商业智能在银行中的应用

目前,各银行已积累大量的货币经营、银行卡和中间业务数据,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。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方式转向高层信息分析和结合专家知识进行决策支持,在这种情况下,在银行数据库基础上建立商业智能应用,显得十分具有实际意义。     

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…     

信息系统数据库的分类

一个银行信息系统面对不同的应用,其数据库大致可以分为以下几类. 一、联机交易数据库 联机交易数据库是典型的面向事务处理的操作型的数据库,包含了所有对外服务需要实时变化的数据,如客户的资产、负债账户类数据、客户相关信息和其他各类动态数据,以及为了满足银行日常生产管理使用的各种管理、控制数据的需求,如权限、资金、头寸、限额控制数据等.联机交易数据库的特点包括面向应用、联机更新和生命周期3个.     

银行业数据仓库建设分析

传统的数据仓库技术是以单一的数据资源,即以数据库为中心,进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作。近年来,随着数据库技术的应用和发展,人们尝试对各个来源的数据库中的数据进行整合并进行再加工,以形成一个综合的、面向分析的环境,以更好支持决策分析,从而形成了数据仓库技术。     

银行群决策支持系统的构建与应用

目前,银行已经积累了大量的生产和管理数据,这些数据为银行的正常生产和管理提供了有力的支持,已成为银行必不可少的生存要素。但是,这并不意味着银行对信息的需求已得到满足。随着市场竞争进一步加剧,银行对信息处理的需求逐渐从原来的事务处理方式转向信息分析处理方式,由过去简单的在线信息查询方式转向高层信息分析和结合专家知识进行辅助决策。     

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。     

银行业建立数据仓库的方法和可能存在的问题

随着金融电子化事业的发展,传统的银行手工操作业务大都由计算机系统所替代,但这些联机事务处理(OLTP)系统已不能满足银行业更深层次的需求,特别是银行决策支持的需求,而数据仓库及与之相关的联机分析处理(OLAP)、数据采掘等技术和工具,为银行业的管理决策提供了崭新的技术支持。利用数据仓库的强大功能,可以将正在运行的各自独立的多个数据源进行统一的组织,形成一个集成化的存储结构,为银行的决策分析服务。同时通过先进的信息加工、分析、处理软件,可以更好地防范银行业的经营风险,开拓新的金融服务市场,获取更大的经济效益。     

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数据存储即被称为数据仓库。由于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     

分析用数据库的建设

分析用数据相对于生产用数据而言,主要用于分析决策和市场营销.对于中国的银行零售业务而言,建立和发展分析用数据库已是当务之急,因为没有数据就谈不上对客户的深入了解,也很难制定和优化各种客户管理策略.数据库的建设不是一个简单的项目,动工之前要考虑周全.本文基于多年数据分析工作经验,提出数据库建设中应注意的问题和相关建议.     

分析用数据库的建设

分析用数据相对于生产用数据而言，主要用于分析决策和市场营销。对于中国的银行零售业务而言，建立和发展分析用数据库已是当务之急，因为没有数据就谈不上对客户的深入了解，也很难制定和优化各种客户管理策略。数据库的建设不是一个简单的项目，动工之前要考虑周全。本文基于多年数据分析工作经验，提出数据库建设中应注意的问题和相关建议。     

数据驱动下信用卡业务智能化决策探讨

随着大数据的快速发展,数据处理、分析和挖掘技术已经广泛应用于各行各业,正逐步改变企业的运营模式。统计学先驱爱德华兹.戴明(W.EdwardsDeming)曾说过:"除了上帝,其他人请用数据说话。"由此可见数据化决策的重要性。在信息化时代,数据驱动是实现自动化、智能化决策的前提,是新时代银行转型发展的先进生产力,能有效提升银行的管理水平和服务效率。     

银行数据集中管理

经过十几年的快速发展，银行的数据库中已经积累了浩瀚的客户信息、帐目信息和银行自身的管理信息，现在缺乏一个统一的平台对这些数据进行集中管理，各种数据不能有效整合，形成了很多“信息孤岛”，有时造成同一客户的不同帐目无从辨别，难以为客户提供一对一的服务，更不用说提供有效的决策支持了。银行业务要求集中计算模式银行信息化建设是一个递进的过程，不可能彻底地打破多年形成的固定模式，要在保持现有模式正常运转的条件下，逐步提升业务运转的效率和质量。多种数据库的集中式管理，有利于银行系统混合平台环境下的逐步升级。就…     

资讯

南京银行选择Oracle全套解决方案应对商业挑战近日,南京银行选择了包括数据库、中间件和各类应用软件及行业解决方案在内的Oracle全套解决方案,以较低的总体拥有成本实现数据一体化和法规遵从,实现数据一体化,为公司决策提供更快、更好、更智能的数据分析和支持,以此应对商     

NAS与SAN技术比较

一、引言 随着与 Internet相关技术、电子信息、在线事务处理（ OLTP）、数据仓库、多媒体、医学图像以及其它与数据相关应用的深入发展,尤其是随着银行各种业务的发展,以及中间业务、卡业务、电子商务、虚拟银行、 Call Center等系统的建立,用户要求系统具有更高的数据存储能力和更快的访问速度,并且共享这些数据。 NAS（ Network Attached Storage）并不是一种新的思想,在网络环境中,打印机和磁带备份系统是被多个网络用户所共享的。在十几年前,第一个用于 LAN的文件服务器已经出现,这就是 NAS的雏形。之所以 NAS没有发…     

客户/服务器OLTP系统

一、OLTPOLTP（在线事务处理）是计算机信息系统一种很主要的处理方式，也是计算机应用发展最快的领域之一。OLTP最大的特点是可以立即得到事务处理的结果，而且其结果信息可直接被用户使用。所以OLTP很适用于银行柜台储蓄系统、ATP／POS系统、证券股票交易系统，以及电话银行查询系统等其他在线处理顾客业务，事务阿ransaction）又称为交易，每一事务可定义为DB（数据库）数据从一种一致性状态转变成另一种一致性状态的工作单元，这样一种工作单元可包含一个或一组DB操作（如SQL语句），且这些操作是不可分割的整体，要么全部…     

财务信息系统及其审计方法

财务信息系统的发展财务信息系统(FIS)是指利用信息技术对财务信息及相关信息进行采集、存储、分析和报告,以支持组织的管理和决策。它是企业信息系统的有机组成部分,可分为三个发展阶段:1.面向事务处理,完成部门内的信息集成此阶段的系统平台为单机、文件服务器或数据库服务器的局域网。FIS只采集那些影响企业资产、负债或所有者权益的价值信息,数据来源单一,可实现会计核算的自动化、会计报表的自动生成,完成事后分析及辅助决策。但FIS未收集对决策有用的非价值信息,如市场、竞争对手、上下游企业、机器设备的性能等,无法进行有效的事…     

软件与中间件

Tivoli 新版应用性能管理软件Tivoli/IBM 公司推出的 Tivoli Application Perfor-mance Management 2.0版软件,能帮助提高银行关键业务应用系统的性能,确保银行与客户建立和保持更高的服务水平协议。该软件可提供三种测量用户响应时间的方法,即事务处理过程监测、事务处理过程模拟及应用测量仪器,这些方法都采用一种已被开放组织采纳的通用测     

商业银行决策支持系统开发策略

决策支持系统（DesisionSUpoSystem，DSS）是支持决策者更有效地进行决策为目标的计算机系统。随着专业银行的商业化，银行间的竞争将更为激烈。因此，进行决策支持系统的研究，建立银行决策支持系统有着重要的现实意义。一、商业银行决策支持系统的构成数据库、模型库、方法库和知识库是一个完整的银行决策系统的核心，其结构如下图：数据库：存放决策所需的数据，使决策人员能够及时方便地取得所需的数据。模型库：存储金融决策中常用的各种模型。方法库：存储常用的预测方法，以便科学地产生准确的预测信息。知识库：存储有关专家的经…     

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…     

基于数据仓库的银行商业智能构建

随着计算机网络、人工智能数据库等技术的发展,一项新的信息管理技术——商业智能（BI）诞生了,它已成为当今信息管理技术的热门应用。实际上,商业智能技术是数据库与人工智能这2项计算机技术相结合的产物：利用人工智能中的机器学习、知识处理和神经网络等算法,从数据库中发现知识,理清数据库中大量数据之间的相互关联及存在规律,可供使用者有效分析和利用数据库中已存储的各种有用信息,以帮助决策者迅速做出决策,从而使银行产生巨大的经济效益。