星云零售信贷OLAP分析
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案例介绍
此项目用于构建银行级离线/准实时数仓，解决经营过程分析数据不实时、大数据量分析困难等问题，实时性要求有两个不同的场景，一是交易大屏，一是风控。针对拒绝原因或通过率等指标，两者的实时性要求不同。对于交易大屏场景，最好能在分钟级内刷新一次，间隔为10秒、5秒或10秒。而对于风控场景，则要求分钟级的实时效果。因此，在技术选择和实现上，我们有所区别。对于风控的场景，我们采用海豚调度的准实时数据采集，并配置分钟级的调度任务，将业务库中的数据抽取到Doris中。通过基于Doris的查询性能，我们可以轻松抗衡大屏的刷新。
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此项目用于构建银行级离线/准实时数仓，解决经营过程分析数据不实时、大数据量分析困难等问题，实时性要求有两个不同的场景，一是交易大屏，一是风控。针对拒绝原因或通过率等指标，两者的实时性要求不同。对于交易大屏场景，最好能在分钟级内刷新一次，间隔为10秒、5秒或10秒。而对于风控场景，则要求分钟级的实时效果。因此，在技术选择和实现上，我们有所区别。对于风控的场景，我们采用海豚调度的准实时数据采集，并配置分钟级的调度任务，将业务库中的数据抽取到Doris中。通过基于Doris的查询性能，我们可以轻松抗衡大屏的刷新。
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