怎么做一张优雅的数据源监控报表

关于外部数据(三方数据)、征信数据的引入，一直是金融机构的较为重要的内容。关于这方面的内容，番茄风控之前介绍的内容也非常丰富，请看：
①揭秘一份集团公司的三方数据对接情况
②本次谈谈罕见的三方数据维度的cut-off切分，你肯定没遇过

…
在断直连后，关于数据的引入、监管和管理也变得更为重要，我们除了监控数据的合规之外，其余对数据的监控也存在几个非常重要的问题详细也困扰着大家：
1.当外部的三方数据特别多需要管理的时候，有没有一个非常直观的指标，通过这个指标就能大概观察大盘的情况？
2.数据监控指标除了波动率之外，还有哪些指标？

3.引发数据波动的原因有哪些？

4.在大盘的数据发生特别大的波动的时候，如何一步步拆分监控的数据来发现具体的数据波动点在哪？
5.在找到波动的数据后，如何定位引发波动的数据；
6.三方数据中除了引入机制外，还有数据的缓存策略需要设置？具体有缓存的时间，数据量等相关的缓存策略。
…

以上内容较多，我们先来说第一个问题。

常见的外部数据源，的确多。特别是对一些大型机构而言，当数据量多之后就不太好管理。当然对于，一些中小型机构，使用这套管理数据的机制也非常重要。因为数据不小心留存着，都会朝着大数据大方向迈进。对于这样的数据量特别多的情况，本次我们引入了一个最能整体上把控的情况，即数据整体调用量：

比如对于以下某机构

一个是定义说，调用成功是怎么定义：

网络同了，就是成功。对方的网络连接出问题；
这段时间，定义成功的是match，not match，号码不存在，不成功的部分，是为这

在这里插入图片描述

更详细内容敬请关注：

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