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…     

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。     

数据仓库技术的应用策略

数据仓库是基于数据管理和利用的综合性技术.本文对数据仓库技术的应用进行了探讨,在阐述数据仓库特征和应用框架的基础上,重点分析了构建数据仓库的关键技术,最后介绍了数据仓库系统的设计方法.     

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…     

业务数据时变性在数据仓库实现中的研究

一、引言数据仓库是企业宝贵的资源,它是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合,能为企业提供有效的信息。从商业业务数据经过ETL过程,到最终的面向终端用户,数据仓库共包括4层:操作层、原子/数据仓库层、部门/数据集市层、个体层。这些不同层次的数据是构成     

数据仓库信息生命周期管理的应用

随着IT技术的发展，越来越多的企业建立了数据仓库系统来管理数据并挖掘信息的价值。经过多年的数据积累，数据仓库系统中可能保存了TB级的数据。为了使这些数据财富发挥其应有价值，首先要解决数据存放和访问的问题。如果处理不好极有可能出现下列状况：     

数据仓库建设中数据质量问题的研究

本文对数据仓库中数据质量方面的问题进行了研究.首先介绍了数据质量对于数据仓库的重要性和数据质量标准,接着陈述了导致数据仓库数据质量低下的原因,并进行了分析,然后提出了保证数据质量的应对策略,最后强调了企业数据质量问题的解决是一个长期的过程.     

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。     

数据仓库数据管理的关键技术

数据仓库不是一个单纯的软件系统,而是一项工程,这决定了其技术的多样性和复杂性。本文从数据管理角度将数据仓库的技术需求按其工作过程分为三类：数据获取、大数据量管理和数据提供（如图1所示）,并选取其中的几项关键技术进行分析。     

数据仓库中的联机分析处理技术与元数据机制

数据仓库中的联机分析处理技术与元数据机制北京大学唐世渭裴健数据仓库技术是为了解决大型企业虽然拥有大量业务数据,但却很难及时有效地提取经营管理决策所需要的信息这一问题而产生的。如何有效地组织大量的数据,维护数据的一致性,方便用户访问,这只是数据仓库技术...     

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。     

从业务需求视角谈央行数据综合利用

谈及数据综合利用,人们首先想到的就是数据仓库和数据挖掘技术,有人认为只要建立数据仓库,利用数据挖掘工具,就可以开展数据综合利用。笔者认为,数据仓库和数据挖掘技术只是开展数据综合利用的工具,能否发挥作用,发挥多大的作用,关键在于人们如何使用工具,而不是工具本身。数据仓库和数据挖掘技     

建设企业级数据仓库

本文主要阐述了在中国人寿IT建设的大环境下，如何利用数据仓库技术对数据进行融合，为企业提供统一的数据视图，建设中国人寿企业级数据仓库，并最终为市场营销活动及各级决策管理者提供及时、准确、科学的辅助决策依据。     

数据仓库和数据挖掘技术在信用卡分析中的应用

随着信用卡业务的发展，银行积累了大量客户交易数据，如何利用客户的特征数据和交易数据，获得客户的行为模式，从而更好地为客户服务、提高效益，是信用卡管理中迫切需要解决的问题。数据仓库和数据挖掘技术在信用卡分析中的应用较好地解决了这个问题。     

建设企业级数据仓库

本文主要阐述了在中国人寿IT建设的大环境下,如何利用数据仓库技术对数据进行整合,为企业提供统一的数据视图,建设中国人寿企业级数据仓库,并最终为市场营销活动及各级决策管理者提供及时、准确、科学的辅助决策依据。     

银行数据仓库逻辑设计

数据仓库不是一种商业产品，而是一种含有多种技术的灵活信息管理环境或体系结构。它是一种语义一致的数据仓储，能将银行中各类数据规范为面向主题的形式，以便于最终用户进行数据访问和分析，并用于决策，以满足不同的数据存取、档报告的需求。它是一个不断发展的过程，能把各个异质的原始数据融合在一起，用以支持结构式的即时查询、分析报告和决策支持，     

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。     

银行数据仓库系统的设计与实现

为了提升自己的竞争力和寻求新的利润空间，当前金融机构非常重视数据仓库的建设，全球排名前100家的大银行几乎都建有自己的数据仓库。数据仓库的成功应用引起国内金融机构的高度重视，比如：工行启动了“9991”工程，顺利地解决了建立数据仓库的基础——“数据集中”的问题；招商银行数据仓库的建设更是走在前面，对公、储蓄和人事数据仓库系统已初步建成并投入使用。     

ETL开发实施中质量保证的关键步骤

数据仓库项目实施成败的关键因素之一就是数据抽取过程中数据的质量问题。在数据仓库建设过程中，我们不得不在原有的数据中“艰难跋涉”，这些数据来自原有数据库、原有磁带机以及远程的数据源，它们中的大部分都凌乱不堪，并且难以获取。我们要对这些数据进行大量处理，并且还要通过ETL（Extract，Transform Band Load）程序来寻找其中的有用信息。这就要求开发人员必须花费足够的时间来充分研究这些数据，将凌乱的数据规则化，并尽力设计和实现强壮的数据采集和转换过程。如果没有对源数据进行整理和数据标准化等基础工作，很可能造成数据仓库项目的基础不牢。     

基于工作流引擎数据仓库工具的构建

数据仓库是一种新型数据库管理系统，其主要任务是对企业的海量数据进行各种各样的分析，能够集成各种异构数据源并能满足企业管理对数据查询的快速响应，而且把事务型处理和分析型处理相分离，其最终目的是为企业的管理提供决策的支持信息。