随着互联网和移动技术的快速发展，商业银行的数据规模和数据种类不断增加，对数据的处理和分析要求也越来越高。为了满足以上需求，商业银行需要建立智能数据流水线来实现高效的数据处理和分析，从而更好地服务客户。探讨商业银行在智能数据流水线方面的实践和探索，包括基于TDH大数据平台建设的数据仓库、数据清洗和转换、机器学习模型的建立和应用等。通过对商业银行实践的总结和分析，可以为其他金融机构提供借鉴和参考，推动金融行业的数字化转型。
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