数据仓库与业务系统的互动，是现代企业信息化进程中不可或缺的一环，尤其在中国证券登记结算有限责任公司（简称“中国结算”）的实践中，这一点表现得尤为突出。本文将详细解析数据仓库与业务系统的互动机制，以及其在证券行业的具体应用，通过中国结算的实际案例，探讨数据仓库的构建原则、ODS的意义、统一逻辑模型的提炼、对业务系统规范化的促进作用、价值体现、平台选择要点及成功要素。
### 数据仓库与业务系统的关系
数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。它与业务系统的关系密切而复杂。一方面，数据仓库依赖于业务系统提供数据源，另一方面，它又能反哺业务系统，提升数据质量，推动业务流程优化。在证券行业，这一互动更为关键，因为海量的交易数据、复杂的业务逻辑和严格的监管要求，使得高效、准确的数据处理成为必要条件。
### 构建原则的确立
确立数据仓库的构建原则是首要任务。这需要清晰的目标设定，比如中国结算旨在建立市场参与人单一视图，集中账户数据和证券登记结算数据，形成统一的数据统计和分析平台，以支持监管决策、风险防范和市场服务。同时，成本考量不可忽视，需确保目标与成本之间的合理平衡。构建原则应考虑现有业务并着眼未来，促进业务一致性，统一数据访问渠道，保留原始数据，并将数据仓库视为持续改进的过程而非终点。
### ODS的重要性
ODS（操作数据存储）作为数据仓库数据的基础，扮演着业务系统与数据仓库间数据对话的桥梁角色。它的结构源自业务系统，相对稳定，即使数据仓库模型需要调整，ODS仍能提供稳定的数据来源，确保数据仓库的可靠性和稳定性。
### 统一逻辑模型的提炼
从不同业务系统中提炼统一的逻辑模型，是对多个业务逻辑进行整合的关键步骤。这涉及到实体、属性和关系的抽象，目的是创建一套能够覆盖所有业务场景的通用框架，便于数据仓库对来自不同系统的数据进行统一管理和分析。
### 规范化业务系统
数据仓库不仅被动接收数据，还能主动参与业务流程的优化。通过对业务逻辑的深入理解和对业务数据的全面清理，数据仓库能够促进业务规则的一致性，为业务系统的升级换代提供坚实的基础。
### 平台选择与成功要素
数据仓库平台的选择应注重处理能力、扩展能力、投资延续性和管理复杂度。此外，数据仓库的成功还取决于决策层的支持、对目标的共识、业务用户的积极参与和分阶段实施策略。
中国结算的数据仓库建设，正是遵循了上述原则和要素，不仅实现了对海量证券市场数据的有效管理，还促进了业务流程的优化，提升了决策支持能力，体现了数据仓库在证券行业的重要价值。
数据仓库与业务系统的互动是推动企业信息化进程的关键力量。通过确立合理的构建原则，充分利用ODS，提炼统一的逻辑模型，规范业务系统，选择合适的平台，并确保成功要素到位，可以充分发挥数据仓库在数据集成、业务优化和决策支持方面的作用。在证券行业，这一过程尤为重要，对于提升市场效率、防范风险和提供优质服务具有深远影响。
