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。     

银行业数据仓库构建策略

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(OLAP)或数据挖掘(Data Mining)方法，把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。数据仓库在银行业的应用领域非常广泛，例如银行主业中的存     

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。     

数据仓库技术在银行风险与资产质量管理中的解决方案

数据仓库技术应用于商业银行风险管理和辅助决策是目前商业银行急需解决的重要问题。银行风险主要包括授信权限信用风险、汇率敏感度、流动资金风险、不良贷款、信用组合风险分析和安全性分析。数据仓库不仅对银行传统的额度进行监控,更重要的是可帮助银行做基于巴塞尔协议的压     

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。     

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。     

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：     

银行业CRM应用研究系列专题(二)中国银行业实施CRM面临的有关问题

基于数据仓库技术的CRM是银行成功进行市场营销的核心,它能帮助银行准确地发现目前为银行创造效益的客户和具有创造效益潜力的客户;支持银行前台网点预测和分析客户的消费倾向以及离开银行的风险;帮助银行开发适应消费者需求的新产品,为银行留住客户提供有效手段.国外商业银行将数据仓库应用于CRM,带来了巨大的效益.     

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…     

引入数据仓库技术加快我国银行业信息化建设

数据仓库技术是我国银行信息化建设的重点。本文根据“‘金融信息化发展战略研究’管理与决策专题组”的部分调研成果,对数据仓库技术在银行信息化中的地位与作用、应用现状、存在问题等进行了综述,并提出一些实施建议。     

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。     

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,     

未来数据仓库的应用趋势

数据仓库的应用范围及价值是由银行自身业务发展决定的。目前,数据仓库应用的三大核心领域是客户管理、风险管理和财务与绩效管理,涵盖了银行从市场到自身管理的一系列过程。因此,业务的发展趋势就是数据仓库的应用趋势,数据仓库只有在顺应业务发展的过程中不断完善技术能力,提供更灵活、更丰富的服务,     

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。     

数据仓库建设:商业银行应审慎决策

在竞争全球化和金融信息化趋势的驱动下，许多商业银行纷纷投入了数据仓库建设，以期实现管理决策的改善与银行竞争力的提高。然而，很多数据仓库项目却因各种原由以失败告终，未能达到预期的要求，造成了资源的浪费。只有从一个理性视角分析数据仓库作为一个IT项目的特征及其开发风险，对数据仓库持有审慎的态度、全面的认识、充分的分析、合理的规划，才能使数据仓库建设真正地服务于银行的效益增长。     

利用数据仓库整合银行信息资源

银行业是一个信息科技高投入、高配置的行业，也是一个信息高需求、高输出的产业，银行是信息交换市场的主要参与者。由于现代社会信息量以几何级数递增，银行迫切需要建立涵盖全部业务的数据仓库，支持银行决策，防范金融风险。数据仓库技术有助于商业银行成功进行市场营销，能够支持银行前台网点预测、分析客户的消费倾向，为银行保留客户提供有效手段。     

银行的数据模型与数据仓库

银行数据仓库是在国外商业银行面临着从产品到客户的战略转型环境中产生的。至今 ,国外许多商业银行利用数据仓库技术来开拓客户关系管理、改善盈利水平、降低风险和改善银行的资产负债结构。在我国 ,目前银行正在向数据中心和管理集中方向发展 ,国内的许多银行正在积极从事全国性的数据集中工作。随着银行自助设备和网上银行的增强 ,中国的银行界也正在向银行前台网络化、虚拟化演进。同时 ,这迫切需要银行的后台管理、组织高度集中和决策的高度智能化。研讨银行整体的数据管理和数据仓库的理念和实施 ,是希望能够启发思路和帮助确定国内银…     

优化客户关系 创造竞争优势——2001年Teradata数据仓库大会召开

为了促进中国数据仓库市场的发展,提升中国企业的核心竞争力,NCR 公司于7月6日在北京举办了主题为"优化客户关系,创造竞争优势"的2001年 Teradata 数据仓库大会。来自 NCR 公司总部、亚太区及国内的数据仓库专家和银行、证券、电信和航空等领域的代表近500人参加了此次盛会,深入探讨了数据仓库技术的发展、推广和应用。大会围绕数据仓库与企业服务增值展开,深入探讨了数据仓库、客户关系管理和业务价值之间的关系。明确了数据仓库为企业所带来的利益,以及企业实施数据仓库的必要因素。来自电信、银行、证券和企业等各行业的专家、顾问和技术权威在"2001年 Teradata 数据仓库大会"上发表了数据仓库和客户关系管理领域的新观点,提出了未来数据仓库发展的新模式。许多成功使用 Teradata 数据仓库的客户,包括美国西南贝尔电信、澳大利亚联邦银行和中国民航等代表在大会上也做了精彩的演讲。     

银行数据仓库建设成功的关键

目前国内外的金融机构基本已经完成或正在进行数据仓库项目的建设。然而，在实施数据仓库的银行中，只有少数银行取得较好的效果，更多却处于效益产出较少的尴尬局面。更有咨询机构宣称，真正成功的数据仓库项目仅有50％左右，项目的风险度较高，一些数据仓库项目甚至是“上线就死亡”。下文将围绕数据仓库项目成功的关键展开探讨。