证券行业是一个高度竞争和高风险的行业，需要对市场动态、投资者行为、产品生命周期、运营交易、资金清算、信用风控和监管政策等各方面的信息进行及时、准确和全面的分析与决策，对数据平台和指标体系有着重度依赖。

然而，伴随业务数据爆发，数据量和数据需求进一步增长，首创证券内部多源异构数据集成挑战越来越明显，导致难以满足其当前的业务需要。为满足监管与内部合规要求，支撑业务工作决策，其迫切希望打破各应用系统数据孤岛，梳理元数据、主数据，规范数据标准，建立数据模型，提供数据质量保障，实现金融数据使用的最大值。

首创证券内部的多源异构数据集成带来了以下几个典型的关键挑战：

经过沟通，Aloudata 为首创证券制定了一整套完整的敏捷数据分析方案：

1、将外部采集数据、业务数据库数据（MySQL、Oracle、SQL Server 等）以及对象存储数据统一通过 PDS（基础数据视图，即业务库源表的映射）方式映射到敏捷数仓中，无需做一对一的数据复制，无需构建传统数仓的 ODS 层。

2、基于 PDS/VDS 定义新的 VDS（逻辑数据视图，即定义了数据视图的取数逻辑），其中 DWD 层的视图进行物化并保存历史数据（用于数据的历史追溯和分析），之上的 VDS 定义作为数据应用层（按需物化），过程中无需关心数据存储和计算调度等细节，也无需物理拷贝数据，可多层嵌套，直到定义出目标场景可用的虚拟数据集。

3、基于逻辑数据视图进行统一语义模型和指标定义，一方面实现了指标口径全局一致，另一方面通过自动化的指标生产规避了大量的人工 ETL 工作，并通过 API/JDBC 开放化接口对接外部的报表、分析工具及各类应用，实现数据和外部系统的共享。

4、根据用户访问需求，配置投影加速策略，及由系统根据用户查询历史，自动编排物理链路，智能构建加速策略，实现外部业务数据查询的快速响应。