一文读懂银行数据架构体系( 二 ) _数据架构

（4）批量接口区：
数据仓库给各下游数据应用系统、仓外集市的数据接口加工区，按双方约定的数据格式提供给数据应用系统，批量接口区按接口协议做简单关联，不做复杂加工，如果平台支持视图，接口区可以只有视图提供给下游接口，减少数据冗余。
（5）非结构化数据存储计算区：
主要对非结构化数据进行存储计算，按一定的数据类型、来源、用途进行区域划分，方便实时查看和分析；
（6）历史数据区：
面向主数据区和非结构化数据区的历史数据归档和查询。主数据区和非结构化数据区一般只保留1-3年的数据，之前的数据使用率低，可专门归档到历史数据区，提高主数据区的性能；同时历史数据区可以采用成本较低的设备，降低成本。
（7）实时数据区：
实时数据区主要面向流式数据的加工和处理，同时对于流处理所需的主数据区数据可以直接访问也可以存储一份在实时数据区。
（8）在线访问区：
在线访问区数据是数据加工结果数据，以实时数据接口方式提供给外部使用。改部分数据可以采用HBASE提供在线查询服务。
3、仓外集市数据区仓外数据集市和仓内数据集市区别只是和数据仓库不在同一物理平台，但一样面向特定的数据应用进行加工分析，一般随着数据量的增加，数据仓库的平台负荷过大往往会将集市从仓内移到仓外，或者对于需24小时随时提供数据处理的数据集市，为了不与数据仓库平台竞争资源，也一般选择在仓外建设数据集市。

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4、报表区报表区数据是加工后的报表结果数据，为报表平台提供展示数据，因为报表系统往往是7*24小时提供服务，因此在数据平台外单独建立报表平台，减少耦合性，在行内可以建设统一的报表平台，对报表的开发、整合、维护、下线进行统一管理，减少重复报表开发。

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【一文读懂银行数据架构体系】
5、数据探索区数据探索区是提供给各业务部门进行数据探索的区域，该区域的数据根据业务分析需求从数据仓库进行加载，并T+1进行更新，由业务同事对数据进行自由分析和挖掘。该平台一般性能要求也比较高，可以使用MPP数据库或HADOOP平台进行技术实现。由于业务人员使用比较随意，该区域需要注意历史数据的清理，避免过多冗余无用的数据占用大量空间。
从数据分层来看，存储计算区是最为核心的部分，存储计算区大部分银行是由MPP数据库和HADOOP平台共同来实现，部分互联网银行单独使用HADOOP平台来实现。以下是一种常见的MPP和HADOOP平台协作的存储计算数据区的技术实现: