金融信息化研究所（FITI）&华为云：金融数据仓库发展报告（2022）（73页）.pdf

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1、金融信息化研究所（FITI）2022 年 11 月（白皮书）编制委员会主 任：潘润红副主任：习 辉、庄文君编委会成员（排名不分先后，按姓氏拼音排序）：董理斌、辜 敏、郭 煜、刘远东、李 凡、彭贵平、饶争光、田永江、童 蕙、王 瑜、魏文术、向 民、谢云龙、叶 涛、尤 鹏、尤 俊、周 全执 笔（排名不分先后，按姓氏拼音排序）：曹嘉欣、从平平、冯明亮、高 犇、高 鹏、侯 伟、黄海燕、黄书春、李 杰、李 智、刘志浩、刘振东、彭 强、孙玖山、苏 萌、王汉福、王健楠、王帅强、王志远、魏 冲、徐嘉禛、杨 锐、杨大鹏、赵昆鹏、赵义斌、张 倩、周晓阳、朱并队统稿人（排名不分先后，按姓氏拼音排序）：从平平、张 倩

2、主编单位：金融信息化研究所华为云计算技术有限公司中国工商银行股份有限公司交通银行股份有限公司中国光大银行股份有限公司招商银行股份有限公司参编单位：中信银行股份有限公司中国民生银行股份有限公司华夏银行股份有限公司兴业银行股份有限公司中原银行股份有限公司威海市商业银行股份有限公司江苏江南农村商业银行股份有限公司中电金信软件有限公司深圳市长亮科技股份有限公司北京宇信科技集团股份有限公司I金融数据仓库发展报告（白皮书）摘 要随着数字金融快速发展，金融业数据量爆发式增长，数据挖掘、分析、应用已逐步成为金融业务发展和管理决策的重要支撑手段，数据成为金融机构的核心资产。数据仓库可对异构源数据进行有效集成，面

3、向数据分析场景，支持全局信息共享和决策分析处理，充分释放数据价值，助力构建数据要素市场。针对金融数据服务、存储、处理、质量和安全等不同维度的需求，金融数据仓库需提供适配的架构和技术，包括超大规模并行处理满足海量数据的算力要求、高可用及容灾技术实现数据永远在线、动态负载管理满足多样化负载统一管理、数据安全技术保障数据合规访问、融合分析技术打通结构化与非结构化数据分析边界、弹性扩展技术满足系统在线按需扩展以及管控一体的智能运维释放运维压力等。为顺利开展金融数据仓库建设，金融机构应进行合理规划、精心组织、高效实施，准确把握数据仓库的 T+0，湖仓一体、数智融合、存算分离、高维分析、HTAP、Data

4、 Mesh、Data Fabric、现代数据栈及数据共享十大发展趋势，切实提升金融数据应用水平，助力金融科技快速发展、金融业数字化转型深入推进。I金融数据仓库发展报告（白皮书）目 录1.概述.011.1.数据仓库发展历程.011.2.数据仓库成为金融行业的重要应用.022.金融数据仓库发展现状.042.1.金融数据仓库建设进展.042.2.金融数据仓库数据存储情况.072.3.金融数据仓库投入情况.082.4.金融行业使用数据仓库的痛点及诉求.093.金融关键业务对数据仓库的要求.113.1.数据服务要求.113.2.数据存储要求.123.3.数据处理要求.143.4.数据质量要求.153.5

5、.数据安全要求.164.金融数据仓库总体设计与关键技术.184.1.金融数据仓库模型.184.1.1.数据仓库模型设计原则.184.1.2.数据仓库模型层次.204.1.3.数据仓库建模方式.204.2.金融数据仓库架构设计.214.2.1.数据仓库架构设计原则.214.2.2.数据仓库典型设计架构.224.3.金融数据仓库典型技术架构.234.4.金融数据仓库的关键技术.254.4.1.超大规模并行处理满足海量数据的算力要求.254.4.2.高可用及容灾技术实现数据永远在线.26II4.4.3.动态负载管理满足多样化负载统一管理.274.4.4.数据安全技术保障数据合规访问.294.4.5.

6、融合分析技术打通结构化与非结构化数据分析边界.304.4.6.弹性扩展技术满足系统在线按需扩展.304.4.7.管控一体的智能运维释放运维压力.315.金融数据仓库建设策略.335.1.指导原则.335.2.建设规划策略.335.2.1.实施规划.345.2.2.运营规划.355.3.实施要求.385.3.1.组织架构.385.3.2.实施过程.395.3.3.规范约束.395.3.4.实施注意事项.405.3.5.主要交付件.406.金融数据仓库十大发展趋势.426.1.T+0 分析.436.2.湖仓一体.446.3.数智融合.446.4.数据共享.456.5.存算分离.456.6.高维分析