数据驱动方式下的数据源分析

众所周知,商业银行在完成数据大集中之后,核心业务数据全部集中到了数据中心主机上.这些集中后的数据为业务分析和管理决策奠定了基础.但是,在有些独立的银行管理信息系统中,数据依然分散,信息孤岛、数据冗余、数据缺乏可信性、蜘蛛网等问题依然普遍存在.面对集中后的大量核心业务数据及离散的管理信息系统数据,如何进行有效地整合和利用,使之支持业务分析和管理决策,是各家商业银行面临的一项重要课题.     

敢问路在何方--数据大集中后国有商业银行信息化趋势探讨

从2000年起，中国银行业掀起数据大集中的信息化浪潮，并迅速席卷了四大国有商业银行和各家股份制商业银行。通过这几年数据大集中的系统工程建设，各家国有商业银行都已经基本建成了以一个或多个数据中心为核心的综合系统处理平台，数据的集中程度和综合系统的复杂程度，都是前所未有的。而今，已经进入了数据大集中的后期时代，在已具雏形的框架内，国有商业银行的信息化进程又将何去何从呢?     

浅谈测试驱动开发

目前,商业银行在IT风险管理、生产管理、数据管理、运维管理、研发管理、测试管理等诸多领域的IT管控能力得到明显提升。数据大集中后,各家商业银行的IT战略布局也趋于研发、测试、生产领域。在研发测试领域,大家都把注意力集中在软件测试工作的质量和效率推动上，开发高质量的金融软件必须构建软件研发过程质量保障体系。这样就需要我们重新思考软件质量保障（SQA）在后数据集中时代的发展方向。     

适应数据集中模式优化银行信息技术体系

２０世纪末到本世纪初，伴随着我国金融业的改革步伐，国内商业银行普遍加大了信息化建设的力度，其中数据集中工程成为我国银行业的发展趋势和潮流，各家商业银行的数据大集中建设正在全面推进。截止到２００２年底，中国工商银行、光大银行、民生银行、深圳发展银行等商业银行已陆续完成了数据集中工程，建立了集约化生产运行体系。其他一些商业银行的大集中工程也进入实质性实施阶段。数据集中体系的建立将在统一技术平台、优化科技资源、降低运行成本、深度开发信息、加强集约化经营管理等方面收到较好的效果，但如此巨大的技术变革，必…     

商业银行数据大集中带来的风险与防范对策

全球经济一体化进程的加快和社会经济的快速发展,使我国银行业各类客户的经济活动方式和地域范围发生了巨大的变化。客户结算半径的扩大,要求银行提供更加高效．便捷、安全、可靠的结算和支付手段。这就需要我国商业银行打破传统的基于省域范围甚至更为分散的地域性条块分割的管理和经营模式,依托快速发展的信息技术进行技术创新,为客户提供实时的、全国性的金融产品,和多样性、个性化的新型服务渠道,建设一个集中统一的全国性的数据集中处理环境,实现银行全国性数据大集中是大势所趋。计算机特别是大型计算机技术和集群技术的发展,为实现全国大集中提供了可能;同时网络通信技术的快速发展,为实现全国大集中提供了必要的技术条件。从1999年开始,国内各家商业银行,先后开始尝试数据大集中。目前,国内大部分商业银行已基本完成数据大集中的工作,数据集中能够有效地提高商业银行的结算服务水平和内部管理水平,防范金融风险,进一步提高资金的流动性和营运效率。但是,也应当看到,在数据集中的同时,将网络,运行、核心系统控制等风险都集中到了各商业银行总部,这就要求各商业银行要加强对数据中心的基础设施管理,特别是网络运行管理,保障数据集中后业务系统的安全稳定运行。     

商业银行信息科技运行体系建设研究与思考

＂十一五＂期间,国内商业银行陆续实现数据大集中,基本建立了与数据集中相适应的集约化的信息科技运行体系。随着银行业各项业务的快速发展,外部监管和信息披露要求的不断提高,各家商业银行高度重视信息科技风险管理,力求构建安全稳定的信息科技运行体系,为银行业务运营提供保障。     

银行数据大集中后数据分析和知识获取

数据大集中后,各家银行均建立了数据仓库,分析和发掘蕴藏在数据中的信息和知识,成了各家银行面临的主要课题。本文从多维分析、数据挖掘和知识发现三个方面介绍了如何从大集中的数据中获取有价值的信息。     

浅谈金融数据集中后的风险防控

随着我国金融业的改革步伐加快,国内各商业银行普遍加大了信息化建设的力度,其中数据集中工程成为我国银行业的发展趋势和潮流,各家商业银行已陆续完成了数据集中工程,建立了集约化生产运行体系.     

数据集中后中间业务系统的整合

随着我国加入WTO,各家商业银行都在积极进行电子化建设,提高竞争力,其中数据集中项目是重中之重.数据集中后可以大大提高交易成功率,减少交易成本,缩短交易时间,同时也为业务统一管理和规避风险提供了技术手段.     

数据集中模式下计算机生产系统的安全运行管理

随着计算机和网络通信技术的发展,数据大集中凭借其能有效拓展业务发展空间、降低运营成本、加快新产品研发周期和推广速度等方面的优势,成为各家商业银行信息化建设的主要方向。然而,数据集中的同时也意味着风险的集中。系统运行、网络通信、设备完好率、数据存储、系统变更、人为操作、电力供应以及风暴、雷电、火灾、地震等因素都影响着数据中心的安全、稳定运行。数据集中后计算机生产系统的安全运行已成为银行生存与发展的焦点之一。一、数据集中后安全运行管理中存在的问题1.现有计算机安全组织体系不能完全满足安全生产的需要数据集…     

集团客户信贷风险及对策

近年来,包含多家母子关联公司的集团类客户发展迅速,规模也越来越大,成为地方经济的主力军,也成为了各家商业银行营销拓展的目标和重点,集团类客户贷款在各家商业银行信贷总量中的比重相当之大,并且此类贷款表现出金额大、集中程度高、关联性强等特点。因而如何有效识别和管理集团客户的信贷风险,成为我们商业银行经营管理和改革进程中的一项重要课题,     

构建银行灾难备份系统

银行业是电子化程度高、信息技术依赖性强、技术应用领先的行业,其业务处理、账务系统、客户信息都构筑在信息平台上.在金融电子化进程中,各家商业银行都加紧规划、实施数据集中工程.数据集中的同时也带来了商业银行运作风险的集中.数据中心集中了全行的金融业务,存储着全行的关键金融数据.发生任何灾难,将导致所有分支机构的瘫痪和几乎全部业务的停顿.     

数据大集中后无数据行科技部门的职责转变

近几年来，各商业银行纷纷实施全行数据大集中工程，把原来分布在一、二级分行的业务和管理数据逐级上收，最终集中在一个或多个总行中心，以实现全行业务经营和管理的集约化，适应管理扁平化改革。数据大集中是商业银行电子化建设的必然选择。在实现数据大集中后，分行(尤其是无数据行)如何转变职能、适应数     

数据集中需安全升级

随着计算机和网络通讯技术的发展，数据集中凭借拓展业务发展空间、降低运营成本、加快新产品研发周期和推广速度的优势，成为各家商业银行电子化建设的方向。数据集中后计算机生产系统的安全运行已成为银行生存与发展的焦点，如何保障计算机生产系统稳定运行将是银行一项长期的重点工作。     

谈商业银行数据大集中模式下实时同城交换的实现

数据大集中是目前各商业银行电子化发展的趋势。数据集中后，可以提高商业银行的风险控制能力、客户服务水平、产品开发和市场响应速度。进一步提高赢利和降低成本。由于全国性商业银行业务数据的复杂度很高，往往实现以账务数据为主体的全行核心业务数据的集中处理。所以各地业务处理模式的差异性不能全部在各商业银行总行集中系统中体现     

电算化趋势下会计核算管理的问题及对策

一、商业银行会计电算化的基本情况 近几年，各家商业银行相继开发并使用了综合业务系统，基本实现了数据大集中。综合业务系统由核心帐务系统、外汇管理系统、信贷管理系统等组成，除此之外，还有一些外挂系统，比如中行除了综合系统外，同时还有《中国银行信贷系统》、《中国银行消费信贷系统》和《中国银行长城卡系统》三个外挂系统。这些系统基本上涵盖了商业银行会计、     

中国商业银行的组织架构再造——访毕博咨询公司（大中华区）副总裁施能自先生

从广为人知的垂直化、扁平化管理,到近期的数据大集中工作,组织架构再造正在中国的各家商业银行内部悄然酝酿和稳步实施。组织架构再造,不仅是中国银行界管理理念和管理流程的再造,更是中国银行界摆脱“官气”、向真正商业银行转变的变革。本刊记者就此话题专访了毕博大中华区副总裁施能自先生,对组织架构再造中的各种疑难问题一一求解。     

数据集中对银行会计业务的影响及其风险防范

目前,为了在激烈的竞争中占得先机,国内的各家银行都在走数据大集中的发展之路,只是进程各有不同。由于数据集中对银行业务系统配置和人员素质要求高,随之而来的系统风险防范也成为各家银行研究的重点。本文从银行数据集中系统对银行会计业务的影响入手,对银行业务数据大集中的风险及其防范实施策略作出了探讨。     

精心规划 立足应用 力创一流——访兴业银行信息科技部总经理傅晓阳

记者:近年来,国内银行业谈论最多的话题,就是如何应对加入世界贸易组织后面临的挑战。各家商业银行在扩大科技投入的同时,也在积极调整战略布局,实施数据大集中,调整物理网点,加深与保险公司和证券公司的合作,丰富网上银行业务。在这方面,兴业银行都有哪些具体举措?傅晓阳:为应对我国加入世界贸易组织后,外资银行对国内商业银行形成的挑战,同时也为在国内的市场竞争中处于优势地位,2000年底,兴业银行的决策层对未来发展进行了一次5年整体规     

基于控制论探析数据大集中后商业银行计算机信息系统的安全

目前,为了适应日趋激烈的竞争,国际商业银行纷纷进行了数据集中,通过将经营策略和信息技术的紧密结合,提高银行的国际竞争力。国内商业银行也依托现有的业务处理系统,重新设计、规划、开发和实施了数据大集中模式下全新的业务处理模式。图1是数据大集中后,商业银行业务处理模式的原理图。在这种模式下,银行的客户数据与处理数据集中在数据运行处理中心(简称数据中心)的主机上进行。当有业务请求时,所有银行的前端数据采集可以通过综合柜台系统、银行卡系统、清算系统、信用管理系统、自动柜员机、网上银行、电话银行等多种接入渠道通过网络…