前言

本文講述了金融數據倉庫從無到有的整體設計思路，以及對數據建模、質量控制、元數據管理及開發規范各方面的經驗思考，希望對大家在數倉建設工作方面有所幫助。

背景

自2018年以來，隨著業務體系的不斷豐富與發展，數據分析與應用需求越來越豐富，對金融數據倉庫建設的要求也越來越迫切。
金融數據倉庫建設需要解決的問題，主要包括如下幾點：
1、數據存儲和組織不成體系，數據集成的開發、維護及分析應用成本高；
2、數據質量缺乏定義，缺乏有效統一的數據質量監控體系；
3、缺失元數據規范管理，數據開發、表結構定義不統一，數據任務、數據表維護成本高；
綜上，數據倉庫的建設，將根據數倉建模方法論，構建一整套架構合理，并具有元數據管理和數據質量監控的現代數倉體系。

大數據領域建模綜述

1、為什么需要數倉建模

業界認為數據倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩定的、反映歷史變化的數據集合。數據在數倉中進行有序、有結構地分類組織和存儲。通過建立適合業務和基礎數據存儲環境的模型，可以帶來以下優點：
1） 成本降低：減少數據冗余，計算結果復用；
2） 性能提升：快速查詢數據，減少數據的I/O吞吐；
3） 效率提高：提高用戶的使用數據體驗，使用數據效率；
4） 質量改善：解決數據統計口徑的不一致性，統一對外的數據發布

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据仓库建设从0到1-一文带你深入建设金融数仓体系的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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