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基于数据驱动的银行数据仓库构建与高效数据分析层设计研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在数字化时代浪潮的席卷下，银行业务发生了翻天覆地的变化，业务量呈现出爆发式增长态势。以中国工商银行2023年年报数据为例，其全年处理的各类交易笔数高达数百亿，涵盖了储蓄、信贷、投资、支付结算等众多领域，交易金额更是达到了令人瞩目的百万亿级别。如此庞大的业务规模，使得银行数据量如汹涌潮水般不断膨胀，数据的类型也变得愈发复杂多样。除了传统的结构化交易数据外，还涌现出大量如客户评价、市场动态资讯、社交媒体反馈等非结构化数据。
在这样的数据增长背景下，银行面临着前所未有的挑战与机遇。传统的数据管理与分析方式
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