项目名称：数据治理平台
使用技术：
SpringBoot+DM+Hive+HBase+DataX+Oozie
责任描述：
数据质量模块设计与研发
技术方案确定、任务排期、开发进度把控
基于数据的一致性、正确性、及时性、重复性、完整性、唯一性制定12个质量校验规则，对数据的质量进行校验并生成质检报告。
规则包括：离群值检查(拉依达法、格鲁布斯法)、空值检查、值域检查、规范检查、重复性检查、波动检查、数据集检查、记录缺失检查、引用完整性检查、及时性检查、逻辑检查、平衡性检查。
元数据模块设计与研发
技术方案确定、任务排期、开发进度把控
根据用户指定数据源连接信息采集相关元数据信息、维护各类型元数据包含、依赖关系
基于元数据做影响分析、血缘分析、全链分析、关联度分析、属性差异值分析等
指定检核规则校验元数据准确性，包括：一致性检核、依赖关系缺失检核、属性填充率检核等。
项目简介：
数据治理平台通过对数据从创建到消亡的全过程的监控和治理，实现数据的统一管理，为企业保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，从而帮助客户建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体系。


项目名称：投融资产品
使用技术：
HBase+Solr+Oozie+Flume+Kafka+SparkStreaming+Sqoop+DataX+Hive
责任描述：
流数据处理(SparkStreaming)
爬虫爬取A股、新三板、港股、美股的上市企业状态及财务数据，写入Kafka，使用SparkStreaming进行数据处理，处理后将结果数据推入业务系统进行使用
离线数据处理(Hive)
爬虫爬取基协、天眼查品牌、标签、报告等数据，爬取完成后，sqoop抽取增量数据至hive表，进行离线清洗，清洗后，将结果数据推入业务系统进行使用。
实时推荐(SparkStreaming)
基于用户实时行为数据计算用户偏好标签，根据标签推荐同类型企业。
服务开发
分词服务(Hanlp、Jieba+Flask)、工商信息查询服务(Jfinal)
项目简介：
提供全面实时的信息聚合看板，包含每日股权事件规模统计、行业融资趋势、机构投资排名、股权事件动态、新闻情报等内容，全面了解公司在各维度的表现，包括高管信息、股本结构、工商变更、经营异常、专利信息、上市企业财务，及时掌握融资、并购、退出、IPO的股权交易详细数据，包括参与方、金额、股权变化、关联事件等，了解机构的投资策略与基金管理情况，LP的基金投资与资金承诺情况，以及基金的募集与投资情况。了解各行业的深度研究、行业策略、行业调研、行业点评、行业资讯等内容。深入了解企业高管与投资人的职业经历、教育背景、参与股权事件情况等。