负责数据的采集、清洗以及转存。具体流程如下：◆ 数据采集：定时每天在银行数据中心服务器采集数据，主要编写 shell 脚本使用lftp 对目标数据表文件进行遍历查找，查找到目标数据表文件之后对其进行解压，拉取到服务器上进行备份存储。在 kettle（ETL）中配置自动定时运行 shell 脚本。◆ 数据清洗：采集过来的数据主要分为客户的信息、账户、借据、贷款担保、贷款 产品信息、交易明细六个类型的相关表数据。然后把采集来的这些数据文件使用kettle存在PostgreSQL 对应表中，以客户信息表作为总关联，对客户的交易、账户、借据、担保依次进行清洗。◆ 数据转存：把清洗完成的数据（清洗完成数据在 PostgreSQL中），转存到Elasticsearch、MySQL、GaussDB 中。Es 中存全量数据，以便于 HugeGraph 建模取数。MySQL 每天清一次数据，存储每天每天最新数据，程序算法每天监控风控异常数据。GaussDB 为银行内部大数据库，存储最近一个月最新数据， 银行对清洗数据进行异常、安全监控。◼ 负责行方需求及业务开发：利用清洗完的数据基于图数据库建立两个数据模型，分别为客户风控数据及家庭成员风控数据，对这两个数据模型进行账户交易风险监控，对 行方人员提供风险审核入口，主要跳转图数据库，行方工作人员可根据可视化图数 据模型对该客户或家庭进行是否为风险账户进行审核。◼ 负责项目服务器部署及环境搭建。如 Elasticsearch、Redis、MySQL 集群搭建。及项目前期运维工作，培训行方工作人员，编写《项目运维手册》、《系统操作手册》。