银行多数据源的数据仓库填充方案

一、问题的提出W.H.Inmon 将数据仓库定义为:数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、与时间有关的、持久的数据集合。在数据仓库构建时,可以采用数据集市/数据仓库,数据驿站/数据集市/数据仓库,或者     

构筑七层结构的数据仓库

数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时变化的数据集合,它支持管理部门的决策过程。广义而言,数据仓库是一个数据库,它与组织机构的操作数据库分别维护。数据仓库系统将各种应用集成在一起,为统一的历史数据分析提供坚实的平台,对信息处理提供支持。 数据仓库涉及的主要技术包括异种数据提取、数据清洗、数据变换、数据归约、数据立方体、在线分析及模式可视化。 数据仓库的数据模型与操作数据库的数据模型     

数据库技术的应用

在上一讲中，我们把数据仓库定义为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，它用于对管理决策过程的支持。该我表明数据仓库不是取代数据库，而是建立在一个较全面和完善的信息应用基础之上，用于支持高层决策分析。也就是说，数据仓库技术的应用与发展是在顺应管理、决策支持等需求的驱动下产生和发展起来的。目前，数据仓库技术主要应用于以下两个领域中并取得了较大的发展。     

数据仓库技术在金融行业的深度应用和发展趋势

数据仓库是面向主题的（Subject-Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映时间变化（Time-Variant）的数据集合,主要用于支持全局的信息共享和高层的管理决策。20世纪90年代中期以来,数据仓库技术受到学术界和产业界的广泛关注,逐渐成为企业信息化建设的主流技术之一,并为企业开发决策支持系统应用提供了重要基础。     

数据仓库应用及未来发展

人们对信息技术广泛应用的过程中所形成的大量电了化数据的分析需求导致了数据仓库的产牛。从技术角度描绘，数据仓库是一种对历史数据进行有效整合，并面向业务分析主题而建设的海量数据存储。它集成了分布在组织中不同系统中的商业数据，为决策者提供各种类型、有效的数据分析，起到决策支持作用，是一系列技术工具和数据管理机制的统称。     

银行业市场营销的核心技术——数据仓库

数据仓库就是专供管理和决策支持所用的一组数据集,这组数据集是由企业的历史数据、当前数据、操作数据和外部(环境)数据按照一定的主题标准归类、经加工和集成而建立的.其主要的应用业务部门为信用卡部、信贷部、市场部和零售业务部等,应用领域是以客户为中心的分销渠道管理、客户利润分析、客户关系优化和风险控制管理.     

数据仓库及OLAP技术在高校财务管理的应用研究及实证分析

新形势下高校财务管理追求更有效、快捷的数据化决策支持,数据仓库及OLAP技术作为大数据时代下重要的数据挖掘工具,可以为高校建立各种财务主题的数据立方体来提供决策数据支持,并结合热点通过绩效工资数据立方体的创建过程举例说明数据仓库及OLAP技术是如何应用到具体的高校财务管理业务中.     

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…     

试论商业银行基层客户经理获取信贷数据仓库支持的模式

近年来伴随着我国各主要商业银行普遍实行的扁平化管理模式,越来越需要建立起全国范围内统一的商业银行信息管理IT支持体系。为此自2000年起国内各商业银行先后启动全国性的数据大集中。数据大集中使建立涵盖全行的商业银行数据仓库成为可能。数据库技术发展到今天,传统意义的数据仓库应用主要定位于满足各级管理人员对业务数据主题分析需求,而面对基层业务人员的支持较少。本文试图从满足商业银行最重要的基层业务人员(客户经理)需要入手,探讨数据仓库中信贷数据仓库对此类人群的支持模式。     

保险数据仓库之数据集成设计

随着保险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,而数据集成作为数据仓库建设的关键技术之尸,是数据进人仓库的人口.其设计的好坏将直接影响整个数据仓库建设的成败.