GBASE南大通用自2004年成立以来，始终坚持自主创新，产品的核心技术及底层代码自主可控，构建了覆盖数据管理全生命周期、全技术栈的数据产品体系及服务解决方案。目前，南大通用已经成为国内少有的专注于数据库产品研发，并且在金融、电信行业得到规模化应用的独立数据库服务商。
随着互联网和“大数据”时代的来临，传统银行如今面临来自其他领域的跨界挑战前所未有。如何转变思维，唤醒沉睡的数据，建立强大稳定的数据分析系统，开发创新数据应用，实现经营转型，是银行业“大数据”时代迫在眉睫的任务。同时，也是农业银行在转变经营思路的过程中，一直思考的问题。
中国农业银行数据仓库项目最初是基于Sybase IQ建设的，主要应用于统计报表。随着数据量的不断增大、接入的系统越来越多，Sybase IQ由于性能的限制，已经很难在指定的时间窗口中完成数据统计分析工作，也无法继续接入其它的业务系统数据，无法满足银行内部数据分析和监管机构的监管数据要求。
系统架构的障碍影响了农行从宝贵的数据资源中挖掘价值，寻找新的、更先进的产品构建核心数据仓库成为农行迫在眉睫的任务。
为了应对上述问题，农行着手构建新型大数据平台时提出了以“数据是基础，治理是保障，技术是支撑，分析是关键，应用是目标”的原则，核心目标是实现数据价值在业务应用中转变为生产力，构建数据价值利用的有效闭环，真正实现从数据支撑到数据运用的转变。在此过程中，需要对数据治理，提高数据质量，从而更好地满足数据挖掘需求，为数据价值在业务中的深入应用夯实基础。
农业银行作为典型的数据密集型单位，数据的重要性日益凸现：一方面，数据是其信息化的核心，是保障银行正常运转的关键，对数据库系统的稳定性和安全性有着十分苛刻的要求；其次，数据是宝贵的资源和财富，体量增长非常迅速，新构建的数据仓库系统必须具备对新生数据进行及时处理，计算和管理的能力。其主要需求，概括如下：
(1) 解决海量数据快速运算与管理的问题：
能够支持PB级以上数据、超过万亿行的数据库表、可以支撑每天处理上千的复杂作业处理能力的并行数据库产品（本条目中的性能指标为2014年项目启动之初的原始需求，目前已经构建的数据仓库系统性能指标远远大于如上数据）。
(2) 系统需要灵活可扩展：
要求系统能够具有不断的线性可扩展的能力，具备较高比例的数据压缩能力，从而能够保障系统随着数据的增长而线性扩展。
(3) 安全稳定：
数据仓库系统必须安全稳定，具备7×24小时不间断提供服务的能力，保障上层业务系统稳定运行；MPP数据库需要具备强大的备份和容灾能力，能够保障数据本身的安全，杜绝因故障引起的任何数据丢失的可能。
(4) 开放可靠：
能够基于x86和Linux开放平台搭建；产品厂商需要具有强大的本地支持团队，能够为客户提供及时的、全方位的服务。
为此最终农行数据仓库架构如下图所示，由数据来源层，数据处理层，模型指标层，数据集市层，分析展示以及应用门户层组成。
数据来源层：最下层为数据来源层，数据来源层包括新一代核心银行系统、综合应用系统、客户管理系统、贷记卡、银行卡、电子银行、反洗钱征信和财务系统等78个源系统，分别按照一定时间窗口，进行全量/增量数据加载，要求满足T+1需求。目前，数据来源层共计上万张表，最大表超过千亿行。
数据处理层：数据处理层由Hadoop构建，完成对数据的抽取，清晰转换以及拉链表的加工。目前，数据处理层每日处理完毕的数据输出几TB。数据加工完成之后，加载至模型指标层，即农行数据仓库主库。
数据集市层：同时，通过使用GBase 8a MPP Cluster构建了针对上层业务的资负集市，零售集市，个人客户集市，对公客户集市、分行数据集市、运营风控集市、信用风险集市、财务数据集市、广东分行信用预警分析系统以及分析数据集市等各个集市子系统。为了实现数据的高安全、系统的高可用，采用双活集群组成数据仓库。数据仓库主库加工后的数据，通过DBLink方式，由主库传输到集市环境。
分析展示层：使用特定的计算分析引擎，建立数据模型等方法，完成对数据的挖掘和使用。
应用展示层：应用展示对数据进行最终的调取使用，以供服务和业务的展开。
价值表现如下：海量数据管理，为用户提供了并行海量复杂数据处理平台，帮助客户形成PB级以上的业务数据单一视图，为客户提供及时高效的数据分析结果；满足监管需求：通过对数据统一的管理与治理，满足上层监管部门对上报监管数据的要求，保证数据的准确性、及时性，完整性；通过数据指导业务：通过数据仓库的建立，对数据在生命周期内有效和高效的管理，证客户接入更全面的业务数据，满足市场营销、内部管理、内外监管的分析业务需求；支撑银行领域数据观念转变：随着数据技术和分析理论的发展，要求银行分析业务必须从抽样数据向全体数据，从绝对到效率，从原因分析到相关性分析转变，数据仓库的建立，很好的支撑了这种转变，使理论成为现实；创新的大数据平台架构：将MPP数据库技术和Hadoop技术的混合使用并搭建组成大数据平台，是金融行业的大数据技术架构和应用的创新，荣获银监会二等奖。 目前农行的大数据平台服务器数量已经高达上千台左右，是国内金融行业最大的数据仓库和大数据平台。
