发布时间：2025-08-06 14:51:10
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。
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