ODS系统

ODS系统系统概要：随着业务的发展，外部监管机构、银行管理层和业务部门对决策、管理信息的依赖程度在不断提高，这些决策管理信息的需求的获取，不仅及时性、准确性、多样性要求较高，而且还跨越多个业务系统，手工方式越来越难以满足要求。同时，不同应用系统之间，面对相同的数据获取需求，由于缺乏统一的规范和数据接口标准，导致应用系统重复开发相同功能的取数程序，源系统也需要开发多个数据接口。此外，即便是在生产运营环境下，源系统还需要进行多次抽取，不但浪费了网络及存储的资源，而且给生产系统造成过大的压力，对生产运营产生较大的风险。而科技部门在满足业务部门日益旺盛的数据需求过程中，却面临着众多业务系统数据来源构成复杂、数据存储分散、数据冗余严重、存储成本过高等诸多问题。鉴于此，建设商业银行统一的数据中心势在必行。项目意义：ODS（操作型数据存储（OperationalDataStorage））系统建设项目，首先，对数据进行统一整合，构建全行数据标准化体系；其次，实现对应用系统的统一供数，并对分行的统一数据分发；第三，实现全行数据及技术架构的统一，建设并不断完善商业银行的ODS系统。通过ODS系统，既可以缩短应用系统的实施路径，减少重复开发；又可以提高业务管理部门数据需求的响应速度和准确性，并通过模型和知识库积累业务经验，为更深层次的决策分析和数据挖掘奠定基础。项目目标：集成各源系统的数据，构建全行统一的基础数据模型、操作数据存储中心及配套体系；建立数据分发平台，构建全行统一的数据文件分发体系，为各应用系统提供数据；为ALM（资产负债管理）应用系统提供数据；总体规划：采用多层、可扩展框架结构，系统整体上包括数据获取层、数据组织层、数据应用、数据展现。多层框架结构具有高度的扩展能力和方便的系统开发和维护性能，适合数据仓库系统多阶段、多层次的应用特点。公共服务包括ETL管理、元数据管理、数据质量管理、统一认证服务。数据获取层主要完成对综合业务、信贷业务、国际业务及一些外部数据到中央数据仓库的抽取、装入、清洗、质量检查、转换及加载的过程。数据组织层包括EDW（企业级数据仓库）/ODS（操作数据存储）/HDS（历史数据存储）,存储和管理来自各种源数据系统的数据，并为访问用户提供数据服务。其中EDW是按照逻辑数据模型分主题进行组织、重构和存放的，包括当前数据和较长期的历史数据，提供客户的全集信息及全行业务数据来源;ODS面向主题，保留当前及一定时期内的数据，提供数据的标准化及分发；HDS是面向历史，同时保持历史数据的原貌，对外提供批量检索、实时查询、随机查询、数据下载服务。数据应用层根据特定分析应用主题，构建满足应用需求的数据集市，并对外提供数据服务。数据展现层利用一些前端展现工具完成对数据的查询、分析及挖掘，满足业务人员及高层管理人员对数据的不同要求整体规划：功能模块：ODS数据模型ETL管理通用展现平台统一认证平台元数据管理数据质量管理数据交换平台资产负债管理通用MIS平台业务主体：成功案例：上海农村商业银行