数字钱包假设您是一家名为PayMo的数字钱包公司的数据工程师,该公司允许用户轻松地向其他PayMo用户请求并付款。PayMo的团队已决定实施一些功能来防止来自不受信任用户的欺诈性付款请求。核心功能包括:功能1,当任何用户向之前从未交易过的用户付款时,将收到通知:“您之前从未与此用户交易过。您确定要继续付款吗?”功能2,PayMo团队担心这些警告可能会令人讨厌,因为很多用户尚未进行过交易,但是位于相似的社交网络中。例如,用户A从未与用户B进行过交易,但用户A和用户B都与用户C进行过交易,因此用户B被视为用户A的“朋友的朋友”,因此,用户A和用户B是“二度”朋友,因此应能够在不触发警告通知的情况下互相付款。因此,PayMo希望您也实现此功能。当用户付款时,如果他们不是“朋友的朋友”,将收到通知:“此用户不是朋友,也不是您的朋友的朋友。确定要继续进行此付款吗?”功能3,更一般地说,PayMo希望将此功能扩展到更大的社交网络,实施一项功能,仅当用户不在“四度好友网络”时才触发警告。
InsightDataEngineer-DigitalWalletVenmo支付中的实时欺诈检测
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1. 事前预防控制
建立数据标准化模型,定义数据元素的业务描述、数据结构、业务规则、质量规则、管理规则和采集规则。数据质量校验和采集规则同样是一种数据,需在元数据中进行明确定义。元数据提供了庞大数据种类和结构的描述,帮助使用者准确获取信息。构建数据分类和编码体系,形成企业数据资源目录,便于用户轻松查找定位。元数据管理是预防数据质量问题的基础。
确定根本原因:找到数据质量问题的因素,按优先顺序提供改进建议。
制定改进方案:基于建议制定并执行提高方案,预防未来数据质量问题。
2. 事中过程控制
事中数据质量控制指在数据维护和使用过程中进行监控与处理。通过建立数据质量流程化控制体系,监控数据的新建、变更、采集及加工操作,有效维护数据完整性和一致性。
3. 事后监督控制
事后控制是指数据的质量检测和异常分析。通过对历史数据进行分析,发现潜在问题,形成纠正措施与控制方案。
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