银行数据仓库
大数据平台和传统数据库如何进行有机结合？在金融行业适用的场景有哪些？
如何把建立的传统数仓与创建的大数据平台进行有机结合？比较适合切分到大数据平台上的业务场景有哪些？目前有想法切分部分海量的流水或台账数据到大数据平台上，不知道批量的效率是否理想？为了支撑上层智能报表的开发，大数据平台是否能胜任，需要做哪些适应性改造吗？
2同行回答
个人理解：
1)现在，各个银行都在考虑和规划把传统数据仓库和大数据技术整合，以便最后形成一个整体(或者说融合为一个整体)，即金融大数据平台。
2)然后，基于这个金融大数据平台之上发展数据生态，包括实时数据分析、实时营销、业务决策等等诸多应用。
3)最后，整合的金融大数据平台，关键在于模型的建立必须是统一的、一致的，也就是说技术上可以在统一规划下采纳不同技术思想和工具，但是数据仓库模型建立必须是统一的。
不建议在大数据平台替代传统数仓.
可以把海量数据处理，如日志收集处理、历史库、数据挖掘计算等放在大数据平台。
大数据平台处理结构化数据不是不可以，它的效率和运维成本比关系型数据库或列存储数据库差不少。