
目前使用人为方式手动导入源数据文件,使用较低版本 SAS 工具存储加工数据,人员投入高,数据执行和更新周期长。
各业务系统存在数据壁垒,数据对不高等问题,导致数据无法有效整合和共享,增长了数据处置的复杂性和难度。
随着数据量的增长,对数据处置的效能和正确性要求提高,但现有工具和步骤难以满足业务场景和数据量的推算需要。


搭建数据集市:
成立全流程风险数据集市,实现风险数据的统一归集和治理。
设计界面化流程自动化监控:
使用图形化菜单实现ETL配置和治理,实现自动化、实时化的数据处置。
提升数据集利用响应时效:
基于运行效能和可扩大性进行ETL流程调度设计。
造订统一的指标权限治理:
进行差距化权限配置,预防信息泄露等风险。
形成配套的数据资产目录:
支持数据查问、加算逻辑和汗青调换溯源蹬爪用。
从0到1搭建一站式通用性数据资产平台,买通监管报送、反诓骗等近10个系统的数据脉络,承载和支持风险部门全数数据的抽取、转换、加载和利用。
通过自动化和智能化伎俩,削减人为投入,缩短数据执行和更新周期。
通过统一的指标权限治理和故障预警机造,预防信息泄露和数据谬误。
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