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。     

数据仓库应用中存在的问题及其对策

目前国内各大金融企业,如保险公司、银行、证券公司都已着手建立了自己的数据仓库系统。从数据的规模、技术力量的积累、日益加剧的市场竞争等客观情况看,构建数据仓库的时机和条件已经具备。但是数据仓库应用的成功之路并不是一蹴而就的,要想成功实施数据仓库还需要在应用层和技术层两方面加以提升。一、数据仓库应用中存在的问题建立数据仓库可以把企业的内部数据和外部数据进行有效集成,为企业各层决策、分析人员提供准确、有效、便捷的信息。一个企业通过建立数据仓库可以提高市场竞争力,提升客户服务;提高资产质量,防范经营风险;提高管…     

数据挖掘技术在银行的应用

数据挖掘技术源于20世纪80年代末,金融,保险、电信等行业首先受益。20世纪90年代末,随着客户关系管理的兴起,数据挖掘逐步成为银行、保险业的宠儿。21世纪,数据仓库技术的广泛应用为数据挖掘的深度普及奠定基础。在金融数据海量集中的年代,对数据的整合、挖掘势在必行。本期技术与应用栏目以数据仓库、数据挖掘技术在银行、保险业的应用为例,与金融科技工作者共同探讨其最新价值。     

数据仓库技术在银行的应用和发展

20世纪90年代初期,美国著名的信息工程学家W.H.Inmon 在《建立数据仓库》一书中提出了"数据仓库"的定义。90年代中期,数据仓库技术的出现和兴起,较好地满足了银行的要求。据美国国际数据公司调查,使用该技术的投资回报率平均超过     

数据挖掘技术在银行的应用

数据挖掘技术源于20世纪80年代末，金融、保险、电信等行业首先受益。20世纪90年代末，随着客户关系管理的兴起，数据挖掘逐步成为银行、保险业的宠儿。21世纪，数据仓库技术的广泛应用为数据挖掘的深度普及奠定基础。在金融数据海量集中的年代，对数据的整合、挖掘势在必行。本期技术与应用栏目以数据仓库、数据挖掘技术在银行、保险业的应用为例，与金融科技工作者共同探讨其最新价值。     

数据仓库数据模型研究及应用

数据仓库模型技术发展至今，历经了传统的第三范式（the Third Normal Form，3NF）关系模型、星型模型、雪花模型等。随着不断的应用，进入上个世纪90年代，由于第三范式模型、星型模型的扩展性、业务适应性的方面问题逐渐暴露，一种新的数据仓库模型——数据拱顶提了出来。数据拱顶模型被普遍认为是下一代数据仓库模型的典范。     

数据仓库技术在银行管理中的应用

数据仓库是将原始的操作数据进行各种处理和转换,并提供功能强大的分析工具。在银行业中建立数据仓库系统可用于客户盈利分析、银行产品分析和市场趋势预测,是银行科学决策的依据,对银行的长期稳定发展有着重用的作用。本文主要论述了数据仓库与银行经营管理中的作用和应用背景。     

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。     

我国商业银行数据仓库建设的现实选择

数据仓库的基本理论著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《BuildingtheDataWarehouse》一书中对数据仓库的定义是:数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。对于数据仓库的概念可以从两个层次予以理解,首先,数据仓库用于支持决策,是对各类数据的组合分析和再加工,它不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按照主题进行重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。     

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     

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。     

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。     

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.     

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。     

IT资讯

2005年Teradata数据仓库峰会在京召开本刊讯NCTTeradata数据仓库事业部于5月24日在北京召开了2005年Teradata数据仓库峰会。本交峰会以“数据之道,智胜千里”为主题,探讨数据仓库及分析型应用如何帮助企业从大量数据中获取商业智能,全国掌握运营状况,快速制定有效决策,最终帮助企业迈向成功之道。     

浅谈商业银行建立数据仓库的必要性

<正> 对于国内商业银行来讲,数据仓库这一名词还比较陌生,但如果我们翻开国外银行业近年来的发展案卷,我们可以清楚地看到:数据仓库在国外银行业的运用已比较普遍,国外银行业近年来对数据仓库建设的投入正在日渐加大,据美国The Tower Group咨询公司的有关调查资料:1998年全球500家大银行中,已经有近90家建立了数据仓库;1999年全球金融机构用于数据仓库建设的投资     

盔用至上 实效为本——从实用角度看数据仓库的构建要领

中国银行业对数据仓库技术的探索和应用，应该说在局部领域已经取得了长足的进步。但在数据仓库的建设中，有的金融机构还存在一些认识性误区，且大多仍是靠IT人员主导和推动，这往往会造成数据仓库的功能、架构存在一些欠缺，应用效果也差强人意。     

银行决策支持系统方案设计

当前数据仓库技术引起我国金融界广泛的关注，该技术的应用与设计已成为金融电子化的新热点。如何充分发挥此项技术的优势，同时兼顾安全性、便捷性、高效性，这是在应用与设计中首先要考虑的。当前商业银行之间的竞争日益激烈，正确及时的决策是商业银行生存和发展的重要保障。而商业银行的日常业务应用系统每天都会产生大量的数据，这些数据若用于决策支持则会带来显著的效益。因此，迫切需要应用数据仓库技术建立银行决策支持系统，从而充分利用商业银行业务系统的各项数据资源，快速准确地提供银行业务报表和各项统计分析数据，为管理者…     

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。     

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。