下面這個(gè)回答還是很實(shí)在跪者。像是一個(gè)金融業(yè)的從業(yè)人員給出的現(xiàn)實(shí)需求前景。聯(lián)想到我們公司的平臺(tái)產(chǎn)品渣玲，在金融領(lǐng)域，如想抓住當(dāng)下發(fā)展大數(shù)據(jù)仗谆、發(fā)展AI的政策大趨勢淑履，我試著分析下產(chǎn)品的差距與研發(fā)方向：
- 做好多源隶垮、多數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)采集秘噪、清洗與整合，建立后臺(tái)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫蹋偏。--這一塊基本有成型功能至壤。
- 做好報(bào)表自動(dòng)化，以及報(bào)表drill-down與分析功能黎棠。-- 挖掘與分析功能镰绎，以及報(bào)表生成這一段是個(gè)空白。
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提供多種算法畴栖，輔助銀行實(shí)現(xiàn)建模分析吗讶，進(jìn)行商業(yè)預(yù)測。-- 目前CloudETL與Spark的集成正在攻關(guān)照皆，如果能成功，Spark里現(xiàn)在的算法可能成為一個(gè)賣點(diǎn)论寨。
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剛寫著葬凳，傳來喜訊--項(xiàng)目簽約發(fā)布會(huì)室奏，好官方、高大上的樣子胧沫。
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