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。     

数据仓库技术在基层人民银行的应用研究

作为IT技术的一个新的发展方向，数据仓库技术与数据库技术结合产生的集成、一致的环境，将使人民银行在决策中获得更全面、准确的信息。本文阐述了数据仓库的基本概念、特点和体系结构，介绍了基层人民银行如何应用数据仓库技术，更好地为防范金融风险提供管理信息和决策支持。     

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。     

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。     

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…     

数据仓库技术在银行的应用和发展

20世纪90年代初期,美国著名的信息工程学家W.H.Inmon 在《建立数据仓库》一书中提出了"数据仓库"的定义。90年代中期,数据仓库技术的出现和兴起,较好地满足了银行的要求。据美国国际数据公司调查,使用该技术的投资回报率平均超过     

数据仓库、OLAP和数据挖掘的比较分析

为了从丰富的数据中提取所需的信息,数据仓库、OLAP和数据挖掘应运而生。本文介绍了这三种技术的基本概念,分析了OLAP和数据挖掘的关系以及它们与数据仓库之间的关系,并介绍了在实际应用中三者是如何融合为一体来辅助决策的。     

数据仓库实践与技术系列专题(三)数据仓库模型构建技术

一、数据仓库模型构建的原则 模型是对现实事物的反映和抽象,它可以帮助人们更加清晰地了解客观世界.数据仓库的模型构建开始于业务需求分析之后,是数据仓库构造工作正式开始的第一步.正确完备的数据模型是用户业务需求的体现,是数据仓库项目成功与否最重要的技术因素.     

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。     

对外汇数据仓库安全问题及措施的思考

数据仓库在当前外汇管理工作中发挥着不可或缺的作用,其安全问题也是管理部门不能回避的课题。本文仅以外汇信息数据为例,简要介绍外汇数据仓库所面临的威胁,并将当前外汇数据仓库相关安全防护措施加以汇总分析,对提升外汇业务数据安全具有现实意义。     

数据仓库技术在现代金融中的应用

利用数据仓库技术,不仅可以实现报表信息的自动化,而且可以实现决策的信息化,真正做到把数据集中带来的技术优势转化成我国银行业的竞争优势。本文分别从银行信息系统、反洗钱、市场营销等业务领域论述数据仓库技术在现代金融中的应用。     

对我国银行业数据仓库建设的分析

一、数据仓库在国内商业银行管理应用中的现状与趋势近年来,国内商业银行进行了数据仓库建设的尝试,开展了统计报表和客户信息管理等初级应用。中国工商银行上海分行使用数据仓库技术开发了银行卡应用系统,用以对消费者进行分类,提供个性化服务,从而赢得市场。中国银行广东省分行开发的中国银行省、市两级金融管理信息系统示范系统,初步实现了报表数据采集、存储的自动化,     

数据挖掘在银行卡业务中的应用

银行业务数据库和数据仓库中数据量非常大，从这些数据中找出相关的有价值的信息，提取出这些信息的关联，从而获得有利于商业运作、能够提高企业竞争力的知识，就需要对数据库和数据仓库中大量的数据进行深层的分析。数据挖掘是从大量的，不完全的、模糊的，随机的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则，挖掘出更有价值的信息的一个过程。     

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。     

数据仓库实践与技术系列专题(二)数据仓库规划与项目管理

有机构在调查之后宣布"一半以上的数据仓库项目以失败告终",虽然对这个论断的准确性存在颇多争议,但数据仓库项目失败率高已经是众所周知的事实,据此国内企业对数据仓库投资的谨慎态度也在情理之中.     

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…     

数据仓库实践与技术系列专题(一)数据仓库项目投资回报评估的方法

在数据仓库概念进入中国的六年时间里,企业对数据仓库走过了一条从拒绝、怀疑到接受的道路.但即使是数据仓库概念被普遍了解的今天,企业在投资数据仓库时也还要思之再三.在谈到数据仓库时,经常听到这样的声音:     

NCR TERADATA 数据仓库试水华南

继北京和上海之后,全球领先的数据仓库厂商NCR Teradata数据仓库事业部近期宣布在广州成立第三家办事处。 自1998年进入中国以来,NCR Teradata数据仓库事业部一直致力于推动中国企业的信息化建设,不断把全球领先的数据仓库解决方案介绍给中国的企业,帮助他们提高竞争优势。中国证券登记结算有限责任公司上海分公司(原上海证券中央登记结算公司)是中国第一个采用Teradata数据仓库解决方案的企业。中国建设银