每周处理超过10TB异构金融数据，通过ADE对数据平台进行精准数据处理，实现数据处理效率提升80%，开发时间缩短66%
每周需要处理超过10TB的异构金融数据，涵盖市场行情、交易记录、风险指标、客户信息等15个数据类别。
每个数据类别需要经过数据清洗、格式转换、质量验证、归档存储等8个处理环节，并与公司内部多套业务系统进行数据交互。
由于金融数据的安全敏感性，所有数据处理工作必须在完全隔离的内网环境中进行，研发人员需要通过安全网关连接内网开发机进行操作。
数据工程师平均每人每天需要花费3-4小时在数据处理的工作上。新的数据需求从提出到上线平均需要2-3周，其中环境配置和系统适配就占据30%的时间。
在客户严格的内网环境中部署了ADE数据智能处理系统，构建了安全隔离的AI辅助数据研发平台。
底层采用DeepSeek、Qwen混合模型架构，确保在内网环境下的高效AI推理能力。
ADE系统深度集成了公司内部数据标准和处理规范，实现自动化数据处理流程。
针对金融数据处理的特殊要求，提供专项优化和自动化配置功能。
ADE数据智能处理系统显著提升了金融数据处理效率，减少了人工工作量，提高了数据质量
基于实际数据的投资回报率分析