挖掘数据价值推动业务发展

数据仓库成为银行信息化的必由之路 大约十年前,伴随着"啤酒搭着尿布卖"的故事,数据仓库的概念走进了中国金融业的视野.十年后,"数据提升业务价值、数据赢得竞争优势"的道理早已深入人心,数据已被视为银行宝贵的财富,数据仓库成为银行业信息化建设的必由之路.     

BI提升山东建行决策水平

近年来，银行界一直在努力提高信息化建设水平，利用先进的信息技术深层次分析和挖掘业务数据，加强信贷决策管理。最近，中国建设银行山东分行为了提升本行的决策管理水平，在现有的数据仓库系统上增加了商业智能软件。通过该项目，山东建行在业务数据处理和分析上得到了进一步的加强，为银行管理层的数据查     

追踪数据大集中

近年来,随着互联网的飞速发展以及我国成功加入WTO,银行业传统经营模式面临着重大变革。业界人士普遍认为,国内银行条块分割的状态已经成为制约银行信息化的瓶颈所在,今天,银行信息化的进一步深化已经聚焦在一个关键点上,那就是顺应科技发展潮流,实现银行信息、业务系统“大集中”。2002年,实现银行数据大集中几乎成为我国所有银行的重点信息化工程,各行或完成规划进入实施阶段,或按计划稳步进行,或取得阶段性成果     

数据仓库建设中的数据冗余问题及其解决方法探讨

一、引言在亚洲金融危机之后,随着巴塞尔II新协议的出台,商业银行正面临着越来越严格的监管要求和更加激烈的市场竞争。为了提高银行竞争力,如何利用银行数据资产进行决策分析成为国内商业银行信息化建设的热点。通过对数据仓库的分析研究,建立全局集中的商业智能解决方案,已经     

Teradata“动”赢先机

现代化银行已经告别了传统的经营方式．随着中国银行业信息化建设的不断深入,数据仓库技术作为一项数据管理领域的新技术为银行提升核心竞争力提供了科学的依据。在过去,数据仓库被视为一种“后台”IT服务;而如今,数据仓库是银行IT架构动态组成的一个部分．即为银行和银行的客户实时提供数据的调阅、分析,从而大幅度提高了工作效率、降低了运营成本和提升了银行的服务。     

信息化银行的数据之源——中国工商银行数据仓库建设回顾与展望

数据仓库建设是信息化银行建设的基石,信息化银行建设的首要任务是丰富和完善数据仓库,实现结构化数据的全入库,与信息库共同构成信息化银行发展的"大数据"基础。中国的银行业是最早将信息技术引入业务管理的行业之一。信息化有力地支持了我国金融业的改革和发展,推动了整个社会的现代化进程。而中国工商银行的信息化建设通过不断发展和创新,构建了强大的信息技术基础,建立了高度集中统一的电子化服务体系,在国内银行业保持领先水平。当前,随着     

商业智能在银行中的应用

商业智能，又称商务智能，指用现代数据仓库技术、在线分析处理技术和数据挖掘技术进行数据分析以实现商业价值，它之所以能粉墨登场，在银行中扮演越来越重要的角色，其根本原因在于：一方面随着银行信息化的不断深入，银行积累的数据越来越多，面临着“数据爆炸”和“信息缺乏”的矛盾；     

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…     

宁波建行外汇会计系统的实现

一、概述从20世纪末到21世纪初,当“科技兴行”成为银行新的战略目标时,以数据大集中为标志的金融信息化浪潮席卷了整个中国银行业。为适应这一趋势,宁波建行早在2001年9月就成功上线了城综网综合业务系统,实现了分行级本币数据大集中。外汇会计系统是作为综合业务系统的二期工     

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。     

张恩照在中国建设银行股份有限公司成立大会上表示这是一次脱胎换骨的改革

“建行进行股份制改造，是国有独资商业银行改革进程中迈出的里程碑式的一步。对建行来说，也是一次脱胎换骨的改革，是建行生存和发展的必由之路。”这是新任中国建设银行股份有限公司董事长张恩照9月21日在公司成立大会上表示的。     

技术和业务整合的新高度

从“数据大集中”的准备阶段，到目前全新的应用系统整合阶段，银行信息化的脉络已经日渐清晰。如今建设核心业务系统成为银行信息化的新热点，在此过程中我们也看到，IT系统与业务部门的整合互动，被提升至前所未有的高度。     

持续提高数据仓库的数据质量

经过14年的发展，上海浦东发展银行（下称“浦发行”）已经建立了相对完整的以客户为中心、数据集中的各类业务系统，主要包括核心业务系统、外挂应用系统、外围渠道服务系统、SAP系统。但由于这些系统分散在不同的应用平台上，缺少必要的手段对客户、产品、风险、绩效进行有效的分析和管理。随着银行逐步从粗放式经营管理向精细化经营管理转变，这方面的矛盾日益突出。浦发行通过建设企业级数据仓库系统，整合了各个业务系统的信息，为全行管理及分析应用提供平台支撑。     

全国数据集中工程中特色业务系统项目建设经验

经过近7个月的奋战,2004年4月23日,中国建设银行内蒙古分行(以下简称“内蒙古建行”)将原有城综网系统成功地上挂到总行数据中心北方分中心,实现了内蒙古建行数据的全国集中,成为首家加入总行数据集中系统(以下简称“DCC系统”)的省级分行。在DCC工程中,内蒙古建行将具有本地特     

数据仓库数据质量6西格马标准

随着科技的发展、企业信息化建设的成熟,出现了大量的业务数据和操作数据,为了将海量的数据转化为信息从而产生真正的价值,在银行业尤其是大型银行,商业智能技术得到广泛的应用。而数据仓库的建设,正是商业智能中非常关键的一个环节。现有的研究中对于数据质量的探讨,一般面向所有的信息系统。实际上,不同类型的信息系统其数据质量的关注点和治理方式,并不完全相同。     

构建数据整合下的精细化管理应用

为实现“最具创新力银行”的业务战略发展目标，近年来中国光大银行以“更有内涵的发展”为工作指引，以科技创新引领为着力点，以全行数据仓库为数据整合基础，逐步建设起一套集产品、客户、机构、渠道、条线、客户经理信息为一体的精细化管理决策应用，从而不断提升光大银行业务信息化管理能力，提高全行的精细化管理水平，并借此推动相关数据质量改进满足业务管理数据精准度要求，为业务决策的科学合理性提供支持。     

数据仓库数据质量的治理及体系构建

在信息化应用不断深入的背景下,数据资源优势挖掘,基于数据治理提升业务响应能力等问题已经成为金融行业关注的焦点。本文主要讨论在大型银行数据仓库中构建数据质量治理体系的方法。     

数据仓库中的逻辑数据模型设计

随着中国建设银行上市信息披露和人民银行监管要求的不断提高，能否与世界先进银行管理模式接轨、建立现代化管理体系，已经成为建设银行管理层面临的巨大挑战。数据仓库的建设目的在于对银行跨业务领域的数据进行整合，并在此基础上建市基于共享数据的商业智能发展能力和管理决策支持能力，为最终实现全行的现代化管理体系提供技术、数据及能力上的支持。而在数据仓库基础建设中逻辑数据模型设计是核心环节之一。     

共探未来银行业信息化建设热点——"2006金融信息化与业务创新座谈会"综述

数据大集中后,银行业信息化的发展方向是什么？信息技术如何引领银行业务创新？电子银行应怎样开展业务创新、营销创新及渠道创新？国内银行如何面对银行卡市场的激烈竞争？2006年11月3日,由《金融时报》和《金融电子化》杂忐社联合主办的“2006金融信息化与业务创新座谈会”在北京召开。来自人行、银监会、工行、农行、中行、建行和交行等二十多家银行系统的IT与业务管理者就上述热点问题进行了深入探讨。     

现代商业银行如何通过数据仓库实现业务价值

近年来,各银行都非常重视数据仓库的建设,并积累了大量数据。但是,数据本身并不会带来业务价值,如何激活数据,向数据要效益,是摆在每个数据仓库建设者面前的一个挑战。数据仓库的价值最终还是要体现在银行各项业务中。银行业务能够在数据仓库的支持下不断发展创新,增强银行竞争力。