工商银行数据仓库设计方案

银⾏数仓主题划份描述银⾏数据仓库（下⽂简称“数仓”）分层架构⾄少包含ODM 贴源层、SDM 标准层、FDM 主题层和ADM 应⽤层。

其中FDM 层的核⼼诉求是把复杂的源数据化繁为简，按照业务逻辑划分出⾦融主题，把源数据进⾏拆分与整合到⾦融主题的模型中。

关键是，⾦融主题应该划分成什么？每个⾦融主题的模型建设思路是怎样的？⾦融主题的数据模型该怎样维护？在解答上述问题之前，⾸先要了解国外主流的⾦融主题划分⽅案是如何的，如何从国外的主流⽅案中取经。

国外主流的⾦融主题划分⽅案Teradata 公司的 FS-LDM ⼗⼤⾦融主题模型Teradata 公司作为全球最⼤的专注于⼤数据分析、数据仓库和整合营销管理解决⽅案的供应商，并提出⼀种先进的 FS-LDM 模型（Financial Services Logcial Data Model），把银⾏约 80% 的业务数据囊括在该模型中。

Teradata FS-LDM 是⼀个成熟产品，在⼀个集成的模型内⽀持保险、银⾏及证券，包含⼗⼤主题：当事⼈、产品、协议、事件、资产、财务、机构、地域、营销、渠道。

具体划分如下图所⽰：IBM 公司的 BDWM 九⼤⾦融主题模型IBM 公司作为数据仓库和数据分析的“元⽼级”企业，为了对抗 Teradata 公司的 FS-LDM 模型，提出了 BDWM（Banking Date Warehouse Model）九⼤⾦融主题模型，主题模型分为参与⼈、合约、条件、产品、地点、分类、业务⽅向、事件和资源项⽬。

具体划分如下图所⽰：⾦融主题层划分及建模思路由上述的 FS-LDM 模型与 BDWM 模型，可以分析出以下共性：1）描述银⾏客户信息的主题；2）描述银⾏机构及员⼯信息的主题；3）描述银⾏产品信息的主题；4）描述银⾏与客户之间契约信息的主题；5）描述银⾏与客户资产信息的主题；6）描述客户使⽤银⾏服务时产⽣的⾏为信息的主题；7）描述银⾏与客户联系信息的主题。

472022 . 02 中国金融电脑ECOS 工程ECOS Project工商银行全栈多异架构解决方案中国工商银行软件开发中心专家徐翥中国工商银行软件开发中心专家 徐翥近年来，面对日趋复杂的国际形势，如何守住我国的“金融边疆”，实现高标准的科技自立自强，已经上升为关乎国家安全的战略问题。

长期以来，银行传统的信息系统架构技术选型单一且产品不具可替代性，一旦发生供应链风险，金融信息系统将受到巨大影响。

面对上述挑战，工商银行积极践行大行担当，集中科技资源在计算、存储、数据库、终端、操作系统、云计算及分布式中间件等关键技术领域展开深耕细作，并结合不同系统业务特点，形成了可复制推广的全栈多异架构解决方案，力求从体系上避免单一技术依赖风险。

一、全栈多异架构总体思路当前，在国际形势存在诸多不确定性的背景下，工商银行面向银行业信息系统建设需要，通过行业调研、技术评测和对比验证等方式，积极从产品供给、功能覆Copyright©博看网 . All Rights Reserved.48FINANCIAL COMPUTER OF CHINAECOS架构 一体机入侵防护DDoS 防护WAF设备盖、兼容能力、性能支撑等多个方面开展技术路线选型研究。

两年来，经过在办公、渠道、核心业务等大量业务场景中推行试点应用，总结形成了基本成熟、可借鉴、可复制的体系化行业级整体解决方案，以助力实现金融信息系统的高质量可持续发展。

工商银行全栈多异架构解决方案如图1所示。

实践中，工商银行以“信创工作与全行技术栈发展一体化”为原则，一方面前瞻性规划布局信创技术栈，真试真用；另一方面统筹全行技术栈发展方向，支持异构技术栈的并行，实现平稳过渡，支撑系统在实战中不断迭代完善、优胜劣汰，寻找最优路线。

同时，多异架构的规划建设以支撑工商银行全部IT 系统为目标，统筹全栈技术形成了逐层向上的基础支撑能力（自底向上分别为云平台层、开放架构层以及终端机具层），以达到合理分层解耦、降低转型成本、减少业务影响的总体转型目标。

数仓分层设计方案一、ODS层（原始数据层，Original Data Store）这层就像是数据的大仓库，不管是从哪儿来的数据，什么格式的，是数据库里导出来的，还是从文件里读出来的，一股脑儿全放在这儿。

就好比是把外面世界各种各样的原材料都堆到一个大院子里，先不管乱不乱，反正先存起来再说。

比如说从各个业务系统像销售系统、库存系统、客户管理系统里直接拉过来的数据，就原封不动地放在这儿，这个时候数据可能是各种各样的脏数据，就像刚从地里挖出来带泥的萝卜，但是没关系，这是第一步嘛。

二、DWD层（明细数据层，Detail Data Warehouse）从ODS层拿到数据之后，就开始在这层清理数据了。

把那些脏东西去掉，就像把萝卜上的泥洗干净一样。

对数据进行一些简单的处理，像数据格式的统一啊，把日期格式都搞成一样的，把一些明显错误的数据给修正或者标记出来。

这里的数据是按照业务主题来组织的，比如说销售相关的数据就放在一块儿，库存相关的放一块儿。

这层就像是把原材料初步加工分类，让数据变得稍微整齐一点，这样后面用起来就方便多啦。

三、DWS层（轻度聚合层，Data Warehouse Summary）到了这层，就开始做一些小的聚合操作了。

就像是把洗好切好的萝卜、青菜啥的，做一些简单的搭配组合。

比如按照地区统计销售总额、按照时间段统计库存的变化量。

这层的数据是从DWD层的数据聚合来的，它能让我们从更宏观一点的角度去看数据，但是还没有特别汇总，还保留了一定的明细信息，就像我们做的是几个小菜的拼盘，还能看到每个菜的大概样子。

四、ADS层（应用数据层，Application Data Store）这是最上面一层啦，这层的数据就是专门为了各种应用场景准备的。

比如说给领导看的报表数据，或者是给某个特定业务部门用的数据。

这层的数据就像是把前面那些加工好的菜，做成了精致的套餐，直接端到顾客（也就是使用数据的人）面前。

这个数据就是根据具体的需求高度定制的，比如说领导想要看每个季度不同产品线的利润情况，那在这层就把相关的数据按照要求整理好，让领导一眼就能看到他想看的东西。

数据仓库设计方案【正文】一、引言数据驱动的决策已经成为企业中不可或缺的一部分。

为了有效地管理和分析海量的数据，数据仓库设计方案应运而生。

本文将介绍数据仓库的概念、设计原则和关键步骤，帮助企业构建高效可靠的数据仓库。

二、数据仓库概述数据仓库是指将各类数据整合、清洗、转化并存储于统一的数据存储区域，旨在为决策支持系统提供准确可靠的数据服务。

其设计方案需要考虑多个方面，包括数据源、数据的抽取与转换、数据建模和数据的加载等。

三、数据仓库设计原则1. 一致性：数据仓库应该保持与源系统的数据一致性，确保决策所依据的数据准确无误。

2. 高性能：数据仓库需要具备高性能的查询和分析能力，以满足用户对数据的实时性和响应性要求。

3. 安全性：严格管理数据仓库的访问权限，确保敏感数据的安全性和隐私保护。

4. 可扩展性：数据仓库需要具备良好的扩展能力，能够适应数据量的增长和业务需求的变化。

5. 可维护性：数据仓库的设计应该具备良好的可维护性，便于数据的更新、维护和监控。

四、数据仓库设计步骤1. 需求分析：明确数据仓库的功能和目标，分析业务需求和数据源的特点，为后续的设计提供指导。

2. 数据抽取与转换：根据需求分析的结果，选择合适的数据抽取方式，并进行数据的清洗、转换和集成。

3. 数据建模：根据业务需求和数据源的特点，设计数据仓库的物理和逻辑模型，并建立相应的维度表和事实表。

4. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行合理的存储和索引，以便进行后续的查询和分析。

5. 数据质量控制：定期监控数据仓库的数据质量，并进行必要的修复和优化，确保数据准确无误。

6. 安全管理：建立合适的权限控制机制，确保数据仓库的安全性和合规性。

五、数据仓库设计工具和技术1. ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）工具可以帮助实现数据的抽取、转换和加载，实现数据仓库的数据集成和清洗。

2. 数据建模工具：数据建模工具可以辅助设计数据仓库的物理和逻辑模型，提供建模、维护和文档化的功能。

《商务智能》中国工商银行营销数据仓库OLAP分析班级信管1101、1102姓名刘硕、张天鸣、林佳平、李佳欢一.需求背景：中国工商银行（Industrial and Commercial Bank of China）简称ICBC ，成立于1984年1月1日。

作为中国资产规模最大的商业银行，经过29年的改革发展，中国工商银行已经步入质量效益和规模协调发展的轨道。

2003年末资产总额约52，791亿元人民币，占中国境内银行业金融机构资产总和的近五分之一。

截至2010年末，工商银行总资产134，586.22亿元左右，当前总市值14，344.70亿元左右，居全球上市银行之首。

截至2011年末，工商银行拥有397,339名员工，通过16,227家境内机构、203家境外机构和遍布全球的逾1,562家代理行以及网上银行、电话银行和自助银行等分销渠道，向412万公司客户和2.59亿个人客户提供广泛的金融产品和服务，基本形成了以商业银行为主体，跨市场、国际化的经营格局，在商业银行业务领域保持国内市场领先地位。

2010年末，总资产达134,586.22亿元，比上年末增加16,735.69亿元，增长14.2%;总负债达126,369.65亿元，比上年末增加15,308.46亿元，增长13.8%;总市值达2,335亿美元，居全球上市银行之首。

2010年实现净利润1,660.25亿元，较上年增长28.4%，增幅同比加快了12.0个百分点，继续稳居全球最盈利银行地位；平均总资产回报率和加权平均权益回报率分别为1.32%和22.79%，处于全球银行业领先水平;每股收益为0.48元，较上年增加0.10元；不良贷款余额和不良贷款率连续11年保持双下降，不良率降至1.08%。

受益于经营结构的优化、再融资的完成以及利润留成比例的适当扩大，资本充足率和核心资本充足率分别达到12.27%和9.97%，资本实力和可持续发展能力进一步增强。

中国工商银行总部大楼由美国SOM设计师事务所设计，楼高13层，建筑面积近13万平方米，分矩型区和弧型区两大部分，中间以天桥形式联为一体。

第1章数据仓库建设方案（DOC32页）1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或者其他子系统通过车地通信传输的实时或者离线数据，通过一系列综合诊断分析，以各类报表图形或者信息推送的形式向用户展示分析结果。

针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。

根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范，包含数据采集频率、数据采集量等有关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容：数据采集：负责从各业务自系统中汇合信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume 及传统的ETL采集工具。

数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。

数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。

数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理与调度，并对外提供数据服务。

1.2 数据采集专家系统数据仓库数据采集包含两个部分内容：外部数据汇合、内部各层数据的提取与加载。

外部数据汇合是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇合数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。

1.2.1外部数据汇合专家数据仓库数据源包含列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等有关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集与定时数据采集两大类，实时数据采集要紧关于各项检测指标数据；非实时采集包含日检修数据等。

根据项目信息汇合要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。

本方案在数据采集架构使用Flume+Kafka+Storm的组合架构，使用Flume与ETL 工具作为Kafka的Producer，使用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。

银行数据中心项目工程实施方案一、项目背景银行作为金融机构的重要组成部分，在日常运营中处理大量的客户数据以及财务信息，因此拥有一个安全及高效的数据中心至关重要。

本文将介绍银行数据中心项目的工程实施方案。

二、项目目标1.提升数据中心的安全性和稳定性。

2.提高数据中心的处理效率和性能。

3.降低数据中心的运营成本。

4.符合金融监管机构对于数据安全和保密性的要求。

三、项目实施方案1. 硬件设备选型在银行数据中心项目中，选择高品质、可靠性高的硬件设备至关重要。

我们建议选用如下硬件设备： - 服务器：选择双路冗余设计的高性能服务器，确保数据中心的稳定性和性能。

- 存储设备：采用高可用性的存储设备，支持快速数据访问和备份。

- 网络设备：选择高性能的路由器和交换机，保障数据中心网络的稳定和畅通。

2. 软件系统部署为银行数据中心项目部署合适的软件系统也是至关重要的一环。

推荐的软件系统包括： - 操作系统：选用经过认证的操作系统，如Windows Server或Linux，确保系统的稳定性和安全性。

- 数据库：选择高性能、高可用性的数据库系统，如Oracle或SQL Server，以支持银行数据的高效处理和管理。

- 安全软件：部署防火墙、入侵检测系统等安全软件，保障银行数据的安全性。

3. 数据备份与灾难恢复为了确保银行数据的安全性和可靠性，必须建立完善的数据备份和灾难恢复机制。

建议采取以下措施： - 定期备份数据：制定数据备份计划，定期对银行数据进行备份，并将备份数据存储在安全可靠的地方。

- 灾难恢复计划：建立完善的灾难恢复计划，包括灾难恢复测试、数据恢复流程等，确保在遭受灾难时能够迅速恢复数据。

4. 安全性保障银行数据中心包含大量敏感数据，必须加强安全性保障措施。

推荐的安全性保障方法包括： - 访问控制：建立严格的访问控制策略，限制只有授权人员可以访问银行数据中心。

- 数据加密：对存储和传输的数据进行加密处理，防止数据泄露或被窃取。

数据仓库设计作业指导书一、背景介绍数据仓库是一种面向主题的、集成的、相对稳定的、不可操作的数据集合，用于支持业务分析和决策制定。

在数据仓库设计作业中，我们需要按照一定的步骤和方法，将原始数据进行抽取、转换和加载，构建一个适合分析和查询的数据仓库模型。

本指导书将引导您完成数据仓库设计作业，并提供相应的步骤和要点。

二、数据仓库设计步骤1. 需求分析在设计数据仓库之前，首先需要进行需求分析。

通过与业务用户的交流和调研，明确数据仓库的目标和用途，确定数据仓库要解决的问题，并明确需要提供的报表和查询需求。

2. 数据抽取与清洗在数据仓库设计中，数据抽取和清洗是非常重要的环节。

从各个数据源中抽取所需数据，并进行清洗，包括去重、去除空值、数据格式转换等，以确保数据的质量和准确性。

3. 数据转换与集成在数据仓库设计中，数据转换和集成是将原始数据转化为适合分析的形式，同时将来自不同数据源的数据整合在一起。

这一步骤包括数据规范化、数据合并、数据聚合等操作，以得到一致的数据模型。

4. 维度建模在数据仓库设计中，维度建模是一种常用的设计方法。

通过定义维度和事实表，建立维度模型，以支持灵活的数据分析和查询。

在维度建模过程中，需要定义维度表中的属性和层次，并与事实表进行关联。

5. 数据加载数据加载是将经过转换和整合的数据加载到数据仓库中的过程。

这一步骤包括数据加工和数据加载两个环节。

数据加工是对数据进行清洗和处理，数据加载是将清洗后的数据加载到数据仓库中的操作。

6. 数据访问数据访问是数据仓库设计的最终目标，通过各种工具和技术，实现数据的查询和分析。

数据访问可以通过数据仓库工具、OLAP工具、报表工具等方式进行。

三、数据仓库设计要点1. 主题导向：数据仓库的设计要以业务主题为导向，按照业务需求进行设计和建模，以支持相关业务的决策和分析。

2. 一致性和准确性：设计过程中需要确保数据的一致性和准确性，对于抽取的数据进行清洗和转换，去除重复值和不合法数据。

数据仓库表设计方案
数据仓库表设计方案是指根据数据仓库的需求，将各种数据整合、清洗、加工，并以表的形式存储到数据仓库中。

以下是一个数据仓库表设计方案的基本框架。

首先，需要确定数据仓库的维度。

维度是指数据分析的角度，比如时间、地点、产品、客户等。

根据具体的业务需求，确定需要的维度，并为每个维度创建对应的表。

接下来，需要确定数据仓库的度量。

度量是指需要进行统计、计算的指标，比如销售额、库存量、客户数量等。

根据具体的业务需求，确定需要的度量，并为每个度量创建对应的表。

然后，在确定了维度和度量后，需要设计事实表。

事实表是数据仓库中的核心表，用于存储各个维度和度量之间的关系。

每个事实表对应一个业务过程，比如销售订单、库存变动等。

事实表通常含有一个主键，用于关联维度表，以及多个外键，用于关联度量表。

此外，数据仓库表设计方案还需要考虑数据的清洗和加工。

数据清洗是指对原始数据的处理，去除重复、缺失、错误等不规范的数据。

数据加工是指对清洗后的数据进行计算、汇总、聚合等操作，以生成可供分析的数据。

最后，还需要考虑数据的索引和分区。

索引是指对表中的字段建立索引，提高查询效率。

分区是指将表中的数据按照某一字段进行分组存储，方便查询和维护。

综上所述，数据仓库表设计方案需要根据具体的业务需求确定维度、度量、事实表，并考虑数据的清洗和加工，以及索引和分区等因素。

通过合理的设计，可以提高数据仓库的查询效率和数据分析的准确性。

企业仓库管理系统数据库设计方案企业仓库管理系统是一种集成管理、优化流程和提高运作效率的在线管理系统。

这个系统一般用于大型仓库、生产线或制造中心的管理，它可以通过整合人员、资产、设备或其他运输工具来确保所有物品的安全存储。

随着互联网技术和数字化时代的发展，有许多针对企业仓库管理系统的数据库设计方案涌现出来。

1. 系统概述本文中的企业仓库管理系统是一款基于Web的应用程序，由用户在基于浏览器的设备上使用，包括PC、手机和平板电脑等。

该系统主要是针对仓库管理人员、物流操作者和企业管理部门打造的，旨在优化提供物流和库存管理策略的整体流程。

本系统采用MVC(Model-View-Controller)架构，在开发时，遵循了VUE.js(视图层)和Express.js(服务器层)框架，MySQL实现数据存储。

2. 库存管理库存管理是企业仓库管理系统的核心部分。

我们可以从不同的角度来管理仓库中的所有存货，包括基本信息、数量、价格和存储位置等。

生产厂商、经销商和仓库管理员等用户可以方便地查询和更新货物的相关信息，以达到高效管理库存的目的。

库存管理的主要功能包括：（1）创建库存目录：管理和保存库存货物的关键信息，包括存货名称、SKU代码、数量、货物重量、净重、货物位置等。

（2）批量上传、编辑和删除库存记录: 为快速添加和更新许多库存记录提供了方便。

（3）货位管理：提供对货物位置进行管理的功能，如查询货物所处的货架、行和列。

（4）库存报告：可生成以不同方式分组和排序的库存报告，并支持将报告导出为PDF或Excel。

3. 物流管理物流管理是为了解决仓库中物资进出、转储和仓库物品分发等工作的，其主要任务是提供物流管理的完整平台功能，关注物流信息的流程，为企业的仓库物流提供全面的服务和保障。

物流管理的主要功能包括：（1）物流分配: 为用户提供多种物流分配模式，包括直接分配、最优化分配等，以确保物资的正常流动。

（2）物流操作：可以对物资进行入库、出库、转储等操作，并且操作步骤自动更新成最新状态。

信用卡中心数据仓库项目设计1.引言数据仓库是一个用于集成、管理和分析组织内部和外部数据的信息系统。

在信用卡中心，数据仓库可以用于统一管理和分析来自不同渠道的大量数据，以支持决策制定、风险评估和业绩监控等业务需求。

本文将详细介绍信用卡中心数据仓库项目的设计。

2.项目目标-支持全面的数据集成：将来自不同渠道的数据整合到一个中心化的数据仓库中，包括持卡人信息、交易记录、风险评估指标等。

-实现高效的数据查询与分析功能：提供灵活、快速的查询和分析功能，以支持业务决策制定和监控。

-提供全面的报表和可视化分析：根据不同业务需求，提供多样化的报表和可视化分析功能，帮助用户快速了解和分析数据。

-确保数据安全和隐私保护：采用合适的数据加密和权限控制机制，确保数据的安全性和隐私保护。

-支持数据质量管理和数据清洗：对数据进行质量管理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。

3.数据模型设计在数据仓库设计中，需要根据业务需求和数据特点设计相应的数据模型。

在信用卡中心数据仓库项目中，可以采用星型或雪花型数据模型。

主要的表包括：-事实表：包括交易事实表、持卡人信息事实表等，存储与业务相关的数值度量和指标。

-维度表：包括持卡人维度表、时间维度表、地理位置维度表等，存储与业务相关的描述性属性。

-明细表：存储交易明细等详细信息。

4.数据采集与集成数据采集与集成是数据仓库设计的核心环节。

在信用卡中心数据仓库项目中，可以采用以下步骤：-数据源识别和选取：识别和选取数据源，包括信用卡交易系统、持卡人信息系统、风控系统等。

-数据抽取和转换：从各个数据源中抽取数据，并进行数据清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。

-数据加载和装载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，包括事实表、维度表和明细表。

5.数据查询与分析数据查询与分析是数据仓库的主要功能之一、在信用卡中心数据仓库项目中，可以提供以下功能：-SQL查询：提供灵活、高效的SQL查询功能，以满足用户的各种查询需求。

银行数据仓库模型9大主题摘要：一、简介二、银行数据仓库模型的九大主题1.客户主题2.产品主题3.协议主题4.事件主题5.渠道主题6.营销主题7.银行主题8.资产主题9.财务主题三、总结正文：一、简介随着金融业务的快速发展，银行数据仓库模型在银行业的业务决策中发挥着越来越重要的作用。

银行数据仓库模型通过对银行业务数据的整合和分析，帮助银行实现对业务的快速反应和决策。

本文将介绍银行数据仓库模型的九大主题，以帮助读者更好地理解和应用这一模型。

二、银行数据仓库模型的九大主题1.客户主题：客户主题主要关注银行的客户信息，包括客户基本信息、客户行为信息和客户价值信息等。

通过对客户信息的分析，银行可以更好地了解客户需求，从而设计出更符合客户需求的产品和服务。

2.产品主题：产品主题主要关注银行的产品信息，包括产品基本信息、产品销售情况和产品利润等。

通过对产品信息的分析，银行可以更好地了解市场需求，从而调整产品结构，提高产品竞争力。

3.协议主题：协议主题主要关注银行的协议信息，包括合同、协议和担保等。

通过对协议信息的分析，银行可以更好地了解协议的履行情况，从而降低信用风险。

4.事件主题：事件主题主要关注银行的业务事件信息，包括账户开立、账户变更和账户关闭等。

通过对事件信息的分析，银行可以更好地了解业务流程，从而优化业务流程，提高业务效率。

5.渠道主题：渠道主题主要关注银行的销售渠道信息，包括网点、网上银行和手机银行等。

通过对渠道信息的分析，银行可以更好地了解渠道的效益，从而优化渠道结构，提高渠道效益。

6.营销主题：营销主题主要关注银行的营销活动信息，包括营销活动策划、营销活动实施和营销活动效果等。

通过对营销信息的分析，银行可以更好地了解营销活动的效果，从而优化营销策略，提高营销收益。

7.银行主题：银行主题主要关注银行的整体信息，包括银行战略、银行管理和银行运营等。

通过对银行信息的分析，银行可以更好地了解银行的整体状况，从而调整银行战略，提高银行竞争力。

数仓建设方案随着信息化技术的不断发展，数据已经成为企业进行决策和业务分析的重要资源。

数仓建设是一种集中存储企业数据并通过多种方式进行分析处理的技术，成为企业管理和决策的必备手段。

本文将深入探讨数仓建设方案。

首先，数仓建设的背景和意义。

企业的信息化建设离不开数据中心和数仓建设，数据中心即企业内部数据管理和存储的中心，数据中心的建设能够有效整合数据、协调业务操作和信息共享。

而数仓建设是数据中心建设的一部分，它将企业各个业务系统数据汇集、清洗、整合到一个中心数据仓库中，进行数据规范化、整合和管理，提高数据质量和数据利用价值。

数仓中包含所有业务系统源数据的明细和历史数据的全量汇总，这意味着数仓建设可以为企业提供重要的决策支持。

其次，数仓建设的技术流程。

数仓建设流程包括数据流分析、数据源抽取、数据转换清洗、数据装载和数据建模五个环节。

首先，数据流分析是对业务系统的数据进行流分析，确定各种数据流的数据内容、数据格式、数据质量敏感度，然后确定该数据适合将哪些数据源引入到数据仓库中。

接着，进行数据源抽取。

将数据源按照业务系统进行分类，并采用合适的技术手段连接业务系统数据库，进行数据源抽取并得到对应数据表中的原始数据。

第三步是数据转换清洗。

将抽取到的数据进行结构转换、数据清洗和规范化处理等，最后得到符合数据仓库标准形式的数据。

第四步为数据装载，将数据通过数据仓库的装载工具装载到数据仓库中。

最后的数据建模环节是基于数据仓库之上的，对数据仓库中的数据进行模型建立，包括星型模型、雪花模型、钻取模型等，提供业务数据的快捷查询和分态。

第三，数仓建设的工具和技术。

数仓建设是一个非常复杂的工作，需要使用一些工具和技术处理数据，比如ETL工具、数据挖掘工具、数据可视化工具等。

其中，ETL工具是非常重要的工具，能够实现数据抽取、转换和装载，可以大大加快数仓建设的进程。

目前市场上的ETL工具有很多，例如阿里云的dataX，IBM的InfoSphere DataStage，微软的SSIS等。

银行数据大集中工程项目设计总体方案目录第1章前言 (6)第2章概述 (7)第3章网络设计原则 (8)第4章总体架构设计 (9)4.1结构设计 (9)4.1.1 结构设计策略 (9)4.1.2 分区模块设计 (9)4.1.3 分层设计 (10)4.1.4 物理部署设计 (11)4.2**全国数据中心局域网拓朴 (12)4.3网络核心层 (13)4.4生产区 (14)4.5运行管理区 (15)4.6MIS区 (16)4.7广域接入区 (17)4.8OA接入控制区 (17)4.9生产外联 (19)4.10设备选型推荐 (20)4.10.1 S8500简介 (22)4.10.2 AR28-80简介 (30)第5章服务器接入设计 (36)第6章VLAN和SPANNING TREE设计 (37)6.1VLAN简述 (37)6.2VLAN注册协议（GVRP） (38)6.3VLAN设计 (40)6.4STP设计 (41)6.5VRRP (42)第7章IP地址设计 (43)第8章路由选择和设计 (45)8.1路由协议选择 (45)8.2路由边界 (46)8.3路由协议设计（OSPF） (47)8.3.1 OSPF Area设计 (47)8.3.2 OSPF Process ID (48)8.3.3 OSPF Router ID (49)8.3.4 OSPF链路Metric (49)8.3.5 OSPF MD5认证 (50)8.3.6 选路规划 (50)8.4静态路由 (51)第9章QOS设计 (51)9.1Q O S服务模型 (52)9.1.1 Best-Effort service (52)9.1.2 Integrated service (52)9.1.3 Differentiated service (53)9.1.4 服务模型选择 (54)9.2Q O S实现技术 (54)9.2.1 报文分类 (55)9.2.2 拥塞管理 (55)9.2.3 拥塞避免 (57)9.2.4 流量监管和整形 (58)9.3农行数据中心Q O S设计 (58)第10章可靠性设计 (61)10.1可靠性概述 (61)10.2设备级可靠性设计 (63)10.2.1 引擎（含主控及交换网） (63)10.2.2 电源 (67)10.2.3 模块和端口 (68)10.2.4 系统软件 (71)10.3链路级可靠性设计 (72)10.4网络级可靠性设计 (73)10.4.1 拓扑冗余 (73)10.4.2 网关冗余 (78)10.4.3 路由冗余 (79)10.5应用级可靠性设计 (81)第11章网络安全 (81)11.1安全设计概述 (81)11.2安全管理中心设计 (83)11.3安全认证中心设计 (87)11.4模块化的安全构架设计 (90)11.4.1 核心交换区 (92)11.4.2 生产区 (93)11.4.3 OA接入控制区 (94)11.4.4 运维管理区 (97)11.4.5 MIS服务区 (99)11.4.6 生产外联区 (100)11.5统一的安全联动设计 (101)11.6其他安全防护考虑 (104)11.7网络病毒控制 (105)第12章网络管理 (108)第13章数据中心切换 (119)第1章前言**数据中心工程是**银行数据大集中项目的重要组成部分，将作为全国生产中心投入运行。

XX银行EDW/数据仓库项目方案１目录第一章系统总体架构............................................................................. ４1.1总体架构设计概述 ........................................................................ ４1.1.1总体架构的设计框架.............................................................. ４1.1.2总体架构的设计原则.............................................................. ５1.1.3总体架构的设计特点.............................................................. ５1.2EDW执行架构................................................................................. ６1.2.1执行架构概述 ........................................................................ ６1.2.2执行架构设计原则 ................................................................. ６1.2.3执行架构框架 ........................................................................ ７1.3EDW逻辑架构.............................................................................. １４1.3.1逻辑架构框架 ..................................................................... １４1.3.2数据处理流程 ..................................................................... ２０1.4EDW运维架构.............................................................................. ２１1.4.1运维架构概述 ..................................................................... ２１1.4.2运维架构的逻辑框架........................................................... ２２1.5EDW数据架构.............................................................................. ２７1.5.1数据架构设计原则 .............................................................. ２７1.5.2数据架构分层设计 .............................................................. ２９1.6EDW应用架构.............................................................................. ３１1.6.1应用架构设计原则 .............................................................. ３１1.6.2数据服务 ............................................................................ ３２1.6.3应用服务 ............................................................................ ３３第二章 ETL体系建设 ........................................................................... ３４2.1ETL架构概述.............................................................................. ３４２2.2ETL设计方案.............................................................................. ３６2.3ETL关键设计环节....................................................................... ３６2.3.1接口层设计策略.................................................................. ３６2.3.2 Staging Area设计策略....................................................... ３６2.3.3数据加载策略 ..................................................................... ３７2.3.4增量ETL设计策略................................................................ ３７2.3.5异常处理 ............................................................................ ３９2.3.6作业调度和监控.................................................................. ４０2.3.7元数据管理......................................................................... ４０2.3.8 ETL模块设计....................................................................... ４０2.3.9 ETL流程设计....................................................................... ４３2.3.10动态资源分配 ................................................................... ４５2.3.11数据接口设计 ................................................................... ４６３第一章系统总体架构1.1总体架构设计概述1.1.1总体架构的设计框架XX银行EDW项目的总体架构分为基础技术架构、应用架构和数据架构三个核心部分。

各系统的主要功能及应用简介一、综合业绩评价系统为适应我行网点扁平化改革后管理的需要，省行开发了《中国工商银行河北省分行综合业绩评价系统》，该系统的功能分为数据查询、柜员业绩评价（按业务量统计）、业务处理、系统管理四大类。

二、企业级数据仓库（EDW）企业级数据仓库（Enterprise Data Warehouse，简称EDW）是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的基础数据存储和管理平台，以提升我行业务发展、分析决策、风险控制、市场营销等经营管理活动能力为目标，推动全行实现信息标准化、管理规范化和决策科学化。

灵活查询功能灵活查询（又称即席查询）是为特定业务目标而进行的一个或一组查询，为业务用户提供快速、灵活的访问数据并迅速获取信息。

主要功能如下：1、针对个人金融业务领域，可以实现分等级个人客户数量、个人客户联系方式、个人客户使用特定产品的查询和统计；对资金的流入流出交易类型和交易量进行统计。

上述功能的应用不但有利于实现定向营销，提高营销的成功率，而且对于揭示我行个人客户资金变化原因，对资金流动进行合理配置提供信息支持。

2、针对法人客户业务领域，可以通过查询法人客户购买理财产品的信息，分析法人客户对产品及风险的偏好程度；可以实现对长期不动户的法人客户存款余额和年日均余额进行监测，以激活不动户，营销潜在客户。

3、针对风险管理业务领域，可以通过银证转账系统对个人经营贷款、个人综合消费贷款流向股市情况进行监测；查询公司客户逐户的半年和年度主要财务指标信息，进一步加强公司客户的信用风险管理等等。

三、客户关系管理系统（CRM）（一）个人客户关系管理系统（PCRM）个人客户关系管理系统（PCRM）实现全行重点个人客户统一视图和个人客户贡献评价两项重要功能，为全行业务用户提供个人客户查询、个人金融业务目标客户筛选、个人银行卡业务目标客户筛选和个人客户贡献筛选四大类功能。

PCRM系统目前主要服务于二级分行的个人金融业务市场营销人员和信用卡市场营销人员、风险管理人员。