随着大数据与金融服务的结合愈加紧密，能否通过风险模型从海量数据中挖掘尽可能多的信用信息，并管理和维护海量的变量至关重要。为此，信也科技近日自主研发推出了玄策变量开发管理平台（下称“玄策平台”），通过变量原子化、管理统一化、保障多重化提升变量数据的交付效率，提供统一的变量管理及数据监控。
目前，玄策平台共计管理了2000+变量组任务，共计3万+变量，为模型任务提供了近千张变量表，并通过数据监控功能，多次阻断错误数据进入下游，保障了生产数据的质量与稳定。
三大痛点，数据挖掘的阻碍
在玄策平台未上线时，数据挖掘师开发一个模型任务前，还需开发一张存储变量的Hive表，供模型任务读取。此时往往存在SQL代码过长、变量重复开发以及新增变量流程繁琐等问题。这些问题还会相互叠加，导致开发和维护难度加大。
1.SQL代码过长
模型任务的变量来源繁杂，如一个用户维度的模型，它的输入表里可能包含用户的使用信息、投诉与反馈信息、第三方信息等多个主题的变量，这往往需要从多张底层表中取数计算，最终导致整个SQL代码非常长。
2.变量重复开发
不同的模型任务，所需的变量部分相同，这部分变量的代码会同时存在多个SQL任务中。一旦这些变量逻辑发生变化，则每个包含这部分代码的任务都需要迭代和改动，难以保证不会遗漏。
3.新增变量流程繁琐
如果模型需要新增变量，那么就需要在对应的变量表中新增字段，并且修改SQL。当新增的字段无法通过原SQL中读取的表计算时，则还需要Join其他表格。多次迭代后，任务量越来越大，运行时长难以控制，给优化带来很大难度。
三大绝招，摆脱变量开发的掣肘
玄策离线变量统一管理平台通过变量原子化、管理统一化、保障多重化三个方面，帮助分析师更容易开发、维护、管理变量。
玄策平台数据流程图
1.变量原子化
玄策平台支持解析标准SQL，转换成MULTI INSERT SQL，并写入玄策平台的变量存储层中。在使用时，可以将变量自由组合，生成Hive表，供模型任务读取。这使得数据挖掘师无需再为了将多个主题的变量糅杂在一张表内，而开发一个冗长的SQL。
数据挖掘师基于玄策平台，能够通过将不同主题的变量SQL分别创建变量组，并对变量进行组合，就能够轻松得到模型任务所需的变量表了。当变量表需要新增或删除变量时，也仅需要在页面上进行操作，玄策平台会自动修改表结构。当变量逻辑发生变化后，只需修改变量组任务中的SQL，此时应用层中的数据也会随之改动。这不仅提升了变量开发效率，也大大降低了变量数据的维护成本。
2.管理统一化
基于玄策平台开发的变量任务，玄策提供了任务告警、资源分析、血缘分析、自动化数据清理与归档、定期巡检、快速阻断/重启任务等管理手段，帮助分析师运维和治理变量任务，并且任务由玄策统一调度，支持高优先级的任务插队运行，提高集群资源利用率与SLA达成率。
3.保障多重化
在风控模型中，如果变量的波动较大，可能导致模型产出的数据不合理，从而影响业务决策。为此，玄策平台提供了PSI监控功能，以监控变量分布差异，一旦发现数据异常，则卡住下游任务，防止造成数据污染。除此以外，还提供了任务监控、强规则检验、任务基线、任务看板等手段，保障变量任务稳定运行。
信也玄策变量开发管理平台通过其独特的设计，能够满足模型团队高效的变量开发和迭代的场景要求，为业务模式探索、企业经营、业务决策提供了坚实有力的平台支撑。