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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