在企业级技术栈实践中,Java Web 是核心开发方向,基于 Spring 生态(Spring Boot、Spring Cloud)可快速搭建高可用、易扩展的后端架构,结合 MyBatis 实现高效的数据库交互,解决 ORM 层数据映射与 SQL 优化问题,广泛应用于电商、金融等业务系统。Hadoop 作为大数据处理框架,能对接 Java Web 项目完成海量数据存储(HDFS)与计算(MapReduce),满足数据分析场景需求。
项目管理环节需依托敏捷开发理念,通过需求拆解、迭代规划与团队协作工具(如 Jira)保障开发流程有序推进。Python 则在数据预处理、自动化脚本开发及 AI 模块(如机器学习模型训练)中发挥优势,可与 Java 生态通过接口或中间件(如 Kafka)实现跨语言协同。Coze 作为 AI 应用开发平台,能快速集成大模型能力,为项目注入智能交互、数据分析等功能,助力技术栈从传统开发向智能化升级,形成 “业务开发 - 数据处理 - 智能赋能 - 项目管控” 的完整技术闭环。
主导企业级数据治理平台搭建,设计元数据管理、数据质量监控模块,通过 Spring Cloud 构建微服务架构,集成 MyBatis 实现数据资产全生命周期追踪。开发数据开发平台,支持可视化 ETL 流程,对接 Hadoop 集群,用 Python 脚本自动化数据校验,提升处理效率 40%,保障核心业务数据准确性达 99.8%。
该工具专为高端制造场景设计,适配生产工艺、设备运行等多类数据特性。支持可视化配置清洗规则,自动化完成数据格式统一、异常值修正与冗余剔除,同步生成标准化报告。对接企业生产系统与数据中台,实现数据 “采集 - 处理 - 归档” 闭环,提升制造数据规范性,为生产优化、设备运维及质量追溯
平台聚焦银行业数据治理需求,基于 Spring Cloud 微服务架构搭建,整合元数据管理、数据质量监控与资产全生命周期追踪功能。可视化呈现客户数据、交易数据血缘图谱与质量评分,支持合规审计追溯,同步输出资产价值分析报告,助力银行挖掘数据价值,保障数据合规性与业务决策可靠性。