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     

数据仓库中的逻辑数据模型

在数据仓库项目中，我们常常需要进行数据整合，即将企业不同业务系统的数据进行抽取、清洗、转换，最后变成可以进行数据分析的企业基础数据集。逻辑数据模型（以下简称LDM）就是企业基础数据的一部分，它是企业数据资产的全面的、准确的描述，是数据整合的核心或目的。数据整合就是将不同来源的数据整合到一个统一定义、统一形式的LDM中。     

如何建设基础逻辑数据模型

逻辑数据模型（Logic Data Model，LDM）是一种图形化的展现方式，一般采用面向对象的设计方法，有效组织来源多样的各种业务数据，使用统一的逻辑语言描述业务。借助相对抽象、逻辑统一且结构稳健的结构，实现数据仓库系统所要求的数据存储目标，支持大量的分析应用，是实现业务智能的重要基础，同时也是数据管理分析的工具和交流的有效手段。     

保险数据仓库系统的设计与实现

人保系统自２０世纪８０年代开始电子化建设以来,经过十多年的努力,电脑覆盖面已达到１００％,各主要的保险业务险种均有业务处理软件在应用,电子化建设为人保事业的发展做出了很大的贡献。但随着保险业务的迅速发展,市场竞争日益激烈,大众保险服务要求日益提高,而目前我们的电脑应用水平还仅仅停留在单纯的保险业务信息处理,无法满足领导决策的需要。如何利用我们所能收集到的各类信息来分析保险市场的现在和未来,如何制定出切实可行的发展战略和市场策略,数据仓库技术的应用为我们提供了理想的技术手段,可帮助我们将分散的数据…     

数据仓库建模三步曲

在数据仓库系统中,如何对海量数据进行有效组织和管理,并使之支持干变万化的分析型管理业务需求,主要依赖于数据仓库系统逻辑数据模型(Logical Data Model,简称LDM)的设计。逻辑数据模型的设计优劣程度直接决定数据仓库系统建设目标的实现。     

数据仓库技术在客户关系管理中的应用

目前,我国规模以上的商业银行已经建成或者开始建设各自的一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据仓库系统,期望能够将分散存储在已有各种会计系统、支付与结算系统、资金营运系统、信贷系统等个人（自然人）客户和法人（企业、事业、机构）客户中大量的数据进行有效的整合,建立全行范围内数据完整的单一视图,实现各系统之间所有经营信息和客户信息互联,以满足全行各个层次和不同部门的管理决策和客户分析需要。     

数据仓库模型建设思路与方法

数据仓库建设是围绕数据模型展开的,数据模型是数据仓库建设的框架、主线和灵魂,是数据仓库最鲜明的特征,优秀的数据模型是数据仓库的核心竞争力。为保证数据仓库建设的顺利开展,农业银行启动了数据模型研究工作。数据模型研究小组立足于行内基础数据平台及     

保险数据仓库数据抽取的设计与实现

随着保险行业竞争的加剧和信息化建设进程的推进,各家保险公司逐步实施了数据仓库建设,而数据抽取作为数据仓库建设的关键技术之一,其设计的好坏将直接影响整个数据仓库建设的成败。在数据抽取的设计过程中,经常由于数据源质量不高、数据源修改主键、多表对一表抽取数据不同步和数据源不支持数据仓库的抽取等,     

元数据管理及其在数据仓库中的应用初探

前言 随着信息化建设在我国的不断推进，企业相继开发了大量IT系统，这些系统的运行大大提高了经营和管理效率，对企业管理和发展起到了积极作用。但企业在信息化建设方面也面临许多问题，其中在数据管理方面的问题主要体现在两个方面。     

数据仓库在商业银行关联交易管理中的应用

编者按：由于特殊的国情和经济发展历程,我国上市商业银行存在先天的公司治理结构问题,加之关联交易管理本身的特点,上市商业银行在关联交易管理方面面临着极大的困难。为解决管理工作中遇到的制度执行和统计披露等问题,本文研究了商业银行的数据仓库建设问题,认为应当引入数据挖掘方法,自动化处理关联交易相关信息。保障公司利益和股东权益,保证披露信息质量。维护上市公司声誉。     

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。     

数据集中系统中数据传输通道的设计

2002年,中国建设银行各一级分行陆续完成了各自的数据集中工作全行数据处理中心缩减至38个.同年,建行总行决定基于在上海、深圳两分行投产的新一代柜面业务系统,开发全行统一的核心业务处理系统版本DCC-CCBS,并先期在上海和北京建立总行数据中心,开始实施全行数据集中工程.     

企业级数据模型概要

成功的信息管理始于最佳的数据库设计，最佳的数据库设计来自最佳的企业数据模型。可重用的企业数据模型是企业节省成本和降低实施难度的关键环节。成功的企业数据模型有利于提高企业产品质量和提高生产力，有利于分享结果和提高数据标准的执行能力。企业数据模型能够为业务人员提供一个图形化的展示；是连接业务专家和技术专家的桥梁；能够建立业务需求的共识和协议；是建立关于公司的数据资产的知识基础；能够使不同业务处理和系统之间的数据实现整合和共享。     

数据大集中模式下的应用监控分析

随着中国工商银行（以下简称＂工行＂）数据大集中工程的完成,数据中心对全行的业务影响力日益提高。截至目前,数据中心运行的各类应用系统已达200多套,各类服务器3000多台,部分应用系统支撑着全球范围7×24小时的连续业务运营。在此情况下,如何确保工行应用系统的稳定可靠、高交易成功率和高峰访问条件下的高性能是数据中心生产管理必须面对的课题。     

多维数据模型与OLAP实现

近年来,随着网络技术和数理分析在银行业中的广泛应用,西方商业银行开始广泛采用人口地理统计理论,运用数据挖掘及商业智能等技术,处理跨时间、跨空间、跨部门、跨产品的银行数据集成分析问题,逐步实现了金融产品和金融服务的交叉销售,以保留住优质客户。目前,国内多家银行也不同程度地开展了商业智能(BI,BusinessIntelligence)系统建设。从信息管理角度看,商业智能是决策支持技术在商业银行应用的进一步发展和完善,OLAP(On-LineAnalyticalProcessing,联机分析处理)技术是BI的关键技术之一。自1970年第一个OLAP的雏形工具Express发…     

必由之路别无选择——数据模型对商业银行转型的作用初探

20世纪80年代以来,借助于计算机技术和通讯技术的迅猛发展,金融市场的创新改革浪潮也一浪高于一浪,猛烈地冲击着传统的金融体系、制度和货币政策,深刻地影响了人们的消费习惯、储蓄方式、投资偏好.1987年,我在国务院电子振兴领导小组办公室工作,参与了通信领域和金融业的电子化推广应用.曾受组织安排,参加了对欧美国家金融电子化的考察和研究.     

A new data model for XML databases

The widespread activity involving the Internet and the Web causes large amounts of electronic data to be generated every day. This includes, in particular, semi-structured textual data such as electronic documents, computer programs, log files, transaction records, literature citations, and emails. Storing and manipulating the data thus produced has proven difficult. As conventional DBMSs are not suitable for handling semi-structured data, there is a strong demand for systems that are capable of handling large volumes of complex data in an efficient and reliable way. The Extensible Markup Language (XML) provides such solution. In this paper, we present the concept of a ‘vertical view model’ and its uses as a mapping mechanism for converting complex XML data to relational database tables, and as a standalone data model for storing complex XML data. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

银行灾难数据中心的设计

经过发展,国内银行的大型数据中心正相继建成投产,基于银行业计算机系统建设与发展现状,做好存储结构规划,建立银行灾难数据中心,提高银行计算机系统整体抗变能力,是银行计算机系统建设的一项重要任务.本文在学习借鉴国内外银行成功经验,研究银行计算机灾难备份技术的基础上,对银行灾难数据中心解决方案的设计提出了几点讨论意见.     

个人信用信息数据仓库设计

现代市场经济是信用经济，良好的个人信用制度是建设社会市场经济秩序，防范金融风险的有效保证。完善的个人信用制度必须在一国范围内有透明开放和允许以市场经济方式经营的征信数据，以及覆盖全社会的征信数据库。