运用数据仓库创新工商银行营销模式和管理方法研究

数据仓库起源于对巨量数据进行处理的需要,是随着信息技术的发展和业务应用需求的增大而产生的。中国工商银行作为国际性的大型商业银行,从2001年开始,就着手进行数据仓库系统建设。随着金融同业竞争的日趋激烈和国有商业银行股份制改造步伐的加快,大力运用数据仓库系统创新营销模式和管理方法已显得非常紧迫和十分必要。本课题着眼于国际国内金融市场,瞄准数据仓库技术前沿,根据工商银行的业务经营实际,较为深入地阐述了工商银行营销模式、管理方法与数据仓库的演变历程和将来的发展方向,并且有针对性地提出了当前对其融合创新的具体思路。     

运用数据仓库创新工商银行营销模式和管理方法研究

数据仓库起源于对巨量数据进行处理的需要，是随着信息技术的发展和业务应用需求的增大而产生的。中国工商银行作为国际性的大型商业银行，从2001年开始，就着手进行数据仓库系统建设。随着金融同业竞争的日趋激烈和国有商业银行股份制改造步伐的加快，大力运用数据仓库系统创新营销模式和管理方法已显得非常紧迫和十分必要。本课题着眼于国际国内金融市场，瞄准数据仓库技术前沿，根据工商银行的业务经营实际，较为深入地阐述了工商银行营销模式、管理方法与数据仓库的演变历程和将来的发展方向，并且有针对性地提出了当前对其融合创新的具体思路。     

浅谈O2O与寿险营销模式创新

保险营销就是指通过挖掘人们对保险商品的需求,设计和开发满足投保人需求的保险商品,通过各种沟通手段使投保人接受这种商品,并从中得到最大满足的过程。保险营销是伴随着保险商品的产生而出现的。早在20世纪初期,英国劳合社就建立了萌芽时期的保险市场营销机制;到20世纪30年代,保险业进入“优质服务”阶段;20世纪70年代,在西方金融变革的背景下,众多保险公司开始进行保险产品的创新;     

关于网络银行建设的思考

20世纪90年代以来,信息技术革命的不断深入,推动了以互联网为基础的网络经济蓬勃发展。新经济时代的到来、信息的开放和共享,带来了一种全新的经济模式。在这种全新的模式下,整个金融领域的竞争态势发生了极大的变化,以网络为核心的信息技术革命,使网络银行成为网络时代全球银行业发展的必然选择。现代经济的核心是有效地组织调动资源,共同创造价值。现代银行面临的问题是如何借助信息科技和互联网有效地利用社会资源,达到提高控制力的目的。基于互联网建立的全新的银行组织方式,     

科技金融：对条件财务模式的理念革新和实践跨越

从以政府投入为主的条件财务模式向动员全社会资本力量共同参与的科技金融服务体系迈进,力求打造有益于高新技术产业长足进步和促进自主创新企业实现跨越式发展的制度化平台.     

采用数据仓库技术建设管理信息系统

信息量的大幅增加、数据的集中,对银行信息系统的建设和管理水平的提高提出了新的要求.如何利用各类业务系统中已经集中起来的信息,为银行管理者提供决策支持,以便把握市场动态,作出正确的经营策略,获得最大的经营利润,是银行面对激烈竞争所迫切需要解决的课题.     

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。     

基于XBRL的数据仓库非结构化数据管理

随着计算机、网络和通信等信息技术和数据存储技术在证券行业的广泛应用，证券机构保留了海量的数据，涵盖交易数据、上市公司数据和会员公司数据等各种类型。为了更好地管理和利用这些数据，很多证券机构实施了数据仓库建设，将企业的数据资源进行清洗并集中存储，为提供统一的数据视图和提高决策水平奠定了坚实的数据基础。     

利用商业智能提升营销管理水准

商业智能（BI，Business Intelligence）的概念最早是由美国的Gartner Group于1996年提出的，其定义为：由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的用以帮助企业决策的技术及其应用。从信息技术层面看，BI包括数据仓库（DW，Data Warehousing）、联机分析处理（OLAP，On—line Analytical Processing）、数据挖掘（DM，Data Mining）等在内的用于统计和分析商业数据的先进的信息技术。     

数据仓库技术在工程建设项目管理中的应用

数据仓库和OLAP(联机分析)为科学的决策与管理提供了全新的技术支持，其技术已经广泛应用于银行、证券、税务、保险、客户服务及营销、商业零售等行业。但在工程建设项目管理中，数据仓库技术还没有得到广泛应用。本文结合工程建设项目决策和管理的特点，谈一谈数据仓库在项目管理中的应用。     

数据仓库建设及其管理方法

现在有两类思路不同的软件开发过程实施方法：CMM(ISO)式(以下简称“CMM”)和XP极限编程式(以下简称“XP”)。两间的区别在于对开发过程中各个阶段的工作产品所要求的形成准则不同。CMM倾向于为了实现过程的可控性、降低风险，要求对开发过程中每个变动、每个讨论都尽量形成档(会议纪要、讨论日志、变更记录等)；     

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。     

银行经营分析数据仓库模型的设计

近年来．由于我行各项业务的迅速拓展，规模的扩大和客户的持续增加，加大了管理的难度。一方面，无法用量化的指标考核行员业绩，考核标准不统一，很大程度上挫伤了员工的积极性；另一方面，由于系统众多，数据分散，决策及管理部门无法及时准确地获取业务信息。因此，为了对行员（尤其是客户经理）绩效进行有效的监控和评价，强化内部竞争机制，更好地提高员工的积极性，我行决定建设一套科学化的业绩考核系统，同时建立一个集成的，逐步完善的决策分析平台，为以后其他分析管理提供基础，提升银行的科学经营管理水平。     

数据仓库信息生命周期管理的应用

随着IT技术的发展,越来越多的企业建立了数据仓库系统来管理数据并挖掘信息的价值。经过多年的数据积累,数据仓库系统中可能保存了TB级的数据。为了使这些数据财富发挥其应有价值,首先要解决数据存放和访问的问题。如果处理不好极有可能出现下列状况：     

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。