????????UML對系統(tǒng)架構(gòu)的定義是：系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)，包括系統(tǒng)分解的組成部分，它們的關(guān)聯(lián)性，交互，機(jī)制和指導(dǎo)原則，例如對系統(tǒng)群就是定義各子系統(tǒng)的功能和職責(zé)，如貸款系統(tǒng)群可能分為進(jìn)件申請、核額、交易賬務(wù)、貸后管理、管理臺等子系統(tǒng)，對于系統(tǒng)就是定義各模塊的功能和層次，例如管理臺包括權(quán)限管理、用戶管理、交易管理、逾期管理、統(tǒng)計(jì)分析等功能。
? ? ? ?技術(shù)架構(gòu)是指從技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面描述系統(tǒng)，主要是根據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)組成部分確定每層使用什么技術(shù)框架，例如中間件、WebService等。
? ? ? ?那對于數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)群具體可以分為哪些部分以及他們的具體實(shí)現(xiàn)技術(shù)如何呢？以下是銀行數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)功能圖：
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?圖2.1
????????1、數(shù)據(jù)源：主要是指行內(nèi)交易系統(tǒng)、外部采購或合作的第三方數(shù)據(jù)等3類、包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要是存儲(chǔ)在各個(gè)行內(nèi)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的表數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括圖片、語音、文檔等類型的數(shù)據(jù)。
????????2、數(shù)據(jù)采集：即如何將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源獲取到數(shù)據(jù)倉庫中，就是我們常說的ETL隨著數(shù)據(jù)倉庫功能的發(fā)展這部分不僅僅包括批量數(shù)據(jù)獲取還包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流以及數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集：
? ? ? （1）?????批量采集：主要包括從數(shù)據(jù)源獲取大批量的數(shù)據(jù)，這是銀行數(shù)據(jù)倉庫主要的數(shù)據(jù)采集方式，批量采集的采集數(shù)據(jù)頻率較低，一般是每日凌晨獲取上一天的數(shù)據(jù)，有些場景也可以每小時(shí)采集一次，由于采集的數(shù)據(jù)量一般較大，對數(shù)據(jù)源也有IO的影響，因此不建議采集頻率太高。批量采集需要支持從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、文件中批量獲取并加載到數(shù)據(jù)倉庫中。
?????????在技術(shù)實(shí)現(xiàn)中，批量采集工具需要能支持多種數(shù)據(jù)源的采集和加載，批量采集可選擇的工具較多，可以采用商業(yè)化軟件如IBM的DATASTAGE以及INFORMATICA公司的INFORMATICA，也可以采用開源的SQOOP和KETTLE。也可以采用各關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以及HADOOP自帶的文件導(dǎo)出和導(dǎo)入功能。
????????（2）?????實(shí)時(shí)采集：指實(shí)時(shí)同步源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉庫，這樣可以在數(shù)據(jù)倉庫中實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)采集通過專門的工具監(jiān)控源系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫日志進(jìn)行數(shù)據(jù)同步，數(shù)據(jù)源系統(tǒng)無需改造，這種采集方式針對數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)效性非常高的場景。
在技術(shù)實(shí)現(xiàn)中，實(shí)時(shí)采集工具需要支持從多種類型數(shù)據(jù)源到多種類型目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的實(shí)時(shí)同步，這塊商業(yè)化軟件比較成熟，如ORACLE的GOLDENGATE、IBM的InfoSphere Change Data Capture等軟件。開源軟件中kettle也支持?jǐn)?shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)同步，但需要在源表增加時(shí)間戳字段。
????????（3）?????數(shù)據(jù)流采集：即通過Queue的方式從數(shù)據(jù)源系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)流消息，數(shù)據(jù)倉庫實(shí)時(shí)獲取Queue中的消息進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流計(jì)算。這種數(shù)據(jù)采集方式也是面向統(tǒng)計(jì)時(shí)效非常高的場景，需要數(shù)據(jù)源系統(tǒng)增加實(shí)時(shí)發(fā)送消息的功能。
????????在技術(shù)實(shí)現(xiàn)中，由于數(shù)據(jù)流計(jì)算在互聯(lián)網(wǎng)公司使用廣泛，涌現(xiàn)出許多優(yōu)秀的開源軟件，如開源的KAFKA、ROCKETQUEUE等QUEUE工具，可以支持實(shí)時(shí)監(jiān)控文件、數(shù)據(jù)庫的變化并將變化數(shù)據(jù)發(fā)送到QUEUE中的開源軟件FLUME。對于MYSQL也可以通過BINLOG和SHYIKO監(jiān)控MYSQL日志，將數(shù)據(jù)變化發(fā)送到QUEUE中，那在商業(yè)化軟件中IBM的MQ是各銀行經(jīng)常使用的中間件。
????????3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)/計(jì)算：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算是數(shù)據(jù)倉庫的主要功能。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)主要指結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的按格式存儲(chǔ)，計(jì)算指基于存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)、匯總、數(shù)值計(jì)算等批量處理、實(shí)時(shí)流計(jì)算和復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)。
????????實(shí)時(shí)流計(jì)算主要指對大規(guī)模流動(dòng)數(shù)據(jù)在不斷變化的過程中實(shí)時(shí)地進(jìn)行分析，比如實(shí)時(shí)展示目前銀行所有轉(zhuǎn)賬的筆數(shù)和匯總金額。需要將每筆轉(zhuǎn)賬進(jìn)行不斷計(jì)算。目前在銀行中應(yīng)用場景還較少，但隨著互聯(lián)網(wǎng)渠道的發(fā)展后續(xù)也將出現(xiàn)更多的應(yīng)用場景。
????????機(jī)器學(xué)習(xí)是專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善，簡單來說就是通過數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)規(guī)律，累積經(jīng)驗(yàn)，并對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或預(yù)測。比如通過學(xué)習(xí)近1年的上證指數(shù)及交易量的變化來預(yù)測明天的上證指數(shù)。目前炒的人工智能、深度學(xué)習(xí)也是屬于機(jī)器學(xué)習(xí)范圍。目前銀行在風(fēng)控、反欺詐、精準(zhǔn)營銷等方面也逐步在使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法來提高成功率。
????????由于數(shù)據(jù)倉庫是銀行的數(shù)據(jù)樞紐，銀行的所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)都會(huì)在數(shù)據(jù)倉庫保留，因此數(shù)據(jù)量較大，一般小銀行數(shù)據(jù)量在TB級，股份制銀行大概在PB級，國有大銀行在ZB級。因此存儲(chǔ)和計(jì)算的的可擴(kuò)展性、性能都很重要。那在目前銀行中數(shù)據(jù)倉庫的存儲(chǔ)和計(jì)算一般采用MPP數(shù)據(jù)庫（大規(guī)模并行數(shù)據(jù)庫）和HADOOP相結(jié)合的技術(shù)方案。
????????（1）?????MPP數(shù)據(jù)庫：主要是面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、批量計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)。在HADOOP出現(xiàn)前，商用的MPP數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)倉庫的主流技術(shù)平臺，它使用簡單，同時(shí)具有超大規(guī)模計(jì)算能力和良好的計(jì)算性能、擴(kuò)展性。如TERADATA公司的TERADATA數(shù)據(jù)庫、ORACLE公司的ORACLE一體機(jī)、IBM的NETEZZA一體機(jī)。其中TERADATA公司的TERADATA數(shù)據(jù)庫在早期是一枝獨(dú)秀，我國國有大銀行的數(shù)據(jù)倉庫最早建立時(shí)大部分都采用了TERADATA數(shù)據(jù)庫。近年來ORACLE的EXADATA市場占有率也逐步提升，開源的MPP數(shù)據(jù)庫最有名的是由商業(yè)轉(zhuǎn)為開源GREENPLUM，目前騰訊云的TIBASE、阿里云的HybridDB for PostgreSQL都是基于GREENPLUM優(yōu)化的。
????????（2）?????HADOOP平臺：HADOOP平臺支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。由于MPP數(shù)據(jù)庫價(jià)格高，且擴(kuò)展性也有一定局限。很難滿足互聯(lián)網(wǎng)公司超大數(shù)據(jù)量及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的計(jì)算需求，因此HADOOP軟件生態(tài)體系應(yīng)運(yùn)而生并發(fā)展越來越成熟，成為互聯(lián)網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)處理的標(biāo)配平臺。2015年左右，隨著HADOOP平臺的完善及商用（商用版本如華為、星環(huán)科技；開源版本如CLOUDERA、Hortonworks），銀行也逐步使用HADOOP平臺和MPP數(shù)據(jù)一起作為數(shù)據(jù)倉庫的存儲(chǔ)和計(jì)算平臺。其中批量計(jì)算一般使用HIVE和SPARK，流計(jì)算一般使用STORM和SPARKSTREAMING，機(jī)器學(xué)習(xí)可以采用HADOOP生態(tài)的SPARKMLLIB、MAHOUT，也可以使用TENSORFLOW、SAS、R等支持HADOOP平臺專門的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，目前許多公司在研發(fā)推出的人工智能平臺（機(jī)器學(xué)習(xí)建模平臺）也都把HADOOP平臺作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算平臺，如第四范式、星環(huán)科技等。
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 圖2.2
????????4、數(shù)據(jù)服務(wù)：數(shù)據(jù)服務(wù)主要指如何為銀行其它系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)服務(wù)，隨著數(shù)據(jù)倉庫體系的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫不僅僅能按批量的方式提供數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果，還可以實(shí)時(shí)提供數(shù)據(jù)服務(wù)。
????????（1）?????批量接口：按約定的接口方式將數(shù)據(jù)批量提供給數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，一般每天1次，可以按文件的方式放到約定的服務(wù)器，也可以通過數(shù)據(jù)采集部分提到的ETL工具直接將數(shù)據(jù)同步到應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中。
????????（2）?????在線查詢：提供實(shí)時(shí)查詢的接口，并發(fā)布到銀行交易總線，由其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)或數(shù)據(jù)系統(tǒng)實(shí)時(shí)調(diào)用，比如銀行的每年的賬單總結(jié)（類似支付寶每年賬單）一般由數(shù)據(jù)倉庫根據(jù)每個(gè)客戶1年的交易流水，統(tǒng)計(jì)出轉(zhuǎn)賬、消費(fèi)、收入等數(shù)據(jù)并提供給渠道系統(tǒng)如手機(jī)銀行、網(wǎng)上銀行進(jìn)行展示。那在技術(shù)實(shí)現(xiàn)方面，接口服務(wù)開發(fā)一般按各行的開發(fā)規(guī)范來實(shí)現(xiàn)，如web service或http+xml，大部分銀行使用JAVA進(jìn)行開發(fā)，如果接口TPS不高，一般的MPP數(shù)據(jù)庫也足夠支持，無需進(jìn)行數(shù)據(jù)移動(dòng)，如果TPS比較高，可以將數(shù)據(jù)加工結(jié)果放到HADOOP HBASE進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢。
????????（3）?????實(shí)時(shí)同步：實(shí)時(shí)同步主要是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流計(jì)算后將結(jié)果實(shí)時(shí)同步給數(shù)據(jù)使用系統(tǒng)，同時(shí)將結(jié)果發(fā)布到QUEUE中，由目標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行訂閱，實(shí)時(shí)獲取。
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?圖2.3
????????5、數(shù)據(jù)應(yīng)用：數(shù)據(jù)應(yīng)用主要是將數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)服務(wù)提供給各應(yīng)用系統(tǒng)，由各系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和成果展示。那主要有以下幾類：
????????（1）?????數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)：主要指使用數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，在銀行包括客戶關(guān)系管理、管理會(huì)計(jì)、績效管理、新資本協(xié)議系統(tǒng)群等數(shù)據(jù)系統(tǒng)，也包括核心、貸款等交易系統(tǒng)。
????????（2）?????報(bào)表平臺：報(bào)表平臺能將數(shù)據(jù)快速展示成圖表、能通過建立數(shù)據(jù)立方體（CUBE）提供數(shù)據(jù)鉆?。ㄏ蛏匣蛳蛳伦儞Q數(shù)據(jù)分析維度）功能，方便業(yè)務(wù)人員快速查詢和分析數(shù)據(jù)。那報(bào)表工具目前商用的比較成熟，展示也更美觀，常見的有COGNOS、潤乾報(bào)表、TABLEAU等，開源的報(bào)表工具功能較弱，常用的有birt、ireport、jasperreport、KYLIN（基于hadoop建立CUBE）等。
????????（3）?????分析探索：有的銀行也叫數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室或分析集市，主要指提供給業(yè)務(wù)人員自行分析的平臺，銀行業(yè)務(wù)部門的分析人員經(jīng)常使用SQL自行分析數(shù)據(jù)，也會(huì)使用SAS或R、PYTHON進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，隨著AI技術(shù)的深入，也逐步在嘗試TENSORFLOW等深度學(xué)習(xí)的工具來分析銀行數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)分析工作時(shí)間不固定，且消耗計(jì)算資源較大，因此一般都是單獨(dú)給業(yè)務(wù)人員搭建一套或多套的分析環(huán)境，每套環(huán)境包括HADOOP或數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，SAS、R、TENSORFLOW等作為分析引擎。同時(shí)還需要定期（一般T+1）更新分析環(huán)境的數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)分析的及時(shí)性。
????????6、調(diào)度平臺：調(diào)度平臺主要進(jìn)行各數(shù)據(jù)采集、加載、計(jì)算作業(yè)的任務(wù)編排和自動(dòng)運(yùn)行，比如并行調(diào)度作業(yè)A、B、C，都結(jié)束后調(diào)度作業(yè)D；調(diào)度平臺需要支持多操作系統(tǒng)、可運(yùn)行多種類型腳本或程序，并具有良好的擴(kuò)展性和可用性，調(diào)度平臺不僅僅調(diào)度數(shù)據(jù)倉庫的加工作業(yè)，也需要調(diào)度各數(shù)據(jù)類系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。使各系統(tǒng)作業(yè)能無縫銜接，將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)到數(shù)據(jù)倉庫、到數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)和數(shù)據(jù)結(jié)果應(yīng)用全流程串聯(lián)起來。一般的銀行的調(diào)度平臺每天調(diào)度的作業(yè)上萬個(gè)，一些大行每天調(diào)度任務(wù)數(shù)十萬個(gè)，因此一個(gè)穩(wěn)定、高效、易操作的調(diào)度系統(tǒng)不可缺少。目前調(diào)度工具比較多，商業(yè)化的有IBM CONTROL-M、先進(jìn)數(shù)通的MOIA等，開源的如azkaban、OOZIE等，由于調(diào)度系統(tǒng)需要調(diào)度各系統(tǒng)并和行內(nèi)的監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行集成，因此實(shí)施時(shí)需要一定的客戶化工作。
????????7、運(yùn)維監(jiān)控：主要對數(shù)據(jù)倉庫體系中各系統(tǒng)進(jìn)行技術(shù)監(jiān)控以及調(diào)度作業(yè)監(jiān)控，ETL工具、MPP數(shù)據(jù)庫以及HADOOP體系軟件都帶有監(jiān)控工具，但還是需要進(jìn)行一些客戶化工作和各銀行自有監(jiān)控體系相結(jié)合，在統(tǒng)一界面進(jìn)行監(jiān)控、預(yù)警、按優(yōu)先級進(jìn)行生產(chǎn)問題處理。
????????8、數(shù)據(jù)管理：那數(shù)據(jù)倉庫有那么多數(shù)據(jù)，我們怎么知道需要的數(shù)據(jù)在哪里？數(shù)據(jù)質(zhì)量怎么樣？某一個(gè)數(shù)據(jù)字段發(fā)生變化會(huì)有什么影響？那就需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理或者治理，數(shù)據(jù)管理就是對數(shù)據(jù)倉庫中的元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)定義、數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行管理，確保數(shù)據(jù)的規(guī)范性、及時(shí)性、可追溯性，主要包括以下幾個(gè)方面：
????????（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是指制定和推廣應(yīng)用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分類分級、記錄格式及轉(zhuǎn)換等標(biāo)準(zhǔn)，簡單說就是定義各數(shù)據(jù)表字段的格式及代碼值，例如貨幣種類定義10位長度，其中USD表示美元、CNY表示人民幣……那數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該是銀行整體的標(biāo)準(zhǔn)，適用于全行的所有系統(tǒng)，但由于各系統(tǒng)建設(shè)時(shí)已經(jīng)各有定義，所有一般數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)都在數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，將各源系統(tǒng)字段代碼轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義的字段代碼，即數(shù)據(jù)倉庫的字段代碼。那數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)主要是定義了各字段的類型、長度、精度、代碼值以及源系統(tǒng)字段代碼值轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)代碼值的映射關(guān)系。
????????（2）元數(shù)據(jù)管理：元數(shù)據(jù)指描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，比如數(shù)據(jù)表和數(shù)據(jù)字段的定義以及關(guān)系，那在元數(shù)據(jù)中除了查詢數(shù)據(jù)倉庫中各表和字段的定義外，最重要的還有兩個(gè)功能：血緣分析和影響分析。血緣分析指字段X是由哪些源表字段按什么規(guī)則加工而成的，也就是說字段X的“祖宗”是誰；那影響分析指字段X變化了，比如增加了字段長度或字段含義發(fā)生了變化，那會(huì)影響到后續(xù)哪些字段，也就是字段X的“子孫”是誰；那這兩個(gè)功能在日常數(shù)據(jù)分析中使用較多，特別是影響分析，源系統(tǒng)已采集的表結(jié)構(gòu)有變化就會(huì)需要分析影響并進(jìn)行同步修改。
????????（3）數(shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)質(zhì)量是指數(shù)據(jù)的可用性、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范性、正確性的檢查以及數(shù)據(jù)質(zhì)量整改的管理流程。由于數(shù)據(jù)源系統(tǒng)因?yàn)槿斯や浫霕?biāo)準(zhǔn)不清晰、錄入差錯(cuò)、系統(tǒng)異常等原因?qū)е聰?shù)據(jù)差錯(cuò)，例如企業(yè)類型字段應(yīng)該填寫大、中、小微3種類型，客戶經(jīng)理對認(rèn)定的標(biāo)準(zhǔn)不清晰將中型企業(yè)填寫為了大型企業(yè)。例如對公客戶地址大部分字段都沒有填寫；那如何發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)質(zhì)量問題并通過一系列流程進(jìn)行數(shù)據(jù)修改，提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和可用性就是數(shù)據(jù)質(zhì)量需要做的事情。因此數(shù)據(jù)質(zhì)量不僅僅是一個(gè)系統(tǒng)、許多數(shù)據(jù)檢驗(yàn)規(guī)則，還有一整套數(shù)據(jù)修改和管理的流程。
????????以下是平臺各部分的技術(shù)參考實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)管理的系統(tǒng)、運(yùn)維系統(tǒng)由于客戶化程度較高就暫不提供參考：
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?圖2.4
? ? ? ?目前各種云平臺已經(jīng)也提供了數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)服務(wù)，那從技術(shù)功能、性能、可擴(kuò)展性上可以滿足銀行的需求，但由于銀行的用戶數(shù)據(jù)相當(dāng)敏感和重要，數(shù)據(jù)安全非常重要。短時(shí)間看，銀行數(shù)據(jù)倉庫上共有云還不太現(xiàn)實(shí)，但在銀行引入私有云及數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)組件是現(xiàn)階段更可能實(shí)現(xiàn)的方式。
????????以上是銀行數(shù)據(jù)倉庫的整體架構(gòu)，也可供其他各行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計(jì)參考，謝謝！
? ? ? ?接下來將繼續(xù)銀行數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)架構(gòu)的介紹，如大家有興趣可關(guān)注微信公眾號：煉數(shù)士
