数仓：浅谈银行业的数仓构建实践

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简介

数据仓库，对从事 IT 行业的从业者来说并不是个陌生的名词，这个概念由数据仓库之父 Bill Inmon 在 1991 年出版的“Building the Data Warehouse”中定义的——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持决策管理。从定义可以了解到，数据仓库具有以下关键特性：

• 面向主题
  数据仓库归集全行数据并按特定主题梳理，方便使用者按主题编目快速查找到所需数据并使用；
• 数据集成
  数据仓库归集全行数据，打破系统间数据孤岛的局面，从而为后续的决策管理与数据服务提供强大的数据支撑；
• 相对稳定
  建设数据应用时，最担忧是源系统的数据模型变更导致“牵一发而动全身”。每次模型变更都伴随着数据应用的影响分析和变更开发，既对开发团队造成极大的工作负担，又影响数据应用的稳定性。数据仓库可通过分层架构“内部消化”源系统模型变更带来的影响，且无需变更数据服务接口，保证数据应用的稳定性；
• 反映历史变化
  数据仓库会记录数据的历史轨迹，用于查询任意时点的数据快照从而分析特定时间范围的数据趋势，为决策管理提供数据支持。

理解了数据仓库的关键特性，相当于了解了建设数据仓库的正确方向，但是，并不代表就清楚数据仓库的建设目标和建设路径。特别对于银行机构，对数据的稳定性、准确性与时效性要求都比一般企业要高。那么，银行数据仓库的建设目标与建设路径分别是什么，接下来将分为三个章节去阐述。

一、银行数仓画像