[发明专利]一种基于金融风控数据的主题仓建设方法

说明书

本发明公开一种基于金融风控数据的主题仓建设方法，涉及数据库结构技术领域；梳理商业模式、业务产品技术架构及数据仓的技术需求；根据梳理结果利用MaxCompute提供计算引擎，利用DataWork提供数据集成，根据金融风控数据创建主题仓：采用分类设计的策略，构建业务数据的数据模型，将数据模型分层，根据数据模型的分层实现各数据层统一标准，利用DataWorks提供数据服务开放接口，通过开放接口与现有的系统和产品进行集成，并进行数据开发，利用DataWorks根据任务周期进行任务调度，监控数据质量，并利用DataWorks管理数据安全。

技术领域

本发明公开一种方法，涉及数据库结构技术领域，具体地说是一种基于金融风控数据的主题仓建设方法。

背景技术

随着金融业务体系的不断完善与发展，数据分析与风控应用场景越来越丰富，由于各业务线的数据变化日趋多样化，对金融数据仓建设的要求也越来越迫切。虽然数据仓库被认为是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，但从金融机构等的建设情况来看，面向金融主题的数据仓库仍然存在许多不足，主要包括：各业务线的数据形式复杂多样，难以形成稳定可靠的标准层数据；数据集成的开发、维护及分析应用成本高；缺乏有效统一的数据质量监控体系；缺乏高效稳定宜用的工具，使得各个用数团队可以快速高效操作海量数据等等。针对这些问题和不足，如何从基础数据的管理上整合并建立一套信用风控体系，达到减少数据冗余、提高用户的使用数据体验的目的，形成可持续迭代的金融主题仓，是近两年需要解决的重要问题。

发明内容

本发明针对现有技术的问题，提供一种基于金融风控数据的主题仓建设方法，从基础数据的管理上整合并建立一套信用风控体系，达到减少数据冗余、提高用户的使用数据体验的目的，形成可持续迭代的金融主题仓。

本发明提出的具体方案是：

本发明提供一种基于金融风控数据的主题仓建设方法：梳理商业模式、业务产品技术架构及数据仓的技术需求；

根据梳理结果利用MaxCompute提供计算引擎，利用DataWork提供数据集成，根据金融风控数据创建主题仓：

采用分类设计的策略，构建业务数据的数据模型，将数据模型分层，根据数据模型的分层实现各数据层统一标准，

利用DataWorks提供数据服务开放接口，通过开放接口与现有的系统和产品进行集成，并进行数据开发，

利用DataWorks根据任务周期进行任务调度，

监控数据质量，并利用DataWorks管理数据安全。

进一步，所述的一种基于金融风控数据的主题仓建设方法中所述将数据模型分层，包括：

按照作用域分层，将数据按照治理阶段分为ODS数据引入层、DWD明细层、DWS指标层和ADS数据应用层；

或者按照业务逻辑划分出主题域，根据主题域把源数据拆分与整合到金融主题的数据模型中进行分层。

进一步，所述的一种基于金融风控数据的主题仓建设方法中根据金融风控数据创建主题仓进行数据同步：同步所有业务数据到一个项目，并只同步一份数据，避免重复同步。

进一步，所述的一种基于金融风控数据的主题仓建设方法中所述利用DataWorks进行数据开发，包括：

通过DataWorks的组件进行数据流、批量及实时的数据开发，并对数据聚合、数据过滤和业务解析进行相应的操作开发。

进一步，所述的一种基于金融风控数据的主题仓建设方法中所述利用DataWorks根据任务周期进行任务调度，包括：

根据业务相关性选择月、周及日制定任务周期，根据任务周期进行任务调度。