
目前使用人工方式手動導入源數據文件,,使用較低版本 SAS 工具存儲加工數據,,,,人員投入高,,,數據實施和更新周期長。。
各業務系統存在數據壁壘,,,數據對不上等問題,,,導致數據無法有效整合和共享,,,增加了數據處理的復雜性和難度。。
隨著數據量的增長,,對數據處理的效率和準確性要求提高,,但現有工具和方法難以滿足業務場景和數據量的計算需求。。。。


搭建數據集市:
建立全流程風險數據集市,,,實現風險數據的統一歸集和管理。。。。
設計界面化流程自動化監控:
使用圖形化菜單實現ETL配置和管理,,,,實現自動化、、、、及時化的數據處理。。。
提升數據集應用響應時效:
基于運行效率和可擴展性進行ETL流程調度設計。。
制定統一的指標權限管理:
進行差異化權限配置,,,,預防信息泄露等風險。。
形成配套的數據資產目錄:
支撐數據查詢、、、加算邏輯和歷史變更溯源等應用。。
從0到1搭建一站式通用性數據資產平臺,,打通監管報送、、、、反欺詐等近10個系統的數據脈絡,,,承載和支持風險部門全部數據的抽取、、轉換、、、加載和應用。。。。
通過自動化和智能化手段,,,,減少人工投入,,縮短數據實施和更新周期。。。
通過統一的指標權限管理和故障預警機制,,,預防信息泄露和數據錯誤。。
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