信用卡中心数据仓库项目设计
中国建设银行信用卡数据仓库的设计与实现
中国建设银行信用卡数据仓库的设计与实现作者：董捷来源：《消费电子·理论版》2013年第03期摘要：随着我国经济高速的增长以及消费转型的加快，国内信用卡业务始终保持良好的快速发展态势。
本文分析建设银行信用卡业务及数据挖掘的基本理论以及数据仓库中的客户特征分布情况进行分析，通过了解每个客户特征变量在不同的取值情况下属于好客户或是坏客户的概率大小，利用SAS数据挖掘工具的决策树模型进一步挖掘，得出影響客户信用状况的各因素及每个因素的重要程度。
关键词：信用卡；数据仓库；数据挖掘；个人信用评分中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 06-0099-01对于建设银行来说，首先需要建立可以全面、完整地适应与涵盖个人信用信息数据的信用卡数据仓库，信息涵盖个人基本信息、结算账户开立信息、银行信贷信息和住房公积金缴存信息等，基本实现为每一个有经济活动的个人建立一套信用档案的目标。
在建立数据仓库的基础上，通过数据挖掘分析、数据探索、数据挖掘和分类，得到建行的个人信用评分模型。
一、数据挖掘技术概述（一）数据仓库。
所谓数据仓库[1]，就是一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时期的数据集合，用以支持银行经营管理中的决策过程。
它提供集成化的和历史化的数据；它集成种类不同的应用系统；数据仓库从发展和历史的角度来组织和存储数据，以供信息化和分析化处理之用。
（二）数据挖掘技术。
数据挖掘（Data Mining）[2]就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
二、银行数据仓库的建设方法（一）银行建立数据仓库的必要性。
某银行数据仓库建设方案设计
据提取来源不明确、统计方法不一致等问题。基于以上问题，亟需建立一套统一的数据
Data Lab与敏捷分析
• Data Lab 是一项敏捷分析技术，可以让用户导入外部数据，进行灵活的组合分析
Data Lab 内涵 Enterprise Data Warehouse
Production
Reference Data
ORDER IT EM B ACKORDE RE D QUA NT IT Y CUS TOMER CUS TOMER CUS TOMER CUS TOMER CUS TOMER CUS TOMER CUS TOMER CUS TOMER CUS TOMER NUMBE R NA ME CIT Y POS T ST ADDR PHONE FA X
•知识获取 •知识编辑 •知识分享
分析成果固化
• 数据分析平台将实现对有价值的分析成果，以前端应用的形式固化下来 固化范围
•只有需重复进行，且经过验证过的有价 值的分析成果，才需要进行IT固化
固化方式
•按照不同的业务目的与应用场景，选择 合适的固化方式与展现形式
常规的重复性的分析需求
数据 报表
•以数据属性的形式固化客 户偏好与知识 •以分析报表的形式固化常 用分析内容 •以挖掘模型的形式固化复 杂分析并定期执行 •以数据接口的形式固化信 息推送过程，或者通过第三 方分析工具实现灵活查询分 析
经过验证有业务价值的成果
模型
业务部门有强烈使用需求
XX银行数据仓库建设项目方案
XX银行数据仓库建设项目方案1. 项目概述本文档旨在介绍XX银行数据仓库建设项目的方案和目标。
数据仓库是一个用于集成和管理银行的各类数据的中央存储库，可为决策支持和业务分析提供有价值的信息。
本项目的目标是构建一个稳定、高效、可扩展的数据仓库，以提高XX银行的决策能力和业务竞争力。
2. 项目背景XX银行作为一家领先的金融机构，面临着数据分散、决策效率低下的问题。
传统的数据集成和分析方法已经无法满足业务需求，因此需要建立一个数据仓库来解决这些问题。
数据仓库将集中存储和管理各类数据，并提供强大的分析工具和报表功能，以支持XX银行的战略决策和业务优化。
本项目的目标是构建一个可靠、高效的数据仓库系统，具体包括以下几个方面：•数据集成：从各个业务系统中提取、清洗和转换数据，确保数据质量和一致性。
•数据存储：设计和构建合适的数据存储结构，包括数据表、索引等，以支持复杂的数据查询和分析。
•数据分析：开发和部署适合XX银行业务需求的数据分析工具和算法，提供灵活和高效的数据查询和报表功能。
•数据安全：确保数据仓库的安全性，实施访问控制和数据加密等措施，防止未授权的访问和数据泄露。
4.1 需求分析阶段在这个阶段，项目团队将与XX银行的不同业务部门和利益相关方进行沟通和需求收集。
我们将详细了解业务需求和数据源，并建立数据仓库的数据模型和架构设计。
4.2 数据集成阶段在数据集成阶段，我们将根据需求分析阶段的结果，从各个业务系统中提取和转换数据。
我们将设计和实现合适的ETL（提取、转换和加载）过程，确保数据质量和一致性。
4.3 数据存储阶段在数据存储阶段，我们将设计和构建数据仓库的存储结构，包括数据表、索引和分区等。
我们将利用合适的数据库技术和管理工具，如关系数据库和NoSQL数据库，来存储和管理数据。
4.4 数据分析阶段在数据分析阶段，我们将开发和部署适合XX银行业务需求的数据分析工具和报表功能。
我们将使用先进的分析算法和可视化技术，帮助XX银行的管理层和业务部门进行决策分析和业务优化。
2023-银行数据仓库解决方案v1-1
银行数据仓库解决方案v1随着金融业的不断发展，银行作为金融服务的主要提供者已经与数据紧密相连。
银行数据的管理，处理和利用已成为银行业的核心竞争力之一。
因此，银行数据仓库的建设和使用也越来越受到银行业的重视和关注。
本文将围绕银行数据仓库解决方案v1，从几个步骤分别进行阐述。
第一步：需求分析在建设银行数据仓库前，需按照银行的实际需要进行需求分析。
数据的采集、处理、分析和利用都需要依据银行的特点与需要进行规划。
在需求分析过程中，需要对银行整体运营情况进行考察，确定关键数据指标并制定合理的数据采集计划，以确保数据的准确性和完整性。
第二步：设计数据仓库架构数据仓库的架构直接决定了数据处理和管理的效率。
合理的架构可以提高数据管理的效率，缩短数据处理和分析的时间。
在设计数据仓库架构时，需考虑银行的大小和业务类型，选择合适的数据仓库类型，拟定数据仓库结构。
同时，还需要确定数据流程，建立数据处理流程图及数据流向图，确保数据的及时快速地进行存储和检索。
第三步：选择数据仓库平台针对银行的数据大小、类型、需要支持的查询操作以及操作人员所需定制化程度的不同，选择合适的数据仓库平台非常关键。
需要选择与银行实际要求相匹配的数据仓库平台，可以考虑一些成熟的商业清单式系统，如Oracle、Microsoft SQL Server等，或者建立基于Hadoop 的大数据架构。
同时，还需要对所选平台进行测试和评估，以保证数据仓库在使用时的稳定性和安全性。
第四步：建立数据加工流程在建立数据仓库过程中，加工和管理数据也是必要的。
需要建立数据加工流程，完成数据的采集、清洗、转换和存储。
数据采集、清洗和转换的过程是数据仓库建设过程中最为繁琐的，需要专门的数据处理人员进行维护和操作。
总结：银行数据仓库解决方案v1是建造银行数据仓库的一个完整解决方案，其综合实用性和规范性可以为银行数据管理带来优异的表现。
需要注意的是，在建设银行数据仓库的过程中，需要根据实际需要进行需求分析、设计数据仓库架构、选择合适的数据仓库平台和建立数据加工流程，以确保数据仓库对于业务运营的支持和数据管理的完善。
银行数据中心项目工程实施方案
银行数据中心项目工程实施方案一、项目背景银行作为金融机构的重要组成部分，在日常运营中处理大量的客户数据以及财务信息，因此拥有一个安全及高效的数据中心至关重要。
本文将介绍银行数据中心项目的工程实施方案。
二、项目目标1.提升数据中心的安全性和稳定性。
2.提高数据中心的处理效率和性能。
3.降低数据中心的运营成本。
4.符合金融监管机构对于数据安全和保密性的要求。
三、项目实施方案1. 硬件设备选型在银行数据中心项目中，选择高品质、可靠性高的硬件设备至关重要。
我们建议选用如下硬件设备： - 服务器：选择双路冗余设计的高性能服务器，确保数据中心的稳定性和性能。
- 存储设备：采用高可用性的存储设备，支持快速数据访问和备份。
- 网络设备：选择高性能的路由器和交换机，保障数据中心网络的稳定和畅通。
2. 软件系统部署为银行数据中心项目部署合适的软件系统也是至关重要的一环。
推荐的软件系统包括： - 操作系统：选用经过认证的操作系统，如Windows Server或Linux，确保系统的稳定性和安全性。
- 数据库：选择高性能、高可用性的数据库系统，如Oracle或SQL Server，以支持银行数据的高效处理和管理。
- 安全软件：部署防火墙、入侵检测系统等安全软件，保障银行数据的安全性。
3. 数据备份与灾难恢复为了确保银行数据的安全性和可靠性，必须建立完善的数据备份和灾难恢复机制。
建议采取以下措施： - 定期备份数据：制定数据备份计划，定期对银行数据进行备份，并将备份数据存储在安全可靠的地方。
- 灾难恢复计划：建立完善的灾难恢复计划，包括灾难恢复测试、数据恢复流程等，确保在遭受灾难时能够迅速恢复数据。
4. 安全性保障银行数据中心包含大量敏感数据，必须加强安全性保障措施。
推荐的安全性保障方法包括： - 访问控制：建立严格的访问控制策略，限制只有授权人员可以访问银行数据中心。
- 数据加密：对存储和传输的数据进行加密处理，防止数据泄露或被窃取。
工商银行数据仓库设计方案
数据
数据仓库
银行卡 数据集市
银行 卡部
Web
展现工具 用卡行为月报
筛选优质客户数据挖掘
直邮
优质客户
2024/2/10
1.10 PCRM应用主题——深层分析
ICBC PCRM 数据仓库管理界面
2024/2/10
1.10 PCRM应用主题——深层分析
数据仓库处理过程管理
2024/2/10
1.10 PCRM应用主题——深层分析
CB2000
数据 转送
抽取
关系型数据库、
多维数据存贮
转换
加载
备份与 老化处理
分类 统计 分析
多维 分析
图示 展现
报表制作
报告生成
数据端
ETL DW模型设计 DM模型设计
应用展现
展现端
2024/2/10
1.6 物理结构
2024/2/10
客户群分析：
优质客户排名分析、卡业务存款分析、 用卡行为分析、 贡献度分析、 卡申领情况分析、 卡业务风险分析。
2024/2/10
1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
按照现有的贡献度指标体系， 什么样的客户对银行卡的贡献度最高
年龄在25-35，36-45的客户对银行卡的贡献度最高， 其中，36-45岁的客户的贡献度最高，因为这类人群 中稳定、高收入或高积蓄者较多。
2024/2/10
1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
贡献度指标的具体分布怎样
年龄在25-35的客户的透支利润和消费回佣最高， 因为这类人群中，理财风格前卫，消费旺盛者居多。 消费回佣 在 年龄段 上的分布
信用卡中心数据仓库项目设计
信用卡中心数据仓库项目设计1.引言数据仓库是一个用于集成、管理和分析组织内部和外部数据的信息系统。
在信用卡中心，数据仓库可以用于统一管理和分析来自不同渠道的大量数据，以支持决策制定、风险评估和业绩监控等业务需求。
本文将详细介绍信用卡中心数据仓库项目的设计。
2.项目目标-支持全面的数据集成：将来自不同渠道的数据整合到一个中心化的数据仓库中，包括持卡人信息、交易记录、风险评估指标等。
-实现高效的数据查询与分析功能：提供灵活、快速的查询和分析功能，以支持业务决策制定和监控。
-提供全面的报表和可视化分析：根据不同业务需求，提供多样化的报表和可视化分析功能，帮助用户快速了解和分析数据。
-确保数据安全和隐私保护：采用合适的数据加密和权限控制机制，确保数据的安全性和隐私保护。
-支持数据质量管理和数据清洗：对数据进行质量管理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
3.数据模型设计在数据仓库设计中，需要根据业务需求和数据特点设计相应的数据模型。
在信用卡中心数据仓库项目中，可以采用星型或雪花型数据模型。
主要的表包括：-事实表：包括交易事实表、持卡人信息事实表等，存储与业务相关的数值度量和指标。
-维度表：包括持卡人维度表、时间维度表、地理位置维度表等，存储与业务相关的描述性属性。
-明细表：存储交易明细等详细信息。
4.数据采集与集成数据采集与集成是数据仓库设计的核心环节。
在信用卡中心数据仓库项目中，可以采用以下步骤：-数据源识别和选取：识别和选取数据源，包括信用卡交易系统、持卡人信息系统、风控系统等。
-数据抽取和转换：从各个数据源中抽取数据，并进行数据清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。
-数据加载和装载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，包括事实表、维度表和明细表。
5.数据查询与分析数据查询与分析是数据仓库的主要功能之一、在信用卡中心数据仓库项目中，可以提供以下功能：-SQL查询：提供灵活、高效的SQL查询功能，以满足用户的各种查询需求。
银行信用卡系统的数据仓库模型研究
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表 １文 件 的平 均 时 间 和 资 源使 用 情 况列 表
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为 数 据 挖 掘 系统 提供 数 据 支 持 ． 图 １ 示 ： 如 所 银 行 信 用 卡 系统 数 据 仓 库 的 实 现 ．是 以 现 有 信 用 卡 业 务 系统 和大 量业 务数 据 的 积 累 图 １ 数据仓库
要 】 数 据 仓 库 （ ｔ ｒｈｕｅ Ｄ ） 作 为 信 用 卡 系统 和 数 据 挖 掘 的 中间模 块 ， 于 对 其 及 时性 的 要 求 ， 据 仓 ： Ｄａ ｗａｅｏ ｓ， Ｗ ， ａ 由 数
个人信用信息数据仓库设计
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要对一个软件用户界面设计进行评价， 目前还没有 一个统一的标准。一般可以从以下几方面来衡量：
!L用户对软件用户界面的满意程度； &L软件用户界面的标准化程度； *L软件用户界面的适应性和协调性；
执行情况； 6L软件用户界面的应用、
0L软件用户界面的操作环境； ML软件用户界面的感知方面等。
计者和管理者用来设计和定义数据仓库。 在设计数据仓库时，要考虑到非结构化数
中国金融电脑 !""# 年第 $ 期 ・ 23
图*
个人信用信息数据仓库系统体系结构
科 技 管 理
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决 策 支 持
衍生值的计算） ， 使数据与目标数据仓库建立对应关系， 从而被传输到数据仓库系统中。
（ %） 公共信息管理表。主要有工商税务记录表、 公 共事业缴费表、 司法公安信息表。
!"数据仓库管理模块。该模块包括数据管理员模块
和管理模块。前者用于生成管理和访问个人信用信息数 据仓库中数据的模块； 后者用于维护数据仓库环境的系 统管理服务。 综合数据、 当前 #"存储模块。主要用来存储元数据、 数据和历史数据。
字段名称 信用客户 !"# 身份证 !"# 职工 !"# 银行往来 !"# 家庭 !"# 公共记录 !"# 时间 !"# 信用分 信用等级
表*
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个人信用事实表
功能描述 信用客户查询编号 身份证编号 职工信息代码 银行信息代码 家庭信息代码 公共记录信息代码 信用消费者申请信用评估的时间 信用评估得分 信用评估等级
信用卡中心数据仓库项目设计
信用卡中心数据仓库项目设计【摘要】近年来我国信用卡业务获得了飞速的发展,商业银行信用卡业务已经逐步成为了一个成熟的金融市场的一种重要的商业产品,现在我国商业银行信用卡业务正处于快速增长的阶段,随着商业银行信用卡业务的高速发展,银行积累了大量的信用卡交易数据,如何将这些数据变成有用的信息,使银行的领导做出决策性的判断,是信用卡分析集市需要解决的问题。
为了解决上述问题,本课题对国内某家中小型银行的信用卡数据分析系统进行设计,并以数据仓库和数据集市的理论为基础,结合该银行的技术现状和业务需求,建设了基于数据仓库的信用卡数据分析集市。
支持多维分析和灵活的报表展现。
本课题根据从源系统到用户的数据流向,设计了临时层、基础数据层、数据汇总层三大数据层次。
临时层用于存放缓冲数据基本与源数据保持一致。
基础数据层用于企业数据仓库,存储细节和历史数据。
数据汇总层用于数据集市,支持数据挖掘,该层并且直接面向多维分析和灵活报表。
每个层次根据不同需求而设计,并且数据在导入的过程中存在一定依赖关系,基础层依赖临时层,汇总层依赖基础层。
本系统实现的信用卡数据分析集市使该银行首次拥有了支持信用卡数据挖掘的数据分析平台。
【关键词】数据仓库,信用卡,数据分析,ETLDesign and Implementation of Credit Card Analysis Data Market Based on Data Warehouse【Abstract】Bank credit card business in China in recent years has been developed rapidly, the bank credit card business has become a mature financial market is a kind of important commercial products, now China's bank credit card business is in rapid growth stage, along with the high speed development of bank credit card business, the bank transactions to accumulate a huge mass of data, how to turn data into useful information, so that the leadership of the bank to make decision-making judgment, is the credit card market analysis problems need to be solved.In order to solve the above problems, the subject of a domestic small and medium-sized bank credit card data analysis of information system design, and based on the theory of the data warehouse and data mart, combined with the current situation and business needs of the bank's construction based on data warehouse credit card data marts. Support multidimensional analysis and flexible reports show This subject from the source data system according to the user's data flow, design the temporary data layer, data collection layer three large data level. The temporary data layer store cache data and keep almost the same with the original data basic data layer for the enterprise data warehouse, store details and historical data. Data collection layer applied in data mart, and support the data mining and support multidimensional analysis andflexible reports. Three levels are using normalize, de-normalize and structure characteristics of star-shaped model, step by step summary.At each level internal rational design subject fields and entity, meet the needs of different data. The system of the realization of the credit card data analysis to the bank first market has the support of the credit card data mining data analysis platform. The platform to integrate the credit card transaction system, collection system, customer service system, integra l system four system’s source data, that a comprehensive analysis of the data become possible. A source system, data warehouse-a data mart three-layer new architecture is settled, Either solved the past credit card between management information system and enterprise data warehouse with data redundancy result in inconsistencies or realization of a flexible application of the data under the unified storage.【Keywords】Data Warehouse,Credit Card, Data Analysis,ETL(Extraction Transformation Loading)目录绪论 1第一章数据仓库简介 11.1 数据仓库出现的背景 11.2 数据仓库的特性 21.3 数据仓库的技术要求及需要解决的问题 2 1.4 数据仓库系统与OLTP系统的比较 31.5 本章小结 3第二章可行性分析与需求分析 42.1可行性分析 42.2需求分析 42.3 本章小结11第三章项目概述123.1 项目背景123.2 项目总体描述 123.3 项目内容描述 123.4 本章小结13第四章信用卡中心数据仓库项目总体设计14 4.1 项目总体设计思路144.2 项目整体流程规划144.3 项目总体设计原则154.4 本章小结15第五章信用卡中心数据仓库项目详细设计165.1 项目的概念模型设计165.2 项目的逻辑模型设计165.3 项目的物理模型设计225.4 项目的物理数据库设计245.5 ETL调度的设计295.6 用Cognos工具展示报表的表样的设计 305.7 本章小结32第六章项目的实现及报表展示 336.1 系统环境需求 336.2 项目实现过程 336.3 项目实现过程中用到的ETL算法346.4 项目报表展示 356.4 本章小结38后记39致谢39参考文献40附录一: 411)项目中用到的相关工具及技术介绍412)配置运行环境时需要注意要点42附录二: 441)项目包里的“PRO_CREDITCARD”文件夹下的各种PL文件说明442 )PERL部分脚本代码示例46绪论随着我国市场经济的繁荣和发展,国内信用卡业也获得了飞速发展。
银行信用卡中心数据仓库建设研究
银行信用卡中心数据仓库建设研究随着互联网的发展和普及，银行信用卡中心数据分析变得日益重要。
为了更好地服务于客户和提高银行竞争力，银行信用卡中心需要建立一个高效的数据仓库系统，以更好地管理和利用所拥有的客户数据。
本文将从以下几个方面进行讨论：一、银行信用卡中心数据仓库介绍数据仓库是构建在大型数据集合之上的一种系统，在银行信用卡中心中，数据仓库是针对客户关系、市场营销、业务统计、风险控制等方面所产生的相关数据所建立的一个大型数据平台。
银行信用卡中心的数据仓库需要建立多种数据模型，以适应不同的分析需求。
一般包括维度、事实、聚合等多种不同类型的模型。
银行信用卡中心数据仓库可以为银行管理层和分析人员提供全面、准确和及时的数据信息，从而帮助其更好地制定战略、改进服务和管理风险。
二、银行信用卡中心数据仓库建设的核心技术数据仓库建设需要运用一些核心技术，以确保数据的准确性、可靠性和高效性。
1.数据提取技术银行信用卡中心需要从各种不同的数据源中提取相关数据，以保证数据仓库的完整性和准确性。
数据提取技术需要依靠专业软件和硬件设备。
2.数据清洗技术数据仓库建设过程中，由于不同数据来源的数据格式、规范和精度等差异，需要使用数据清洗技术对数据进行处理和转换，以保证数据在数据仓库中的统一性。
3.数据整合技术为了使数据的查询分析更加准确、全面，数据仓库需要使用数据整合技术整合不同数据源的数据，从而形成更加全面、准确和完整的数据集。
4.高速查询技术数据仓库建设后，需要研究和应用高速查询技术，以保证数据的快速查询和高效利用。
三、银行信用卡中心数据仓库的应用银行信用卡中心数据仓库系统，可以为银行提供多方面的数据分析功能，以便更好地进行客户管理、市场营销和风险控制等方面的工作。
1.客户管理银行信用卡中心数据仓库可以通过建立不同类型的客户模型，全面掌握客户行为和消费习惯，从而帮助银行更加全面、准确、及时地提供个性化服务，提高客户满意度和忠诚度。
银行信用卡数据仓库建设
银行信用卡数据仓库建设一、需求分析银行建立数据仓库的必要性。
中国的银行业在发展过程中，已逐步实现了绝大多数核心业务的计算机处理，积累了大量的客户数据和经营数据，这些数据是银行的宝贵财富，如何利用这些数据，发掘有价值的信息，解决问题的关键是建立银行企业级的数据仓库，实现对银行所有经营信息和客户信息的有效存储，并针对银行不同部门的管理决策需要，进行多层次的数据加工处理，以多种方式呈现真正有价值的信息（例如，维度，商业需求用户数量等），满足银行管理决策和客户分析的需要。
由此可以看出，整合数据建立一个全银行统一的数据中心，对于银行来说是非常重要的。
通过数据仓库技术，将x银行全国各地的数据整合，并对数据进行一系列的抽取、加工、清洗、加载，使得数据能够有很高的利用价值。
通过智能化的报表加工工具Cognos来快速的生成多种多样的报表，从不同的维度来展现数据。
这些报表对于管理层来说数据更准确、更有价值，而且还可以根据上级的不同需求来随时生成想要看到的报表。
这些对于银行发展新的客户、改善与老客户的关系、提高市场竞争力和占有率是非常重要和迫切的。
二．维度分析1）卡量分析2）客户量分析3）账户分析通过对卡量、客户量和账户量分析指标的业务定义的分析，卡信息汇总表选取的入仓字段有卡号、开卡日期、激活日期、销卡日期、销卡日期、到期日、发卡机构。
通过对卡量、客户量和账户量分析指标的业务定义的分析，选取的入仓字段有机构代码、性别代码、客户号。
通过对卡量、客户量和账户量分析指标的业务定义的分析，选取的账号信息汇总表的入仓字段有账号、销户日期、账户状态、开户日期、销户日期、账户余额、逾期状态。
三、所用到的技术简单概述1）ETL概述E是Extraction的简写，表示数据的抽取；T是Transformation的简写，表示数据的转换；L是Loading的简写，表示数据的加载。
ETL是数据抽取(Extraction)、转换(Transformation)、加载(Loading)的过程。
银行信用卡中心数据仓库建设
银行信用卡中心数据仓库项目建设目录1 数据仓库 (4)1.1 数据仓库出现的背景 (4)1.2 数据仓库定义 (4)1.3 数据仓库的特性 (4)1.4 分析人员典型的信息需求 (5)1.5 现有数据库系统处理分析型应用存在的问题 (5)1.6 数据仓库要解决的基本问题 (5)1.7 物理数据库结构设计 (6)1.8 逻辑模型设计 (6)2 可行性分析及需求报告 (6)2.1 可行性分析 (6)2.1.1 项目背景 (6)2.1.2 编写目的 (7)2.1.3 项目环境 (7)2.1.4 技术条件方面的可行性评价 (7)2.1.5 法律方面的可行性 (7)2.1.6 用户使用方面的可行性 (7)2.2 需求分析 (8)2.2.1 以下各表是客户提出的报表业务需求，均需满足 (8)2.2.2 数据描述 (9)3 技术缓冲层： (10)3 .1 定位 (10)3 .2 特点 (10)3 .3 依据 (10)3.4 具体工作 (10)3.5 创建步骤 (10)4 近源模型层： (11)4 .1 定位 (11)4 .2 特点 (12)4 .3 依据 (12)4.4 具体工作 (12)4.5 创建步骤 (12)5 整合模型层 (13)5 .1 定位 (13)5 .2 特点 (13)5 .3 依据 (14)5.4 具体工作 (14)5.5 创建步骤 (14)5.5.1 三大主题 (14)5.5.2 逻辑模型设计 (15)5.5.3 物理模型设计 (17)5.5.4 创建实体表 (20)5.5.5 导入数据 (21)5.5.6 ETL调度设计 (21)6 共性加工层 (22)6 .1 定位 (22)6 .2 特点 (22)6 .3 依据 (22)6.4 具体工作 (22)7 应用集市层 (23)7 .1 定位 (23)7 .2 特点 (23)7 .3 依据 (23)7.4 具体工作 (23)8 报表开发 (23)6.1 卡量分析 (24)6.2 客户量分析 (35)6.3账户分析 (45)9 总结 (50)附录 1.............................................................................................................错误！未定义书签。
2023-银行数据仓库模型设计方案-1
银行数据仓库模型设计方案随着银行业务的日益复杂和数据量的急剧增加，银行越来越需要有效地管理和利用数据。
在这种情况下，银行数据仓库成为了银行业务数据管理的主要手段之一。
因此，银行数据仓库的模型设计方案显得尤为重要。
下面将分步骤来阐述银行数据仓库模型设计方案。
一、明确银行数据仓库的对象和目标银行数据仓库是针对银行的各类业务操作数据所建立的统一存储、管理、查询、分析和应用的数据集合。
通过银行数据仓库，银行可以更有效地管理和利用数据，实现对各类业务数据的深度挖掘和分析，以更好地支持银行的业务决策和管理。
二、确定银行数据仓库的架构银行数据仓库的架构决定了数据仓库的性能、可维护性和可扩展性。
可行的银行数据仓库框架包括 Inmon 的企业数据仓库 (EDW) 和Kimball 的维度建模方法。
- 企业数据仓库 (EDW)：EDW 架构注重数据的集中统一、一致性和完整性。
这种架构下，银行需要先定义全局模式，即对数据模型进行抽象。
然后再将数据填充到模型当中。
这种架构下的银行数据仓库比较复杂，但是查询效率高，数据的一致性和完整性更能得到保证。
- 维度建模：维度建模注重业务流程、分析和决策支持。
这种架构下，银行需要先从底层数据源获取数据，再通过维度建模来构建数据仓库。
这种架构下的银行数据仓库比较简单，但是数据仓库可扩展性差。
三、定义银行数据仓库的数据模型银行数据仓库的数据模型是解决银行数据仓库的关键。
一般来说，银行数据仓库的数据模型通常是一个基于事实表和维度表的星型架构。
- 事实表：它是银行数据仓库中的一个核心表。
事实表包含了银行业务中所有的可量化、可比较、可归约并与时间有关的指标。
在银行数据仓库中，事实表一般都是按时间顺序分区的，并且具有非常高的复杂度。
- 维度表：维度表是银行数据仓库中重要的部分。
维度表中的维度表示了事实表中的指标或者银行客户的属性。
比如，在银行数据仓库中，可以将银行客户、银行账户、产品、时间等作为维度进行归类。
信用卡服务中心建设方案,1200字
信用卡服务中心建设方案信用卡服务中心建设方案背景介绍：随着经济的发展和市场竞争的加剧，信用卡已成为人们日常生活中必不可少的支付工具。
为了更好地为客户提供各种信用卡相关服务，我公司计划建设一家专门的信用卡服务中心。
本文将详细介绍该中心的建设方案。
一、建设目标：1. 提供高效、便捷的信用卡申请、使用和管理服务；2. 提升客户体验，提供个性化的信用卡服务；3. 建设专业化、规范化的信用卡服务团队；4. 加强对客户的关怀和沟通，提高客户满意度。
二、建设内容：1. 建设场所：选取地理位置优越、交通便利的区域，采用现代化办公楼建设信用卡服务中心。
中心应包括前台接待区、客户咨询区、信用卡申请区、信用卡激活和挂失区、信用卡还款区、客户投诉处理区和后台管理区等功能区域。
2. 设备和软件：引入先进的计算机硬件设备和相关软件，包括信用卡申请系统、信用卡管理系统和客户关系管理系统等，以提高工作效率和信息管理能力。
3. 人员配置：建设一支专业化、高效率的信用卡服务团队，包括客户服务经理、信用卡申请专员、信用卡激活和挂失专员、信用卡还款特别助理等岗位。
要求人员具备专业的信用卡知识和良好的服务意识，通过培训提升其服务能力。
4. 服务内容：提供全方位的信用卡服务，主要包括以下几个方面：（1）信用卡申请服务：为客户提供信用卡申请的咨询与辅助服务，帮助客户填写申请表格、准备申请资料，并及时跟进申请进程。
（2）信用卡使用指导：为客户提供信用卡的使用指南，包括如何正确使用信用卡、如何保护信用卡安全等内容，提高客户的信用卡使用意识。
（3）信用卡还款服务：为客户提供信用卡还款渠道的介绍和指导，推广各种方便的还款方式，并提供还款提醒服务，确保客户按时还款。
（4）信用卡挂失和补卡服务：为客户提供信用卡挂失和补卡的服务，及时处理客户的挂失和补卡需求，防止信用卡安全问题。
（5）客户投诉处理：建立客户投诉处理机制，及时处理客户投诉，并提供合理的解决方案，保护客户权益。
X银行信用卡中心数据仓库建设的研究的开题报告
X银行信用卡中心数据仓库建设的研究的开题报告一、研究背景数据仓库是以主题为中心，面向主管层和决策层，按照一定的规范和方法，经过数据清洗、数据集成、数据变换、数据聚集，构建一张集成且反映实时业务的综合数据库。
对于现代银行，数据仓库是关键的技术手段之一，也是实现大数据应用的前提。
银行信用卡中心因其业务规模、日常需求和数据需求之多，更需要一个灵活、可定制、高效、安全、易用的数据仓库系统，提高其全信息化程度，实现优化经营效益、提升竞争实力的目标。
二、研究意义银行信用卡中心经常产生大量的客户信息、卡片信息、交易信息、账户信息等重要数据，如何将这些数据快速、准确、全面地整合，是银行信用卡中心的重大难题之一。
同时，如何监测和分析大量数据，快速反应市场趋势和风险变化，也是决策者面临的巨大挑战。
建设一个高效性、可用性和灵活性都高的数据仓库系统，可以有效解决这些问题，为银行信用卡中心提供有效并快速的支持，帮助其更好地理解客户行为、优化风险控制和掌握市场先机。
三、研究内容在银行信用卡中心数据仓库建设的背景下，本文拟从以下几个方面展开研究：1. 数据仓库系统的架构设计：对于银行信用卡中心的数据模型和数据需求，设计可定制的数据仓库系统架构，并考虑数据清洗、数据集成、数据变换、数据聚集等环节的具体实现方式。
2. 数据仓库建设的技术方案：根据银行信用卡中心数据仓库系统的架构，结合业务需求和现有技术手段，提出整个项目的建设方案，并探讨一些具体实现方案，如统一元数据管理、ETL数据抽取和转化、数据的存储和管理等。
3. 数据仓库应用的业务需求分析：针对银行信用卡中心的需求，将数据仓库所涉及的多个业务领域和潜在利益相关方进行分析，以保证数据仓库系统的实用性和适应性，并探讨其在风险控制、业务分析和决策支持等方面的具体应用。
四、研究方法本文将采用以下研究方法：1. 理论分析：综合评价数据仓库的相关理论，分析数据仓库建设的主要技术和研究现状，为本文提供理论基础和背景分析。
一个基于Cognos的商业银行信用卡数据仓库的设计、构建和应用的开题报告
一个基于Cognos的商业银行信用卡数据仓库的设计、构建和应用的开题报告一、研究背景及意义随着金融市场的发展和竞争的加剧，各家商业银行越来越重视信用卡业务的开展和发展。
信用卡业务是商业银行的重要业务之一，对于提高商业银行的服务水平、扩大营业规模、增加收益等方面都具有重要的影响。
然而，商业银行的信用卡业务在管理上存在着诸多难题。
例如，客户复杂多样的需求、信用卡活动的管理难度、数据质量的难保证等，这些问题都需要借助部署信用卡数据仓库来解决。
确定和部署基于Cognos平台的商业银行信用卡数据仓库是解决上述问题的一种重要方式。
Cognos 平台是一种成熟的商业智能分析和报告工具，可以帮助商业银行有效地分析和管理信用卡业务数据。
构建基于Cognos的商业银行信用卡数据仓库，可以对信用卡业务的客户群体进行细分、对信用卡产品的使用规律进行挖掘，为商业银行提供重大决策参考，同时可以方便银行工作人员提前预知客户需求，提高服务质量，为客户提供更多元化的金融产品，从而实现更高效快捷地满足客户需求的目的。
因此，本文将介绍一个基于Cognos的商业银行信用卡数据仓库的设计、构建和应用，探讨如何通过构建信用卡数据仓库实现商业银行经营管理的数据化、个性化和智能化，以及如何利用Cognos平台提供的分析和报告功能帮助商业银行有效地对信用卡业务数据进行分析和管理。
二、主要研究内容本文主要研究以下内容：1. 商业银行信用卡数据仓库的概念及相关技术2. 基于Cognos平台的商业银行信用卡数据仓库设计与构建3. 商业银行信用卡业务分析与报告应用4. 基于商业银行信用卡数据仓库的智能化管理与营销应用5. 商业银行信用卡数据质量保证和安全性管理三、研究方法和实施过程本文采用文献研究法和案例分析法进行研究。
首先，通过收集相关文献，了解商业银行信用卡数据仓库概念、业务功能和相关技术；进而，结合商业银行信用卡业务实际情况，设计和构建基于Cognos平台的商业银行信用卡数据仓库，实现商业银行经营管理的数据化、个性化和智能化；接着，利用数据仓库中的数据进行商业银行信用卡业务分析与报告应用，帮助商业银行制定更有效的业务策略；最后，对商业银行信用卡数据仓库的数据质量保证和安全性管理进行分析。
信用卡中心数据总线建设与实践
信用卡中心数据总线建设与实践数据是新型生产要素，是新的石油，数据的地位和价值不断提升，对国家发展、企业数字化转型至关重要。
兴业银行信用卡中心在业务应用、科技规划及系统建设过程中积极利用数据，通过数据为业务赋能，提升经营效率，推动信用卡业务数字化转型。
随着兴业银行信用卡中心数字化转型的持续推进，数据应用需求不断加大，数据交互成本也在加剧，如何更好地利用好内外部数据，在信息安全可控的前提下，规范有效合理进行内外部数据传输交换是实现数据应用的第一步。
在此背景下，为了进一步提升信用卡中心数据交互的规范化、统一化，同时提升数据交换类系统对业务复杂性的支持能力，兴业银行信用卡中心从多个维度出发，对原有数据交换任务进行整合，建设了信用卡中心数据总线（“兴干线”），统一实现了内外部数据交换的第一道闸口。
系统整体架构基于数据传输安全性要求的不同特点，整个总线分为内部数据总线和外部数据总线两个子系统，共同提供内外数据传输的出入口。
目前总线上每日有2000多个数据传输任务，接入了外部200+机构，统一提供了数据订阅交换及安全认证等方面的服务。
1.内部数据总线内部数据总线的定位是为兴业银行信用卡中心内部信息系统提供统一的数据交换服务。
在内部数据总线的整体架构中，兴业银行信用卡中心引入、融合了多套组件和产品，实现了数据交换、数据加工、系统调度、平台监控等核心功能。
系统技术架构如图1所示。
图1 内部数据总线整体架构（1）基本功能。
数据交换包括传统每日批量数据交换与准实时数据交换。
对于批量文件，利用调度工具对数据文件进行扫描，当检查到数据就绪后，则通知调度子系统进行后续处理；准实时数据则通过Flume组件配合Kafka，实现对文件或报文的数据采集工作。
采集后的数据进入数据模型层进行存储和加工，并通过数据分发模块发送至消费系统。
（2）数据加工。
内部数据总线引入大数据技术，利用Spark引擎对数据进行行列筛选、多表关联等轻量级的数据加工，从而高效地完成大规模的数据处理工作。
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信用卡中心数据仓库项目设计【摘要】近年来我国信用卡业务获得了飞速的发展,商业银行信用卡业务已经逐步成为了一个成熟的金融市场的一种重要的商业产品,现在我国商业银行信用卡业务正处于快速增长的阶段,随着商业银行信用卡业务的高速发展,银行积累了大量的信用卡交易数据,如何将这些数据变成有用的信息,使银行的领导做出决策性的判断,是信用卡分析集市需要解决的问题。
为了解决上述问题,本课题对国内某家中小型银行的信用卡数据分析系统进行设计,并以数据仓库和数据集市的理论为基础,结合该银行的技术现状和业务需求,建设了基于数据仓库的信用卡数据分析集市。
支持多维分析和灵活的报表展现。
本课题根据从源系统到用户的数据流向,设计了临时层、基础数据层、数据汇总层三大数据层次。
临时层用于存放缓冲数据基本与源数据保持一致。
基础数据层用于企业数据仓库,存储细节和历史数据。
数据汇总层用于数据集市,支持数据挖掘,该层并且直接面向多维分析和灵活报表。
每个层次根据不同需求而设计,并且数据在导入的过程中存在一定依赖关系,基础层依赖临时层,汇总层依赖基础层。
本系统实现的信用卡数据分析集市使该银行首次拥有了支持信用卡数据挖掘的数据分析平台。
【关键词】数据仓库,信用卡,数据分析,ETLDesign and Implementation of Credit Card Analysis Data Market Based on Data Warehouse【Abstract】Bank credit card business in China in recent years has been developed rapidly, the bank credit card business has become a mature financial market is a kind of important commercial products, now China's bank credit card business is in rapid growth stage, along with the high speed development of bank credit card business, the bank transactions to accumulate a huge mass of data, how to turn data into useful information, so that the leadership of the bank to make decision-making judgment, is the credit card market analysis problems need to be solved.In order to solve the above problems, the subject of a domestic small and medium-sized bank credit card data analysis of information system design, and based on the theory of the data warehouse and data mart, combined with the current situation and business needs of the bank's construction based on data warehouse credit card data marts. Support multidimensional analysis and flexible reports show This subject from the source data system according to the user's data flow, design the temporary data layer, data collection layer three large data level. The temporary data layer store cache data and keep almost the same with the original data basic data layer for the enterprise data warehouse, store details and historical data. Data collection layer applied in data mart, and support the data mining and support multidimensional analysis andflexible reports. Three levels are using normalize, de-normalize and structure characteristics of star-shaped model, step by step summary.At each level internal rational design subject fields and entity, meet the needs of different data. The system of the realization of the credit card data analysis to the bank first market has the support of the credit card data mining data analysis platform. The platform to integrate the credit card transaction system, collection system, customer service system, integra l system four system’s source data, that a comprehensive analysis of the data become possible. A source system, data warehouse-a data mart three-layer new architecture is settled, Either solved the past credit card between management information system and enterprise data warehouse with data redundancy result in inconsistencies or realization of a flexible application of the data under the unified storage.【Keywords】Data Warehouse,Credit Card, Data Analysis,ETL(Extraction Transformation Loading)目录绪论 1第一章数据仓库简介 11.1 数据仓库出现的背景 11.2 数据仓库的特性 21.3 数据仓库的技术要求及需要解决的问题 2 1.4 数据仓库系统与OLTP系统的比较 31.5 本章小结 3第二章可行性分析与需求分析 42.1可行性分析 42.2需求分析 42.3 本章小结11第三章项目概述123.1 项目背景123.2 项目总体描述 123.3 项目内容描述 123.4 本章小结13第四章信用卡中心数据仓库项目总体设计14 4.1 项目总体设计思路144.2 项目整体流程规划144.3 项目总体设计原则154.4 本章小结15第五章信用卡中心数据仓库项目详细设计165.1 项目的概念模型设计165.2 项目的逻辑模型设计165.3 项目的物理模型设计225.4 项目的物理数据库设计245.5 ETL调度的设计295.6 用Cognos工具展示报表的表样的设计 305.7 本章小结32第六章项目的实现及报表展示 336.1 系统环境需求 336.2 项目实现过程 336.3 项目实现过程中用到的ETL算法346.4 项目报表展示 356.4 本章小结38后记39致谢39参考文献40附录一: 411)项目中用到的相关工具及技术介绍412)配置运行环境时需要注意要点42附录二: 441)项目包里的“PRO_CREDITCARD”文件夹下的各种PL文件说明442 )PERL部分脚本代码示例46绪论随着我国市场经济的繁荣和发展,国内信用卡业也获得了飞速发展。
伴随着信用卡业务量的不断增长,国内信用卡行业的市场竞争也日趋激烈。
因此各大银行需要建立专门的组织机构和专业队伍从事数据分析工作。
数据分析的内容包括为业务管理提供统计报表,在市场营销、风险管理、客户关系管理等方面,利用报表分析工具对信用卡数据进行深度的挖掘,利用分析成果指导业务决策。
本课题基于数据仓库和数据集市的基本理论,以实际开发过程和开发成果为基础,主要从总体技术方案和数据库设计两个方面,描述了某银行信用卡数据分析集市的设计和实现。
主要内容包括以下几方面:数据仓库平台 ETL技术作业调度数据模型建设 cognos报表展示。
数据仓库简介1.1 数据仓库出现的背景在数据库技术的支持下,一大批成熟的业务信息系统投入运行,为企业发展做出了巨大贡献。
各类信息系统大多属于面向事务处理的OLTP系统,经过多年的运行,积累了大量的数据,而管理决策层对数据分析基础平台的需求却日益强烈。
数据仓库概念的提出者是美国著名信息工程专家William Inmon博士,他在90年代初提出了数据仓库概念的一个表述。
他认为:“数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策和信息的全局共享。
”它的出现主要由两方面的因素:需求的变化。
业务系统的建设逐渐完善。
分析类需求不断增加。
不断增加的信息孤岛导致数据集成问题不断增加。
技术发展非常迅速。
关系数据库技术日趋成熟。
报表和复杂查询处理起来非常困难。
各个系统之间数据不一致。
1.2 数据仓库的特性数据仓库的特性有以下几个:面向主题的(Subject Oriented):是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的,而不是像业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。