目前金融证券行业的关键业务系统中包含交易核心系统、交易业务系统、结算业务系统、交割业务系统、会员服务系统、互连网系统等十几个业务系统。与此相关联的数据资源包括生产数据库、行情数据库、会员服务系统数据库、查询系统数据库、监察系统数据库、深度行情数据库和历史数据库以及各种外部和内部的其他数据资源。其中:生产数据库:是核心的数据库,每日交易产生的交易数据、业务数据和客户信息数据、资金数据保存在生产数据库中。历史数据库:历史库数据存储了成交、委托、持仓和平仓盈亏等明细历史数据,历史数据库没有直接的业务应用,只用于数据的存储和临时性的数据查询之用,历史数据库保存了几年甚至更长时间的历史交易数据,数据总量非常之大。根据统计,目前的各大金融机构的数据总量接近10T,其中,近40%的数据以数据库形式存储,分布在生产数据库,历史数据库、新查询系统等应用系统,近40%的数据以光盘,磁带形成存储,还有近20%的数据以纸质形态归档,从数据使用的角度来讲,以光盘形式和磁带形式以及纸质形态的数据显然不易利用,这给信息分析工作带来不利因素。而新的数据查询系统是一个基于商业智能技术的解决方案,从应用的角度基本满足了业务部门对数据的查询和分析的需求。但随着金融业务范围、业务量的不断扩展,市场风险的日益显现,业务部门的分析工作也将随之日趋复杂和深入,仅靠新查询系统现有存储和处理能力将不足以支撑长周期的、复杂的数据查询、统计和分析需求。目前查询数据库中主要存储着交易系统产生的业务数据,但来自多个系统的数据并没有进行整合,除此之外,很多外部数据由业务分析人员利用各自的渠道分别获取,然后对这些数据进行分析研究。目前未对这些数据信息进行统一的规划和整合,一方面,数据格式缺乏统一标准,同样的数据多处存放,业务分析人员缺少统一工具计算工具,各自分析的结果也无法分享,造成资源的浪费;另一方面,孤立的、未整合的数据也无法和我所现有数据形成有效关联关系,数据存在片面性和不完整性,从而减弱了分析的效果。本文对基础数据平台的架构、实现机制、实施方案进行了详细的阐述,该基础数据平台的建设目标是构建XX银行操作数据存储系统,满足银行复杂的、异构的、相互有业务逻辑关系的源系统数据整合的需要,并结合以往业务分析应用的经验前瞻性考虑未来的应用需求,保证基于数据整合能够最大限度的支撑以后的业务分析应用及决策支持,同时建立一套ODS完整的运作机制,包括:ODS模型建设、XX银行应用需求分析、给外围相关系统提供数据支持。