构建企业数据仓库：中间层与关键领域详解

在"中间层基础数据范围-数据仓库模型简介"中，文章主要探讨了银行等金融机构的数据仓库设计及其重要性。数据仓库被定义为一个面向主题、集成、稳定且随时间变化的数据集合，用于支持高级管理层的决策制定，区别于日常操作型数据库。数据仓库的关键特性包括： 1. **数据来源整合**：数据仓库通常来源于多个异构的业务系统，如DCC（贷记卡）、ICS（国际卡）、ECIF（企业客户信息）、CP（合同平台）等，它们的数据被有效集成并按照主题进行重组。 2. **主题区域划分**：文章列举了多个主题区域，如财务（T09）、资产（T10）、团体（T01）、地域（T06）、事件（T05）、模型（T11）、协议（T03）、产品（T02）、营销活动（T07）、渠道（T08）和资产（T04），每个主题代表了对不同业务领域的关注焦点。 3. **业务层次结构**：数据仓库包含了ODS（操作数据存储）、源表（如sdata）和中间层（如pdata），这些层次结构有助于管理和处理复杂的数据流程。例如，DCC主要处理资产类数据，个贷系统涉及个人贷款，信用证系统关注负债类数据，而AML和ALM可能是与资金交易相关的部分。 4. **稳定性与不变性**：数据一旦加载到数据仓库，通常不会被修改，这是为了支持分析查询和长期决策分析。同时，数据仓库中的数据会随着时间的推移更新，反映历史和实时信息。 5. **挑战与优化**：文中提到交易的存款业务效率较低，可能需要通过流水主线将多个系统连接起来，如DCC。此外，投资理财数据来自多个系统，如ACRM、证券、银保通等，展示了数据仓库在整合多元化数据来源方面的复杂性。 6. **客户和合约管理**：通过ECIF、ECTIP和CP，银行管理客户信息和合同，确保客户关系管理的有效性。 7. **核心系统集成**：核心系统、国际卡系统以及ERP等都与数据仓库的账户系统相连，反映了数据仓库在跨系统数据交互中的关键作用。 本文介绍了中国建设银行数据仓库的设计思路、关键组成部分以及在支持决策分析、整合异构数据和提升业务效率方面的重要作用，体现了新一代数据仓库技术的全国领先地位。