信用卡数据仓库系统建设的研究

本文从探讨当前商业银行信用卡系统现状出发,提出建立银行信用卡业务的数据仓库应用系统,包括数据仓库系统功能的设计、数据集市的建模、数据采集系统的功能设计、系统架构和关键技术。     

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。     

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     

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。     

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。     

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。     

数据仓库构建探讨

一、数据仓库的体系结构在一般的数据仓库应用系统中,根据系统体系结构的不同,数据仓库设计的内容和范围不同,并且设计方法也不同。本文介绍了不带 ODS 层的体系结构中数据仓库的设计方法。数据从业务系统经过抽取、清洗、整合和加载等过程进入数据仓库。这一步骤主要考虑业务数据     

BI：文化建设重于系统建设

贾凤军（以下简称贾）：一谈到商业智能（BI），人们就会想到数据仓库，似乎两者是不可分的。我个人认为，BI与数据仓库没有必然的联系。认为没有数据挖掘就没有BI，是一个认识的误区。理论上讲，数据挖掘技术能够为企业提供需要的数据，但这些数据能否成为决策的依据，关键还是取决于决策者或执行者本身。数据挖掘如同给导弹提供了制导数据，但如果导弹的推进系统、爆破系统技术跟不上，即使发射出去也不具有威力。BI应用的关键是业务与技术要找到结合点，     

数据仓库应用及未来发展

人们对信息技术广泛应用的过程中所形成的大量电了化数据的分析需求导致了数据仓库的产牛。从技术角度描绘，数据仓库是一种对历史数据进行有效整合，并面向业务分析主题而建设的海量数据存储。它集成了分布在组织中不同系统中的商业数据，为决策者提供各种类型、有效的数据分析，起到决策支持作用，是一系列技术工具和数据管理机制的统称。     

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。     

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     

数据仓库及OLAP技术在高校财务管理的应用研究及实证分析

新形势下高校财务管理追求更有效、快捷的数据化决策支持,数据仓库及OLAP技术作为大数据时代下重要的数据挖掘工具,可以为高校建立各种财务主题的数据立方体来提供决策数据支持,并结合热点通过绩效工资数据立方体的创建过程举例说明数据仓库及OLAP技术是如何应用到具体的高校财务管理业务中.     

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     

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。     

商业银行数据仓库的建立

简要介绍了数据仓库的概念与重要性,采用数据仓库技术可提升商业银行的管理与决策水平,改善盈利水平,降低风险及改善客户关系管理。数据仓库是现代化商业银行的必要选择。     

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…     

2009年国内商业银行信息化建设展望

近年来,国内商业银行逐步完成了数据集中及业务应用系统的建设和升级,信息化建设的重点开始由系统建设转向信息整合和信息经营。2008年,国内商业银行信息化建设的重点丁作表现为：数据仓库建设的框架搭建完成,并在此基础上进一步深化了数据的挖掘和分析,各类管理、