利用数据仓库整合银行信息资源

银行业是一个信息科技高投入、高配置的行业，也是一个信息高需求、高输出的产业，银行是信息交换市场的主要参与者。由于现代社会信息量以几何级数递增，银行迫切需要建立涵盖全部业务的数据仓库，支持银行决策，防范金融风险。数据仓库技术有助于商业银行成功进行市场营销，能够支持银行前台网点预测、分析客户的消费倾向，为银行保留客户提供有效手段。     

数据仓库在银行业务中的作用

数据仓库是一种中介查询工具,可用来在海量数据中筛选有用信息,这一过程并不改写原始数据,因此对现有数据并无任何危害。在商业银行领域,数据仓库技术常被用于客户盈利分析、银行产品分析和市场趋势预测,数据仓库的主要作用是通过访问数据来实现信息查询,将隐藏的信息显露出来,作为银行决策的依据。     

基于数据仓库的客户关系管理--NCR Teradata CRM解决方案

Teradata CRM解决方案基于Teradata可扩展的数据仓库技术,有效整合与运用既有数据仓库中的客户基本数据、交易数据帮助银行全面了解客户所有行为。银行通过数据仓库提供的客户分析可更为深入地了解客户,依据客户需求和客户特点规划适当的促销方案,然后选择适当的营销渠道与客户进行良好的接触,将客户关系管理提升到一个新层次。Teradata CRM解决方案具有以下三个特点。1.集中、整合的数据仓库CRM系统的基础是整合的客户信息。Teradata CRM构建于企业级的数据仓库之上,将所有的客户信息输入Teradata数据仓库,形成客户单一视图。银行通…     

浅谈银行数据仓库的建设

目前各银行已积累了大量的业务数据，这些数据为银行的正常生产和运营提供了重要支持，成为银行必不可少的生存环境，但是随着市场经济竞争进一步加剧，银行对信息的需求正逐渐从原来的事务处理方式转向联机分析方式，从过去的简单在线信息查询转向高层信息分析和结合专家知识进行决策支持，因此，在银行数据库基础上建立数据仓库，具有十分重要的实际意义。 银行数据仓库的建设目标是在银行现有大型数据库系统的基础上建立一个面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合，为银行的业务综合分析和战略决策提供有力的工具。 一、数据…     

商业银行数据仓库项目投资回报分析

目前,银行信息技术应用的重点正逐步从业务处理电子化向数据管理集中化、管理决策信息化发展。数据仓库技术因为能够为决策者提供有效的数据信息分析而备受金融信息化的青睐。在国际范围内,数据仓库技术已经成为商业银行开展科学化管理与决策的技术平台;国内商业银行也逐渐认识到数据仓库项目的意义,不约而同地开始实施或着手规划数据仓库项目的建设工作。然而,数据仓库毕竟是涉及银行业务管理、IT系统等多方面的综合工程,其开发具有相当的难度。数据仓库的应用调查显示:数据仓库应用所特有的高投入、高风险、长周期是投资者必须审慎对待的…     

银行数据仓库建设谈

数据仓库是一项管理技术，银行最需要数据仓库技术，我国商业银行目前建设数据仓库主要存在数据集成度不高、数据资源挖掘不充分等问题；建设好银行数据仓库要注意解决储户资料单薄和银行数据集中统一以及优良的系统设计等问题，未来的银行数据仓库将支持多维分析和未来状况预测。     

数据仓库应用中存在的问题及其对策

目前国内各大金融企业,如保险公司、银行、证券公司都已着手建立了自己的数据仓库系统。从数据的规模、技术力量的积累、日益加剧的市场竞争等客观情况看,构建数据仓库的时机和条件已经具备。但是数据仓库应用的成功之路并不是一蹴而就的,要想成功实施数据仓库还需要在应用层和技术层两方面加以提升。一、数据仓库应用中存在的问题建立数据仓库可以把企业的内部数据和外部数据进行有效集成,为企业各层决策、分析人员提供准确、有效、便捷的信息。一个企业通过建立数据仓库可以提高市场竞争力,提升客户服务;提高资产质量,防范经营风险;提高管…     

数据仓库技术在现代金融中的应用

利用数据仓库技术,不仅可以实现报表信息的自动化,而且可以实现决策的信息化,真正做到把数据集中带来的技术优势转化成我国银行业的竞争优势。本文分别从银行信息系统、反洗钱、市场营销等业务领域论述数据仓库技术在现代金融中的应用。     

银行业建立数据仓库的方法和可能存在的问题

随着金融电子化事业的发展,传统的银行手工操作业务大都由计算机系统所替代,但这些联机事务处理(OLTP)系统已不能满足银行业更深层次的需求,特别是银行决策支持的需求,而数据仓库及与之相关的联机分析处理(OLAP)、数据采掘等技术和工具,为银行业的管理决策提供了崭新的技术支持。利用数据仓库的强大功能,可以将正在运行的各自独立的多个数据源进行统一的组织,形成一个集成化的存储结构,为银行的决策分析服务。同时通过先进的信息加工、分析、处理软件,可以更好地防范银行业的经营风险,开拓新的金融服务市场,获取更大的经济效益。     

CRM在中国银行领域中的应用

一、前言 客户关系管理系统 (CRM Customer Relationship Management)是一套基于大型数据仓库的客户资料分析系统 ,通过先进的数据仓库技术和数据挖掘技术，分析现有客户和潜在客户相关的需求、模式、机会、风险和成本，从而最大限度地赢得企业整体经济效益。就银行业来说，通过建立大型的数据仓库，对积聚于银行的大量数据进行综合分析，可以识别在市场竞争中最有利可图的客户群，确定目标市场，将客户通过多种指标进行分类，针对不同的客户，实施不同的策略，为目标客户群提供一对一式的、符合客户心理的服务。 CRM是数据仓库技术同…     

引入数据仓库技术加快我国银行业信息化建设

数据仓库技术是我国银行信息化建设的重点。本文根据“‘金融信息化发展战略研究’管理与决策专题组”的部分调研成果,对数据仓库技术在银行信息化中的地位与作用、应用现状、存在问题等进行了综述,并提出一些实施建议。     

数据仓库技术在银行风险与资产质量管理中的解决方案

数据仓库技术应用于商业银行风险管理和辅助决策是目前商业银行急需解决的重要问题。银行风险主要包括授信权限信用风险、汇率敏感度、流动资金风险、不良贷款、信用组合风险分析和安全性分析。数据仓库不仅对银行传统的额度进行监控,更重要的是可帮助银行做基于巴塞尔协议的压     

加速银行数据仓库建设

一、建立数据仓库是银行经营管理的内在需要西方金融理论认为，银行就是“货币十信息”。目前，人类已经进入信息社会，科技进步使人们对信息这一客观要素加深了认识。银行业是一个信息科技高投入、高配置的行业，也是一个信息高需求、高输出的产业，银行是信息市场交换的主要参与者。1975年，美国经济学家费雪对银行信息优势作了深入分析，认为：银行是具有信息优势的部门，掌握客户存、贷款帐户的内部信息，主要源于银行的支付转帐的系统功能，银行在处理大量票据转帐信息当中，对客户的了解程度超过了其他的零售商。银行是信息搜集与处理…     

银行分布式数据仓库方案

一、问题分析随着人工智能和数据库技术的发展,建立以数据仓库为基础的银行智能系统,采用联机分析处理或数据挖掘方法,将银行历史上积累的大量数据转换成可靠、有用的知识,在银行经营决策支持方面发挥了重要作用。但是现在建立的系统多是采用集中式单一的数据仓库系统。     

数据仓库技术在医疗保险管理中的应用研究

随着医疗保险业务处理系统的建立和运行，医疗保险信息数据量越来越大，信息数据源越来越多。管理者迫切需要根据医疗保险当前和历史数据做出判断和决策，以及时准确地把握基金运行的脉搏。数据仓库技术无疑将改变传统管理信息系统的不足。本文对数据仓库技术、OLAP和数据挖掘技术在医疗保险信息系统中决策支持的应用进行研究，设计了基于数据仓库技术的医疗保险信息系统的体系结构、技术实现、建设步骤和主要功能。     

金融管理信息系统的设计与实现

本从系统工程学的角度阐述了建设以人为本的管理信息系统的设计与实现，从数据仓库技术角度论证建设可持续发展信息业务系统的可能，说明管理信息系统的建设和实施是银行完成管理流程，经营流程、保障流程的一体化，回归最直接有效整体化经营的最佳选择。     

信息技术在全球银行业的应用(四)数据仓库系统与数据仓库工具

一、数据仓库与数据仓库系统 数据仓库的概念是为企业能有效地管理和利用多年来积累下来的各种历史数据和统计信息,服务于决策支持背景下提出来的.数据仓库为不同来源的数据提供了一致的数据视图.     

数据仓库技术研析

数据仓库是一种基于数据管理和运用的综合性技术和解决方案,可用于在海量数据中筛选有用信息。在商业银行领域,数据仓库技术常被用于客户盈利分析、银行产品分析和市场趋势预测。本文主要介绍数据仓库的若干概念以及商业银行实施数据仓库的步骤等。     

数据库技术的应用

在上一讲中，我们把数据仓库定义为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，它用于对管理决策过程的支持。该我表明数据仓库不是取代数据库，而是建立在一个较全面和完善的信息应用基础之上，用于支持高层决策分析。也就是说，数据仓库技术的应用与发展是在顺应管理、决策支持等需求的驱动下产生和发展起来的。目前，数据仓库技术主要应用于以下两个领域中并取得了较大的发展。     

数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用

客户关系管理(CRM)不仅是一种管理理念,也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,一种管理软件和技术.数据挖掘可对未来的趋势和行为进行预测,从而支持人们的决策.本文通过对客户关系管理概念、特征及技术实施的解说,以及对数据仓库与数据挖掘的阐述,具体介绍了数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用,最后给出了数据挖掘技术在银行得到应用的建议.