银行数据仓库的建立

随着银行业务的迅猛发展和服务手段的日益提高，银行间的竞争越来越激烈，仅有大众化的业务已无法满足客户，因此我们面临的重要问题是如何推出各种新的银行业务，通过各种途径分析现在和将来的市场，做好银行自身的定位和每个阶段的发展战略，从而进一步提高业务发展、风险控制能力，使企业在新一轮的竞争中取得优势。数据仓库给我们提供了理想的解决方法，它通过对历史和现在的各类信息数据的分析，为业务部门和各级领导提供分析和决策支持。 一、数据仓库简介 ２０世纪９０年代初期，美国著名的信息工程学家Ｗ．Ｈ．Ｉｎｍｏｎ博士在《建…     

剖析数据仓库技术

纵观全球金融市场,竞争日趋激烈。如何提供高质量的服务来吸引和留住客户、提高收益、降低经营成本、增加市场占有率、降低风险,便成为全球金融业决策者们共同关注的课题。所以,应用数据仓库技术,从而改善企业决策支持模式,取得最大的投资回报,已经成为大多数成功企业的共识。     

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。     

企业数据仓库建设

目前数据仓库建设受到许多企业的极大关注。本文在分析企业数据仓库建设的必要性和可能性的基础上,阐述了数据仓库的概念,给出了现代企业数据仓库系统的体系结构,分析了企业数据仓库建设作为一项工程的建设步骤以及应该重视的主要因素。     

浅谈银行数据仓库的建立

随着银行业务的迅猛发展和服务手段的日益提高,银行间的竞争越来越激烈,仅以大众化的业务已无法满足客户,因此,如何通过各种途径分析现在和将来的市场,搞好银行自身的定位和每个阶段的发展战略,从而在新一轮的竞争中取得优势,是商业银行当前必须认真思考的问题。     

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     

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，     

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…     

加速银行数据仓库建设

一、建立数据仓库是银行经营管理的内在需要西方金融理论认为，银行就是“货币十信息”。目前，人类已经进入信息社会，科技进步使人们对信息这一客观要素加深了认识。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，银行是信息市场交换的主要参与者。1975年，美国经济学家费雪对银行信息优势作了深入分析，认为：银行是具有信息优势的部门，掌握客户存、贷款帐户的内部信息，主要源于银行的支付转帐的系统功能，银行在处理大量票据转帐信息当中，对客户的了解程度超过了其他的零售商。银行是信息搜集与处理…     

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     

数据仓库和数据挖掘在银行CRB中的应用

客户关系管理（CRM）不仅是一种管理理念，也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，一种管理软件和技术。数据挖掘可对未来的趋势和行为进行预测，从而支持人们的决策。本文通过对客户关系管理概念、特征及技术实施的解说，以及对数据仓库与数据挖掘的阐述，具体介绍了数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用，最后给出了数据挖掘技术在银行得到应用的建议。     

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     

基于数据仓库的银行商业智能构建

随着计算机网络、人工智能数据库等技术的发展,一项新的信息管理技术——商业智能（BI）诞生了,它已成为当今信息管理技术的热门应用。实际上,商业智能技术是数据库与人工智能这2项计算机技术相结合的产物：利用人工智能中的机器学习、知识处理和神经网络等算法,从数据库中发现知识,理清数据库中大量数据之间的相互关联及存在规律,可供使用者有效分析和利用数据库中已存储的各种有用信息,以帮助决策者迅速做出决策,从而使银行产生巨大的经济效益。     

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     

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。     

商业智能的应用分析及发展展望

商业智能是指企业用来对各种商业资料进行定量分析的技术策略、过程和工具。商业智能的核心使命是帮助企业经理人员做出及时、正确、可行、有效的决策,从而改善企业经营效果,提升企业竞争力和获利性。 商业智能之所以重要,是因为对于现代企业来说,不知不觉的风险是巨大的,而一知半解的危害更大。当我们带着错误的认识制定了决策和计划,并按照此采取行动,这样的后果是可想而知的。商业智能就是要争取利用企业在日常经营过程中积累的大量数据,将其转化为有用信息来对企业决策进行引导。     

决策支持技术的发展及其体系结构研究

本文介绍了决策支持系统、数据仓库、数据挖掘技术的总体研究情况,包括其定义、基本框架、研究进展,并对OLAP技术和数据挖掘技术作了比较。结合当前数据仓库和数据挖掘技术的发展,本文从决策支持系统的建立和决策支持空间两方面,探讨了它们对决策支持系统的支持作用。     

数据挖掘技术及其在金融领域的应用

数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现和提取有趣知识的过程。它把人们对数据的应用从简单查询提升到挖掘知识、提供决策支持的层次。风险管理是每一个金融机构的重要工作，利用数据挖掘技术可以很好地降低金融机构存在的风险。     

建立我国银行业数据仓库的构想

人类进入信息社会以后，随着银行业务的迅猛发展和服务手段的日益提高，银行间的竞争越来越激烈，银行在经营过程中积累的信息也在以几何级数飙升。如何科学地加工利用这些浩瀚如海的“天量”级信息，支持自身的经营决策，防范金融风险，在激烈的竞争中取得优势，已成为商业银行当前必须认真思考的问题。数据仓库的出现为我们提供了理想的解决方案。