基于数据仓库的决策支持系统技术框架

决策支持系统(DSS)是在管理信息系统的基础上发展起来的,在数据仓库、OLAP技术和数据挖掘出现以前,DSS在实际应用开发过程中暴露出许多问题,使得DSS一直处于一种尴尬的处境。     

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。     

银行数据仓库的规划与设计

数据仓库技术是最近几年才逐渐流行起来的一门新兴技术,数据仓库技术的目标是达到有效的决策支持。银行足数据、信息最丰富集中的行业,尤其是实行"实名制"以后,确保了用户信息的真实性,提高了信息价值。随着银行商业化管理步伐的加快,同业竞争日趋激烈,以及面对入世的压力,银行越来越感到信息技术的重要性,对智能决策系统的需求日益强烈。一、系统规划数据仓库的目的是实现 IT 技术与业务需求的良     

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。     

基于数据仓库的银行个人信贷系统的分析与设计

近年来个人信贷在银行贷款中比例不断提高,但不良率也有攀升的趋势,强化个人信贷信用管理成为银行急需解决的问题。本文提出了利用数据仓库技术整合银行历史数据,构建了个人信贷数据仓库的整体架构,并对其数据的ETL、逻辑设计、安全性进行了探讨,为银行的个人信贷业务数据仓库的设计提供了实现方法。     

数据仓库与银行决策系统

强化资产负债比例管理和风险管理，充分发挥银行的资金优势和信息优势，快速、及时、准确地作出经营管理中的重大决策，是商业银行管理人员的重要职责。但是，银行管理人员在实际工作中，往往由于不能全面把握内部和外部的信息，缺乏信息的交流，从而对未来发展趋势作出错误判断，导致决策失误。因此，银行管理人员在工作中应抓住关键，对银行经营活动进行准确的分析，对未来的趋势进行准确的预测，利用商业银行信息系统所积累的历史数据，提取出“黄金”信息，从而保障各项决策的科学性、趋前性、及时性。数据仓库是一个决策支持系统，它能…     

数据仓库建设中的数据冗余问题及其解决方法探讨

一、引言在亚洲金融危机之后,随着巴塞尔II新协议的出台,商业银行正面临着越来越严格的监管要求和更加激烈的市场竞争。为了提高银行竞争力,如何利用银行数据资产进行决策分析成为国内商业银行信息化建设的热点。通过对数据仓库的分析研究,建立全局集中的商业智能解决方案,已经     

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…     

银行经营分析数据仓库模型的设计

近年来．由于我行各项业务的迅速拓展，规模的扩大和客户的持续增加，加大了管理的难度。一方面，无法用量化的指标考核行员业绩，考核标准不统一，很大程度上挫伤了员工的积极性；另一方面，由于系统众多，数据分散，决策及管理部门无法及时准确地获取业务信息。因此，为了对行员（尤其是客户经理）绩效进行有效的监控和评价，强化内部竞争机制，更好地提高员工的积极性，我行决定建设一套科学化的业绩考核系统，同时建立一个集成的，逐步完善的决策分析平台，为以后其他分析管理提供基础，提升银行的科学经营管理水平。     

个人信用信息数据仓库设计

现代市场经济是信用经济，良好的个人信用制度是建设社会市场经济秩序，防范金融风险的有效保证。完善的个人信用制度必须在一国范围内有透明开放和允许以市场经济方式经营的征信数据，以及覆盖全社会的征信数据库。     

关于新兴商业银行构筑数据仓库决策支持系统的若干设想

当前,国际金融界普遍认为:数据仓库决策支持系统这一客户关系管理的核心技术,能为银行业务分析和管理决策电子化提供有力支持。正如Tower Group公司98年度研究报告所示,1999年全球商业银行将投资54亿美元构筑数据仓库决策支持系统。美国第一银行已集中20余人再造公司客户信息和活期存款帐户管理子系统;花旗银行花费巨资改造区域化单证集中处理中心;     

Oracle 9i,银行数据仓库新动力源

在竞争激烈的金融市场中，面对外企银行的竞争压力，只有更快更好地进行商业决策，国内银行才能得到发展和繁荣。目前国内各银行都在寻求最佳方法以改善金融产品设计，以便更好地适应市场趋势，服务顾客。     

保险业务数据仓库的设计与实现

进入20世纪80年代后,计算机技术迅速发展,在保险行业中开始出现计算机业务系统。随着商业保险公司业务系统的日趋完善、数据交换和处理中心的建立,如何满足保险行业日益增长的对各种查询、统计、报表进行分析和预测的需求?如何提高防范和化解经营风险的能力?如何有效利用数据信     

基于数据仓库的决策支持系统的研究

一,引言自20世纪70年代提出决策支持系统(DSS)以来,DSS 已经有了很大的发展,它对利用计算机辅助解决半结构化和非结构化问题起到了巨大的推动作用。决策支持系统由数据库、模型库、     

浅谈数据仓库与集市构建中小银行的基础数据平台

随着国家对金融市场的进一步开放,小型地方性银行的政策性优势也在逐步下降,面对竞争日趋激烈的市场以及高度信息化时代,小银行的发展必须依靠后台科技的强力支撑,"数据挖掘"这一关键词也越来越多的出现在各家银行的规划日程当中。然而数据挖掘的基础"数据仓库"或"数据平台"的建设尤为重要,只有打下坚实的数据基础建设出一套完整的标准化基础数据平台才能更有效的驱动下一步的数据挖掘与分析,以及为日后建立更多样化的管理类分析系统提供强有力的支持。     

浅谈数据仓库与集市构建中小银行的基础数据平台

随着国家对金融市场的进一步开放,小型地方性银行的政策性优势也在逐步下降,面对竞争日趋激烈的市场以及高度信息化时代,小银行的发展必须依靠后台科技的强力支撑,"数据挖掘"这一关键词也越来越多的出现在各家银行的规划日程当中。然而数据挖掘的基础"数据仓库"或"数据平台"的建设尤为重要,只有打下坚实的数据基础建设出一套完整的标准化基础数据平台才能更有效的驱动下一步的数据挖掘与分析,以及为日后建立更多样化的管理类分析系统提供强有力的支持。     

浅谈数据仓库技术在银行的应用

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400％,该技术成为继Internet之后又一技术热点。目前,在美国30—40％的公司已经或正在建造数据仓库,以数据仓库技术为基础,以联机分析处理(On—Line     

数据仓库实践问题浅析

提到数据仓库的建设方法，自然离不开自顶向下、自底向上两种方法的对比和讨论。这里不再赘述两的概念和优缺点。目前多数人倾向两结合的方法，即首先划分出数据仓库主要的几个主题区域，逐一划分数据内容和基本的数据模型，形成数据仓库的总体框架，然后在此框架的指导下，根据各部门的业务需求，