随着互联网的发展,大数据处理相关技术浪潮此起彼伏,在各行各业扮演着越来越重要的角色。而企业在大规模数据联机分析处理（OLAP,Online Analytical Processing）技术上愈发成熟的同时,一些新的问题也时刻挑战着该领域的发展。在现有银行OLAP系统中,面临着数据孤岛、烟囱式研发、数据资产化困难、主元数据变更困难、流批数据异构处理等问题,并且这些问题互相影响,难于从局部技术的改进中得到根本性解决。针对上述问题,本文从架构层面展开研究,同时结合前沿开源技术发展现状和银行运用场景,论述了新一代基于数据湖的OLAP架构级解决方案。在此首先构建了银行数据湖平台,而后探讨了基于数据湖的银行OLAP系统特性实现。本文主要工作如下:1.企业数据资产化机制构建。在银行数据湖平台层面,基于Apache Atlas构建出了数据名目展示和数据世系回溯功能模块,同时以ApacheRanger为基础,构建出了基于策略的数据访问控制机制,进而增强了银行数据资产化能力。2.湖仓一体化架构实现。基于银行数据湖平台构建基础上研发OLAP系统,其以低成本甚至是零成本继承了数据湖平台的诸多优良功能特性,在企业层面完成了数据处理中的标准化和可复用性工作,进而从架构层面进一步减少了烟囱式研发问题。3.流批一体化架构实现。在银行数据湖平台和OLAP系统研发层面,基于Apache Flink和Apache Iceberg构建流批一体化架构,该方案解决了Lambda架构下实时流计算和批处理异构导致的数据一致性、数据孤岛、运用维护困难等系列问题。4.主元数据迭代特性研发。在银行数据湖平台和OLAP系统研发层面,基于Apache Iceberg的Schema Evolution、Time Travel和相关优秀特性基础上构建了灵活的主元数据变更支持,该方案在一定程度上解决了主元数据高昂的变更成本问题。在基于银行OLAP系统研发背景下,本文对上述工作进行了较为详细的探讨。经实践,相较于传统银行OLAP系统,基于数据湖的新兴OLAP架构在前述系列场景问题上能够带来更好的解决方案。