构建银行数据仓库是一个复杂的过程，需要考虑到数据的来源、数据的存储和处理、数据的安全性以及数据的分析和应用等方面。以下是一个详细的概述：

1. 确定业务需求和目标：首先，需要明确银行数据仓库的业务需求和目标，例如提供业务分析、风险控制、客户关系管理等功能。

2. 数据源选择和数据采集：确定数据来源，包括银行内部系统、外部数据提供商、交易数据等。建立数据采集机制，确保数据的准确性和完整性。

3. 数据清洗和转换：对采集到的数据进行清洗和转换，包括数据去重、格式统一、数据校验等，确保数据的一致性和可用性。

4. 数据存储和管理：选择合适的数据库技术和存储方式，如关系型数据库、数据仓库等，建立数据存储结构，包括维度表和事实表等，以支持数据的快速查询和分析。

5. 数据安全和隐私保护：确保数据的安全性和隐私保护，采取合适的加密和权限控制措施，限制数据的访问权限，防止数据泄露和滥用。

6. 数据质量管理：建立数据质量管理机制，包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进等，确保数据的准确性和可靠性。

7. 数据分析和应用：利用数据仓库进行数据分析和应用开发，包括数据挖掘、商业智能、预测模型等，提供有价值的业务洞察和决策支持。

8. 数据仓库维护和优化：定期进行数据仓库的维护和优化，包括数据备份和恢复、性能优化、容量规划等，确保数据仓库的可用性和稳定性。

以上是构建银行数据仓库的一般步骤和关键考虑因素。在实际操作中，还需要根据具体的业务需求和技术条件进行调整和优化。