数仓:浅谈银行业的数仓构建实践

本文探讨了银行业数据仓库的构建实践,强调了数据仓库的重要性,包括全行数据归集、数据质量体系、数据价值挖掘等方面。文章详细介绍了数据仓库的分层架构,如ODM、SDM、FDM和ADM层,以及数据服务、调度管理和质量管理。同时,提出了银行数仓建设的关键点,如数据总线、数据服务系统和项目管理策略。

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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

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