我要預訂

咨詢電話：027-5111 9925 , 027-5111 9926手機：18971071887郵箱：Service@mingketang.com

課程背景：

隨著全球金融行業的數字化轉型加速，數據已成為金融機構的核心戰略資產。從傳統銀行業務到互聯網金融、智能投顧、區塊鏈支付等新興領域，數據的規模、復雜性和應用場景呈指數級增長。金融監管機構對數據治理的要求日益嚴格（如《數據安全法》《個人信息保護法》），同時市場競爭倒逼企業通過數據挖掘客戶價值、優化風控模型、實現精準營銷。在這一背景下，數據倉庫作為整合多源異構數據、支撐實時分析與決策的核心基礎設施，成為金融機構實現“數據驅動業務”的關鍵引擎。然而，技術迭代快、業務需求多變、合規壓力疊加，使得金融行業數據倉庫的構建面臨前所未有的挑戰。

當前金融機構在數據管理中存在三大核心痛點：其一，數據孤島嚴重，核心交易系統、客戶行為日志、外部市場數據分散于不同平臺，難以高效整合；其二，合規與效率失衡，傳統數倉架構難以兼顧實時營銷/風控響應與監管審計要求，數據分級、權限管理流程繁瑣；其三，技術架構僵化，老舊系統擴展性不足，無法支撐AI建模、流式計算等創新場景。

本課程深度融合金融行業特性與前沿技術實踐，系統性解決上述痛點。課程以“業務場景驅動”為核心，圍繞數據倉庫的規劃-設計-治理-應用全生命周期展開：通過分層架構設計打破數據孤島，借助實時數倉與離線數倉融合技術提升響應效率，結合數據分級、元數據管理等工具滿足合規要求。同時，課程引入具體行業案例，幫助學員掌握從技術選型到落地優化的完整方法論，助力企業實現數據資產的價值躍升。

課程收益：

1. 增強數據分析能力，提升決策效率：學習如何通過ETL流程整合多源異構數據，打破數據孤島；掌握根據具體業務場景完成數據標準化的方法；使用開源或商業工具進行數據倉庫分層設計，支持特定主題的數據集市，以提高企業經營決策的準確性和速度。

2. 打造統一數據平臺，強化企業資產價值：了解如何建立一個中心化的數據倉庫，為企業內部不同部門提供一致的數據訪問資源；利用這一平臺高效完成BI報表分析、客戶關系管理、營銷活動策劃等核心應用，從而強化企業的數據資產價值。

3. 實現精準實時營銷，改善客戶體驗：基于實時數據處理技術，在客戶交易過程、在線行為軌跡等關鍵時刻實施個性化營銷策略；通過快速響應客戶需求，提升客戶滿意度和忠誠度，進而增強市場競爭力。

4. 緊跟技術前沿，推動AI應用創新：了解新興技術的發展趨勢及其對數據倉庫的影響，學習如何為AI大模型訓練提供高質量的數據支持，助力企業在AI領域的創新與發展。

5. 構建數據驅動文化，增強競爭優勢：探索如何將數據資產轉化為企業的核心競爭力；通過實例學習數據資產管理的最佳實踐，培養數據驅動的企業文化和品牌形象，形成難以復制的競爭優勢。

課程對象：

ETL工程師、營銷與風控業務人員、數據架構師、IT總監、數據治理專員、金融科技產品經理、BI分析師等

課程方式：

理論精講、應用場景分析、典型案例拆解、分組角色設計和討論、工具介紹與操練等

課程大綱:

第一講：數據倉庫分層架構設計——從貼源層到應用集市的體系構建

一、貼源層：緩沖區STG設計（ODS）

1. 數據組織：與業務表一致

2. 數據輸入：文件

3. 數據輸出：STG區的表

4. 數據加工：貼源

5. 數據粒度：明細

6. 數據周期：按需，通常以天為單位

7. 模型命令：<系統名>_<表名>_<日期>

二、數據明細層：基礎模型區DWD設計

1. 數據組織：按業務主題劃分

2. 數據輸入：STG區的表

3. 數據輸出：DWD區的表

4. 數據加工：范式或維度建模

5. 數據粒度：明細(規范化清洗)

6. 數據周期：按需，通常以年為單位

7. 模型命令：<主題名>_<實體名>

三、數據匯總層：匯總模型區DWS設計

1. 數據組織：按主題/技術劃分

2. 數據輸入：DWD區的表

3. 數據輸出：DWS區的表

4. 數據加工：維度匯總

5. 數據粒度：輕度匯總

6. 數據周期：按需

7. 模型命令：<主題名>_<實體名>

四、主題集市層：主題集市區DMB設計

1. 數據組織：按業務特性劃分

2. 數據輸入：DWD/DWS區的表

3. 數據輸出：DMB區的表

4. 數據加工：維度建模

5. 數據粒度：明細/輕度匯總

6. 數據周期：按需

7. 模型命令：<主題名>_<實體名>

五、應用集市層：應用集市區DMA設計（ADS）

1. 數據組織：按主題/技術劃分

2. 數據輸入：DMB區的表

3. 數據輸出：DMA區的表

4. 數據加工：維度建模

5. 數據粒度：明細/匯總

6. 數據周期：按需

7. 模型命令：<主題名>_<實體名>

案例：以某金融機構數據倉庫建設應用為例說明其數據倉庫的分層架構。

第二講：數據倉庫建設必要性——金融機構數據管理的戰略選擇

一、從六個維度對比數據倉庫與數據庫

1. 數據內容

1）數據庫：重點關注當前數值

2）數據倉庫：歸檔+實時

2. 應用目標

1）數據庫：面向業務，多次使用

2）數據倉庫：面向主題，管理決策

3. 數據特征

1）數據庫：動態變化，實時更新

2）數據倉庫：相對穩定（離線數據倉庫，實時數據倉庫除外）

4. 數據結構

1）數據庫：高度結構化，相對復雜

2）數據倉庫：被抽象成簡單，適合分析的主題

5. 使用頻率

1）數據庫：使用頻率和業務強相關，相對較高

2）數據倉庫：使用頻率相對較低（T+1或準實時）

6. 數據訪問量

1）數據庫：和業務應用場景相關，相對較少

2）數據倉庫：數據訪問量相對較大

二、數據倉庫的四個特征

1. 面向主題，非面向應用

2. 數據經過集成，多源異構

3. 數據非易失性，相對穩定性

4. 數據的更新與變更隨著時間不斷變化

案例：以某金融企業數據倉庫升級為例，說明商業數據庫和數據倉庫建設的區別及數據倉庫建設的必要性。

第三講：常用數據倉庫分類——明確現有企業數據倉庫構成

一、離線數據倉庫

1. 基于開源社區的離線數據倉庫

2. 基于傳統商業數據庫廠商的離線數據倉庫

二、實時數據倉庫

1. 基于開源社區的實時數據倉庫

2. 基于傳統商業數據庫廠商的實時數據倉庫

案例：通過華南某大行信用卡中心營銷平臺開發部署上線整體流程說明離線數據倉庫與實時數據倉庫的異同以及使用場景。

第四講：數據倉庫全生命周期管理——從業務建模到系統交付的實戰流程

一、數據倉庫建設的三大模塊

1. 業務建模

1）業務域劃分

2）確認業務過程

3）設計事件事實

4）確認相關實體

5）關聯事件事實

6）構建業務矩陣

2. 數據建模

1）確認業務領域

2）確認業務過程

3）確認維度

4）確認度量

5）確認退化維度屬性

6）構建星型模型

3. 物理建模

1）確認數據模型

2）確認表名

3）確認描述

4）確認分區字段

5）確認表關聯

6）創建物理表

二、數據倉庫企業實施整體流程

1. 業務調研

1）用戶訪談

2）收集業務資料

3）需求整理分析

4）概念數據模型設計

5）需求確認

2. 信息調研

1）現有系統調研

2）數據結構分析

3）樣本數據分析

4）數據質量分析

5）代碼整理

3. LDM概要設計

1）制定規范

2）分業務/主題模型設計，定義實體、關系、屬性

3）業務規范整理

4）模型整合

5）邏輯模型回顧

4. PDM設計

1）數據表結構定義

2）非正則化處理

3）物理存儲特性定義

4）性能優化，分區、索引設計

5）物理模型回顧

6）PDM實現—ETL開發

5. 系統交付

1）功能測試

2）系統上線（或有系統集成）

3）驗收

案例：結合以上提到的真實企業數據倉庫實施案例說明數據倉庫落地的完整過程。

第五講：數據倉庫生態構建——從采集到應用的全鏈路管理

一、數據源構成

1. 結構化數據

2. 非結構化數據

二、數據采集平臺分類

1. 歷史數據采集

2. 流數據采集

三、企業級數據管理平臺的核心功能

1. 數據存儲（冷/溫/熱）

2. 元數據管理

3. 數據質量管理

4. 數據標準化

5. 數據API訪問

四、業務應用系統（BI集成）的應用

1. 高層決策

2. 業務分析

3. 外部調用

案例：通過BI應用說明數據倉庫的整體生態構成

課程總結

1. 重點內容回顧

2. 課后任務跟進，推薦書籍：《數據倉庫工具箱》

3. 根據情況提供離線和實時數據倉庫的功能實現代碼給學員使用

王老師

王亞彬老師 金融行業數字化轉型與網絡信息安全專家

Symantec賽門鐵克認證專家

CCNP思科認證網絡專業人員

MCSE微軟認證系統工程師、MCP微軟認證專家、MCT微軟認證講師

“10年”泛金融行業數字化轉型解決方案實戰

“15年”企業級網絡信息安全體系構建經驗

曾任：埃森哲（中國）（世界500強，全球IT咨詢與服務業龍頭）丨解決方案架構師

曾任：百分點科技集團（數據智能領域頭部企業）丨解決方案總監

曾任：思愛普（中國）（上市公司，全球ERP龍頭）丨客戶卓越中心專家

曾任：深圳索信達數據（上市公司，金融AI大數據區域標桿）丨解決方案總監

曾任：賽門鐵克軟件（中國）（上市公司，信息安全領域全球領先）丨技術售前經理

曾任：北塔軟件（上市公司）丨技術售前經理

擅長領域：金融行業數字化轉型、數智化營銷、企業級網絡安全體系構建、大數據與人工智能解決方案、金融數據倉庫設計與應用等

——15+標桿平臺?20+落地項目，是金融行業數智化轉型領航者——

? 主導招行“智策”“先機”等15+標桿平臺建設，覆蓋智能決策、精準營銷、用戶畫像，實現營銷全鏈路數字化。

? 交付中信銀行CRM系統、招商證券數字化平臺等20+項目，構建“數據-模型-運營”增長引擎，助力零售業務數字化滲透率提升超25%。

——30+系統加固?50+政企守護，是千萬級網絡安全架構建設者——

? 融合AI+大數據技術，主導核心系統加固項目30+，部署內網防護系統實現百次風險監測、數十次數據防泄漏阻斷，構建SOC安全運營中心實時守護網絡節點。

? 創新大模型全生命周期安全防護體系，累計為超50家政企客戶（含頭部制造業、國企單位）筑牢數字安全屏障，實現安全事件響應效率提升40%。

實戰經驗：

王老師深耕金融科技與網絡安全領域，作為金融行業數字化轉型引領者，擅長將大數據、人工智能、大模型技術深度融入客群運營與精準營銷，助力銀行業零售業務實現數字化突破；同時在企業級網絡安全防護領域建樹頗豐，主導構建多行業標桿級安全體系，累計操盤超50個千萬級項目，持續為客戶創造技術創新與商業價值雙重增長。

? 升級賦能——金融數字化轉型：從智能營銷到全域運營的端到端實踐

——聚焦業務與技術深度融合，為多家銀行定制大數據與人工智能解決方案，打造多行業數字化轉型標桿：

「01」某股份制大行信用卡中心CRM系統升級項目：針對一期系統短板，重構智能營銷體系，搭建靈活UI界面與自動化營銷配置平臺，實現多渠道防打擾統一管理。單個營銷活動周期從2個月壓縮至2周內，年節省成本超千萬元，時效提升60%，實現用戶體驗與運營效率雙躍升。

「02」某省農信智能營銷系統升級項目：破解數據管理薄弱、標簽體系缺失難題，設計基線版本與業務融合方案，構建營銷中臺對接CRM系統，完善數據架構與客群標簽體系，為農信機構數字化營銷和多法人架構營銷咨詢提供可復制落地模板。

「03」某股份制大行總行智能營銷平臺升級項目：牽頭規劃實時營銷功能升級，建立全渠道觸達與營銷閉環體系，打造160+策略主題庫，完成外部數據對接與個性化推薦系統部署，實現從策略設計到效果評估的全鏈路數字化。

「04」寧波銀行(直銷銀行)大數據營銷項目：構建多維度用戶畫像與動態標簽體系，開發忠誠度模型、流失預警及RFM分析工具，精準挖掘高價值客群，實現新用戶轉化成本下降50元/人，數據驅動營銷效能顯著提升。

? 護航筑盾——網絡信息安全：從應用設計到落地實施的全周期防護

——深耕企業級安全體系構建，為法國興業銀行、中石油等行業龍頭定制安全方案，打造多場景防護標桿：

「01」法國興業銀行“安全監控”系統項目：深度對接三大核心業務系統監控需求，主導15項二次開發，實現進程級安全運行可視化監控，大幅拓展產品行業適配能力，成為金融領域安全監控標桿案例。

「02」中石油SEP端點“安全防護”系統項目：統籌132家地市系統部署，構建覆蓋桌面防病毒、準入控制的內網防護體系，通過可視化中心實現端點安全實時監控，推動5000萬元級項目落地，樹立大型企業內網安全建設典范。

「03」中國移動“安全事件關聯審計”系統（SSIM）項目：基于Symantec SSIM系統，獨立完成北京移動生產網安全事件歸并聚合與關聯分析，生成全網安全視圖與故障定位報表，為企業安全運營管理提供全維度數據支撐。

「04」北京市政交通一卡通VPN“安全傳輸”項目：攻克多廠商設備配置差異難題，實現Cisco與H3C設備互通部署，保障刷卡信息加密傳輸，確保系統按時上線，成為數據安全傳輸領域的可靠技術方案標桿。

主講課程：

《安全隨行，無憂辦公——網絡信息安全管理》（可定制銀行、電力、通信行業版）

《內網安全升級——大模型安全防御與賦能》

《數智零售金融——踐行零售銀行營銷科技》

《零售金融標桿——招商銀行零售業務數字化營銷實戰》

《智領金融未來——金融數據倉庫商業價值與實戰》

《客群經營決策利器——金融業務人工智能應用場景》

部分授課案例：

序號企業課題期數

1中信銀行《CRM系統升級（營銷科技）》16

2北京市政交通一卡通總部和部分出租公司《IPSEC VPN安全隧道訪問》9

3中石油《Symantec端點防護系統》6

4招商銀行《智能推薦與營銷科技》6

5廣發銀行《招行數字化轉型路線與實踐》6

6東莞銀行《VIP客戶流失預警》5

7中移動北京分公司《Symantec安全信息與事件管理》5

8中國銀行《睡眠戶促活（決策類模型應用）》5

授課風格：

◆重實踐：深耕企業級軟件開發、網絡安全部署及金融數字化轉型 25 年，課程設計深度提煉真實項目實戰經驗，完整覆蓋售前方案規劃、項目交付到收益轉化全流程，構建端到端量化分析體系，以實踐邏輯串聯知識模塊。

◆場景化：課程設置的每一個章節都嵌入場景化方案，做到理論知識點有現實應用作為依托，讓每一個關鍵知識點都可以落地可觸達，促進具象的知識理解與應用轉化。

◆友好性：做到把復雜的問題簡明化，把空洞的理論具象化，用簡單通俗易懂的語言確保每一位學員能夠理解，具有低門檻、易操作的友好性。

◆實用性：聚焦課程設計與交付過程中的實用性，力爭每一門課程都可以提供短期或長期的實用效果，助力無論是個人領域知識提升還是企業應用效果改善都可以找到實用性的對應目標。

部分服務客戶：

國央企：中石油、中移動北京分公司、原中國網通上海分公司、南車集團成都機車廠、太平洋保險總部、北京氣象局、北車集團大同機車廠、共青團中央、新華社、北京電視臺等

金融機構：招商銀行總行零售部、招商銀行深圳分行、廣發銀行總行零售、中信銀行卡中心、交通銀行大零售、中國銀行深圳分行、郵儲銀行深圳分行、建設銀行成都軟開中心、中國農業銀行深圳分行、招商銀行信用卡中心、光大銀行信用卡、東莞銀行大零售、深圳農商行、寧波銀行、華夏銀行信用卡、光大證券互金部、廣農商、四川農商行、湖南農商行、招商證券、國信證券等

部分客戶評價：

大數據卓越中心二級部門領導肖老師高度認可老師為智策平臺解決方案所提供的專業支持。老師從業務價值與功能設計雙維度深度賦能，其方案不僅精準匹配項目建設預期，更以全面且前瞻的視角，為項目的順利推進和業務戰略轉型提供了強有力的支撐。

——招商銀行總行 零售部

在Symantec端點防護系統的部署及產品功能培訓項目中，老師憑借豐富的經驗和專業的技術，確保了系統功能的高效落地與團隊對產品功能的熟練掌握。銷售部門領導及一線IT人員對老師的項目實施能力和培訓效果給予高度肯定，系統的應用顯著提升了企業的信息安全防護水平。

——中石油 青海分公司

老師負責的項目實施完成后，為客戶IT信息處主任及兩位IT科技人員進行了專業、細致的現場培訓。培訓內容緊密結合項目實際，具有很強的針對性和實用性，得到客戶的高度認可。客戶現場明確表示，此次項目的實際轉化效果遠超以往系統上線或功能升級的預期目標。

———北車集團 大同機車廠

在為中移動北京分公司部署Symantec信息和安全事件管理系統過程中，老師通過部署多類型Agent，幫助用戶實現了整網系統安全狀態的快速可視化呈現。其現場系統部署的高效性、開發能力的專業性以及實際展示效果，均獲得客戶的認可，為客戶的網絡安全管理提供了有力支持。

——中移動 北京分公司

針對廣發銀行總行零售部學習招商銀行零售業務戰略轉型及實際行動的預期目標，老師制定并實施了完整、系統的培訓方案。培訓過程中，現場業務和科技人員給予高度關注，老師憑借豐富的行業經驗和深入淺出的講解，讓培訓內容深入淺出、通俗易懂，培訓效果獲得好評，為客戶團隊在業務戰略理解和實踐操作上提供了寶貴的指導。

——廣發銀行總行 零售部

我要預訂

咨詢電話：027-5111 9925 , 027-5111 9926手機：18971071887郵箱：Service@mingketang.com