数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策和信息的共享。数据仓库的主要优势在于海量数据处理，为复杂模型计算、数据挖掘等深层次的数据应用提供技术平台和稳定、统一的数据支持，这些特点使得它成为商业智能系统的基础。正是由于看到了数据仓库对于银行业的重要作用，国内重要的银行，例如工商银行、建设银行、交通银行、浦发银行等早在2005年左右启动并建立了企业级数据仓库，积累了丰富的经验。随着大数据技术的引入以及在企业的应用日渐走上日程，大数据的年代里，真正的数据仓库应该如何规划建设？数据仓库架构如何更好的支撑应用和如何跟未来技术走向很好的结合？

本次讨论子主题

1、如何应对大数据时代数据仓库的新趋势？

2、当出现数据仓库重要的关联系统出现改造时（如核心系统、总帐系统改造），数据仓库应采取哪些方法进行应对？

3、如何主动的发现数据质量问题？

4、目前业务大多只能提出报表需求，如何更好的引导业务，让他们能够提出数据分析或挖掘等应用需求？

5、银行行业数仓和大数据是怎么在业务方面落地？

……

集中探讨时间已经结束，如果您在数据仓库中还有希望探讨的问题可以直接提问，相应问题也会得到相应的解答和探讨。

活动结束后主持和特邀嘉宾会根据大家的问题评选出3个典型问题，提问的朋友将获得精美奖品一份。

最后评出来问题：（点击标题即可查看）

jjylys:数据仓库 集市的应用

ironfanqueen:数仓架构上是分散还是集中？集中的话成本如何控制？

julian1983:数据仓库中元数据管理的几个问题

本场提问时间：2015年8月24日-2015年8月27日

集中交流时间：2015年8月27日 14:00-16:00

招商银行、工商银行、平安银行、农业银行、龙江银行、厦门银行、日照银行、广东南粤银行、建设银行、中国银行、山东城商行联盟、中国银联、莱商银行