数据仓库技术在银行业的应用
数据仓库在现代商业银行营销中的作用
数据仓库在现代商业银行营销中的作用摘要：本文从支持营销的角度介绍了数据仓库在商业银行中所起到的作用。
数据仓库既可为银行决策者提供非常重要、极有价值的决策信息，从而提高经营决策的效率，产生巨大的经济效益；银行营销部门也可以利用数据仓库提供的信息为消费者提供个性化昀服务，从而在竞争中赢得更多的市场机会。
关键词：数据仓库；商业银行；营销doi：10.3969／j.issn.1672-3309(s1.2010.09.04一、引言起源于20世纪70年代的关系型数据库是依照某种数据模型组织起来并存放数据的集合。
这些数据是结构化的，尽可能的减少有害的或不必要的冗余，并以最优方式为某种特定组织的多种应用服务：数据库中数据的存储独立于使用它的应用程序：对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。
数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。
数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库(Data Warehouse)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。
数据库与数据仓库的关系与区别：第一，数据库是面向事务的设计。
数据仓库是面向主题设计的。
数据库一般存储在线交易数据。
数据仓库存储的一般是历史数据。
第二，数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计时有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
第三，数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本元素是维表和事实表。
第四，数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。
二、数据仓库对商业银行的意义现有的新兴商业银行核心系统及周边系统中，普遍存在着缺乏有针对性的分析模型：分析工具功能有限、效率不高；客户流动性加大，业务复杂性加剧，随机分析需求增多：如何提高客户服务水平、控制金融风险、提高银行的经营业绩、保证利润的持续增长；如何建立有效的数据集成管理机制，充分利用银行积累的大量数据，为银行的科学化管理决策和发展新的业务服务等一系列难题。
银行大数据应用
银行大数据应用一、引言随着信息技术的快速发展，大数据应用在各个行业中起到了重要的作用，尤其是在银行业。
银行作为金融行业的重要组成部分，其业务量庞大，数据量也非常庞大。
利用大数据技术和分析方法，银行可以更好地理解客户需求，提供个性化的金融产品和服务，提高风险管理能力，优化运营效率，增强竞争力。
本文将详细介绍银行大数据应用的标准格式。
二、背景银行作为金融机构，每天都会产生大量的数据，包括客户信息、交易记录、市场数据等。
传统的数据处理方法已经无法满足银行对数据的处理和分析需求。
因此，银行开始利用大数据技术来处理和分析这些海量的数据，以获取更多的商业价值。
三、数据收集与存储1. 数据收集：银行通过多种渠道收集数据，包括网上银行、ATM机、POS机、手机银行等。
这些渠道产生的数据包括客户个人信息、交易记录、行为轨迹等。
2. 数据存储：银行通过建立数据仓库或数据湖来存储大数据。
数据仓库可以集中存储结构化数据，方便进行分析和查询；数据湖则可以存储各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
四、数据预处理与清洗在进行数据分析之前，银行需要对原始数据进行预处理和清洗，以确保数据的质量和准确性。
主要的预处理和清洗步骤包括：1. 数据去重：去除重复的数据，避免对分析结果产生影响。
2. 数据清洗：去除数据中的噪声和异常值，提高数据的准确性。
3. 数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如将日期数据转换为标准格式。
4. 缺失值处理：对于存在缺失值的数据，可以选择删除或填充缺失值，以保证分析的准确性。
五、数据分析与挖掘银行利用大数据技术进行数据分析和挖掘，以获取有价值的信息和洞察。
常用的数据分析和挖掘方法包括：1. 预测模型：通过建立预测模型，预测客户的需求和行为，从而提供个性化的金融产品和服务。
2. 客户细分：通过对客户数据进行聚类分析，将客户划分为不同的群体，以实现精细化营销和定制化服务。
3. 风险管理：通过对交易数据和市场数据进行分析，识别潜在的风险，并采取相应的措施进行管理和控制。
大数据在银行行业中的应用
大数据在银行行业中的应用近年来，随着大数据技术的不断发展和普及，大数据已经成为了各行业中不可或缺的一部分。
银行行业也不例外，银行作为金融服务的主要提供者，对于大数据技术的应用有着特别的需求和重要性。
一、大数据与银行行业随着信息技术的迅速发展和普及，银行业的信息化程度也在不断提高。
而在这一过程中，大数据已成为银行业中不可忽视的一环。
银行的各种数据资源包括内部数据和外部数据，内部数据来源于银行内部各个系统，例如风险管理系统、业务管理系统等；外部数据来源于与市场相关的各种资源，例如经济环境、政策法规、公共信息等。
这些数据信息包含着丰富的业务信息、客户需求、市场趋势等。
然而，大数据技术不仅仅是将这些数据存储在银行的数据库中，也不仅仅是数据分析，它还包括了数据的获取、清洗、整合和挖掘。
这些过程中需要用到数据仓库、数据采集和清洗工具、大数据分析软件等数据相关技术。
其中，数据整合和挖掘是大数据应用的重点内容。
二、大数据在银行行业的应用1.风险管理银行作为金融服务的主要提供者，经营风险管理一直是银行运营和监管的重点。
在风险管理方面，大数据主要应用在以下几个方面：（1）风险预测和管理。
利用大数据技术，可以分析将来可能发生的风险，从而进行及时有效的风险管理。
例如，通过对各种信用数据进行挖掘，可以预测客户的还款能力和信用风险，进而决定是否放贷。
（2）欺诈检测。
通过对大量数据的分析，银行可以深入了解客户的行为和交易情况，及时发现欺诈行为，提高欺诈检测的准确度和效率。
2.客户服务及营销银行对客户服务和营销方面的需求在不断升级。
随着金融竞争日益加剧，银行纷纷加大了对客户需求的关注和投入，而大数据则成为了提供高效快捷服务的重要工具。
在客户服务和营销方面，主要的应用方式包括：（1）客户分析。
银行一般需要分析客户的需求、生活习惯、收支情况等方方面面的信息,从而确定更好的服务和产品推荐。
通过对客户的行为和交易数据分析，银行可以获得更好的理解和认知，以更好地满足客户需求。
现代商业银行如何通过数据仓库实现业务价值
二 数据 仓库 是 先进 营销 方 式 的基础
从建设银行的 “ 百元秒杀 Ｓ ｒ ｍａ ”到工商银行的 “ ｔ 抽 供给客户，极大地促进了银行与客户的关系。数据仓库 ｉｈ ｎ 大奖” Ｐ ｏｅ ，各银行的产品营销已经进入 白热化状态 。 通过持续地数据更新 ， 客户需求和消费偏好越来越清晰 ，
３ 实时营销 ． 随着各银行数据仓库和分析工具的逐渐完善 ，基于 数据仓库的实时分析系统能怏速获取客户信息 ，并根据 客户消费环境 和消费习惯在适 当时机快速 提供准确营
销 ，以 ７ ，， “ ２ Ｘ ４４ Ｈ 流媒 体 ” 的形 式 销售 产 品 ，使 实 时 ｆ 营销 成 为可 能 。 中信 银 行信 用卡 数据 仓 库能 够 分析 出客 户 大概 适 合
２２Ｏ 中 金 电 ４１ ０ ／ 国 融 脑 １ｌ
… Ｉ ｍ
银 行 利润 。 例如 ，客 户 在 Ａ Ｍ 取款 后 ，一 般会 直接 退 出 Ａ Ｍ Ｔ Ｔ
之 中，逐渐成为提升竞争优势和可持续发展 的保障。在 关系营销中 ，关系的建立 、维持和发展离不开过程 的 、
系统。有了数据仓库的支持，如果发现客户储蓄量很高而 集 成 的 、动态 的 、连 续 的数 据 支持 。因此 ，数 据 仓 库成
Hale Waihona Puke 现代商业银行的各个业务领域 ，笔者以应用最广泛 的客 更加 准 确 。 户 关 系管 理 为 重点 ，结 合 实 际案 例对 数 据 仓 库在 客 户 细 分 、客 户营 销和 产 品创新 中如 何 实现 业 务价 值及 效 果 进 加 拿大 皇 家 银行 通 过 数 据 仓库 计 算客 户全 面行 为 价 值 后 惊 奇 地 发 现 ，原 来 的 客 户 分 类 与 实 际 存 在
数据仓库技术在商业银行中的应用与发展
数据仓库技术在商业银行中的应用与发展摘要：针对我国商业银行日趋白热化的竞争局面以及银行业务数据量几何倍数增长的现实情况，如何实现将海量数据快速有效的整合、分析，充分挖掘有价值的数据规律，及时把握银行自身经营情况，对提高商业银行竞争力至关重要。
本文就数据仓库本身的技术特点，介绍了其在商业银行经营管理中运用以及目前我国银行业数据仓库发展状况。
关键词：数据仓库；商业银行；经营发展一、数据仓库的概念数据仓库的概念是由数据仓库创始人W.H.Inmon最早提出的：数据仓库是指面向主题的、集成的、相对稳定的且反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策行为。
二、数据仓库的特点相对传统的数据库而言，数据仓库的特点主要表现在：1、“面向主题”。
数据库主要面向事务处理任务，各系统之间相对分离。
而数据仓库是按主题分类组织并提供信息的。
一个主题通常关联多个信息系统。
2、“数据集成”。
数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间是相互独立的，甚至是异构的。
而数据仓库则在对原有分散的数据库进行数据抽取、清理的基础上再进行加工整理，使之具有一致性。
3、“随时间变化”。
传统数据库往往只关心当前时间段内的的数据。
而数据仓库主要进行的是时间趋势分析，包含有大量历史信息，通过分析可以帮助目标客户对其未来发展方向做出准确的预测和判断。
三、数据仓库的结构组成1、数据源。
数据源是整个数据仓库系统的来源，它构成了数据仓库的基础。
数据源的组成基本包含了两部分：内部信息和外部信息。
内部信息是指各种业务处理数据和文档型数据，外部信息则由各类法律稽核、市场消息等组成。
2、数据的存储和管理。
它是数据仓库系统的核心。
数据的存储和管理就是指针对数据的抽取、转换、清洗、装载的过程，这种数据的存储和管理方式不同于传统的数据库数据，从而外部数据的展现方式也和传统数据库有所区别。
3、OLAP（On Line Anlvsis Process）联机分析处理服务器。
针对特定问题的联机数据，通过对信息进行快速、稳定的读取，加以高归纳度的分析，发现内在趋势。
数据仓库技术在商业银行的实施探讨
的变 化 ， 仅 要知 其 然 ．更 需 要知 等 其 他信 息 ，因 而 难下 决策 ，贻误 垒 行 统 一 的 授 信 中 心 ， 集 中 处 理
其 所 以然 ，必 须 改变 管理 方 式 ，实 商 机 。 建立 Ｄ ，通 过 Ｄ 大量 数 授 信 业 务 从 而 容 易 控 制 Ｍ 险 、提 Ｗ Ｗ
行 科 学 的 量 化 管 理 ，促 进 银 行 管 据 分 析 和 处 理 ， 可 直 接 用 于 客 户 高资产 质量 。 由于 授信 中心掌 握 理 电 子 化 ， 以 提 高 自身 的 管 理 水 关 系 管 理 和 市 场 营 销 ．包 括 市 场 着 大 量 客 户 信 息 ． 行 业 信 息 以 及 平 和 竞 争优 势 。 Ｄ 在 商 业银 行 中 Ｗ 策 划 、客 户行 为 、 客户投 诉 、客户 外 部 信 息 ， 因 而 可 对 各 地 贷 款
流动 资 金风 险 不 良贷 款 、信 用 组 率 、收 能 度量 、产 品分 析 和产 品性
帮助银 行 找 出客户 消费模 式 ，筛 合 风 险 分 析 和 安 全 性 分 析 等 。 它 能 等 。 在 进行 收益 率 分 析时 ，利用
包 括 业 务 运 作 性 能 、 渠 道 性
｛要 体 现 在 为 每 个 顾 客 量 身 裁 衣 现 代 商 业 银 行 中 作 用 重 大 ． 包 括 能 、客 户 生 命 期 价 值 、 窖 收 益 三 提 供 个 性 化 服 务 ，这 就 需 要 进 行 授 信 权 限 信 用 风 险 汇 率敏 感 度 、 率 、 位 置 收 益 率 组 织 机 构 收 益 以 客 户 为 中心的 分 销 渠 道管 理 ．
数据仓库在商业银行中的运用
这 个过程 对于数据仓库处理 的过程是相 当重要的一部分 。在 加 载的过程 中，传输的速度是直接影 响整个 处理过程的速度 快慢 的前提 。 当数据被加载到 Ｏ Ｃ Ｅ数据库中后，数据仓库继续执 Ａ Ｒ Ｌ 行标准 的数据 质量管理处理程序 。这一程序 的执行 能够 保证 数据 的完整 性。这一个处理确保 了所有 的客户账户在客 户管 理主表 中是有 效的，并且保证所有的客户都有 一个银行 的账
户。பைடு நூலகம்
２ 在银 行业 中数 据仓库 的运 用
由于 数 据 量 大 、数 据 来 源 多 样化 ，在 商业 银行 构 建 管 理
由于数据来源是 不同的银行应用系统 ，所 以，在数据仓
库中必须有一套标准 ，用 来确 保数据信息 的一致性 。这种操 信息系统时 ，不可避免地会 遇上如何 管理这些浩如烟海 的数
关键 词 ： 维 度建 模 ；数 据 采 集； 数据 转换 ；数 据 加 载 ；数 据 仓 库
中图分类号：Ｐ ９ Ｔ ３２
文献标识码 ： Ａ 的联 系是 必然 的 ，难 以割舍 的。数据仓库 在商业银行的应用 范 围包括存款 分析 、贷款分析 、客户市场 分析 、相 关金融业 分析决策 （ 证券 、外汇买卖） 、风险预测 、效益分析等。 在银行 中，数据仓 库被 设计用来每月接受从一 系列 不同 应用系统而来 的数据，它把数据进行清理 ，校 正，并且 对所 接 受 的 数 据 进 行 标 准 化 处 理 。 被 接 受 的 数 据 通 常 是 以ＡＳ Ｉ ＣＩ 码 的形式存在 。它们被验证 ，清理 ，转换 ，最后被加载 到数 据仓库 的Ｏ ＡＣ Ｅ Ｒ Ｌ 数据 库中。另外 ，数据仓库支持对原始数 据的 自动清理 。同时，它提供一种简单 的机制 ，这种机制可 以发现那些在清理规则 以外的错误数据的字段 。整个流程 的 第一步是 由ＡＳ Ｉ文件进行初始化 ，这些文件 是从ⅢＭ 大型 ＣＩ 机的Ｕ Ｘ平台而来。这些文件通过一种安全的快速 的数据传 ＮＩ 输 方式从服务器端传送 到指 定的地点 。另外 ，数据仓库也用 种直接的快速而又安全 的传输 手段把数据从各个数据系统
数据仓库在银行信息化中的应用
数据仓库在银行信息化中的应用摘要：随着我国金融行业的快速发展，传统的金融信息系统已经无法满足银行在经营过程中的各种需求。
因此众多银行开始构建数据仓库，并基于此技术进行业务运作、经营管理、客户关系管理、银行产品推广等各种分析，在激烈的竞争中掌握主动、获得更大的发展空间。
关键词：数据仓库；银行信息化；应用中图分类号：tp311.13 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）17-0000-021 引言近些年我国经济取得了快速的发展，金融信息化程度也随之得以大幅的提升。
金融行业是我国国民经济的重要组成部分之一，也是市场经济的核心行业，因此重点发展金融信息化、提高金融信息化水平是我国信息化战略中一项不能或缺的内容。
金融信息化的发展促进金融市场逐步联合成一个整体，大大提高了各类相关信息的收集、处理和发布从而提高金融企业的竞争能力。
2 数据仓库的设计要求传统的金融信息管理系统大多采用c/s结构，客户直接访问生产数据库，完成信息的查询、更新、管理。
但这就存在很多缺陷，例如系统安全性不够、系统仅仅是信息的存储容器而无法达到分析预测的高度等等。
随着数据库的发展以及数据仓库技术的出现，越来越多的金融企业开始构建自己的数据仓库。
与传统的金融信息管理系统不同的是，基于数据仓库技术构建的系统不仅保留了原有系统的各种业务功能，同时在金融结构多年累积的数据的基础上，进一步加强信息查询分析预测以及报表的功能，使用户数据得以最大的利用。
数据仓库的设计应满足如下一些要求：3 建立数据仓库的基础目前投入使用的金融信息管理系统大部分是基于关系数据库（relational database service，rds）技术，因为关系数据库起步较早，发展较成熟，使用复杂性较低。
关系型数据库是构建数据仓库的基础，但仅仅是使用关系数据库也不能完全构建符合用户需求的数据仓库，还需要使用其他的数据库技术，例如，优化查询、位图索引、动态分区等，在大型数据仓库应用环境中，通过上述几项技术使关系数据库管理系统的性能极大的优化和提升。
中国银行的大数据应用实例
中国银行的大数据应用实例中国银行是中国最大的商业银行之一，其大数据应用实例已成为其他行业企业所学习的范本。
其大数据应用实例的成功，不仅为该公司的发展壮大奠定了坚实的基础，也为其他行业企业提供了重要的参考依据。
中国银行在大数据应用方面的实践从2011年开始，通过利用大数据技术，将海量的数据进行收集、分析和处理，并将分析结果应用于运营管理中。
自此，中国银行成功的构建了一套以大数据为支撑的客户管理平台。
该客户管理平台可以分为两个部分，第一个部分是数据仓库，用于存储海量的数据，在这个过程中，中国银行利用了Hadoop、Hive等技术。
第二个部分是业务分析层，又称OLAP，它主要是用来分析数据，为业务部门提供模型和报告。
在这个过程中，中国银行利用了SAP Business Objects和SAS等软件工具。
在这个客户管理平台的构建和应用中，中国银行融合了大量的银行业务和金融行业的经验，形成了庞大的金融数据体系。
其数据包括个人客户、公司客户、财务管理、风控、理财等领域的数据。
基于这些数据，中国银行成功推出了多个大数据应用实例。
例如，利用大数据技术对客户进行画像，以识别潜在客户需求，进而精准营销。
又如，建立了大数据客户监测平台，对客户进行细致监控，及时发现异常情况，防范风险。
还有，利用大数据对客户进行信用评估，从而控制贷款风险。
中国银行的大数据应用实例，不仅提升了其业务的效益，还为其他行业企业提供了重要的借鉴和参考。
它向我们展示，通过收集、分析和应用数据，我们可以深入了解客户需求，保障客户满意度，以及规避风险，提高业务效率。
中国银行在大数据应用实例上的实践，对金融行业和其他行业的企业都具有重要的借鉴作用，其经验和技术成果可以帮助更多企业把握数据变革的机遇，推动企业数字化转型建设。
数据仓库和数据挖掘在我国中小商业银行中的应用初探
数据仓库和数据挖掘在我国中小商业银行中的应用初探摘要：本文在数据仓库与数据挖掘基础理论基础之上，将其运用于我国中小商业银行。
以某银行的业务情况为基础数据，设计构建了个人及企业银行数据仓库的体系结构，并对其进行数据粒度的划分。
在此基础上，对所构建的数据仓库进行多维数据分析，并通过实施数据挖掘操作，实现知识发现的功能。
结果显示，通过应用数据仓库和数据挖掘技术，可以为其获得巨大的信息收益。
关键词：数据仓库；数据挖掘；olap多维数据分析；商业银行近年来，由于我国商业银行业务量的增加，业务数据也随之大幅度增加。
但由于缺乏有效的方法和手段以对数据背后所隐藏的规律和知识进行挖掘，导致银行工作人员无法利用这些数据对银行相关业务所包含的规律和未来发展趋势进行分析。
上述现象在信息系统较不发达的中小商业银行体现则更为明显。
数据仓库和数据挖掘技术作为信息化的有效工具，其在国外的金融领域已经得到广泛应用。
以北美十大银行之一的蒙特利尔银行为例，通过运用数据仓库以及数据挖掘技术，对其产品线进行重新组织，并基于数据挖掘所获得的经验和知识，进行更具针对性的市场营销，总共为其节约了2280万美元。
而这一技术尚未被我国中小商业银行所掌握。
一、数据仓库与数据挖掘相关理论概述（一）数据仓库数据仓库是“面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策过程”。
在这个定义中，w.h.inmon明确给出了数据仓库的四个重要特点，即“面向主题”、“集成”、“稳定”、“随时间变化”[1]。
数据仓库的数据组织方式主要包括有三种，分别是虚拟存储方式、基于关系表的存储方式和多维数据库存储方式等[3]。
其中，多维数据库存储方式是直接面向数据挖掘分析操作所需的数据组织形式，它对dw中的海量数据从客户感兴趣的角度进行层次化处理、抽象概括，并设置维索引及相应的元数据管理文件，以对应于数据仓库中的数据[4]。
与虚拟存储方式、基于关系表的存储方式中组织关系都比较复杂相比，更适用于组织、存储数据仓库中的海量数据[5]。
数据仓库技术在银行管理中的应用
关 键 词 ：金 融 信 息 化 ；数 据 仓 库 ；应 用
一 、 前言 银 行作 为 经 营货 币 的特 殊企 业 ，内部 结 构 复 杂 ，效 益 性 、安 全 性 、流 动 性 对 其 内 部 管 理 和 控 制 提 出 了 很 高 的 要 求 ；另 外 ，银 行 有 着 庞 大 的 客 户 群 体 ， 其 经 营 服 务 的 范 围 涉 及 经 济 领 域 乃 至 整 个 社 会 的 方 方 面 面 。对 此 ，银 行 必 定 积 累 了大 量 的 数 据 ，如 何 管 理 这 些 浩 如 烟 海 的数 据 ，以及 如 何 从 中提 取 有 用 的 信 息 成 为 银 行 所 面 临 的 具 体 问 题 ，而 数 据 仓 库 的 最 大 优 点 在 于 它 能 把 企 业 网 络 中 不 同 信 息 岛 上 的 商 业 数 据 集 中 到 一 起 ，存 储 在 一 个 单 一 的 集 成 数 据 库 中 ，并 提 供 各 种 手 段 对 数 据 进 行 统 计 、分 析 。 因 此 ，对 于 银 行 来 说 ，有 必 要 建 立 数 据 仓 库 以优 化 银 行 的 内 部 管 理 和 控 制 ，同 时 为 银 行 增 加 更 多 的 商 业 机 会 ，最 终 提 高 银 行 的 市 场 竞 争 力 和 银 行 的 经 营 效
数据仓库和数据挖掘在银行CRB中的应用
决 方 案 的 全 部 数 据 集 中存 储 和 管 理 ， 不 同部 门 的 数 据 能 立 即 与 其 它 部 门 分 享 ， 客 户 信 息 可 以 实 时 地 供 所 有 面 对 客 户 的雇 员 使 用 。 ４ 商 业 智 能 化 的 数 据 分 析 和 处 ． 理 。Ｃ ＲＭ 将 最 佳 的 商 业 实 践 与 数 据 挖
（ ｓ ｍｅ ｌｔ ｎ Ｍａ ａ ｅ ｎ ，简 称 ＣＲＭ）是 企 业 Ｃｕ ｔ ｒＲｅａｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｏ ｏ
出， “ 是 以客 户 为 中 心 ” 新 型 管 理 机 制 。Ｃ 的 ＲＭ 实 施
于 企 业 市 场 营 销 、 务 与 技 术 支 持 等 与 客 户 有 关 的 服
８ ％ 的 利 润 ； 商 向潜 在 客 户 推 销 产 品 的 成 功 率 大 ０ 厂 约 是 １％ 。 向 现 有 客 户 推 销 产 品 的 成 功 率 则 达 到 ５ ５ ％ ； 商 向潜 在 客 户 推 销 产 品 的 花 费 大 约 是 现 有 ０ 厂 客 户 的 ８倍 。 ３ 的 企 业 经 营 者 认 为 客 户 关 系 管 理 ９％
挖 掘 的 阐述 ，具 体 介 绍 了数 据 仓 库 和 数 据 挖 掘 在 银 行 Ｃ ＲＭ 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 。
关 键 字 ： 据 仓 库 ； 据 挖 掘 ； 户 关 系 管 理 数 数 客
一
、
引 言
掘 、 据 仓 库 、 对 一 营 销 、 售 自动 化 数 一 销
操 作
层 次
宝
数 据 仓库 （ ａａ Ｄ ｔ
企 业 应 用 系统 集 成
Ｗ ａｅ ０ ｓ ｒｈ ｕ ｅ １
数据仓库在银行业的应用实践
计 、 蓄 、 贷 、 际结算 、 储 信 国 资金 、 用 卡 以及 办公 自动 信 化 等 一 系列 业 务 操 作 型 信 息 系 统 （ ｐ ｒｔ ｎｌ Ｓｓ Ｏ ｅａ ｏ ａ ｙ． ｉ ｔｍ） 并 积聚 了丰 富的信息 资源 。面对多 样化 的软 、 ｅ ， 硬 件平 台 ， 理者 如何 有 效 整合 分散 复 杂 的应 用 系统 以 管 提取 管 理决 策 所需 要 的信 息 ，如 何 有效 进行 风 险 、 效
中图分类 号 ： ８ ２３ Ｆ３． ３
文献标 识 码 ： Ａ
基 础计 算 每 个 账 户平 均 余 额 、 接 收 益 、 分 摊 的 资 直 应
随 着计 算 机 技 术 的发 展 ，银 行 业 开 发 应用 了 会 金 成 本 和非 资 金 成 本 、 险 成 本 和 资本 成 本 ， 根 据 风 再 账 户逐 级 汇 总到 客户 、 品 、 道 和业 务 单元 ， 而精 产 渠 从 确 、 观 、 角 度 考 核客 户 、 品 、 道 和 业 务 单 元 的 客 多 产 渠 经 济 附加值 和风 险调节 的资本 回报率 情况 。从 而识 别 高 收益 的客 户 和 产 品 ， 有 效 考 核 机 构 业绩 ， 并 更好 地
益控 制成 为一个 重要 课题 。
配置 银行 资源 ， 提高 银行 的盈 利能 力 ， 降低 成本 。 并 （ ） 于 数据 仓 库 的应 用 ， 助银 行快 速 借 鉴 国 二 基 帮
际 先进 的 风险 管 理最 佳 实践 ， 学 地 分析 和预 测 资产 科
目前 ，利用 计 算机 技 术 建立 集 中 的数 据仓 库 ， 已
负 债平 衡 表 的市 场变 化 影 响 ， 拟 不 同商 业策 略 的 回 模 报 和 风 险情 况 ， 为决 策层 提 供 准确 的 、 时 的 、 富 的 及 丰 信息 ， 提供 符 合 银 行 监 管 要求 ， 并通 过 风 险 的量 化 分 析、 理解 、 测和模 拟 ， 预 提高银 行 的风 险 防范能 力 。 （ ） 于 数据 仓库 的 应用 ， 三 基 构建 风 险和 绩 效结 合 的管 理 信 息 系统 ，能 够 为 银 行 管 理 层 提供 更 为 丰富 的、 更有 价值 的 管理信 息 ， 括经 济增 加 值 Ｅ Ａ、 险 包 Ｖ 风
数据仓库技术在金融行业中的应用案例分析(四)
数据仓库技术在金融行业中的应用案例分析概述随着科技的不断发展，数据在金融行业中的应用变得越来越重要。
数据仓库技术作为一种数据管理和分析的重要工具，在金融行业中发挥着重要作用。
本文将通过分析实际案例，探讨数据仓库技术在金融行业中的应用，以及对行业发展的影响。
案例一：客户关系管理在金融行业中，客户关系管理是非常重要的。
通过有效地管理客户信息，金融机构能够更好地了解客户需求，提供个性化的服务。
数据仓库技术能够帮助金融机构整合各个渠道获取的客户数据，并进行统一分析。
例如，一家银行通过数据仓库技术整合了客户在ATM、网银和移动银行等渠道的交易数据，通过对这些数据的分析，可以更好地了解客户的消费和投资偏好，从而提供更加精细化的产品和服务。
案例二：风险管理金融行业面临着各种风险，包括信用风险、市场风险和操作风险等。
数据仓库技术可以帮助金融机构对这些风险进行及时监测和管理。
例如，一家保险公司通过数据仓库技术整合了来自不同业务系统的数据，建立了全面的风险模型。
通过对这些数据的分析，可以及时发现和预测风险，采取相应的措施进行风险管理，提高公司的盈利能力和稳定性。
案例三：营销分析金融机构通过有效的营销可以获取更多的客户和业务。
数据仓库技术能够帮助金融机构进行精细化的市场分析，从而制定更加有效的营销策略。
例如，一家证券公司通过数据仓库技术整合了来自交易系统、客户关系管理系统和市场数据等的数据，通过对这些数据的分析，可以了解不同市场的投资偏好和需求，根据这些信息制定相应的产品和营销活动，提高销售效率和市场份额。
案例四：预测和决策支持在金融行业中，预测和决策支持是非常重要的。
数据仓库技术能够帮助金融机构进行精确的预测和决策支持，从而提高业务的效率和盈利能力。
例如，一家基金管理公司通过数据仓库技术整合了来自市场数据、经济数据和基金投资数据等的数据，通过对这些数据的分析，可以预测市场趋势和经济周期，从而指导投资决策和资产配置，提高基金的回报率。
浅谈数据仓库技术在银行的应用
体 的 分 析 规 范 和 实 现 方 法 ，也 就 是 说 没 有 成 熟 、 可
数 据仓 库 技 术 作 为 一 项 数据 管 理 领 域 的新 技 术 ，既 没 有 可 以 直 接 购 买 到 的 现 成 产 品 ，也 没 有 具
此 在 筹 建 数 据 仓 库 的 前 期 ，可 以 采 用 一 些 合 适 的 表
现 工具 ，在 原 有 ＯＬ Ｐ系 统 上 建 立 起 一 个 逻 辑 的 数 Ｔ 据 仓 库 系 统 。尽 管 由于 原 有 ＯＬ Ｐ系 统 设 计 上 的 局 Ｔ 限 ｌ 生，这 样 的 系 统 可 能 无 法 实 现 很 多 分 析 功 能 ，但
、
数 据 仓 库 的 体 系 结 构
一
个 典 型 的 数 据 仓 库 系 统 是 一 种 系 统 体 系 结
构 ， 般 有 三 层 最 下 的 一 层 是 数 据 仓 库 ， 上 一 层 一 最 是 决 策 支 持 工 具 ， ＯＬ Ｆ、 如 Ａ ＤＭ 等 ，中 间 的一 层 是 中 间 件 。 其 结 构 如 图 所 示
银 行 运 用 数 据 仓 库 技 术 可 以 统 一 管 理 信 息 的 采 集 ， 高 网 络 资 源 的利 用 率 ， 进 运 转 效 率 ， 够 提 改 能
提 供多角 度 、 多层 次 的 查 询 分 析 、 测 功 能 ， 强 预 增 管 理 者 的 决 策 能 力 作 为 我 国加 ＾ ＷＴ 后 金 融 业 Ｏ 的 应 对 措 施 之 一 ， 据 仓 库 技 术 的 快 速 实 施 将 使 我 数 国 银 行 的 信 息 技 术 赶 上 世 界 最 新 潮 流 ， 好 地 与 外 更 资银行 展开 竞争
国
据 挖 掘 提 供 了 良好 的 物 质 基 础 。 二 、 据仓 库技 术 的实现投入 大量 的人 力 、 力 ， 且 但 物 并 数 据仓 库 的建 设 和分 析数 据 的积 累更 需 要一 段 时
数据仓库技术的常见应用场景分析
数据仓库技术的常见应用场景分析随着信息化的快速发展和大数据时代的到来，数据仓库技术越来越受到企业和组织的关注和重视。
数据仓库是一个用于整合、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，可以帮助企业从数据中发现价值。
在各个行业中都存在着各种各样的数据仓库应用场景。
一、销售和市场营销领域在销售和市场营销领域，数据仓库技术发挥着重要作用。
通过数据仓库，企业可以将销售数据、客户数据、市场数据等不同来源的数据进行整合，帮助企业了解市场需求、预测销售趋势、优化产品定价和市场策略等。
数据仓库可以帮助企业实现个性化的市场推广，提高销售效率和客户满意度。
二、金融行业在金融行业，数据仓库技术的应用非常广泛。
银行、证券公司等金融机构可以通过数据仓库整合和分析客户的交易数据、信用评级数据、市场行情数据等，帮助其更好地管理风险、制定投资策略和提高业务决策的准确性和效率。
此外，金融机构还可以利用数据仓库进行反欺诈分析，识别可疑的交易行为，提高金融安全性。
三、物流和供应链管理在物流和供应链管理领域，数据仓库技术有助于提高物流效率和降低成本。
通过数据仓库，企业可以整合和分析物流运输数据、仓储数据、订单数据等，实时监控和优化物流运作，提高物流配送效果和客户满意度。
此外，数据仓库还可以帮助企业了解供应链的瓶颈和风险，从而优化原材料采购、供应商管理和产品生产计划。
四、人力资源管理在人力资源管理领域，数据仓库技术对于企业的决策和战略非常重要。
通过整合员工的基本信息、薪酬福利数据、绩效评估数据等，数据仓库可以帮助企业进行员工绩效分析、薪酬制度优化、人才培养规划等。
数据仓库还可以利用数据挖掘技术，帮助企业识别高潜力员工、预测员工流失风险，提高员工满意度和组织绩效。
五、医疗领域在医疗领域，数据仓库技术可以帮助医院和医疗机构实现临床数据的整合和共享。
通过整合患者的病历数据、检查数据、药物处方数据等，医疗机构可以更好地提供个性化的医疗服务、优化医疗资源配置和制定治疗方案。
数据仓库在商业银行中应用的难点与创新发展
即席查 询是数据仓库在业 务一线应用的一种重要模
式 ，但 这 种 应 用模 式 不 但 涉及 到 技 术 上 的变 革 ，而 且 涉
设银行公开的２０ 年年报显示 ，建行 已经初步搭建了数 及流 程 、组 织 的变 革 。国外 先 进 银行 在 数 据 仓库 建 立起 ０８ 据仓库支持风险模 型开发 、流程 系统实现在线评级和评 来后 ，专 门建立相应的部门和 团队 ，称作商业智能团队
在 客 户关 系管 理领 域 ，数 据 仓 库 的业 务价 值 表现 在
用的出发点不同，但无一例外地是对信息应用的高度重 客户获取 、客户细分 、客 户价值分析 、客户利润分析 、
视
客户贡献度分析 、客户生命周期管理 、交叉销售与向上
７ ４
中国金融电脑／００７ ２１．
销售 、事件驱动营销等领域 。尤其是在信用卡 、理财产 品和高端客户保持等竞争 比较激烈的领域 ，数据仓库已
经体 现 出了 非常 强 大 的生 命力 。 多 家银 行 已 经将 这 些 应
二 、商业银 行 数据 仓库 应用 模式 革 新
随着数据 仓库应 用的逐渐 推广 ，其传统的报 表 、
用部署在数据仓库上 ，利用 多年积累 的客户数据和全行 Ｏ Ａ 和数据挖掘等应用模式也难以满足要求 。在最近几 Ｌ Ｐ 跨业务的整合数据来进行客户的分析 ，并已经取得 了非 年里 ，商业银行对数据仓库的应用模式也进行了大胆的 常 明显的效 果。例如 ，兴业银行基于数据仓库平 台开展 革新。第一种应用模式是即席查询 （ ｄ ｈ ｃＱ ｅ Ａ — ｏ ｕｒ ｙ），
的投 入 仍 然 保 持 增 长 。国 内金 融 业 建 立 数 据 仓 库 和 Ｂ Ｉ
务管理四大领域的二十几种应用。业界的案例表明 ，每
大数据技术在商业银行中的应用
大数据技术在商业银行中的应用目录一、内容概括 (2)二、大数据技术在商业银行中的应用概述 (2)三、商业银行大数据技术应用的具体实践 (3)3.1 数据采集与整合 (4)3.1.1 数据来源 (6)3.1.2 数据清洗与整合技术 (7)3.1.3 数据存储与管理 (8)3.2 大数据技术在信贷业务中的应用 (10)3.2.1 客户信用评估 (11)3.2.2 信贷风险评估与管理 (12)3.2.3 信贷业务优化建议 (13)3.3 大数据技术在运营优化中的应用 (14)3.3.1 业务流程优化 (16)3.3.2 资源配置优化 (17)3.3.3 提升运营效率的措施 (18)四、商业银行大数据技术应用面临的挑战与对策 (19)4.1 数据安全与隐私保护问题 (20)4.1.1 数据安全风险评估与防范 (21)4.1.2 隐私保护策略与措施 (23)4.2 技术与人才瓶颈 (24)4.2.1 大数据技术的学习与研发 (25)4.2.2 人才培养与团队建设 (26)4.3 跨部门数据整合的困难与对策 (27)4.3.1 跨部门数据整合的重要性 (29)4.3.2 整合困难的解决方案 (30)五、未来发展趋势及展望 (31)5.1 大数据与人工智能的融合应用 (32)5.2 区块链技术与大数据技术的结合在商业银行中的应用 (34)5.3 未来商业银行大数据技术的发展方向及趋势分析 (35)一、内容概括随着信息技术的飞速发展，大数据技术已逐渐成为推动商业银行业务创新和转型升级的重要力量。
本文档旨在探讨大数据技术在商业银行中的应用，通过分析大数据技术在银行业的应用现状、挑战及机遇，提出相应的实施策略和建议。
本部分将概述大数据技术的基本概念、特点及其在商业银行中的潜在价值。
结合国内外银行的实际案例，分析大数据技术在商业银行风险管理、客户画像、精准营销、运营优化等方面的具体应用场景和效果。
本部分还将探讨大数据技术在商业银行中面临的挑战，如数据安全、隐私保护、技术更新等问题，并提出相应的解决方案。
城市银行的数据仓库行动
城市银 行 的数据仓库行动
本刊 记者 Ｉ 邢帆
随着我国金融 银行业的全面开放． 内专家曾说过， 一边是历史．一边是来
个机构阿点 截至２０ 年束，银行资产 ０８
国内银行业的拓展与发展速度惊人。萁 来． 数据仓库技木 前所未有的信心 ， 站 总额达到 Ｉ８ ． ５ ２ ４ 】 亿元。撒商银行项目 在战略变化中对 １ Ｔ的整体投入普遍加 在企业历史与未米的变汇点 ．释放企 负责人介绍， 随着业务的不断拓展． 徽商
够创造更多投资机会．但来势汹
汹的城市商业银行也井不能够章 免银行业发展中无法逾越的问题。
建库大 行动
事实上，在构建全行统一的基础数
仔细观察就可 犍现．城市商、 据平台，即企业缀的数据仓库系统过程 № 弼内银行都有值得借鉴的参考 银行在系统架构及管理层而中所 中．不少【 遇到的闸题、挑战日渐明娃。
务结合的人员更有竞争力。 其中． 对数据 仓库及数据挖掘 的关注指敬不言而喻。
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南京分行已获监管部门批准， 下半年
即将开业， 另外． 该行杭州分行的设立也 在积极肄播当中 北京分行将是 拭蚺四家外地丹行，现已列入扩 展计划。尽管如此， 得水说明
的一点是．这支发展中的队伍能 企业级数据仓库系统
城商行 的捧战
最能力的提升。 此外， 经营管理 、 风险管
各种数据不能有效结台。 因此． 对处于弱
中国银监会不 九前指出，城市商业 理， 绩效考棱、 资金管理等多种监管需求 也向银行管理层提出了挑战。 无独有偶 ，近年来．温州银行市场
生 势的中小银行来说．建立井发展客户关 银行跨区域发展是城市商业银行ｉ一 步改 系管理 （ Ｒ Ｃ Ｍ）已剂不容缓。谰啻显示， 革 刨新和发展的重要内容， 支持经营状
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数据仓库技术及其在银行业的应用
■ NＣR Tｅｒａdata数据仓库事业部王闯舟
利用先进的数据仓库技术建立集中的、包含详细交易数据的商业智能解决方案，已经成为各大银行对内加强经营管理和决策支持,对外更好地了解客户需求,开发新产品或服务，利用现有渠道对客户进行交叉销售，增加赢利能力，并在特定的业务领域提供差异化服务的重要手段。
与前几年不同的是，大家目前都在谈论企业级数据仓库(EＤW,Enterpriｓe Dａｔa Ｗａrｅｈouｓe)，对于数据集市的定位也基本形成共识，那就是数据集市应该从属于企业级数据仓库。
所谓EDW,基本的要求是整个企业能够共享统一的数据存储模型,为各级业务人员提供一致的信息视图。
实施时可以先按照需求的轻重缓急选择部分业务主题,然后逐步扩展到涵盖全部业务。
两种数据仓库体系架构
集线器结构
之所以把这种结构称为“Hub aｎd Ｓｐｏke”，是因为中央数据库汇集了来自各业务处理系统的数据,同时也负责向各从属数据集市提供信息，看上去象一个Ｈub （集线器)一样。
而业务人员在进行数据分析与信息访问时将根据需要连接到不同的数据集市，这种交叉复杂的连接看上去就象Sｐoｋe(车轮辐条)一样。
由于这样的关系,著名评估机构Gartneｒ Grｏｕp 把这种结构的数据仓库形象地称为“Huｂ aｎd Ｓpoｋe Data Warｅｈouse”。
集线器结构的企业级数据仓库
“Hｕb aｎｄSｐoｋｅ”结构解决了企业内统一数据存储模型的问题，但从实际使用的角度来看仍有比较严重的缺陷。
主要体现在两方面：一是业务人员对信息的访问非常不方便,很难进行跨数据集市或跨部门的信息分析。
数据集市的存储模型需要根据预先定义的分析需求进行规划和设计,业务人员根据分工到指定的数据集市上去访问相关信息。
如果需求发生变化，就需要对数据集市重新规划。
这显然不能满足日益变化的市场需求。
中央数据库只是起统一数据存储和刷新数据集市的作用，一般不提供信息访问。
另一个问题是每个数据集市都需要相应的软硬件投入,当数据集市增加时,系统整体投资迅速增加,同时管理的复杂性也随之增加。
这些都意味着巨大的整体拥有成本。
为什么不直接访问中央数据仓库而非要设计一个数据集市层呢?主要原因在于当中央数据库保存越来越多的数据、并发用户越来越多时，一般的数据库引擎无法承担这样的负载,只好把它们分解到不同的数据集市。
集中式结构
与前面讨论的“Hｕb anｄSpoke”结构相比,集中式结构与之主要的差别在于:数据集市分成物理与逻辑两种,物理数据集市设立在中央数据仓库之外，具有专门的软硬件设备。
一般都使用OＬAP服务器，按照特定需求组建多维立方体来提供多维信息分析。
逻辑数据集市设立在中央数据仓库之内，由在基础数据之上形成的小结表或者逻辑视图组成。
业务人员既可以访问多维立方体,也可以访问中央数据仓库内的小结表或者逻辑视图。
这些分析主要针对预先定
义的业务需求,并且粒度比较粗。
基于ＯLAＰ服务器的数据集市比基于RＤBMS的数据集市要容易维护得多，当然规模也相对较小。
ﻭ集中式结构的企业级数据仓库
中央数据库采用符合数据库范式理论（一般为第三范式)的存储模型来保存基础数据，从而为整个企业提供一致的信息视图。
上面说明的数据集市主要针对粒度较粗、预先定义的分析需求,对于动态的业务查询、粒度较细的或者针对基础数据的分析需求则由中央数据库提供。
因此业务人员可以直接访问到最基础的详细数据，特别是高级业务分析师，将更频繁地基于详细数据进行分析,以便挖掘出内在的、隐含的业务规则，帮助企业主管更好地进行业务决策。
在中央数据库中还设立了一个数据转换与缓冲区（Ｄａｔa StaginｇＡｒｅa),作为ETL(抽取转换装载机制）处理的一部分。
由于在很多数据仓库的ETL处理流程中,需要对源数据作一些比较复杂的转换与清洗工作,如果仅借助于ＥTＬ工具实现这种转换与清洗,由于没有数据库的支撑（ＥTL工具均在数据库之外运行),经常会产生比较严重的性能问题。
于是在一些系统中增加一个ODS(Opeｒａtionａl Data Sｔorｅ)层来进行数据的整理，但这就像设立基于RDB ＭＳ的数据集市一样，将大大增加整体投资和管理复杂性。
理想的方法是,在中央数据库中设置一部分存储空间来作为数据转换与缓冲区,借助数据仓库引擎强大的复杂查询处理能力,通过SQL实现数据的转换与清洗。
这种实现方法简单、快速、并且不容易出错，当然对中央数据仓库引擎的处理能力就提出了更高的要求。
选择这种数据仓库基础平台的基本要求第一是线性扩展能力。
原始数据对任何一个数据仓库来说,都是最主要的负载之一。
随着数据量的增长，系统性能会逐渐下降。
为了维持合理的业务查询响应时间，要求数据仓库引擎和相应的数据库服务器具有优良的线性扩展能力。
一些系统的扩展能力非常有限，当数据量增长到一定规模时(比如TB级以上)已经很难满足日常的业务分析要求，不得不把数据分离到多个小规模的数据集市，形成所谓的“Ｈub and Ｓｐｏke”结构。
第二项基本要求是并行处理能力。
许多业务查询与分析都是动态（Ad－hｏc Queｒｙ)的，数据库传统的索引技术对动态分析和模糊查询的帮助不大。
系统必须具有非常好的并行
处理能力,才能满足复杂的、动态的分析需求,并且承担比较复杂的数据转换与清洗工作。
第三个基本要求是简单的系统管理。
对于大型的数据仓库应用系统而言，如何能有效而简单地进行系统管理是非常重要的。
特别是当数据量不断扩大时,如果没有一种有效而且简单的系统管理措施,那么系统的运行费用将会很高。
数据仓库技术在银行业的应用
数据仓库体系结构属于基础设施的建设，只有稳固的数据仓库基础设施才能支撑灵活多样的数据仓库应用。
对于银行业来说,数据仓库的应用面非常广，基本上涵盖了银行经营管理与业务运作的各个方面。
现在国内几大商业银行都在着手调研、准备或者尝试实施基于数据仓库技术的各种解决方案。
比如，中国工商银行进行了以个人客户关系管理(PCRＭ）和业绩价值管理（ＰVMS)为主题的应用试点，中国银行则全面规划了信用卡系统,其中很重要的一个子系统就是基于数据仓库技术的销售和客户服务系统，中国农业银行正在广东分行进行经营分析系统的建设，中国民生银行也全面启动了客户信息管理（CIM)和企业级数据仓库的建设。
银行通过逐步建立企业级数据仓库,可以对全行业务数据进行集中存储和统一管理,科学合理地对信息进行详细分类,及时准确收集信息和分析信息,确保管理层随时掌握银行的经营风险、运营情况和经营目标。
在引入详细交易数据以后,可以通过各种数据的关联分析，衡量各类客户需求、满意度、赢利能力、潜在价值、信用度和风险度等指标,帮助银行识别不同的客户群体,确定目标市场,为实施差别化服务、产品合理定价的策略提供技术支持。
ﻭ银行应用数据仓库模型在一次数据仓库用户大会上,香港东亚银行的CTO在结束其演讲时深有体会地谈到，东亚银行花了两至三年的时间来完善其数据仓库的基础设施，现在终于得到可观的回报。
对于各大商业银行而言，同样需要一定的时间来建立数据仓库基础设施，并在建置的过程中逐步完善数据质量。
这种打基础的过程是无法省略的。
更为重要的是，在建立数据仓库的过程当中,可以培养一批既懂数据仓库技术、又精通银行业务的高级分析人才，这对于更好发挥数据仓库价值
是非常重要的。