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。     

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。     

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…     

数据仓库与商业银行战略管理

我国商业银行在股改上市后越来越重视战略管理。但是,从整体上看,在战略制定、战略执行、战略评估等方面,由于缺乏量化数据支持,商业银行决策层定性的主观判断较多,只有构建企业级的数据仓库平台方能解决这个问题。由此,数据仓库技术在我国商业银行战略管理领域得到了广泛的应用,     

银行决策支持系统方案设计

当前数据仓库技术引起我国金融界广泛的关注，该技术的应用与设计已成为金融电子化的新热点。如何充分发挥此项技术的优势，同时兼顾安全性、便捷性、高效性，这是在应用与设计中首先要考虑的。当前商业银行之间的竞争日益激烈，正确及时的决策是商业银行生存和发展的重要保障。而商业银行的日常业务应用系统每天都会产生大量的数据，这些数据若用于决策支持则会带来显著的效益。因此，迫切需要应用数据仓库技术建立银行决策支持系统，从而充分利用商业银行业务系统的各项数据资源，快速准确地提供银行业务报表和各项统计分析数据，为管理者…     

浅议商业银行数据仓库的逻辑数据模型设计

随着商业银行核心业务系统数据大集中和管理信息系统整合进程的加快．利用数据仓库技术．通过建立数据仓库系统来对集中后的各类海量业务数据和管理数据加以整合和利用．从而支持入世后商业银行科学的业务分析和管理决策．对商业银行发展具有十分重要的意义。而数据仓库系统如何对海量数挺进行有效组织和管理．并使之支持千变     

试论商业银行基层客户经理获取信贷数据仓库支持的模式

近年来伴随着我国各主要商业银行普遍实行的扁平化管理模式,越来越需要建立起全国范围内统一的商业银行信息管理IT支持体系。为此自2000年起国内各商业银行先后启动全国性的数据大集中。数据大集中使建立涵盖全行的商业银行数据仓库成为可能。数据库技术发展到今天,传统意义的数据仓库应用主要定位于满足各级管理人员对业务数据主题分析需求,而面对基层业务人员的支持较少。本文试图从满足商业银行最重要的基层业务人员(客户经理)需要入手,探讨数据仓库中信贷数据仓库对此类人群的支持模式。     

数据仓库技术从竞争走向成熟

一、概述数据仓库技术使我们从一个新的视角认识到数据的价值。数据仓库中的数据不仅仅用于查询,还可用于分析对象的发展变化趋势,并最终为管理者提供决策支持。"数据仓库"名词最早出现于20世纪90年代初,90年代末进入相对成熟期,主要标志是许多软件供应商都提供了完整的数据仓库解决方案,并在金融、保险、证券、电信、商业营销等诸多行业取得成功的应用。但是,目前数据仓库取得的成就还远不如商家们"炒作"的那么辉煌,国内的数据仓库建设尚处于起步阶段,成功的应用还不多见。     

商业银行数据仓库需求整合探析

在目前各商业银行建设数据仓库的实践中,数据整合是数据仓库作为基础数据平台的一项重要功能,多数商业银行把数据仓库作为跨系统数据的整合点。在数据仓库发展的前期,其重中之重是积累数据与整合。随着数据仓库的建设与发展,数据的使用变得日益重要。     

数据仓库技术在客户关系管理中的应用——基于商业银行的案例分析

注重在客户关系管理中应用数据仓库技术对数据之间关联的细致挖掘,根据客户对商业银行经营绩效贡献率的大小,正确确定既有和潜在的客户资源配置目标和原则,提高客户资源配置效率,是一个商业银行保持竞争优势,提高核心竞争力,获得可持续发展的有效途径。本文通过商业银行数据仓库技术在客户关系管理中应用具体案例的研究和分析,有针对性的提出了可供选择的对策性建议和思路。     

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。     

综合业务系统数据管理

数据是商业银行经营管理的基础，所有存放在银行数据库中的客户信息都是银行的宝贵财富，每一条数据都记录着客户使用金融产品的信息。数据管理就是商业银行利用先进的数据仓库技术、商业智能技术、内容管理系统、知识管理系统等，对业务和数据进行规范管理、系统分析、精确统计，为决策者及时提供经营管理信息的     

商业银行数据仓库项目需求管理过程探析

随着IT技术的不断发展、金融市场竞争加剧及自身经营与管理的深化,国内多数商业银行在21世纪初期开始实施数据仓库项目,并逐步以这一数据平台为依托,开发出支持各种决策分析的应用。由于数据仓库项目在国内还是一个比较新鲜的事物,各家商业银行的建设历程、实施方式也各不相同,需求管理过程也有差异,本文以中国建设银行（以下简称“建行”）的实践为例,与大家一起探讨数据仓库的需求管理过程。     

BI:让信息转化为竞争力

目前各商业银行都有自己数据庞大的业务系统，如何从这些数据中分析、挖掘出对银行业务、客户关系管理及决策有用的信息，成为解决“无差别对待”等弊端所面临的问题。以数据仓库技术为基础的商业智能(Business Intelligence，BI)正是解决之道。分析和将数据转换成有用知识的能力就是商业智能(BI)的全部内涵。     

2009年数据仓库高层研讨会在京召开

近年来,金融信息技术飞速发展,各商业银行也积累了大量的客户数据和经营数据。如何利用这些数据,发掘有价值的信息,是各家商业银行非常关注的问题。2009年4月9日,中国金融电脑杂志社和TERADATA公司在北京共同举办了“2009年数据仓库高层研讨会”。会议邀请中国工商银行股份有限公司信息科技部、数据中心（北京）、数据中心（上海）、软件开发中心等的有关领导和技术人员以及TERADATA公司的技术专家共30余人参加了研讨会。     

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。     

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…     

我国商业银行数据仓库建设和使用过程中存在的问题和对策

本文介绍了数据仓库和数据挖掘的概念,论述了数据仓库建设在商业银行经营管理中的重要作用,分析了我国商业银行在数据仓库建设方面存在的问题,结合实际提出了解决问题的对策。     

三大风险考验商业银行发展：统一风险管理平台渐露端倪

商业银行统一风险管理平台的核心是建设风险数据仓库，以及在数据仓库基础上依据相关风险分析模型建立的逻辑数据集市。     

基于数据仓库技术的税收分析系统研究

数据仓库技术能够帮助工作人员在底层数据库中的数据中找到规律,从而为税务单位管理层决策带来数据支持.本文通过构建税务数据仓库来对税收分析系统进行研究,希望具有借鉴意义.