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(yè)務系統(tǒng)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(yè)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(tǒng)一歸集和管理。
設計界面化流程自動化監(jiān)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(tǒng)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(jiān)管報送、反欺詐等近10個系統(tǒng)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(tǒng)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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