智领金融未来——金融数据仓库商业价值与实战

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13382173255（Karen郑老师）

学员背景| Course Background

参加对象：ETL工程师、营销与风控业务人员、数据架构师、IT总监、数据治理专员、金融科技产品经理、BI分析师等

授课形式：内训

授课天数：2 天

课程背景| Course Background

随着全球金融行业的数字化转型加速，数据已成为金融机构的核心战略资产。从传统银行业务到互联网金融、智能投顾、区块链支付等新兴领域，数据的规模、复杂性和应用场景呈指数级增长。金融监管机构对数据治理的要求日益严格（如《数据安全法》《个人信息保护法》），同时市场竞争倒逼企业通过数据挖掘客户价值、优化风控模型、实现精准营销。在这一背景下，数据仓库作为整合多源异构数据、支撑实时分析与决策的核心基础设施，成为金融机构实现“数据驱动业务”的关键引擎。然而，技术迭代快、业务需求多变、合规压力叠加，使得金融行业数据仓库的构建面临前所未有的挑战。

当前金融机构在数据管理中存在三大核心痛点：其一，数据孤岛严重，核心交易系统、客户行为日志、外部市场数据分散于不同平台，难以高效整合；其二，合规与效率失衡，传统数仓架构难以兼顾实时营销/风控响应与监管审计要求，数据分级、权限管理流程繁琐；其三，技术架构僵化，老旧系统扩展性不足，无法支撑AI建模、流式计算等创新场景。

本课程深度融合金融行业特性与前沿技术实践，系统性解决上述痛点。课程以“业务场景驱动”为核心，围绕数据仓库的规划-设计-治理-应用全生命周期展开：通过分层架构设计打破数据孤岛，借助实时数仓与离线数仓融合技术提升响应效率，结合数据分级、元数据管理等工具满足合规要求。同时，课程引入具体行业案例，帮助学员掌握从技术选型到落地优化的完整方法论，助力企业实现数据资产的价值跃升。

课程收益| Program Benefits

1. 增强数据分析能力，提升决策效率：学习如何通过ETL流程整合多源异构数据，打破数据孤岛；掌握根据具体业务场景完成数据标准化的方法；使用开源或商业工具进行数据仓库分层设计，支持特定主题的数据集市，以提高企业经营决策的准确性和速度。

2. 打造统一数据平台，强化企业资产价值：了解如何建立一个中心化的数据仓库，为企业内部不同部门提供一致的数据访问资源；利用这一平台高效完成BI报表分析、客户关系管理、营销活动策划等核心应用，从而强化企业的数据资产价值。

3. 实现精准实时营销，改善客户体验：基于实时数据处理技术，在客户交易过程、在线行为轨迹等关键时刻实施个性化营销策略；通过快速响应客户需求，提升客户满意度和忠诚度，进而增强市场竞争力。

4. 紧跟技术前沿，推动AI应用创新：了解新兴技术的发展趋势及其对数据仓库的影响，学习如何为AI大模型训练提供高质量的数据支持，助力企业在AI领域的创新与发展。

5. 构建数据驱动文化，增强竞争优势：探索如何将数据资产转化为企业的核心竞争力；通过实例学习数据资产管理的最佳实践，培养数据驱动的企业文化和品牌形象，形成难以复制的竞争优势。

课程大纲| Course Outline

第一讲：数据仓库分层架构设计——从贴源层到应用集市的体系构建

一、贴源层：缓冲区STG设计（ODS）

1. 数据组织：与业务表一致

2. 数据输入：文件

3. 数据输出：STG区的表

4. 数据加工：贴源

5. 数据粒度：明细

6. 数据周期：按需，通常以天为单位

7. 模型命令：<系统名>_<表名>_<日期>

二、数据明细层：基础模型区DWD设计

1. 数据组织：按业务主题划分

2. 数据输入：STG区的表

3. 数据输出：DWD区的表

4. 数据加工：范式或维度建模

5. 数据粒度：明细(规范化清洗)

6. 数据周期：按需，通常以年为单位

7. 模型命令：<主题名>_<实体名>

三、数据汇总层：汇总模型区DWS设计

1. 数据组织：按主题/技术划分

2. 数据输入：DWD区的表

3. 数据输出：DWS区的表

4. 数据加工：维度汇总

5. 数据粒度：轻度汇总

6. 数据周期：按需

7. 模型命令：<主题名>_<实体名>

四、主题集市层：主题集市区DMB设计

1. 数据组织：按业务特性划分

2. 数据输入：DWD/DWS区的表

3. 数据输出：DMB区的表

4. 数据加工：维度建模

5. 数据粒度：明细/轻度汇总

6. 数据周期：按需

7. 模型命令：<主题名>_<实体名>

五、应用集市层：应用集市区DMA设计（ADS）

1. 数据组织：按主题/技术划分

2. 数据输入：DMB区的表

3. 数据输出：DMA区的表

4. 数据加工：维度建模

5. 数据粒度：明细/汇总

6. 数据周期：按需

7. 模型命令：<主题名>_<实体名>

案例：以某金融机构数据仓库建设应用为例说明其数据仓库的分层架构。

第二讲：数据仓库建设必要性——金融机构数据管理的战略选择

一、从六个维度对比数据仓库与数据库

1. 数据内容

1）数据库：重点关注当前数值

2）数据仓库：归档+实时

2. 应用目标

1）数据库：面向业务，多次使用

2）数据仓库：面向主题，管理决策

3. 数据特征

1）数据库：动态变化，实时更新

2）数据仓库：相对稳定（离线数据仓库，实时数据仓库除外）

4. 数据结构

1）数据库：高度结构化，相对复杂

2）数据仓库：被抽象成简单，适合分析的主题

5. 使用频率

1）数据库：使用频率和业务强相关，相对较高

2）数据仓库：使用频率相对较低（T+1或准实时）

6. 数据访问量

1）数据库：和业务应用场景相关，相对较少

2）数据仓库：数据访问量相对较大

二、数据仓库的四个特征

1. 面向主题，非面向应用

2. 数据经过集成，多源异构

3. 数据非易失性，相对稳定性

4. 数据的更新与变更随着时间不断变化

案例：以某金融企业数据仓库升级为例，说明商业数据库和数据仓库建设的区别及数据仓库建设的必要性。

第三讲：常用数据仓库分类——明确现有企业数据仓库构成

一、离线数据仓库

1. 基于开源社区的离线数据仓库

2. 基于传统商业数据库厂商的离线数据仓库

二、实时数据仓库

1. 基于开源社区的实时数据仓库

2. 基于传统商业数据库厂商的实时数据仓库

案例：通过华南某大行信用卡中心营销平台开发部署上线整体流程说明离线数据仓库与实时数据仓库的异同以及使用场景。

第四讲：数据仓库全生命周期管理——从业务建模到系统交付的实战流程

一、数据仓库建设的三大模块

1. 业务建模

1）业务域划分

2）确认业务过程

3）设计事件事实

4）确认相关实体

5）关联事件事实

6）构建业务矩阵

2. 数据建模

1）确认业务领域

2）确认业务过程

3）确认维度

4）确认度量

5）确认退化维度属性

6）构建星型模型

3. 物理建模

1）确认数据模型

2）确认表名

3）确认描述

4）确认分区字段

5）确认表关联

6）创建物理表

二、数据仓库企业实施整体流程

1. 业务调研

1）用户访谈

2）收集业务资料

3）需求整理分析

4）概念数据模型设计

5）需求确认

2. 信息调研

1）现有系统调研

2）数据结构分析

3）样本数据分析

4）数据质量分析

5）代码整理

3. LDM概要设计

1）制定规范

2）分业务/主题模型设计，定义实体、关系、属性

3）业务规范整理

4）模型整合

5）逻辑模型回顾

4. PDM设计

1）数据表结构定义

2）非正则化处理

3）物理存储特性定义

4）性能优化，分区、索引设计

5）物理模型回顾

6）PDM实现—ETL开发

5. 系统交付

1）功能测试

2）系统上线（或有系统集成）

3）验收

案例：结合以上提到的真实企业数据仓库实施案例说明数据仓库落地的完整过程。

第五讲：数据仓库生态构建——从采集到应用的全链路管理

一、数据源构成

1. 结构化数据

2. 非结构化数据

二、数据采集平台分类

1. 历史数据采集

2. 流数据采集

三、企业级数据管理平台的核心功能

1. 数据存储（冷/温/热）

2. 元数据管理

3. 数据质量管理

4. 数据标准化

5. 数据API访问

四、业务应用系统（BI集成）的应用

1. 高层决策

2. 业务分析

3. 外部调用

案例：通过BI应用说明数据仓库的整体生态构成

课程总结

1. 重点内容回顾

2. 课后任务跟进，推荐书籍：《数据仓库工具箱》

3. 根据情况提供离线和实时数据仓库的功能实现代码给学员使用

讲师背景| Introduction to lecturers

了解更多

珀菲特顾问|王亚彬老师

讲师简介 / About the Program Leader

王亚彬老师金融行业数字化转型与网络信息安全专家

Symantec赛门铁克认证专家

CCNP思科认证网络专业人员

MCSE微软认证系统工程师、MCP微软认证专家、MCT微软认证讲师

“10年”泛金融行业数字化转型解决方案实战

“15年”企业级网络信息安全体系构建经验

曾任：埃森哲（中国）（世界500强，全球IT咨询与服务业龙头）丨解决方案架构师

曾任：百分点科技集团（数据智能领域头部企业）丨解决方案总监

曾任：思爱普（中国）（上市公司，全球ERP龙头）丨客户卓越中心专家

曾任：深圳索信达数据（上市公司，金融AI大数据区域标杆）丨解决方案总监

曾任：赛门铁克软件（中国）（上市公司，信息安全领域全球领先）丨技术售前经理

曾任：北塔软件（上市公司）丨技术售前经理

擅长领域：金融行业数字化转型、数智化营销、企业级网络安全体系构建、大数据与人工智能解决方案、金融数据仓库设计与应用等

——15+标杆平台・20+落地项目，是金融行业数智化转型领航者——

≫ 主导招行“智策”“先机”等15+标杆平台建设，覆盖智能决策、精准营销、用户画像，实现营销全链路数字化。

≫ 交付中信银行CRM系统、招商证券数字化平台等20+项目，构建“数据-模型-运营”增长引擎，助力零售业务数字化渗透率提升超25%。

——30+系统加固・50+政企守护，是千万级网络安全架构建设者——

≫ 融合AI+大数据技术，主导核心系统加固项目30+，部署内网防护系统实现百次风险监测、数十次数据防泄漏阻断，构建SOC安全运营中心实时守护网络节点。

≫ 创新大模型全生命周期安全防护体系，累计为超50家政企客户（含头部制造业、国企单位）筑牢数字安全屏障，实现安全事件响应效率提升40%。

实战经验：

王老师深耕金融科技与网络安全领域，作为金融行业数字化转型引领者，擅长将大数据、人工智能、大模型技术深度融入客群运营与精准营销，助力银行业零售业务实现数字化突破；同时在企业级网络安全防护领域建树颇丰，主导构建多行业标杆级安全体系，累计操盘超50个千万级项目，持续为客户创造技术创新与商业价值双重增长。

➤ 升级赋能——金融数字化转型：从智能营销到全域运营的端到端实践

——聚焦业务与技术深度融合，为多家银行定制大数据与人工智能解决方案，打造多行业数字化转型标杆：

「01」某股份制大行信用卡中心CRM系统升级项目：针对一期系统短板，重构智能营销体系，搭建灵活UI界面与自动化营销配置平台，实现多渠道防打扰统一管理。单个营销活动周期从2个月压缩至2周内，年节省成本超千万元，时效提升60%，实现用户体验与运营效率双跃升。

「02」某省农信智能营销系统升级项目：破解数据管理薄弱、标签体系缺失难题，设计基线版本与业务融合方案，构建营销中台对接CRM系统，完善数据架构与客群标签体系，为农信机构数字化营销和多法人架构营销咨询提供可复制落地模板。

「03」某股份制大行总行智能营销平台升级项目：牵头规划实时营销功能升级，建立全渠道触达与营销闭环体系，打造160+策略主题库，完成外部数据对接与个性化推荐系统部署，实现从策略设计到效果评估的全链路数字化。

「04」宁波银行(直销银行)大数据营销项目：构建多维度用户画像与动态标签体系，开发忠诚度模型、流失预警及RFM分析工具，精准挖掘高价值客群，实现新用户转化成本下降50元/人，数据驱动营销效能显著提升。

➤ 护航筑盾——网络信息安全：从应用设计到落地实施的全周期防护

——深耕企业级安全体系构建，为法国兴业银行、中石油等行业龙头定制安全方案，打造多场景防护标杆：

「01」法国兴业银行“安全监控”系统项目：深度对接三大核心业务系统监控需求，主导15项二次开发，实现进程级安全运行可视化监控，大幅拓展产品行业适配能力，成为金融领域安全监控标杆案例。

「02」中石油SEP端点“安全防护”系统项目：统筹132家地市系统部署，构建覆盖桌面防病毒、准入控制的内网防护体系，通过可视化中心实现端点安全实时监控，推动5000万元级项目落地，树立大型企业内网安全建设典范。

「03」中国移动“安全事件关联审计”系统（SSIM）项目：基于Symantec SSIM系统，独立完成北京移动生产网安全事件归并聚合与关联分析，生成全网安全视图与故障定位报表，为企业安全运营管理提供全维度数据支撑。

「04」北京市政交通一卡通VPN“安全传输”项目：攻克多厂商设备配置差异难题，实现Cisco与H3C设备互通部署，保障刷卡信息加密传输，确保系统按时上线，成为数据安全传输领域的可靠技术方案标杆。

授课风格：

◆重实践：深耕企业级软件开发、网络安全部署及金融数字化转型 25 年，课程设计深度提炼真实项目实战经验，完整覆盖售前方案规划、项目交付到收益转化全流程，构建端到端量化分析体系，以实践逻辑串联知识模块。

◆场景化：课程设置的每一个章节都嵌入场景化方案，做到理论知识点有现实应用作为依托，让每一个关键知识点都可以落地可触达，促进具象的知识理解与应用转化。

◆友好性：做到把复杂的问题简明化，把空洞的理论具象化，用简单通俗易懂的语言确保每一位学员能够理解，具有低门槛、易操作的友好性。

◆实用性：聚焦课程设计与交付过程中的实用性，力争每一门课程都可以提供短期或长期的实用效果，助力无论是个人领域知识提升还是企业应用效果改善都可以找到实用性的对应目标。

培训课程 / Training courses

《安全随行，无忧办公——网络信息安全管理》（可定制银行、电力、通信行业版）

《内网安全升级——大模型安全防御与赋能》

《数智零售金融——践行零售银行营销科技》

《零售金融标杆——招商银行零售业务数字化营销实战》

《智领金融未来——金融数据仓库商业价值与实战》

《客群经营决策利器——金融业务人工智能应用场景》

代表性客户 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

国央企：中石油、中移动北京分公司、原中国网通上海分公司、南车集团成都机车厂、太平洋保险总部、北京气象局、北车集团大同机车厂、共青团中央、新华社、北京电视台等

金融机构：招商银行总行零售部、招商银行深圳分行、广发银行总行零售、中信银行卡中心、交通银行大零售、中国银行深圳分行、邮储银行深圳分行、建设银行成都软开中心、中国农业银行深圳分行、招商银行信用卡中心、光大银行信用卡、东莞银行大零售、深圳农商行、宁波银行、华夏银行信用卡、光大证券互金部、广农商、四川农商行、湖南农商行、招商证券、国信证券等

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丰富的案例库及落地方案

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