對行內業』務數據進行歸檔存儲,給交易系統提供瘦身機會。
對行內外︾業務數據進行廣泛存儲和組織,為深度數據挖掘提供基礎數據。
對行內外數據進行整合打通,科學構建模型層和共性加工層,迅速支持各類用數需求。
融合數△據模型(面向業这是龙族務視圖的數據模型+面向主題的№標準範式模型+面向業務分析的多維模型)建設,保障【數據模型的靈活性、擴展性、穩定性、高效性。
提供面向業務條線和業務場景的數據↑資產目錄和API服務網關,提升企業數據資產那青色珠子化及資產服務化能力。
提供高效分布式數據采集存儲能①力、批量/實時數據計算能力、結構化/非結構化數據交換能】力、AI人工智能建模脸色变得异常古怪能力。
在數據底座之上,構建完善〗的行業指標體系、零售/對公¤特征庫、面向業⌒ 務條線的主數據/明細數據視■圖。
依賴數據底座及數據資產,提供靈活高效的數據分析/可視化服務、數據API服務、數據發布/訂閱服務。