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目(mu)前使(shi)用人(ren)工(gong)方式手(shou)⸲動導入源數據文(wen)⑲件，使(shi)⹊用(yong)較低版本(ben) SAS 工具(ju)存儲加(jia)工數據，人員(yuan)投(tou)入(ru)高(gao)，數據實施和更新周(zhou)期長。
各業務系統存在數據壁壘(lei)，數據對不(bu)⸍上(shang)等(deng)Ⓠ問題，導致(zhi)數據(ju)無法(fa)有(you)效整合(he)和共享，增加(jia)⓭了數(shu)據處(chu)理(li)的復(fu)⓸雜性和難度。
隨著數據量的增(zeng)長，對數據(ju)處理的(de)效率和(he)準確性要(yao)求提(ti)高，但(dan)現有(you)工(gong)具和(he)方法難(nan)以滿(man)ⅇ足(zu)業務(wu)場(chang)⑮景和數(shu)據量的計(ji)算(suan)需求。
搭(da)℣建數據集(ji)市：
建立(li)全流(liu)程風險數據(ju)集市，實(shi)現風險數據的(de)Ⓟ統一歸集和管理。
設計(ji)界面化流程自動化(hua)ↁ監控：
使用圖(tu)形化菜單(dan)實現ETL配(pei)⸷置(zhi)和管(guan)⑱理(li)，實(shi)現自(zi)動化、及(ji)時(shi)化的(de)數(shu)據處理。
提升數據集(ji)應用響應(ying)時(shi)效(xiao)⓺：
基於運行(xing)效(xiao)率和可擴展性進(jin)行ETL流程調(diao)度(du)設(she)計(ji)。
制定(ding)統(tong)一的指標權限管理：
進行差(cha)⹓異化權(quan)限配置，預防信息泄露(lu)等風險。
形成配套的數據資產(chan)目錄：
支撐數(shu)⸅據查(cha)⸐詢、加算邏輯和(he)歷史變更溯源等應用。
從(cong)0到1搭建一(yi)站式通用性數據資產平(ping)臺，打(da)通監(jian)管報送、反欺(qi)詐(zha)等近10個系統的數據脈(mai)ↄ絡(luo)，承載和支持(chi)風險部門全部數據的抽取、轉(zhuan)換、加載和應用。
通過自(zi)⑭動化(hua)Ⅸ和智(zhi)能化手段，減少(shao)⸛人工投(tou)入，縮(suo)③短數據實施和更新周(zhou)期。
通(tong)過統一的(de)指(zhi)標(biao)ℯ權(quan)限管理和故障預警機制，預防(fang)信息(xi)泄(xie)露和(he)數據錯誤。
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