建行数据仓库中间层解析：支持决策的主题集成

"该资源主要讨论了数据仓库模型，特别是中间层组合数据范围在数据仓库中的应用。中间层数据涉及到贷款承诺、账户、对公债项、中间业务等多个业务领域，还包括公共视图、个人贷款、准贷记卡、国际卡等不同类型的金融服务。数据仓库的构建基于新一代理念，采用全国领先技术，旨在支持管理和决策，通过集成异构数据源，提供面向主题的分析数据。建行数据仓库架构包括ODS、业务系统、中间层和数据仓库，服务于各种主题区域，如财务、资产、团体、地域、事件、模型、协议、产品、营销活动、渠道等。" 在数据仓库领域，"中间层"是连接源系统和数据仓库的重要组件。中间层负责将来自不同业务系统的原始数据转换和整合，形成适合分析的结构化数据。在这个例子中，中间层包含了如贷款、账户、存款、债项等多种对公和个人金融业务的数据，以及客户、卡片等相关信息。这些数据经过处理后，可以进一步被用于构建数据仓库，支持决策分析。 数据仓库是一个专门设计用于支持决策制定的系统，它集成了来自多个业务系统的数据，并按照主题进行组织。主题区域涵盖了财务、资产、团体、事件等多个方面，每个主题都反映了业务中的关键领域。例如，"T09_财务"可能包含总账信息，涉及科目组织、控制、内部核算和预算管理；"T10_资产"可能涵盖银行和客户拥有的所有资产；"T01_团体"可能涉及金融机构与客户之间的契约关系，如账户和合同。 此外，数据仓库的设计还需要考虑稳定性和随时间变化的特性，这意味着它存储的是历史数据，用于追踪和分析业务趋势。通过ODS（Operational Data Store）和业务系统的数据抽取，中间层(pdata)扮演着数据整合的角色，确保数据的一致性和完整性。最终，这些处理后的数据会被加载到数据仓库中，供分析工具如CCDA和CAS使用，以支持商业智能和决策支持。 建设高效的数据仓库是现代企业提升竞争力的关键。通过数据仓库，企业可以从海量数据中提取有价值的信息，降低成本，优化决策过程。全国领先的技术和新一代理念的应用，使得建行能够更好地利用其数据资源，为客户提供更精准的服务，同时也推动自身业务的发展。