浅谈银行数据仓库的建设

目前各银行已积累了大量的业务数据，这些数据为银行的正常生产和运营提供了重要支持，成为银行必不可少的生存环境，但是随着市场经济竞争进一步加剧，银行对信息的需求正逐渐从原来的事务处理方式转向联机分析方式，从过去的简单在线信息查询转向高层信息分析和结合专家知识进行决策支持，因此，在银行数据库基础上建立数据仓库，具有十分重要的实际意义。 银行数据仓库的建设目标是在银行现有大型数据库系统的基础上建立一个面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合，为银行的业务综合分析和战略决策提供有力的工具。 一、数据…     

数据仓库技术研析

数据仓库是一种基于数据管理和运用的综合性技术和解决方案,可用于在海量数据中筛选有用信息。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。本文主要介绍数据仓库的若干概念以及商业银行实施数据仓库的步骤等。     

高端客户并非利润的主要来源

银行越来越关注客户关系管理方面的工作,是一种市场成熟、市场竞争的表现.银行业重塑客户关系的过程通常是从了解客户开始,现在每家银行都有自己的客户数据仓库平台,这个数据仓库会把客户在各个系统钟的数据信息做汇总和分析,将客户细分,     

基于数据仓库的客户关系管理--NCR Teradata CRM解决方案

Teradata CRM解决方案基于Teradata可扩展的数据仓库技术,有效整合与运用既有数据仓库中的客户基本数据、交易数据帮助银行全面了解客户所有行为。银行通过数据仓库提供的客户分析可更为深入地了解客户,依据客户需求和客户特点规划适当的促销方案,然后选择适当的营销渠道与客户进行良好的接触,将客户关系管理提升到一个新层次。Teradata CRM解决方案具有以下三个特点。1.集中、整合的数据仓库CRM系统的基础是整合的客户信息。Teradata CRM构建于企业级的数据仓库之上,将所有的客户信息输入Teradata数据仓库,形成客户单一视图。银行通…     

银行数据仓库的规划与设计

数据仓库技术是最近几年才逐渐流行起来的一门新兴技术,数据仓库技术的目标是达到有效的决策支持。银行足数据、信息最丰富集中的行业,尤其是实行"实名制"以后,确保了用户信息的真实性,提高了信息价值。随着银行商业化管理步伐的加快,同业竞争日趋激烈,以及面对入世的压力,银行越来越感到信息技术的重要性,对智能决策系统的需求日益强烈。一、系统规划数据仓库的目的是实现 IT 技术与业务需求的良     

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。     

银行数据大集中后数据分析和知识获取

数据大集中后,各家银行均建立了数据仓库,分析和发掘蕴藏在数据中的信息和知识,成了各家银行面临的主要课题。本文从多维分析、数据挖掘和知识发现三个方面介绍了如何从大集中的数据中获取有价值的信息。     

给银行的数据赋予“生命”——访NCR数据仓库事业部中国区副总经理王闯舟

数据仓库因具有对海量数据进行强有力的分析功能，银行可以把这些数据按照统一的规定规则进行清洗、转换和利用，形成全面集成的客户信息，总的来说就是将银行内部的市场流程和风险控管好，为银行作出战略性决策和提高核心竞争力提供科学的依据，这也是目前国内银行对数据仓库关注程度越来越高的原因。     

数据仓库技术在银行管理中的应用

数据仓库是将原始的操作数据进行各种处理和转换,并提供功能强大的分析工具。在银行业中建立数据仓库系统可用于客户盈利分析、银行产品分析和市场趋势预测,是银行科学决策的依据,对银行的长期稳定发展有着重用的作用。本文主要论述了数据仓库与银行经营管理中的作用和应用背景。     

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。     

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。     

银行分布式数据仓库方案

一、问题分析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,采用联机分析处理或数据挖掘方法,将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。但是现在建立的系统多是采用集中式单一的数据仓库系统。     

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。     

基于工作流引擎数据仓库工具的构建

数据仓库是一种新型数据库管理系统，其主要任务是对企业的海量数据进行各种各样的分析，能够集成各种异构数据源并能满足企业管理对数据查询的快速响应，而且把事务型处理和分析型处理相分离，其最终目的是为企业的管理提供决策的支持信息。     

银行数据仓库逻辑设计

数据仓库不是一种商业产品，而是一种含有多种技术的灵活信息管理环境或体系结构。它是一种语义一致的数据仓储，能将银行中各类数据规范为面向主题的形式，以便于最终用户进行数据访问和分析，并用于决策，以满足不同的数据存取、档报告的需求。它是一个不断发展的过程，能把各个异质的原始数据融合在一起，用以支持结构式的即时查询、分析报告和决策支持，     

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     

西太平洋银行应对海量数据之道：从交易数据到海量数据分析

西太平洋银行是新西兰全国最大的提供全面服务的银行之一,在新西兰全国所服务的客户超过120万。2001年,西太平洋银行通过建立数据仓库来应对其大数据挑战。营销部门通过数据仓库为客户管理计划提供分析,但由于对其客户和产品没有完整的单一视图,也没有任何数据战略,这些因素使西太平洋银行面临如下挑战：     

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…     

业务发展驱动数据服务模式创新

权威行业分析指出，银行的数据量基本会以每年50％的比例增长，保持两年翻一翻的状态。目前四大国有银行和部分股份制商业银行已基本完成企业级数据仓库的建设，通过数据仓库整合分散在各业务系统中的客户信息、账户信息、交易信息、渠道信息等。科技与业务部门如何默契合作，更好地将数据转变为信息，     

中央数据库搭建设想与探析

商业银行实现数据管理的最佳方案无疑是搭建理想的数据仓库。数据仓库由于其实现的难度较大。周期较长,真正在商业银行管理信息系统中发挥作用需要较长的时间。在这之前,搭建简便实用的中央数据库（又称管理信息数据库）既能缓解银行管理的紧迫需要,又可以为未来数据仓库的建设摸索经验。