数据仓库技术在银行的应用和发展

银行是国家经济的命脉,随着我国正式加入WTO组织,中国的银行业很快就会直面来自国际金融巨头的挑战,能否在竞争中取胜是国内银行业普遍感到困惑的问题.目前,国内银行业呈现出几大趋势: 一是数据走向集中化; 二是业务综合化; 三是管理扁平化; 四是决策科学化.这些特点促使数据仓库技术发挥着极其重要的作用,同时,也是银行业能否决胜未来的关键"利器".     

数据仓库实践与技术系列专题(二)数据仓库规划与项目管理

有机构在调查之后宣布"一半以上的数据仓库项目以失败告终",虽然对这个论断的准确性存在颇多争议,但数据仓库项目失败率高已经是众所周知的事实,据此国内企业对数据仓库投资的谨慎态度也在情理之中.     

构建数据仓库系统的技术分析

随着计算机技术的成熟和并行数据库的发展,面对急剧膨胀的信息量,信息处理技术的发展趋势是:从大量的事务型数据库中抽取数据,并将其清理、转换为新的存储格式,即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。这种支持决策的特殊数据存储即被称为数据仓库。由于数据仓库技术可以有效地帮助组织从海量数据中淘金,为管理人员提供     

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     

剖析数据仓库技术

纵观全球金融市场,竞争日趋激烈。如何提供高质量的服务来吸引和留住客户、提高收益、降低经营成本、增加市场占有率、降低风险,便成为全球金融业决策者们共同关注的课题。所以,应用数据仓库技术,从而改善企业决策支持模式,取得最大的投资回报,已经成为大多数成功企业的共识。     

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。     

构建数据仓库系统的技术分析

随着计算机技术的成熟和并行数据库的发展，面对急剧膨胀的信息量，信息处理技术的发展趋势是：从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式，即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。这种支持决策的、特殊的数据存储即被称为数据仓库。数据仓库技术可以有效地帮助组织从海量数据中淘金，为管理人员提供科学的决策支持，协助进行有效组织管理，控制运营风险，创造利润。为此，国内外许多行业和部门都在紧锣密鼓地建设自己的数据仓库。本文研讨构建数据仓库系统的关键技术，旨在为搭建数据仓库系统平台做探索性研究…     

浅谈数据仓库技术在农发行的应用构想

一、建立数据仓库的意义 近年来，在计算机方面，涌现出数据挖掘、统计分析、联机数据分析、联机数据挖掘等数据分析的支持技术，其中，数据仓库技术扮演了举足轻重的角色。     

数据仓库技术在商业银行的实施探讨

如何解决银行现役面向应用的各种联机业务处理系统(OLTP)日秘月累的海量数据的信息高熵问题,以充分利用银行宝贵的信息资源,为银行各级管理决策人员提供有阶值的信息,已成为大家日益关注的问题。数据仓库(Data warehouse,DW)技术是近几年来出现并发展迅猛的IT 产业技术,是当今信息管理部的主流趋。     

数据仓库和数据挖掘在我国中小商业银行中的应用初探

本文在数据仓库与数据挖掘基础理论基础之上,将其运用于我国中小商业银行。以某银行的业务情况为基础数据,设计构建了个人及企业银行数据仓库的体系结构,并对其进行数据粒度的划分。在此基础上,对所构建的数据仓库进行多维数据分析,并通过实施数据挖掘操作,实现知识发现的功能。结果显示,通过应用数据仓库和数据挖掘技术,可以为其获得巨大的信息收益。     

基于数据仓库的决策支持系统技术框架

决策支持系统(DSS)是在管理信息系统的基础上发展起来的,在数据仓库、OLAP技术和数据挖掘出现以前,DSS在实际应用开发过程中暴露出许多问题,使得DSS一直处于一种尴尬的处境。     

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…     

企业数据仓库建设

目前数据仓库建设受到许多企业的极大关注。本文在分析企业数据仓库建设的必要性和可能性的基础上,阐述了数据仓库的概念,给出了现代企业数据仓库系统的体系结构,分析了企业数据仓库建设作为一项工程的建设步骤以及应该重视的主要因素。     

浅谈银行数据仓库的建立

随着银行业务的迅猛发展和服务手段的日益提高,银行间的竞争越来越激烈,仅以大众化的业务已无法满足客户,因此,如何通过各种途径分析现在和将来的市场,搞好银行自身的定位和每个阶段的发展战略,从而在新一轮的竞争中取得优势,是商业银行当前必须认真思考的问题。     

银行数据仓库的建立

随着银行业务的迅猛发展和服务手段的日益提高，银行间的竞争越来越激烈，仅有大众化的业务已无法满足客户，因此我们面临的重要问题是如何推出各种新的银行业务，通过各种途径分析现在和将来的市场，做好银行自身的定位和每个阶段的发展战略，从而进一步提高业务发展、风险控制能力，使企业在新一轮的竞争中取得优势。数据仓库给我们提供了理想的解决方法，它通过对历史和现在的各类信息数据的分析，为业务部门和各级领导提供分析和决策支持。 一、数据仓库简介 ２０世纪９０年代初期，美国著名的信息工程学家Ｗ．Ｈ．Ｉｎｍｏｎ博士在《建…     

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。     

中国商业银行应实施数据仓库

一、前言根据Tower Group公司1998年10月的研究,1999年全球金融机构将投资54亿美金实施数据仓库系统,其中欧美地区占80％的市场份额,其次为亚太地区,在美国实施数据仓库的单位以大型金融机构为主,项目启动的资金为5百万美金以上;1998年在全球500大的银行中已经有将近90家的数据仓库数据量超过500GB,预测在1999年将有150家,2000年有260家;数据仓库是金融机构实现顾客关系管理(Customer Relationship Management)的核心技术,也是金融业竞争优势的来源,主要的应用     

以数据仓库技术构建工商银行个贷信用风险管理体系

国际金融界普遍认为，消费信贷利率和净资产回报率高，且风险分散；但在我国由于缺乏有效的控制风险手段，导致贷款成本偏高，因而在大力发展个贷的同时如何控制个人客户信用风险成为各商业银行急需解决的问题。本文立足工商银行，研究发现近年来该行个贷余额不断扩大，在贷款中占比不断提高；但同时其不良率也有攀升的趋势，因而如何强化个贷信用风险管理也成为该行急需解决的现实课题。对此，笔者提出以数据仓库为依托，构建工商银行个人客户信用风险防范平台，重构个贷信用风险管理流程，是走出个贷“一管就死、一放就乱”两难境地的惟一出路。     

银行的数据模型与数据仓库

银行数据仓库是在国外商业银行面临着从产品到客户的战略转型环境中产生的。至今 ,国外许多商业银行利用数据仓库技术来开拓客户关系管理、改善盈利水平、降低风险和改善银行的资产负债结构。在我国 ,目前银行正在向数据中心和管理集中方向发展 ,国内的许多银行正在积极从事全国性的数据集中工作。随着银行自助设备和网上银行的增强 ,中国的银行界也正在向银行前台网络化、虚拟化演进。同时 ,这迫切需要银行的后台管理、组织高度集中和决策的高度智能化。研讨银行整体的数据管理和数据仓库的理念和实施 ,是希望能够启发思路和帮助确定国内银…     

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