本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
智能數(shù)據(jù)專業(yè)服務(wù)包(hcs版)：為您解決 數(shù)據(jù)倉庫 和商業(yè)智能方面的問題
中電金信的智能數(shù)據(jù)專業(yè)服務(wù)包(hcs版)是一款專為存量大中型銀行客戶設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)解決方案。我們擁有超過4000名數(shù)據(jù)工程師，致力于數(shù)據(jù)管控、治理、應(yīng)用和數(shù)據(jù)服務(wù)等領(lǐng)域的研發(fā)，為客戶提供全面的數(shù)據(jù)解決方案。
讓我們來看一個(gè)用戶案例，某證券登記結(jié)算機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)倉庫 遷移 。該機(jī)構(gòu)原先使用的是teradata平臺(tái)，但由于業(yè)務(wù)發(fā)展和數(shù)據(jù)量的增長，現(xiàn)有平臺(tái)無法保證批處理的時(shí)效性，同時(shí)擴(kuò)容成本也很高。因此，他們希望通過更高性價(jià)比的dws平臺(tái)來替換現(xiàn)有的數(shù)據(jù)平臺(tái)。
在面臨存量數(shù)據(jù)量大、技術(shù)對(duì)接難題和緊迫的遷移時(shí)間的挑戰(zhàn)下，我們?yōu)榭蛻籼峁┝艘惶淄晟频慕鉀Q方案。首先，我們充分分析了客戶的需求，并結(jié)合多年的實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，快速定制了遷移工具和解決方案。通過高斯數(shù)據(jù)表建表轉(zhuǎn)換工具，我們成功轉(zhuǎn)換了約98%的建表語句，為整體遷移贏得了時(shí)間。同時(shí)，我們還開發(fā)了 自動(dòng)化 數(shù)據(jù)遷移程序，通過封裝 數(shù)據(jù)庫 內(nèi)部批量接口，高效準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)了歷史數(shù)據(jù)的遷移。
我們將teradata 數(shù)據(jù)遷移 到高斯數(shù)據(jù)庫中，包括建表、數(shù)據(jù)文件校驗(yàn)和gbk轉(zhuǎn)碼utf8等過程，保障了遷移進(jìn)度，縮短了遷移周期，為整個(gè)遷移工作的按時(shí)完成提供了巨大幫助。此外，我們還通過手動(dòng)對(duì)照關(guān)系將teradata宏遷移為高斯函數(shù)，成功將貼源層和基礎(chǔ)層的歷史數(shù)據(jù)全部遷移到了高斯數(shù)據(jù)庫中。
為了保障數(shù)據(jù)的一致性，我們實(shí)現(xiàn)了每日批量自動(dòng)化增量數(shù)據(jù)同步，解決了客戶數(shù)據(jù)核對(duì)的難題。在整個(gè)遷移工作完成后，我們收到了客戶的一致好評(píng)。上線后，系統(tǒng)平穩(wěn)運(yùn)行，能夠及時(shí)阻斷并預(yù)警數(shù)據(jù)不一致問題，避免了后續(xù)作業(yè)的返工，解決了客戶因數(shù)據(jù)不一致帶來的困擾。
智能數(shù)據(jù)專業(yè)服務(wù)包(hcs版)是中電金信為存量大中型銀行客戶提供的一站式數(shù)據(jù)解決方案。我們擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和豐富的實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，能夠根據(jù)客戶的需求定制解決方案，并提供高效準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)遷移和同步服務(wù)。無論您面臨什么樣的數(shù)據(jù)問題，我們都能為您提供專業(yè)的幫助和支持。
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