商业银行数据仓库建设实施重点

借鉴同行业数据仓库建设实践与经验，商业银行数据仓库建设应重点关注数据仓库技术平台选型、应用体系架构规划、数据仓库设计开发、应用推广、数据治理、人才培养等六个方面。
（1）技术平台选型。数据仓库选型包括数据仓库产品、物理平台、逻辑模型三个部分。建议与相关公司进行充分的技术交流，并对同业案例进行实地考察，为科学选型提供充分依据。

（2）应用架构规划。提前对基于数据仓库的全省应用体系进行规划，重点解决数据仓库与应用系统、数据仓库与数据集市、应用系统之间的分布及关系。同时，还应重点考虑数据仓库建成之后，省、市、县三级之间的数据分布、分发及服务关系。


（3）设计开发。业界有句名言：“数据仓库是一个过程，而非一个项目；数据仓库是一个环境，而非一个产品”，建设数据仓库的复杂程度由此可见。数据仓库的开发实施涉及众多应用系统，是一个复杂的系统工程，需要领导层的大力支持和各应用系统的密切配合。


（4）应用推广。数据仓库提供了一个数据仓储环境，它的价值要通过它之上的应用系统体现出来。建设数据仓库不是最终目的，更重要的是我们要基于数据仓库开发领导驾驶舱、客户关系管理等新系统，优化提升经营决策、绩效考核等老系统，为管理和决策提供支撑。

（5）数据治理。数据仓库不仅是一个技术问题，更是一个长期的管理课题。数据质量直接决定了数据仓库的成败。数据治理包括数据标准化及数据质量管理两个方面。数据标准化方面，建议通过建设元数据管理系统来硬性要求；数据质量管理方面，可以通过开发部署业务检查规则和技术检查规则进行周期性检查来逐步解决。

（6）人才培养。建设数据仓库的目标旨在通过分析利用数据的价值，提高企业经营、管理和决策水平。如何利用和发挥数据的价值，很大程度上取决于数据分析专家和业务分析专家的水平。在数据仓库建设过程中，培养一支高素质的数据分析和业务分析专家团队，对提高数据仓库建设质量及应用效果至关重要。