银行ODS系统：整体架构与实施策略解析

"该文档是关于银行ODS系统（Operational Data Store）的整体架构及其实施案例的详细介绍。文档由现代设备（中国）有限公司和北京环亚时代信息技术有限公司联合发布，作者为Rachel Jiang，时间戳为12/8/2010。内容包括ODS的总体介绍、系统架构、技术实现以及具体的实施案例。" ODS系统，即操作数据存储，是一个设计用于满足企业即时性、操作性和集成信息需求的特定数据集合。它经常作为数据仓库的过渡阶段，也是数据仓库项目的一种选择。按照Kimball的数据仓库生命周期工具集定义，ODS是操作型系统中的集成，服务于当前和历史细节查询，同时也为决策支持提供当前的细节数据。 ODS的特性主要包括面向业务主题构建，集成多源操作型业务系统数据，强调当前数据并含有较短的历史记录，数据集合可变，存储结构尽量与业务数据库保持一致，支持细节查询和应用主题的进一步加工汇总。这些特性使得ODS能够快速响应业务需求，提供标准化和规范化的数据，降低开发成本，提高效率。 建立ODS的主要目标是为了实现全行一体化的数据服务，统一客户视图，提供准实时共享数据接口，控制数据质量，统一报表展示，监控关键绩效指标和经营风险，以及进行跨系统数据的批量计算。通过ODS，企业可以按照企业数据模型整合数据，提供运营数据共享，提升数据质量，支撑跨系统数据应用。 在系统逻辑架构方面，ODS系统建设前，数据分散在各个业务系统中，难以统一管理和使用。而建立ODS后，系统定位为企业的基础数据平台，负责数据集成加工和查询服务。ODS不改变源数据，而是通过数据抽取、加载过程将生产系统数据更新到自身，主要提供细粒度运营数据，同时也包含部分粗粒度数据，以满足不同层次的查询和分析需求。 在实施案例中，可能会详细阐述ODS如何与现有业务系统对接，如何处理数据抽取、转换和加载（ETL）过程，以及如何在实际运营中解决具体问题，提升效率和服务质量。通过这样的案例，读者可以了解到ODS在银行业务中的实际应用场景和价值。