数据仓库建设方案设计XXXX0625_V0.pptx

数据仓库建设方案设计的核心是构建一个高效、统一的平台，以解决现有数据分析中的问题并提升银行的业务决策能力。此方案旨在改善当前存在的数据不一致、缺乏统一平台、管理分散、成果无法有效利用以及数据安全风险等问题。 首先，建设背景显示，自2010年以来，银行已经依赖数据下载系统进行数据分析，但该系统存在诸多问题，如不同业务系统指标统计口径不一致、库表数量庞大等，导致数据提取和统计工作困难。这表明银行需要一个集中的数据指标库，以便各地数据分析团队能清晰、一致地获取和使用数据。 当前现状主要反映了几个问题：现有客户管理系统数据的质量和完整性不足，无法完全满足分析需求；缺乏统一的分析平台，导致分析效率低下且难以管理；分析需求、过程和结果的管控不足，专题分析的业务效益未得到充分利用；分析结果应用到业务环节的过程不顺畅；以及数据安全管理存在风险。 系统建设的目标是构建企业级数据仓库平台，统一各类指标的数据来源和统计口径，形成全面的指标体系，使得总行和分行都能在统一平台上进行分析。此外，它还要实现第三方分析工具的灵活接入与管控，提高分析效率和质量，并建立门户进行成果管理和流程控制。通过数据分析平台，银行希望能够实现数据推送至各类业务应用，形成闭环式的应用流程，并确保数据安全。 在系统架构和功能设计上，平台将提供数据分析所需的数据管理、分析能力和过程支持。数据分析平台需要存储和管理各类分析数据，减少重复处理，降低业务人员的数据提取难度，同时保障数据安全。它还将提供强大的并发查询、快速计算和自定义分析的能力，支持数据挖掘与建模，以适应多样化的分析需求。此外，Data Lab 技术的引入，允许用户导入外部数据进行敏捷分析，以应对不断变化的分析场景。 总的来说，这个数据仓库建设方案设计关注于建立一个高效、灵活、统一的数据分析生态系统，以提升银行的数据驱动决策能力，解决现有的数据管理和使用难题，增强数据分析的效率和安全性，并促进分析成果的业务价值最大化。通过这一系列改进，银行将能够更好地利用其数据资产，优化业务流程，降低风险，提高客户满意度，并最终实现业务的持续增长和发展。