银行业数据仓库建设分析

传统的数据仓库技术是以单一的数据资源,即以数据库为中心,进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作。近年来,随着数据库技术的应用和发展,人们尝试对各个来源的数据库中的数据进行整合并进行再加工,以形成一个综合的、面向分析的环境,以更好支持决策分析,从而形成了数据仓库技术。     

数据仓库技术及其在银行业的应用

目前,国内各商业银行正面临着前所未有的激烈竞争。与此同时,随着中国加入WTO,金融自由化、国际化的速度也正在逐渐加快。在不久的将来,国内各商业银行除了彼此之间相互竞争以外,还将迎接来自许多世界级外资银行的挑战。在这种竞争压力下,利用先进的数据仓库技术建立集中的、包     

数据仓库技术生银行业中的深入应用

我国金融业WTO过渡期结束后，随着外资银行的进入，我国银行业竞争向更广领域和更深层次演变，我国银行业正面临着前所未有的机遇和挑战。对我国以四大商业银行为代表的综合性银行来说，信息技术创新能力和信息技术应用能力，成为商业银行核心竞争力的主要组成部分。为了充分利用生产系统的大量数据实现自身管理目标，国内不少商业银行开始建立自己的数据仓库系统，从原有的多个用于联机事务处理的数据库中抽取所需数据，专门用于数据的分析，为企业决策提供支持和服务。     

数据仓库在银行业中的应用

我国银行业计算机应用经过20余年的发展，已从单机网点发展到综合业务联网平台，但在信息化建设方面也存住一些问题。具体体现如下：（1）在线交易系统中大量的务数据需要加工、整理、分析和汇总方可成为分析决策的有用信息。（2）现有管理系统只针对特定业务开发，不能满足高层次的数据分析要求。（3）数据来源于不同业务处理系统，数据格式不统一。     

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。     

银行业数据仓库构建策略

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(OLAP)或数据挖掘(Data Mining)方法，把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。数据仓库在银行业的应用领域非常广泛，例如银行主业中的存     

我国银行业建立数据仓库刍议

人类跨入信息化社会以来,随着银行业务的迅猛发展和服务手段的日益增多,银行在经营过程中积累的信息也在以几何级数飙升。如何科学地加工和利用这些浩如烟海的“天量”级信息,支持自身的经营决策,防范金融风险,在激烈的竞争中取得优势,已成为大型商业银行当前必须认真思考的问     

建设数据仓库促进银行业的可持续发展

信息是知识经济时代最基本的要素。美国著名未来学家托夫勒有一句名言：“谁掌握了信息，控制了网络，谁就将拥有整个世界。”银行由于其行业的特殊性，是一个具有信息优势的部门，它每时每刻都在搜集和处理大量的信息，包括票据信息、公司和个人帐户信息、公司和个人贷款信息、客户使用历史或不良记录以及国内外企业、行业、产业及产品信息等等。随着社会经济的发展，各类信息量正以几何级数增加。如何把这些信息管理好、利用好、经营好，发挥这些宝贵的无形资产的作用，是我国银行业迎接加入ＷＴＯ的挑战，加快现代化银行建设中的一个重大…     

浅谈银行业的数据整合

目前，国内银行业已经逐渐意识到数据仓库技术应用的重要性，也都在着手进行本行数据仓库系统的建设。由于数据仓库系统实施周期较长，四大商业银行都采取了比较谨慎的态度，大都只在某一个部门或是某个分行进行实施。工商银行通过数据仓库建设个人客户关系管理（PCRM）、业绩价值管理（PVMS）和法人客户关系管理（CCRM）系统，实现了对客户贡献度等影响经营决策的重要信息的收集和展现，初步建立了产品核算和分部门核算体系，解决了产品和部门价值判断的标准化、规范化、程序化问题。中国银行银行卡中心引进Teradata数据仓库及CRM解决方案，建立了客户服务和销售体系，制定了高效的营销策略，加速了现代化银行卡建设的步伐，全面提高了市场竞争力。     

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。     

数据仓库在银行业的应用实践

随着计算机技术的发展,银行业开发应用了会计、储蓄、信贷、国际结算、资金、信用卡以及办公自动化等一系列业务操作型信息系统,并积聚了丰富的信息资源。目前,利用计算机技术建立集中的数据仓库,已成为各大银行加强经营管理和决策支持、开发新产品或服务、提高服务水平,提供差异化服务的重要手段。     

银行业数据仓库实施方法探讨

目前,中国银行业的运营环境正经历着三大变化:政府管制的放松和市场化;跨国贸易投资壁垒的下降和全球化;网络信息技术的崛起和信息化。这三个方面相互影响,其结果导致金融市场的竞争空前剧烈。如何应对这个严峻的考验,是摆在银行经营者面前的一个严峻课题。银行业的竞争,归根到     

对我国银行业数据仓库建设的分析

一、数据仓库在国内商业银行管理应用中的现状与趋势近年来,国内商业银行进行了数据仓库建设的尝试,开展了统计报表和客户信息管理等初级应用。中国工商银行上海分行使用数据仓库技术开发了银行卡应用系统,用以对消费者进行分类,提供个性化服务,从而赢得市场。中国银行广东省分行开发的中国银行省、市两级金融管理信息系统示范系统,初步实现了报表数据采集、存储的自动化,     

数据仓库成功的关键点-龙江银行打造企业级数据仓库项目

数据仓库建设的核心是挖掘客户信息,通过模型分析,深度转化为知识,以知识提升服务质量.这也是数据仓库建设成功的重要标志.当前,银行业多年的数据仓库建设实践中,失败的案例要远多于成功的案例.虽然少数银行取得了较好的效果,但更多的却处于效益产出较少的尴尬局面.     

盔用至上 实效为本——从实用角度看数据仓库的构建要领

中国银行业对数据仓库技术的探索和应用,应该说在局部领域已经取得了长足的进步。但在数据仓库的建设中,有的金融机构还存在一些认识性误区,且大多仍是靠IT人员主导和推动,这往往会造成数据仓库的功能、架构存在一些欠缺,应用效果也差强人意。     

数据仓库在银行业的应用(一)

本文对数据仓库在银行业MIS／DSS中的地位、构造和使用进行了阐述，同时结合银行业典型应用的实际，揭示了体系结构的确立在银行业MIS／DSS中的意义，对于数据仓库引入后的影响及其应用前景，作了深层次的探讨。     

未来数据仓库的应用趋势

数据仓库的应用范围及价值是由银行自身业务发展决定的。目前,数据仓库应用的三大核心领域是客户管理、风险管理和财务与绩效管理,涵盖了银行从市场到自身管理的一系列过程。因此,业务的发展趋势就是数据仓库的应用趋势,数据仓库只有在顺应业务发展的过程中不断完善技术能力,提供更灵活、更丰富的服务,     

数据仓库在人行地市中支的应用研究

五、地市中支数据仓库建设流程 1．准备分析阶段 （1）主题分析规划 地市中心支行数据仓库的开发是以主题需求展开的，这种自上而下的数据获取方式，有利于对数据的清洗和提取。目前地市中心支行的最基本主题包括：区域经济金融运行形势分析、区域金融稳定评估分析、外汇收支形势分析等（见图1）。