XX银行数据仓库/数据湖/数据中台建设方案

第一章 建设背景

（一） 现状与挑战

1. 传统数仓 (DW) 瓶颈：基于Teradata/Oracle的传统数仓，扩展性差，难以处理海量非结构化数据（日志、图片），且跑批时间越来越长，无法满足T+0实时需求。
2. 数据需求爆发：业务部门对自助分析、实时营销、AI模型训练的需求激增，传统“提数”模式效率太低。

（二） 建设目标

构建 “湖仓一体 (Lakehouse)” 的现代数据中台体系。

1. 全域数据汇聚：结构化 + 非结构化数据统一存储。
2. 实时计算能力：实现秒级数据采集与分析。
3. 数据服务化：将数据封装为API，直接赋能业务系统。

第二章 总体架构设计

采用 Lambda架构 或 Kappa架构，分为四层：

（一） 数据采集层 (Ingestion)

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