【摘要】本文分享了银行数据仓库建设的实践经验，包括建设思路、分层规划、模型设计、主题划分、辅助工具和实践思考，希望能为进行同类项目建设的同行提供参考。
近年来，随着银行业务日益发展、监管要求不断深化，秦皇岛银行逐步将数据分析、数据应用、数据挖掘作为金融业务发展和管理决策的重要支撑手段，将数据作为行内的核心资产，不断拓展数据应用场景，提升数据资产管理能力。烟囱式系统建设模式会给数据建设带来严重后果，数据标准、数据规范无法按预期实施，数据质量提升与预期相距甚远。秦皇岛银行原有的数据平台（简称ODS）系统已经不能满足业务部门日益旺盛的数据分析需求，同时也面临着一些其它问题，如：数据架构混乱，数据存储分散、数据冗余严重、数据网状结构，缺乏统一的数据模型和数据管控等，迫切需要对ODS系统进行重构，对数据进行统一整合，构建全行数据标准化体系，满足行内业务快速发展及数据辅助应用等需求，能够在激烈的数字化转型竞争中发挥应有的价值。
一、建设思路
秦皇岛银行于2021年7月正式启动数据仓库升级项目建设，项目组在项目建设时提出“数据标准先行、数据管控跟进、应用驱动与数据驱动相结合”的数据仓库建设方法，将数据标准、数据管控和数据应用统一纳入数据仓库建设工作范畴。数据仓库作为全行基础数据底座，接入44个业务系统，按照DW五层架构以业务驱动规划设计13个业务主题模型，按照“一数一源”原则实现统一的基础数据资源管理，避免重复建设和指标冗余，保障数据口径的规范和统一，实现数据资产全链路关联，为数据分析提供数据支撑。
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数据标准先行
数据标准是一