银行作为我国金融体系的基础，业务涉及方面众多，当下面临着数据来源迅速扩展的压力。像工、农、中，建这种大型国有银行，更是面对着数以亿计的客户量，且不能出现金额上的误差，这无疑对信息系统提出了新要求。为应对庞大、复杂的业务量，银行的不同部门也会根据需求使用不同的系统软件，根据银行的体量，系统量在数十甚至成百上千，纵使不断升级迭代，数据格式不统一，大量的人工作业等问题依然无法避免。在银行中
Teradata数据仓库基础层和中间层 来Teradata实习2个月了，今天我分享一下之前在学习中的困惑，内容都很基础，但对刚来实习的同道们理清思路，应该会有所帮助吧，文中如有错误，请指正。 本文主要讲事实表和维度表从源系统到中间层的初始加载和增量加载的过程，列举了一张事实表和一张
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2024-10-09 18:20:11
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巴塞尔新资本协议介绍 在银行管理中经常会听到巴3、新资本协议等专用词，那这都是指《巴塞尔资本协议》，全称《关于统一国际银行资本衡量和资本标准的协议》。新资本协议的五大目标是：促进金融体系的安全性和稳健性（保持总体资本水平不变）；继续促进公平竞争；更全面地反映风险；更敏感地反映银行头寸及其业务的风险程度；重点放在国际活跃银行，基
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2023-12-08 16:06:56
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详见：附件
利用先进的数据仓库技术建立集中的、包含详细交易数据的商业智能解决方案，已经成为各大银行对内加强经营管理和决策支持，对外更好地了解客户需求，开发新产品或服务，利用现有渠道对客户进行交叉销售，增加赢利能力，并在特定的业务领域提供差异化服务的重要手段。
与前几年不同的是，大家目前都在谈论企业级数据仓库(EDW，Enterprise Data
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2023-10-17 06:36:03
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建立多层次的数据访问服务体系，有力提升数据仓库的价值。基于指标汇总层、集市层、可以提供面向业务人员的即席数据查询、以及面向应用开发者的数据接口、应用访问接口，满足不同类型应用的需要。1、汇总指标层模型设计原则及步骤 1.1建设目标：
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2023-08-07 11:29:29
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恒丰银行原传统数据仓库是建立在IOE(IBM、ORACLE、EMC)传统架构体系上，已接入数据源系统有30多个，配套建立监管数据集市、数据分析集市，风险数据集市三个主要数据集市，负责十几个管理应用和监管系统的数据需求，下游建有银行管理类系统如综合经营分析系统(管理驾驶舱)、自定义查询平台等，并为各分行提供数据下发服务。随着恒丰银行各类业务快速发展以及与外部机构跨界合作的展开，历史数据越来越多，半结
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2023-09-15 22:02:37
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总账系统 在所有公司中，财务分析的基础都是核算，那在银行的系统体系中，核算功能在业务发生时由业务系统如核心、贷款、理财中实现登记，各业务系统会在每天切日后统计当天各机构的核算科目的发生额与余额，并统一送到总账系统，总账系统进行全行会计核算的汇总、调整并每天统计出全银行的资产负债表、利润表和现金流表，使银行的经营情
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2023-08-23 10:03:02
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一、分层一般来讲，主要分为五层，数据模型分为三层数据加载层：ETL（Extract-Transform-Load）数据运营层：ODS（Operational Data Store）数据仓库层：DW（Data Warehouse）数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）数据服务层：DWS（Data WareHou
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2023-08-08 15:26:30
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作者：数钥分析云有不少小伙伴，在面试大数据开发岗时，被问到数据中台是什么？数据湖是什么？数据仓库又是什么？他们之间又有什么关系？等等.....对于经验不是很丰富的同学，很容易回答不上来，今天就给大家分享，他们到底是什么。1数据仓库数据仓库由数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据
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2024-10-31 17:05:29
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数据仓库是一个用于集成和管理企业中各种数据的系统，它通常包括四层结构体系：数据源层、数据存储层、数据处理层和数据展示层。这四个层级相互协作，实现了数据的提取、转换、加载和展示的全过程。
数据源层是数据仓库的基础，它主要负责从各种数据源中提取数据。数据源可以是关系型数据库、文件系统、API接口等。下面是一个简单的Python代码示例，用于从MySQL数据库中提取数据：
```python
imp
原创
2024-06-11 04:51:35
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解答从整体的逻辑划分来讲，数据仓库模型是这三层架构。接入层:底层的数据源或者是操作数据层，一般在公司的话，统一都是称为ODS层。中间层:是做数据仓库同学需要花费更多精力的一层，这一层包括的内容是最多的、最复杂的。应用层:对不同的应用提供对应的数据。该层主要是提供数据产品和数据分析使用的数据，比如我们经常说的报表数据。补充数据仓库为什么要分层？数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一
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2023-07-16 11:18:08
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Teradata FS-LDM是一个成熟产品，在一个集成的模型内支持保险、银行及证券，包含十大主题：当事人、产品、协议、事件、资产、财务、机构、地域、营销、渠道。十大主题划分如下： BANK-LDM主题域模型设计采用分类设计的策略: 1、重点设计主题（客户、协议、事件、资产、财务） 特点：是模型中的重点主题，且在源系统中有丰富的数据来源和参照。 目标：尽量保持完整性、丰富性。 策略：按
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2023-08-08 07:15:19
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数据仓库实践杂谈（十四）——数据模型参考众所周知，信息系统最重要的作用就是处理并保存信息，尤其在商业应用中。以银行记账为例，最重要的是账本，不管前面的流程如何，只要记下来张三某年某月存入100元，业务就算完成了。当然，不是说业务流程的实现不重要，更便捷的流程，能提高业务效率。但核心的部分，是先要把事情做正确。简单的定义，数据模型就是类似账本一样，能准确反映业务内涵的一组表格。由于业务的复杂性，让一
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2024-08-27 14:04:17
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前言：前文说了一些数据仓库的基础概念和模型，本文继续往下说吧！【数仓】数据仓库的思考（一）： 1、数仓的目标（能完成什么事情）当工作中遇到以下的事情：-1.数据分层混乱，不知道从何查起-2.数据指标维度不统一，业务/数据分析部门要数据，只能找数据开发口口相传-2.数据建设缺乏规范，表结构字段定义不统一，字段含义模糊，数据任务、数据表维护成本高。-3.重复计算同一个数据，浪费资源通过搭建数
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2024-01-14 18:12:54
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warehouse面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的。what面向主题数据是按照一定主题域进行组织。 主题是抽象的概念，是指用户使用数据仓据进行决策时所关心的重点方面。 例如： 银行的数据仓库主题：客户 客户数据来源：银行储蓄数据库、信用卡数据库等进行整合，操作型数据库的数据组织相向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离。集成数据库之间互相独立，往往异构，数据仓库的数据对原有分散的数据库数
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2023-10-17 19:06:12
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# 实现“银行 数据仓库 ODS 贴原层”的流程及步骤
在现代银行系统中，数据仓库是一种用于数据分析和决策支持的数据库技术。ODS（操作数据存储）是数据仓库中一个重要的层次，它用于存储来自不同源的数据，使数据可以被整合和分析。本文将介绍如何实现银行数据仓库的ODS层，给刚入行的小白提供一个清晰的流程和步骤。
## 一、整体流程
以下是实现ODS层的步骤概览：
| 步骤 | 描述
数仓的分层： 宽泛的概念一共分三层：ODS DW APP(DA)ODS层：源数据层 作用：主要是对接数据源，将数据源的数据在ODS层构建表，讲数据源中完整的数据拷贝过来，一般来说，业务数据源中有几个表数据，在ODS层就会有几个表与之对应。DW层：数据仓库层 作用：数据都来源于ODS层，将ODS层数据根据业务主体要求，将数据抽取到DW层，主要进行数据的统计分析工作。DW又分三层： DWD 明细层（D
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2023-08-08 00:58:19
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# 银行数据仓库 DW 主题层解析
## 什么是数据仓库？
数据仓库（Data Warehouse，DW）是一个集中存储和分析来自不同数据源的信息的系统。它通常用于决策支持、数据分析和商业智能（Business Intelligence）。在银行领域，数据仓库有助于整合客户信息、交易数据和风险管理信息，为业务决策提供支持。
## 主题层的概念
在数据仓库的设计中，通常采用星型或雪花型的架构
数仓分层 数仓和普通数据库区别 传统的分层就是分为3层 即ODS，DW，DM层，在我们项目里面，是将DW层细分为了DWD和DWS层，DWD主要用来存事实表源数据层：原始数据。来源包含业务库、埋点日志、其他数据源ODS层：Operate data store，操作数据存储，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗
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2023-10-12 10:01:39
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# 如何实现银行数据仓库
在今天的数字化时代，数据是企业最重要的资产之一。对于银行来说，数据仓库可以帮助他们分析业务、管理风险、提高客户服务。本文将引导一位刚入行的小白实现一个简单的银行数据仓库。
## 实现流程概述
在实现银行数据仓库的过程中，可以分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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