，应用于hadoop分布式文件系统，hadoop分布式文件系统包括数据仓库，装置包括：
52.数据获取模块101，用于将获取的预设时间段内的业务数据和财务数据导入到数据仓库中。详细内容参见上述方法实施例中步骤s101的相关描述，在此不再进行赘述。
53.数据比对模块102，用于根据数据仓库中的预设规则将业务数据和财务数据进行比对以获取差异数据，差异数据是比对结果中业务数据与财务数据针对同一类型业务活动的差异结果，预设规则用于限定业务数据和财务数据进行比对的关键字段。详细内容参见上述方法实施例中步骤s102的相关描述，在此不再进行赘述。
54.结果生成模块103，用于基于差异数据生成核对结果。详细内容参见上述方法实施例中步骤s103的相关描述，在此不再进行赘述。
55.本发明实施例提供的一种业务数据与财务数据的核对装置，用于执行上述实施例提供的一种业务数据与财务数据的核对方法，其实现方式与原理相同，详细内容参见上述方法实施例的相关描述，不再赘述。
56.通过上述各个组成部分的协同合作，本技术提供的技术方案，针对业务数据和财务数据比对效率低下的问题，将业务数据和财务数据导入到hadoop分布式文件系统的数据仓库中，在数据仓库中配置相关的比对规则，借助hadoop分布式计算的优势，从而将业务数据和财务数据的比对过程在多个服务器上实现，并且借助hadoop分布式文件系统支持超大文件、高扩展性、高效性、低成本和高容错性的特点使得百万级以及千万级的业务数据和财务数据的比对在不增加过多硬件软件成本的情况下显著效率提高，大大降低了业务数据和财务数据的比对时间。
57.此外，借助hadoop分布式文件系统中的映射-规约计算模型，将集群上复杂并行的比对过程高度抽象为两个函数，“映射”和“归约”，简单地实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，而且这个分布式程序还可以分布到大量廉价的机器运行。从而大大节省了业务数据和财务数据比对的成本。在每次比对结束后，都重新计时，以周期的方式对业务数据和财务数据进行比对，比对间隔时间可以根据用户需求设为“天”级别，hadoop分布式文件系统的算力是完全可以支持的，解决了现有技术比对频率过低的问题。另外，在每次比对得到
差异数据之后，可以将人工对差异数据进行勾兑的勾兑信息发送到数据仓库中，从而对预设规则中限制的比对关键字段进行调整，避免高频率的比对过程中掺杂大量已经比对过的重复数据，进一步提高比对效率。
58.图4示出了本发明实施例的一种业务数据与财务数据的核对设备，该设备包括处理器901和存储器902，可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
59.处理器901可以为中央处理器(central processing unit，cpu)。处理器901还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(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、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
60.存储器902作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如上述方法实施例中的方法所对应的程序指令/模块。处理器901通过运行存储在存储器902中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的方法。
61.存储器902可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器901所创建的数据等。此外，存储器902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器902可选包括相对于处理器901远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器901。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
62.一个或者多个模块存储在存储器902中，当被处理器901执行时，执行上述方法实施例中的方法。
63.上述业务数据与财务数据的核对设备具体细节可以对应参阅上述方法实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
64.本领域技术人员可以理解，实现上述实施例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，实现的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid-state drive，ssd)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
65.虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

技术特征：
1.一种业务数据与财务数据的核对方法，其特征在于，应用于hadoop分布式文件系统，所述hadoop分布式文件系统包括数据仓库，所述方法包括：将获取的预设时间段内的业务数据和财务数据导入到数据仓库中；根据数据仓库中的预设规则将所述业务数据和财务数据进行比对以获取差异数据，所述差异数据是比对结果中所述业务数据与所述财务数据针对同一类型业务活动存在差异的部分数据，所述预设规则用于限定所述业务数据和所述财务数据进行比对的关键字段；基于所述差异数据生成核对结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据数据仓库中的预设规则将所述业务数据和财务数据进行比对以获取差异数据，包括：使用数据仓库工具将所述业务数据和所述财务数据的比对操作转化为映射-规约计算模型的任务；通过映射-规约计算模型对属于同一类型业务活动的业务数据和财务数据按照所述预设规则进行比对；基于比对结果生成差异数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在每次比对结束后开始计时；当计时时间达到设定比对间隔时间时，返回所述将获取的预设时间段内的业务数据和财务数据导入到数据仓库中的步骤。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取基于外部用户对所述差异数据进行勾兑生成的勾兑信息，所述勾兑信息用于剔除下次无需比对的业务活动类型；将所述勾兑信息发送至所述数据仓库，并使用数据仓库工具基于所述勾兑信息调整所述预设规则中的关键字段。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务数据和所述财务数据的业务活动类型为分散式出房合同，所述根据数据仓库中的预设规则将所述业务数据和财务数据进行比对，包括：核对所述业务数据和所述财务数据中第一关键字段的数据，所述第一关键字段包括公司代码、出房合同号、合同起租日、合同截止日、合同房租总金额、收房合同号和合同版本号。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务数据和所述财务数据的业务活动类型为收款，所述根据数据仓库中的预设规则将所述业务数据和财务数据进行比对，包括：核对所述业务数据和所述财务数据中第二关键字段的数据，所述第二关键字段包括公司代码、出房合同号、收房合同号、订单号、收款费用项、收款方法、收款日期、会计日期、收款金额。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述差异数据生成核对结果，包括：按照所述差异数据中各个数据条目的业务活动类型对所述差异数据进行分类；基于分类结果生成多个核对表，并将各个核对表作为所述核对结果。8.一种业务数据与财务数据的核对装置，其特征在于，应用于hadoop分布式文件系统，
所述hadoop分布式文件系统包括数据仓库，所述装置包括：数据获取模块，用于将获取的预设时间段内的业务数据和财务数据导入到数据仓库中；数据比对模块，用于根据数据仓库中的预设规则将所述业务数据和财务数据进行比对以获取差异数据，所述差异数据是比对结果中所述业务数据与所述财务数据针对同一类型业务活动的差异结果，所述预设规则用于限定所述业务数据和所述财务数据进行比对的关键字段；结果生成模块，用于基于所述差异数据生成核对结果。9.一种业务数据与财务数据的核对设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如权利要求1-7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机从而执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种业务数据与财务数据的核对方法、装置和设备，应用于Hadoop分布式文件系统，Hadoop分布式文件系统包括数据仓库，该方法包括：将获取的预设时间段内的业务数据和财务数据导入到数据仓库中；根据数据仓库中的预设规则将业务数据和财务数据进行比对以获取差异数据，差异数据是比对结果中业务数据与财务数据针对同一类型业务活动存在差异的部分数据，预设规则用于限定业务数据和财务数据进行比对的关键字段；基于差异数据生成核对结果。本发明提供的技术方案，大大提高了业务数据和财务数据核对的效率。数据和财务数据核对的效率。数据和财务数据核对的效率。


技术研发人员：张帆
受保护的技术使用者：北京自如信息科技有限公司
技术研发日：2021.12.06
技术公布日：2022/3/8