随着交通银行的手机银行业务迅速发展，生产系统和管理系统产生的数据呈几何级数增长，传统的数仓分析方法和竖井式架构已无法满足业务需求。

随着数字社会建设步伐加快，新一轮的金融市场开放再次换挡加速，交通银行在金融行业率先进行测试验证工作，对基础架构进行改造，对业务系统和管理系统进行下沉。

数字业务运营成本逐步提高，亟需更优化的方法和工具，要求供应商提供稳定可靠的产品，同时具备给予客户进行业务和系统的规划能力，达成监管机构的目标要求。

交通银行搭建了1000+节点的FusionInsight+DWS大数据集群，重新规划“一湖一仓”的数据架构体系，通过实时引擎，实现海量数据实时更新，在国产化的趋势下，需要高性能、国产化的服务器来提供充足的国产化算力资源。

利用从各种数据源提供的数据，管理人员将不再需要凭着有限的数据做出商业决策。此外数据仓库及智能BI可直接用于市场细分、库存管理、财务管理、销售这样的业务流程中。

通过数据仓库，可以建立交通银行数据模型，这对于交通银行的销售、成本控制与收支分配有着重要的意义，极大的节约了企业的成本，提高了经济效益，同时，用数据仓库可以分析企业人力资源与基础数据之间的关系，可以用于反馈分析，保障IT系统的最大化利用。

数据仓库的实施包括将数据从众多的数据源系统中转换成共同的格式，便于数据的处理，提高准确性。