数据仓库架构

架构：- ETL 工具- 元数据库（存储库）及元数据管理- 数据访问和分析工具

建行数据仓库的基本架构涉及多个业务系统，包括ODS业务系统、AML、ALM、DCC网银个贷系统、信用证系统等。源表(sdata)通过中间层的pdata将数据传递至数据仓库中的CCDA和CAS等组件。核心银行业务处理系统（DCC）在数据仓库中的目标表大致分为三类：拉链表、时间切片表和当前表。这些表通过不同的物理字段来处理时间信息，特别是Start_Date、End_Date和Data_Dt等字段，能够有效地保留ETL过程中的时间维度数据。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

作为企业级统一数据平台，哈尔滨银行的数据仓库扮演着至关重要的角色，为全行的管理、营销提供全面、一致、及时的数据支持。该数据仓库包含总体架构、物理架构、技术架构和数据架构四大组成部分。总体架构涵盖数据采集、数据整合、数据推送和通用展现四个平台；物理架构描述了系统的硬件布局和服务器配置；技术架构涉及前端应用技术和后端技术体系；数据架构则定义了数据源范围和分层管理。通过这些设计，哈尔滨银行致力于构建高效、可靠的数据支持平台。

Oracle数据仓库系统的逻辑体系结构包括三层：1. 数据获取层，2. 数据管理层，3. 数据使用层。

海量数据处理： 可扩展至 PB 级数据，满足大规模数据需求。 亚秒级响应： 即时导入，查询响应速度达亚秒级，实现实时数据分析。 高可用性： 分布式容错架构，确保无宕机运行，保障数据可靠性。 存储高效： 采用列存储和压缩技术，大幅减少数据存储空间，节省存储成本。 高并发支持： 支持面向用户应用，可满足高并发访问需求。

数据仓库基于DB2的架构设计挺适合电信行业的。数据仓库用来存储历史性数据，支持各种和决策。与传统的OLTP系统不同，数据仓库的目标是让数据更有结构，更方便查询。在电信公司，像 CRM、计费系统的数据都能在DB2下整合，提升效率。DB2的复杂 SQL 查询和索引优化，能够你更快地这些数据，是在面对大量数据时。ETL流程也重要，DB2有多工具可以你提取、转换和加载数据，支持多种源系统的整合。你还可以用DB2的分区和并行查询优化特性，提升大数据查询的速度，是面对电信行业的数据量时。而且DB2还支持实时，可以公司在决策时实时获取最新数据。，如果你想用DB2来搭建数据仓库，它了强大的功能和灵活的方案，适

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

在SQL Server Management Studio中，创建数据仓库是通过DBMS管理数据库的一种方式。

BI 内容的结构分三层，分别是数据集成层、数据仓库层和数据展示层。数据集成层负责从各种业务系统里抽数据，像做清洗、转换这些，整合进中心数据库。嗯，搞数据的应该都挺熟这个套路了。数据仓库层的重点在建模，你可以理解成是把杂乱数据变成可的主题，比如订单、客户画像这些，方便后续做报表或者 OLAP。模型建好了，查询效率会高多。展示层就更直观了，啥查询报表、仪表盘、数据挖掘，都在这一层。工具嘛，可以用Tableau、PowerBI，或者你自己写前端可视化页面也行。反正数据从底层到上层都顺了，前端就能安心撸图表。顺带放几个链接，挺实用的资源：数据集成优化、BI 培训流程、数据仓库与挖掘。有空翻翻，思路会更