王奇

第一个问题：1.制度和流程不能够完全在线上操作。操作完全由甲方操作，不让外包人员碰到数据就好。2制度和流程健全系统也可满足操作，只需要在系统上操作就好，ETL做为数据中转，接触不到数据，这样可以保证数据安全。第二个问题

这个问题很杂，也很难，因为不同的人提出的相同的报表，但是不同的口径，我做银行报表几年了，经验就是要知道业务拿这个东西去干什么，去怎么使用，给什么人使用。当你弄明白这些，你就真正的知道了他的需求。在这个过程中，你能学到业

GSDB华为的，最近很炎

这个问题比较大啊。1 数据的收集 .ODS2.想好大数据和传统数仓之间的关系3.传统数据与大数据之间的数据交互

首先要明白的问题是：你的实时的数据量大吗？如果数据量不大性能这块没有必要，普通的数据库就够了。如果你的实时数据和传统的数据仓库放到一起，那性能应该是传统数仓要考虑的问题。更简单点说，实时的数据追求的是数据的时效

实时的数仓更贴近业务，互连网公司的技术更先进

可以去学习一下ELK 这个可以完美的解决你现在的问题

我们银行目前也在用FusionInsight大数据平台C8.0版本，实时数据可以放到HBASE里面，用HIVE ON HBASE的方式去处理实时的数据，SPARK SQL处理轻量级别的数据没有问题，大量的数据SPARK SQL 不合适，SPAKR 的计算单元RDD每

天级的的就是传统的数仓，ODS ,其他的实时性技术选型应该一样，只是频度不一样，技术方案应该都是一样的

所谓的实时数仓，最主要的就是当天的数据，银行最重要的是当天的流水。所以更多的需求都应该是银行的流水数据产生的。时时的数据量很少。只有当天或几天的数据（保存几天的数据可以增加容错的机制），各个理解时时数仓关注的应