当前银行发展战略逐渐向分行一线传导,随着分行业务对精细化管理要求提高,同时分行需求具有数据需求个性化、前端访问需求高并发、功能需求操作型和分析型兼顾特点。分行反映比较集中且迫切的需求是核心开放数据不能满足分行经营决策数据需求,要求总行开放数据仓库数据。面向新的数据整合与应用新常态,如何持续做好数据服务工作要求是分行数据开放提升价值的关键基础。论文围绕着数据开放的目标要求,深入研究了建设分行数据开放平台中所涉及的关键的技术,提出了一种不直接下发而采用分行开放的数据架构,该架构以数据仓库为基础数据环境,在共性需求和总行统一开发基础上,支持分行特色需求的快速开发响应,以管理模式和数据架构创新来提升分行自主数据服务能力,通过分行数据开放来满足分行经营分析、客户营销和监管报送、管理评价等多种数据分析应用需求。论文的主要工作体现如下:1)分离数据批量加工和查询环境,在数据仓库Teradata数据环境进行数据加工汇总,将加工结果导入分行自主数据开放环境的分行数据模型,供分行业务用户访问。满足了数据开放不下发的需求,避免数据下发带来的数据安全隐患。2)依托总行数据仓库和数据集市,采取固定报表、随机查询和监管数据调阅等多种形式,支持分行包括经营决策、业务营销、管理评价、监管报送和历史数据查证等业务类型灵活的特色数据需求。3)较为详细说明分行数据开放平台功能需求、系统用例,设计了系统架构、ETL设计、数据库设计和系统流程设计,并给出了平台的实现环境、界面设计以及数据开放的测试过程。经过本课题的研发测试,最终得到的平台避免数据下发带来的数据安全隐患;满足了分行灵活的特色数据需求;并具有数据监控和资源调配的显著提升的优势。