目前使用人工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,数据实施和更新周期长。
各业务系统存在数据壁垒,数据对不上等问题,导致数据无法有效整合和共享,增加了数据处理的复杂性和难度。
随着数据量的增长,对数据处理的效率和准确性要求提高,但现有工具和方法难以满足业务场景和数据量的计算需求。
搭建数据集市:
建立全流程风险数据集市,实现风险数据的统一归集和管理。
设计界面化流程自动化监控:
使用图形化菜单实现ETL配置和管理,实现自动化、及时化的数据处理。
提升数据集应用响应时效:
基于运行效率和可扩展性进行ETL流程调度设计。
制定统一的指标权限管理:
进行差异化权限配置,预防信息泄露等风险。
形成配套的数据资产目录:
支撑数据查询、加算逻辑和历史变更溯源等应用。
从0到1搭建一站式通用性数据资产平台,打通监管报送、反欺诈等近10个系统的数据脉络,承载和支持风险部门全部数据的抽取、转换、加载和应用。
通过自动化和智能化手段,减少人工投入,缩短数据实施和更新周期。
通过统一的指标权限管理和故障预警机制,预防信息泄露和数据错误。
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