互联网金融建立数据仓库需要考虑以下几个方面：

1. 数据来源：首先，需要明确数据的来源，包括但不限于用户信息、交易数据、宏观经济数据、政策法规数据等。数据的来源是数据仓库的基础。

2. 数据结构：根据数据的类型和业务需求，设计合适的数据结构。例如，如果数据结构主要是交易数据，那么可以设计一个包含用户ID、交易ID、交易时间、交易金额等字段的数据表。

3. 数据清洗：在数据入库后，需要对数据进行清洗，包括去除重复数据、填充缺失数据、处理异常数据等。这些工作是保证数据质量的重要步骤。

4. 数据存储：选择合适的数据存储方式，例如关系型数据库、非关系型数据库、大数据存储系统等。同时，需要考虑到数据的访问速度、数据的安全性等因素。

5. 数据分析：将清洗后的数据进行分析，包括趋势分析、异常分析、预测分析等。这些分析可以帮助我们了解数据背后的信息，进而做出决策。

6. 数据共享：为了保证数据的共享性，可以建立数据仓库的API接口，让其他系统可以方便地访问和使用数据。

以上就是互联网金融建立数据仓库的一些基本步骤。具体的实现方式会根据企业的具体需求和业务流程进行调整。