招商银行数据仓库解决方案
招商银行Tivoli集中监控平台案例介绍
2、数据库管理：能及时迅速地反映各种类型数据库的可用性和性能情况，
深圳市希格玛计算机技术有限公司
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案例简介--招商银行 Tivoli 集中监控平台
并给出详细预警处理,实时地监控到数据库的状况，并清晰地反映和数据库 相关业务故障的拓扑线路；
5 用户收益.....................................................................................................................................24 6 公司简介.....................................................................................................................................25
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案例简介--招商银行 Tivoli 集中监控平台
4.1 资源监控
4.1.1 服务器监控
利用 ITM 对 Windows、UNIX、LINUX 服务器提供的全面监控管理功能， 实现了对服务器状态、性能和各类事件信息的集中监控。监控的资源主要包 括：
z UNIX 系统信息 包括虚拟空间利用率、页面读写错误情况、物理内存和虚拟内存使用情况、 CPU 利用率、平均负载情况； z 磁盘资源监控 包括前十名的空间利用率、节点(i-node)利用率、磁盘利用率、磁盘读写繁 忙程度等； z UNIX 进程状况 包括前十名最高的 CPU 利用率的进程、耗用内存最大的十个进程、进程利 用情况列表等； z 其它系统资源监控 包括磁盘性能、RPC 调用的性能情况、用户访问情况、服务器网络使用情 况、文件情况等
银行业大数据解决方案
银行业大数据解决方案随着互联网技术的不断发展和普及，银行业也面临了新的挑战和机遇。
银行业需要利用现代化技术手段，提高企业管理水平，提高服务质量和效率，增强竞争力。
传统的数据处理模式已经不能满足银行业面临的新的需求，银行需要更加便捷、高效、智能的数据管理方式，这就需要银行业对大数据技术的应用。
银行业大数据解决方案主要包括以下几个方面：一、数据采集和存储银行需要对业务数据、客户数据、交易数据等进行采集和储存。
数据采集要做到准确、完整、及时、高效，并且保证数据的可信性。
数据存储则要求数据容量大、访问速度快、存储安全可靠、备份完善等。
现在最流行的数据存储技术是分布式系统，通过分布式存储技术可以进行数据冗余备份，可以保证数据在系统出现问题时依然可以正常使用。
二、数据分析和挖掘通过对大量的数据进行分析和挖掘，可以发现其中的规律和模式，可以帮助银行业制定更加准确有效的市场营销策略、产品设计和服务模式，提高盈利能力和客户满意度。
数据分析和挖掘还可以帮助银行业进行风险评估和预警，帮助银行业控制风险、提高资产质量。
三、智能风控系统基于大数据技术，银行业可以建立智能风控系统，通过对客户的信用记录、财务状况、交易行为等进行综合分析，预测客户可能出现的风险，及时提供预报警学报。
在客户申请贷款、信用卡、保险等产品时，自动进行风险控制和审核，减少了人工审核的时间和成本，提高了审核的准确性和效率。
四、客户关系管理和营销银行业可以借助大数据技术，对客户的行为、财务状况、需求等进行深入分析，实现对客户的精准识别和分类，提供个性化的服务和产品，有效提高客户满意度和忠诚度。
银行业也可以利用大数据技术，对不同时间段、不同地区的客户分布进行分析，制定更加精准有效的市场营销策略，如地域营销、精细化营销、跨界营销等。
五、自动化运营管理大数据技术可以帮助银行业构建智能化的自动化运营管理系统，提高业务的处理效率和客户服务质量。
银行业可以利用大数据技术，对企业内部流程和资源进行全面优化和管理，实现精细化、高效化、自动化管理，减少人工、时间、财力资源的浪费，从而加快企业的发展节奏。
招行数据中心建设及运维管理
招行数据中心建设及运维管理在当今数字化时代，银行业对于数据的依赖程度日益加深。
作为国内领先的商业银行之一，招商银行高度重视数据中心的建设与运维管理，以确保其业务的稳定运行和持续创新。
招行数据中心的建设是一个复杂而系统的工程，需要综合考虑多个方面的因素。
首先是选址问题。
为了保障数据中心的稳定性和安全性，招行通常会选择地质条件稳定、电力供应充足、网络通信便捷且远离自然灾害频发区域的地点。
同时，还会充分考虑当地的政策环境和成本因素。
在基础设施建设方面，招行数据中心采用了先进的技术和设备。
数据中心的机房环境要求极高，需要具备良好的通风、散热、防火、防潮等功能。
为此，招行配备了高效的空调系统、消防系统以及智能的监控系统，实时监测机房内的各项环境参数。
电力供应是数据中心运行的关键。
招行数据中心通常会接入多路市电，并配备大容量的 UPS（不间断电源）系统和备用发电机，以确保在市电出现故障时能够迅速切换，实现无缝供电，保障业务的连续性。
网络架构的设计也是至关重要的一环。
招行构建了高速、可靠、冗余的网络，采用了最新的网络技术和设备，以满足大量数据的传输和处理需求。
同时，通过与多家运营商合作，实现了网络的多线路接入，提高了网络的稳定性和可靠性。
在硬件设备方面，招行选用了性能强大、稳定性高的服务器、存储设备等。
为了应对不断增长的数据量和业务需求，还采用了云计算、虚拟化等技术，实现资源的灵活分配和高效利用。
而数据中心的运维管理更是保障其正常运行的关键。
招行建立了一套完善的运维管理体系，包括人员组织架构、流程规范、技术支持等方面。
运维团队由具备丰富经验和专业知识的人员组成，涵盖了网络工程师、系统管理员、数据库管理员、安全管理员等多个角色。
他们分工明确，协同工作，共同保障数据中心的稳定运行。
在流程规范方面，招行制定了详细的操作流程和应急预案。
对于日常的运维操作，如设备的巡检、维护、升级等，都有严格的流程和标准。
而在遇到突发情况时，能够迅速按照应急预案进行处理，将损失和影响降到最低。
浅析招商银行数据中心基础设施建设
浅析招商银行数据中心基础设施建设招商银行新一代数据中心参照国内数据中心建设规范中A 级以及国外Uptime 组织所提出的Tier IV 等级进行规划设计。
在设计方案中，招商银行对弹性扩容、模块化、标准化、绿色节能、智能管理等进行了初步探索，通过采用高可用的基础设施架构、智能化的基础设施管理系统、多种新技术以及多层次的防护系统，构建了新一代数据中心。
招商银行数据中心网络及支持室（平湖）主管 钟祝君招商银行数据中心高级工程师王大晓招商银行数据中心网络及支持室（平湖）主管 钟祝君金融是现代经济的命脉，社会的发展离不开金融业的“营养输送”。
数据是金融业最重要的资产，随着金融业的蓬勃发展，数据量快速增长，数据中心承载着金融业的所有数据，其重要性不言而喻。
加之国家对金融行业实施审慎的监督管理，这也直接影响着金融行业数据中心规划建设向着高可用性、高性能、高可靠性的方向发展。
招商银行数据中心承载着招商银行所有的信息系统、数据资产和云资源，需要具备高可靠性和高安全性，以保障信息系统的安全稳定运行，同时也需要满足主机上云、业务飞速发展带来的云资源的快速扩展。
招商银行数据中心在基础设施规划建设过程中不断优化，在可靠安全、智能弹性、绿色节能的道路上不断探索新技术应用，秉承知行合一的思想，探索未来数据中心建设的新模式。
近年来，云计算、大数据、人工智能等技术快速发展，传统金融行业不断学习和吸收互联网行业的优点，进行自我优化。
传统金融业不断探索新业务、新领域，金融数据中心需要不断进行优化，以便有足够的弹性、灵活性来适应这种变化，并为这些变化提供充足的资源和支撑。
随着“双碳”政策的落地，绿色节能逐步成为数据中心规划建设的重要发展方向。
本文结合招商银行数据中心的规划建设经验，从弹性扩容、系统架构、智能管理、安全防护、绿色节能等方面对金融数据中心的规划建设进行了分析，并结合新技术在数据中心的应用，对金融数据中心的未来发展进行预测，希望为同业开展数据中心规划建设提供一种思路，为金融数据中心的未来发展贡献一份力量。
招商银行吴颖：招行大数据应用经验分享
招商银行吴颖：招行大数据应用经验分享该文为招商银行信息技术部数据仓库开发团队负责人吴颖在第六届中国（深圳）金融信息服务发展论坛银行保险业分论坛上的发言。
很高兴今天能够有机会,跟大家分享招商银行在大数据应用体系建设方面的一些思考与实践。
我们今天的分享会围绕着大数据技术应用这样一个主题，谈一谈招商银行在当今时代背景下面所面临的挑战，我们对此的一些思考和实践，以及我们对未来的展望。
互联网特别是移动互联网对银行的冲击，我想大家都是深有体会的。
以招商银行为例，今天我们手机银行的登录次数已经是我们网点访问量的10倍，是我们网上银行专业版的2 倍，同时这个数字仍以每个月10%的速度持续增长。
移动互联网的流量竞争和经营，我们认为会是未来竞争的一个主战场。
最近招商银行发布的手机银行3.0版，它的整个设计思路与以前的版本有了非常大的变化。
我们做这样一个变化的目的，实际上就是通过打造极简金融、极致体验去抢占移动互联网的制高点。
从表面上看，手机银行和移动互联网，它们是银行与客户在交互渠道上面的一个革新，但是我想更为本质的，应该是数据驱动对银行服务的一种颠覆。
这里有一组企业对大数据的投资意愿及大数据领域相关市场增长率预测的数字。
它进一步可以佐证大数据的火热程度以及它受关注的程度。
我想跟两年前相比，现在已经很少会有人再去质疑大数据在影响未来人类生活方面的巨大作用。
从前面的介绍中我们可以看到，互联网和移动互联网给银行业带来的变革需求。
互联网思维正在影响我们整个社会的方方面面，包括像普惠、开放、极致体验等一些概念，已经对传统银行业提出了巨大的挑战。
我想，既然这个挑战已经不可避免，作为其中一个主要的数据拥有者——银行，我们是不是可以直面挑战、抓住机遇、争取逆袭？我想，这是需要我们思考的。
大数据应用体系的建设，它包含了技术上和管理上的一系列措施和政策，是一个系统性的工程。
尽管大数据的热度很高，但是在具体的实践上面，我们还是需要避免出现头脑发热、一哄而上的情况，需要我们能够有理性的分析，以一个全局性的视角去思考，正视过去、立足现在、放眼未来。
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。
招行数据中心建设及运维管理
招行数据中心建设及运维管理在当今数字化飞速发展的时代，银行业对于数据的依赖程度日益加深。
招商银行作为国内领先的商业银行，其数据中心的建设与运维管理至关重要。
一个高效、稳定、安全的数据中心，不仅是招行开展各项业务的基础支撑，更是其在激烈的市场竞争中保持领先地位的关键所在。
一、招行数据中心的建设（一）选址与规划招行在数据中心的选址上进行了深思熟虑。
首先考虑的是地理位置，要远离自然灾害频发区域，同时具备良好的交通和通信基础设施，以便于人员的往来和数据的传输。
其次，还需评估当地的电力供应稳定性和成本，确保数据中心能够获得充足、可靠且经济的电力资源。
在规划方面，根据业务发展的预测，确定数据中心的规模和功能布局，包括服务器机房、存储区域、网络设备间等。
（二）基础设施建设数据中心的基础设施建设包括电力系统、制冷系统、消防系统等。
电力系统是重中之重，采用了多路市电接入，并配备了大容量的 UPS （不间断电源）和柴油发电机，以保障在市电出现故障时能够无缝切换，确保服务器的持续运行。
制冷系统则采用了先进的精密空调，根据机房内的温度和湿度自动调节，保证设备在适宜的环境中工作。
消防系统采用了气体灭火装置，能够在火灾发生时迅速灭火，同时最大程度减少对设备的损害。
（三）服务器与存储设备招行数据中心选用了高性能、高可靠性的服务器和存储设备。
服务器采用了集群架构，通过负载均衡技术提高系统的处理能力和可用性。
存储设备则采用了大容量的磁盘阵列，并结合数据备份和容灾技术，确保数据的安全性和完整性。
（四）网络架构构建了高速、稳定的网络架构，采用了多层交换机和路由器，实现了数据中心内部以及与外部网络的快速通信。
同时，还部署了网络安全设备，如防火墙、入侵检测系统等，保障网络的安全性。
二、招行数据中心的运维管理（一）人员团队拥有一支专业的运维管理团队，包括系统管理员、网络管理员、数据库管理员等。
这些人员具备丰富的技术经验和专业知识，能够快速响应和处理各种故障和问题。
银行大数据项目解决方案10
银行大数据项目解决方案10银行大数据项目解决方案随着现代社会信息技术的快速发展，大数据在各个领域得到广泛应用。
银行作为金融领域的重要组成部分，也迫切需要利用大数据技术来提升业务水平和服务质量。
本文将详细探讨银行大数据项目的解决方案，以帮助银行更好地应对挑战，提高竞争力。
一、背景与意义银行作为金融行业的重要一员，日常业务产生的数据量庞大且多样化。
充分利用这些数据，可以帮助银行更好地理解客户需求，优化产品设计，提高风控能力，并为决策提供数据支持。
银行大数据项目的意义在于，通过挖掘和分析海量数据，为银行提供全方位、精准化的服务，从而满足客户的个性化需求，提升客户满意度。
二、银行大数据项目解决方案1. 数据收集与整合银行大数据项目的第一步是收集和整合各种数据源，包括批处理数据、交易数据、客户行为数据等。
通过建立海量数据的统一接入渠道，实现数据的全面汇集和整合，确保数据的完整性和准确性。
2. 数据存储与处理银行大数据项目需要构建高效可靠的数据存储与处理体系。
传统的数据库技术已无法满足对大数据的存储和处理需求，因此需要引入分布式存储和计算技术，如Hadoop和Spark。
这些技术能够将数据分散存储在多个节点上，并并行进行处理，大大提升数据处理效率。
3. 数据挖掘与分析数据挖掘和分析是银行大数据项目的核心环节。
通过各种算法和技术，挖掘数据中隐藏的规律和价值信息，以帮助银行实现智能化决策和个性化服务。
例如，通过对客户行为数据的挖掘，可以准确预测客户需求，为客户量身定制产品和服务。
4. 风险控制与安全保障银行作为金融机构，风险控制是至关重要的。
在大数据项目中，需要构建完善的风险控制和安全保障机制，确保数据的安全性和隐私性。
采用高级加密算法和权限管理措施，限制不相关人员对敏感数据的访问，同时建立监控机制，及时发现并应对数据安全问题。
5. 服务优化与创新银行大数据项目的最终目标是提供更优质的服务。
通过对大数据的分析和挖掘，银行可以了解客户需求变化趋势，优化产品设计，提供个性化的金融解决方案。
招商银行网上银行案例分析
招商银行网上银行案例分析问题3：请分析招商银行内部运营战略未来的改进方向包含哪些方面？首先，当分析招商银行的内部环境中的资源、能力和核心竞争力，了解公司能做什么，这样能更好地改进公司的内部运营战略未来的方向。
一、资源分析1.技术资源：招商银行具有良好的硬件设施，拥有银行电脑员工队伍,并且拥有高性能的电脑网络、电话银行业务、电子汇兑清算系统、数据仓库系统等技术资源。
2.创新资源：白金一卡通；财富账户（多币种存款帐户和投资帐户合一的综合管理平台）3.人力资源：招商银行物质待遇激励员工，并且事业发展渠道激励人，同时招商银行行给员工提供培训发展机会。
以挑战性工作激励员工，以“生生不息”的招银文化激励人4.声誉资源：中国本土最佳银行,中国最受尊重企业,中国十佳上市公司；一卡通是我国中国银行在个人理财方面的一个创举二、能力分析三、竞争优势：1.具有良好的规模效应；2.已经成为国内著名的金融品牌，美誉度高，有大批忠诚客户；3.非利息收入业务高速发展，信用卡业务突出；4.经营管理水平优势明显，成长性在银行业中最高；5.银行客户范围不断扩大，业务朝多元化发展；6.电子银行平台技术领先。
其次，根据内部环境中的资源、能力和核心竞争力的分析，招商银行具体内部运营战略未来的改进方向如下：1. 增加投入，促进零售业务的发展，增加业务种类；将零售银行业务作为发展的战略重点，逐步推进零售银行业务管理体制和组织架构改革中国银行业未来将面临三大挑战：资本监管趋紧、利率市场化、融资脱媒。
而这三大趋势主要影响银行批发业务，对零售银行来说则充满机遇。
从xx年开始，招行零售业务对全行利润贡献度，以每年10%的增速跃升，这在仍以息差为主要利润的中国银行业，无疑极为难得。
但受制于零售业务的高成本，这样的增速面临越来越多的挑战。
2. 推行“招行”品牌和着重企业文化、企业制度的建立与完善。
随着各家银行的服务竞争日趋激烈，要持续打造招行的服务金字招牌，仅凭一招一式是远远不够的，必须构建体系化的服务平台，包括渠道、产品、队伍、组织、管理、品牌等，并要对这些要素进行有效的组织管理，最终形成服务品牌。
Proposal-招银IDC设计描述-0508
建议部分3：综合布线系统设计说明3.1 用户需求分析招商银行数据中心大厦作为招商银行数据中心及异地数据备份中心办公及发展重地，对招商银行日后经济的发展都起着至关重要作用，目前我国正在从传统的计划经济向社会主义市场经济过度时期，国际、国内经济形势瞬息万变，信息的及时，准确的传递和交流越发显得重要了。
若想在激烈的市场竞争中，保证最先进产品系统性能及掌握最新的技术，促进地方经济繁荣，就必须把握住市场的变化发展规律，及时了解各种信息及动态，并针对不同的实际情况及时作出相应对策，而要做到这一点就必须具备一套顶尖的，高品质的信息通信网络平台。
作为一座二十一世纪的新型智能化数据中心办公建筑群，其有别于传统建筑模式最重要的特征就是智能化，即称之为智能型建筑。
智能型建筑是指对建筑物的四个基本要素即结构、系统、服务和管理进行最优化的考虑，从而为用户提供一个高效率和具经济效益的工作环境，以及长远的系统灵活性及市场能力。
智能建筑是随着计算机通信技术、网络技术及楼宇自控技术等的普及应用逐步发展起来的。
科研中心的性质决定了其必将被营造成为一座现代化智能型大厦。
而作为智能型建筑的首要条件是具有一套结构化的，灵活性极高的综合布线网络，能够长远的满足使用者不断变化的需求，并将用户长期营运，维护，变更，网络升级的费用降至最低。
要想建立一个高效的信息网络，必须有一套完整的高品质网络布线系统，采用传统的布线或低类别的布线系统方式将难以满足招商银行数据中心的要求。
针对用户需求和本布线工程性质特别，我公司向贵方推荐美国CommScope公司及SYSTIMAX实验室(原Bell Labs综合布线分部)开发和研制的顶尖的建筑物结构化综合布线系统SYSTIMAX，这是一套针对宽带综合数字业务网(B-ISDN)需求而特别设计的配线系统，符合中华人民共和国邮电部部颁布线标准“大楼通信综合布线系统规范”，并早在2002年就通过了北美电子通讯标准协会(TIA/EIA 568-B2)的六类布线认证，一经推入市场便获得了全球广泛的赞誉的高端布线系统。
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。
资金集中管理-招商银行解决方案范文
资金集中管理-招商银行解决方案范文跨银行现金管理平台CBSCro-bankSolutionforCahManagement现金集中管理已经成为集团企业的首要需求。
集团企业因为跨地区经营、成员机构间差异性大、财务管理体系复杂等特征，需要与多家银行建立业务往来。
各商业银行提供的现金管理产品及网上银行等服务系统相互独立，作为一家集团企业的资金管理者，需要管理企业大量的银行账户与资金，您是否遇到以下困难：如何通过统一的信息化平台，对分散在各家银行账户的资金，进行集中监控与管理？如何及时获取各银行账户的资金余额及交易信息，全面掌握集团资金动态和账务状况？如何通过唯一的电子化渠道，办理各银行账户的收付款结算业务，提升日常交易处理效率？如何借助利率、汇率管理和系统智能化支持，通过资金转移计价，建立集团内资金价格体系，实现集团资金资源共享？如何加强对成员机构的资金预算管理和资金用途控制，在集团内推行精细化资金管理模式？如何依据完备的账户及交易数据信息，对企业的现金管理作出科学合理的分析、预测和决策？——如何迎刃而解？----选择招商银行CBS，突破障碍，弗远无界，我们为领袖者定义非凡！CBS---跨越藩篱开创历史CBS的诞生，打破了银行间的沟通壁垒，通过一体化的系统应用，将企业在多家银行的账户有机整合，以对账户交易的流程化控制为核心，强化流动性管理，关注风险管理和决策支持，并提供更多的现金管理增值服务。
CBS的优势是：·系统设计思想超前，功能完善，满足企业深层次需求；·博采众长，专业创新，融合国内外先进的财资管理经验；·系统可托管于招商银行，节省企业硬件和人力投入；·招商银行提供配套后续维护服务，降低企业运行成本。
CBS，使跨银行现金管理成为现实，企业现金管理跨越新历程。
CBS概述通过系统直联，招商银行“跨银行现金管理平台”（CBS）分别与各商业银行网上银行系统对接，集团企业实时获取各银行账户及交易信息，并向指定的银行传递交易指令和接收反馈信息，依托统一的CBS平台，实现跨银行的账户管理和付款交易管理。
招商银行数字化转型的认识和建议
招商银行数字化转型的认识和建议
招商银行作为国内领先的银行之一，一直以来都秉持着“以客户为中心”的理念，不断推进数字化转型，提升客户体验和服务质量。
从传统银行向数字化银行的转型，招商银行已经取得了很大的进展，但是还有很多可以改进的地方。
首先，招商银行应该进一步优化其数字化产品和服务，以更好地满足客户需求。
随着移动互联网和人工智能技术的不断发展，客户的需求也在不断变化，因此银行需要加强对新技术的应用和创新，推出更为个性化和便捷的产品和服务。
其次，招商银行应该加强数据安全和隐私保护。
数字化转型是一个数据密集型的过程，因此银行必须高度重视数据安全和隐私保护，采取科学有效的措施，防范数据泄露和黑客攻击，保障客户的信息安全和隐私。
最后，招商银行应该加强与客户的互动和沟通，以更好地理解客户需求和反馈。
银行可以通过社交媒体、客户服务热线、在线客服等多种方式，与客户建立更加紧密的联系和互动，及时掌握客户反馈和需求，并据此进行产品和服务的优化和升级。
总之，招商银行数字化转型是一个长期而复杂的过程，需要银行不断创新和进取，以更好地适应客户需求和市场变化。
银行应该坚持以客户为中心的理念，加强数字化产品和服务的研发和推广，完善数据安全和隐私保护体系，加强与客户的互动和沟通，实现数字化转型的成功。
银行数据沙箱实施方案
银行数据沙箱实施方案一、背景介绍随着金融科技的快速发展，银行业面临着越来越多的数据安全挑战。
为了保护客户数据和银行机密信息，银行数据沙箱成为了一种重要的安全解决方案。
数据沙箱是一种隔离的环境，可以在其中进行数据分析、测试和开发，同时保护生产环境的数据安全。
二、数据沙箱实施的必要性1. 数据安全保障：数据沙箱可以有效隔离测试和开发环境，保护生产数据不受损害。
2. 提高效率：数据沙箱可以提供一个灵活的环境，使得开发人员可以更快地进行数据分析和测试，从而加快项目的进度。
3. 降低成本：通过数据沙箱，可以减少硬件和软件资源的浪费，降低开发和测试的成本。
三、数据沙箱实施方案1. 硬件环境搭建：首先需要搭建一个与生产环境相似的硬件环境，包括服务器、存储设备等，以保证数据沙箱的可靠性和性能。
2. 软件环境配置：在硬件环境搭建完成后，需要配置相应的软件环境，包括操作系统、数据库、应用程序等，以满足开发和测试的需求。
3. 数据隔离与安全保障：在数据沙箱中，需要采取严格的数据隔离措施，保证测试和开发过程中的数据安全，防止数据泄露和损坏。
4. 运维管理：建立数据沙箱的运维管理体系，包括监控、备份、恢复等，以保证数据沙箱的稳定运行。
四、数据沙箱实施的挑战与解决方案1. 数据一致性：在数据沙箱中进行数据分析和测试时，需要保证数据的一致性，避免因数据不一致而导致的错误结果。
解决方案是建立数据同步机制，保证数据沙箱中的数据与生产环境保持一致。
2. 性能问题：数据沙箱的性能直接影响到开发和测试的效率，因此需要对数据沙箱的性能进行优化。
解决方案是采用高性能的硬件设备，并对软件环境进行优化。
3. 安全问题：数据沙箱中的数据安全是一个重要的问题，需要采取多种安全措施，包括访问控制、加密等，以保障数据的安全。
五、数据沙箱实施的效果评估1. 数据沙箱的效果评估可以从数据安全、开发效率、成本降低等多个方面进行评估，以确定数据沙箱实施的效果。
招商银行管理信息系统解决方案完整版
招商银行管理信息系统解决方案HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】中国招商银行管理信息系统解决方案李开白、王善越中国招商银行成立于1987年，10年来的利润增长率始终居国内银行业的前列。
招商银行作为国内第一家由法人执股的商业银行，在实现银行柜台业务的电子化同时，将构筑全行内部网络、实现办公自动化及领导决策支持系统放在了银行电子化工作的重点。
系统构想招商银行行领导在仔细分析“信息处理”的工作后，总结出主要有两类事情要做：1．对银行内外的经济、金融数据整理、加工、分析。
即“数据”变为“信息”的过程。
这里的特点是“量化”，一切用数据说话。
这一类的工作构成了“数据仓库系统”的设想。
2．对各类信息发布、传输及其流程控制。
主要任务是“文本”处理、“流程”控制。
这一类的工作构成“办公自动化系统”的设想。
为了从系统整体的高度来规范“信息处理”，行领导决定选用业界流行成熟的lotus notes作为招行的办公自动化的平台，构建全银行的办公自动化应用，同时构建全行性的数据仓库，在它的上层建立招行的管理信息系统。
经过比较，选用sun enterprise 10000作为银行“信息处理”的中心服务器，操作系统用sun solaris。
选择s u n e10000作为硬件平台主要从以下几个因素考虑：1．主机事务处理能力要求要高。
因为该服务器要承担两件任务：作为全行性的数据仓库服务器和lotus notes的中心服务器，sun e10000无论在tpc－c还是在tpc－d的指标方面都处于业界领先地位。
2．升级性能：整个系统可以方便地进行软、硬件升级，以适应未来业务增长的需要。
技术先进可靠性：主机系统应技术先进，成熟稳定，标准化程度高，互连性能好，具有高可靠性和高可用性。
sun e10000最多可以配置64c p u、64g b内存，基本做到了单点无故障、稳定性好。
XX银行数据仓库建设项目方案
XX银行EDW/数据仓库项目方案１目录第一章系统总体架构............................................................................. ４1.1总体架构设计概述 ........................................................................ ４1.1.1总体架构的设计框架.............................................................. ４1.1.2总体架构的设计原则.............................................................. ５1.1.3总体架构的设计特点.............................................................. ５1.2EDW执行架构................................................................................. ６1.2.1执行架构概述 ........................................................................ ６1.2.2执行架构设计原则 ................................................................. ６1.2.3执行架构框架 ........................................................................ ７1.3EDW逻辑架构.............................................................................. １４1.3.1逻辑架构框架 ..................................................................... １４1.3.2数据处理流程 ..................................................................... ２０1.4EDW运维架构.............................................................................. ２１1.4.1运维架构概述 ..................................................................... ２１1.4.2运维架构的逻辑框架........................................................... ２２1.5EDW数据架构.............................................................................. ２７1.5.1数据架构设计原则 .............................................................. ２７1.5.2数据架构分层设计 .............................................................. ２９1.6EDW应用架构.............................................................................. ３１1.6.1应用架构设计原则 .............................................................. ３１1.6.2数据服务 ............................................................................ ３２1.6.3应用服务 ............................................................................ ３３第二章 ETL体系建设 ........................................................................... ３４2.1ETL架构概述.............................................................................. ３４２2.2ETL设计方案.............................................................................. ３６2.3ETL关键设计环节....................................................................... ３６2.3.1接口层设计策略.................................................................. ３６2.3.2 Staging Area设计策略....................................................... ３６2.3.3数据加载策略 ..................................................................... ３７2.3.4增量ETL设计策略................................................................ ３７2.3.5异常处理 ............................................................................ ３９2.3.6作业调度和监控.................................................................. ４０2.3.7元数据管理......................................................................... ４０2.3.8 ETL模块设计....................................................................... ４０2.3.9 ETL流程设计....................................................................... ４３2.3.10动态资源分配 ................................................................... ４５2.3.11数据接口设计 ................................................................... ４６３第一章系统总体架构1.1总体架构设计概述1.1.1总体架构的设计框架XX银行EDW项目的总体架构分为基础技术架构、应用架构和数据架构三个核心部分。
银行大数据解决方法
银行大数据解决方案一、项目背景2015年8月31日,国务院印发了促进大数据发展的行动纲要,这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障.在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下,纲要也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径,带来了发展新机遇.当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段.经过多年的发展与积累,目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别,并且非结构化数据量正在以更快的速度增长.银行业在数据方面有天然的优势：一方面,银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据,这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后,将产生巨大的商业价值；另一方面,银行具有较为充足的预算,可以吸引到实施大数据的高端人才,也有能力采用大数据的最新技术.总体来看,尽管大数据在银行业的应用刚刚起步,目前影响还比较小,但是从发展趋势来看,应充分认识大数据带来的深远影响.银行业需要进行统一的大数据平台建设,建立综合预测分析体系,整合生产系统数据资源.在此基础上与纲要规划的信用信息共享交换平台和公共机构数据统一开放平台有效对接,双管齐下扩展数据来源和采集渠道.这可以一方面高效收集、有效整合企业和社会公共数据,掌握企业真实需求,实现精准营销.尤其可通过农业农村信息综合服务和农业资源要素数据共享,获取三农数据和小微企业数据,解决数据挖掘和分析难点,提升三农和小微金融服务水平.另一方面利用平台动态监控企业经营及个人信用变化情况,强化信用风险智能化管理和预警,降低信用评估、风险控制的难度和不确定性,实现风险管控和精准营销的双重收益.二、银行大数据平台总体框架2.1银行大数据平台框架概述银行大数据建设是基于已有的信息化基础,充分利用和整合已有信息化资源,打破行业、部门之间的信息壁垒,运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析,将数据价值融入到金融之中,从而提升创新能力和产品服务能力. 1大数据分析基础平台按照功能划分数据区,设计数据模型,在统一流程调度下,整合各类数据,同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起,形成基础数据体系,提供支撑经营管理的各类数据应用,支撑上层应用.2数据应用系统基于基础数据平台,持续建设各类数据应用系统,通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段,对丰富的大数据资源进行开发使用,并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动,充分发挥大数据价值.3数据管控建立数据标准,提升数据质量,加强元数据管理能力,为平台建设及安全提供保障.2.2银行大数据平台建设原则平台是大数据的基础实施,其建设、设计和系统实现过程中,应遵循如下指导原则：经济性：基于现有场景分析,对近年数据量进行合理评估,确定大数据平台规模,后续根据实际情况再逐步优化扩容.可扩展性：架构设计与功能划分模块化,考虑各接口的开放性、可扩展性,便于系统的快速扩展与维护,便于第三方系统的快速接入.可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上,在技术服务和维护响应上同用户积极配合,确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性,准确性.安全性：针对系统级、应用级、网络级,均提供合理的安全手段和措施,为系统提供全方位的安全实施方案,确保企业内部信息的安全.大数据技术必须自主可控.先进性：涵盖结构化,半结构化和非结构化数据存储和分析的特点.借鉴互联网大数据存储及分析的实践,使平台具有良好的先进性和弹性.支撑当前及未来数据应用需求,引入对应大数据相关技术.平台性：归纳整理大数据需求,形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务.利用多租户,实现计算负荷和数据访问负荷隔离.多集群统一管理.分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口,实现与各应用产品的无缝对接2.3银行基础数据层来源2.3.1银行内部大数据资源金融行业的数据大多数来源于客户自身信息以及其金融交易行为,其中八成左右的数据集中于银行.因此依照目前积累沉淀的数量资源情况,将数据主要分为三大类：第一类：客户基础数据客户信息数据,即客户基础数据,主要是指描述客户自身特点的数据.个人客户信息数据包括：个人姓名、性别、年龄、身份信息、、职业、生活城市、工作地点、家庭地址、所属行业、具体职业、婚姻状况、教育情况、工作经历、工作技能、账户信息、产品信息、个人爱好等等.企业客户信息数据包括：企业名称、关联企业、所属行业、销售金额、注册资本、账户信息、企业规模、企业地点、分公司情况、客户和供应商、信用评价、主营业务、法人信息等等.目前银行业的客户信息数据积累数量无疑是最大,如果将这些割裂的数据整合到大数据平台,形成全局数据,再按照自身需要进行归类和打标签,由于都是结构化数据因此将有利于数据分析.可以将这些信息集中在大数据管理平台,对客户进行分类,依据其他的交易数据,进行产品开发和决策支持.第二类：支付信息交易信息数据,可以称之为支付信息,主要是指客户通过渠道发生的交易以及现金流信息.个人客户交易信息：包括工资收入、个人消费、公共事业缴费、信贷还款、转账交易、委托扣款、购买理财产品、购买保险产品、信用卡还款等.企业客户交易信息：包括供应链应收款项、供应链应付款项、员工工资、企业运营支出、同分公司之间交易、同总公司之间交易、税金支出、理财产品买卖、金融衍生产品购买、公共费用支出、其他转账等.第三类：资产信息资产信息主要是指客户在金融机构端资产和负债信息,同时也包含金融机构自身资产负债信息,其中数据大多来自银行.个人客户资产负债信息包括：购买的理财产品、定期存款、活期存款、信用贷款、抵押贷款、信用卡负债、抵押房产、企业年金等.企业客户资产负债信息包括：企业定期存款、活期存款、信用贷款、抵押贷款、担保额度、应收账款、应付账款、理财产品、票据、债券、固定资产等.银行自身端资产负债信息包括：自身资产和负债例如活期存款、定期存款、借入负债、结算负债、现金资产、固定资产贷款证券投资等.第四类：新型业务数据此类数据包括系统的运行日志、客服语音、视频影像、网站日志等.2.3.2外部大数据所需来源银行机构进行大数据分析,为了赢得差异化竞争,就必须考虑其他数据源的输入,这些数据是自身不具有的,但是对其数据分析和决策起到了很重要的作用.银行内部有客户信息、交易信息、信用信息、资产信息等,具有较全的数据,需要的外部数据具有一定针对性,下表是外部数据需求的整理.表一：银行外部数据需求类型正是由于以银行为代表的金融机构需要大量的外部数据弥补自身内部数据的不足,从而催生针对金融业的大数据交易市场.目前金融机构可以采用同大数据厂商合作的方式,通过自身平台来采集数据或购买第三方数据.三、大数据在银行业的应用场景3.1客户管理借助大数据分析平台,构建360度的立体画像.图二：银行大数据技术客户画像维度随着大数据的大量涌现,尤其是在社交网络的背景下,服务渠道不应仅局限于传统的银行渠道,而应整合新的客户接触点即社交媒体网站等,这种趋势已经变得日益清晰.银行业发展战略也逐步从以产品为中心转向以客户为中心,客户成为银行发展的重要驱动力.银行不仅仅销售产品和服务,而且还应为用户提供完美的多渠道体验,成为真正以客户为中心的组织.了解客户到底是谁以及客户最真实的需求成为银行经营管理者最为关注的问题.银行可以通过大数据分析平台,接入客户通过社交网络、电子商务、终端设备等媒介产生的非结构化数据,构建全面的客户视图.根据用户行为对用户进行聚类分析,进而可以有效的甄别出优质客户、潜力客户以及流失客户.3.2营销管理借助大数据分析平台,执行个性化营销管理及策略.图三：银行大数据技术精准营销在客户画像基础上,银行可展开精准营销.1实时营销.例如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销,或者将改变生活状态的事件换工作、改变婚姻状况、置居等视为营销机会；2交叉营销.即不同业务或产品的交叉推荐,如招商银行可以根据客户交易记录分析,有效地识别小微企业客户,然后用远程银行来实施交叉销售；3个性化推荐.银行可以根据客户的喜好进行服务或者银行产品的个性化推荐,如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等,对客户群进行精准定位,分析出其潜在金融服务需求,进而有针对性的营销推广；4客户生命周期管理.客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等.3.3构建更全面的信用评价体系利用大数据平台及技术,可以更好的构建银行系统的信用评价系统.图四：银行大数据全面信用评价体系信用风险评价是银行信用风险管理工作的依据和基础,其前提是要为信用风险评估建立科学合理的评估指标体系.大数据能分析及帮助银行了解客户各方面的信息,做出快速、高效的评价、评估,实现业务安全的实施.3.4风险管理借助大数据平台及技术,实现高效准确的风险控制.图五：银行大数据全面风险管理体系随着银行业务的快速发展,银行经营者必须有效地甄别风险、防范风险和控制风险.风险管理成为银行稳健发展至关重要的一环.社会化媒体的互动、实时的传感器数据、电子商务和其他新的数据源,正给银行经营带来一系列的挑战.仅仅借助传统的解决方案,无法全面进行风险管理.大数据分析帮助银行了解客户的自然属性和行为属性,结合客户行为分析、客户信用度分析、客户风险分析以及客户的资产负债状况,建立完善的风险防范体系统.3.5运营优化在运营优化方面的应用包括：1市场和渠道分析优化.通过大数据,银行可以监控不同市场推广渠道,进而为银行产品或者服务找到合适的渠道,优化推广策略.2产品和服务优化.银行将客户行为转化为信息流,并从中分析客户的个性特征和风险偏好,智能化分析和预测客户需求,从而进行产品创新和服务优化.3.6解决信息孤岛银行的系统是非常多,带来的问题是信息孤岛,过去,银行通常需要小时的时间间隔去扫描各个业务系统,这会造成一些业务方面的问题.比如：现在绝大多数的交易都可以在多渠道上做,用户在做的过程中可能会遇到困难.遇到这种情况,客户会打到客服,相应的客服人员不太可能实时的知道这个问题.新一代的解决方案是利用现在大数据的能力把分布在各个地方的原始数据和原始的日志定时每隔一分钟进行收集和抽取,放到分布式文件系统里,然后建立索引,这样一来就能够实时的查询四、大数据在银行业的应用趋势4.1风险定价模型利率市场化改革逐渐深化,银行正在增强自身的定价能力.在贷款业务上,银行与银行的竞争本质上就是风险定价的竞争.现在,银行在客户数据和数据质量方面落后于互联网金融企业,但是风险定价能力则超过这些企业.4.2多渠道数据的实时交互银行需要加快新兴电子渠道建设,同时还要基于客户统一信息视图,实现数据在各渠道终端的及时交互.4.3加强语义和语音分析很多银行内部、社交网络、移动设备上来的数据和电子商城上的数据都是非结构化的,其中一部分还是语音,比如客户录音,这些数据对于银行了解客户也是至关重要的.4.4实时营销将会推广到更多的银行和更多的银行业务根据客户所在地进行营销、根据客户最近一次的交易进行营销、根据客户的言论进行营销、根据客户浏览的网页或者商品进行营销等.4.5银行进入P2P领域对于部分细分市场,银行将从贷款的提供者走向贷款的中介.实际上,我们已经看到一些银行正在尝试这种模式,他们仅仅是撮合资金的提供方和需求方.4.6将银行的电子商城业务和银行金融服务结合起来银行进入电子商务领域本质上并不是为了与互联网电子商务公司竞争,而是为了更好地了解客户.从目前来看,银行开展的电子商务业务都不太顺利,电子商城上的商品价格普遍偏高,交易量稀少.五、银行大数据应用风险及防控银行业结合了互联网大数据会使得该行业面临更多更复杂的风险.在此背景下银行业大数据健康可持续发展离不开对风险的监控和管理.5.1数据安全和数据定价风险银行从一开始诞生就离不开数据,银行的核心基础就是大数法则,在大数据时代,互联网银行在深度触网的过程中会产生各种结构化和非结构化数据,深度挖掘客户的大数据,开发出客户潜在需求和合适的金融产品,前提是确保这些数据来源的全面性、可靠性和准确性,防止数据失真所带来的定价风险.5.2信用与网络欺诈风险运用大数据分析软件,可以预防信用卡和借记卡欺诈.通过监控客户、账户和渠道等,提高银行在交易、转账和在线付款等领域防御欺诈的能力.在监控客户行为时,大数据可以识别出潜在的违规客户,提示银行工作人员对其予以重点关注,从而节省反欺诈监控资源.5.3运维风险和运营风险前者如数据丢失、数据泄露、数据非法篡改、数据整合过程中的信息不对称导致错误决策等,后者如企业声誉风险、数据被对手获取后的经营风险等.因此,必须加强数据管控.为此,一是高度重视并推进统一的数据标准,并做好数据清洗,保证数据质量.二是审慎划定数据边界,合理开展内外部数据共享和非核心数据业务外包.三是大数据下应更加重视隐私保护和信息安全,加大对反网络攻击的投入.5.4操作风险之所以将此风险单独列举出来,主要是出于此风险的危害性角度考虑,因为该风险很多时候会对企业产生致命性的打击.大数据时代的互联网金融面临的操作风险更加不容忽视,银行工作人员和客户的在线操作风险如果不引起重视,不仅会影响互联网金融的长远发展还会引致法律风险.尤其在大数据时因此我们呼吁操作风险的管理应纳入到日常的风险管理中.六、银行大数据商用价值银行对于大数据的就用不单单在于提供一种有效的手段,提高银行对于客户的理解与认知能力.他的商用价值还表现在以下几个方面：1批量实现较高水准的个性化客户产品服务,增加客户粘性,推动业务创新.有效地将大数据分析系统够构建客户360度全方位视图,设计更有竞争力的创新产品.对企业型客户的财务状况、相关产业链上下游数据分析,把握客现在的状况,更可以通过数据的交换、映射对其进行短期、中期预测未来发展状况.同时通过与同行业中的企业比较,以及利用公共平台收集企业的上、游对其评价,取得多维度的评估,对中小企业风险进行有效的识别,从而缓解银行与中小企业信息不对称问题,更好地推动中小企业市场业务创新.2针对客户需求,实现精准营销.银行借助大数据分析平台,通过对客户的浏览记录、购买路径、消费数据,进行挖掘、追踪、分析,将不同的客户群体进行聚类,根据不同的客户特性打造个性化产品营销服务,将最适合的产品服务推介给最需要的客户.提高客户对银行服务的认可程度以及客户经理在营销过程中的专业程度.3增强风险管控能力.大数据分析帮助银行摒弃原来过度依靠贷款人提供财务报表获取信息的业务方式,转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态监控,了解客户的自然属性和行为属性,结合客户行为分析、客户信用度分析、客户风险分析以及客户的资产负债状况,从而有效提升客户信息透明度,建立完善的风险防范体系.4促进银行内部管理流程化,降低管理运营成本.运用大数据能够增加银行内部的透明度,使企业上下级之间的信息流通更顺畅；同时,基于大数据优化企业内部的各种流程,以及通过自己和社会信息归集渠道,了解客户真实反映,积极改进和提高,大大缩短信息收集、反馈时间,提高企业运作效率.而通过大数据应用和分析,能够准确定位内部管理缺陷,制定有针对性的改进措施,实行符合自身特点的管理模式,进而降低管理运营成本.。
中国招商银行管理信息系统解决方案
中国招商银行管理信息系统解决方案李开白、王善越中国招商银行成立于1987年，10年来的利润增长率始终居国内银行业的前列。
招商银行作为国内第一家由法人执股的商业银行，在实现银行柜台业务的电子化同时，将构筑全行内部网络、实现办公自动化及领导决策支持系统放在了银行电子化工作的重点。
系统构想招商银行行领导在仔细分析“信息处理”的工作后，总结出主要有两类事情要做：1．对银行内外的经济、金融数据整理、加工、分析。
即“数据”变为“信息”的过程。
这里的特点是“量化”，一切用数据说话。
这一类的工作构成了“数据仓库系统”的设想。
2．对各类信息发布、传输及其流程控制。
主要任务是“文本”处理、“流程”控制。
这一类的工作构成“办公自动化系统”的设想。
为了从系统整体的高度来规范“信息处理”，行领导决定选用业界流行成熟的lotus notes作为招行的办公自动化的平台，构建全银行的办公自动化应用，同时构建全行性的数据仓库，在它的上层建立招行的管理信息系统。
经过比较，选用sun enterprise 10000作为银行“信息处理”的中心服务器，操作系统用sun solaris。
选择s u n e10000作为硬件平台主要从以下几个因素考虑：1．主机事务处理能力要求要高。
因为该服务器要承担两件任务：作为全行性的数据仓库服务器和lotus notes的中心服务器，sun e10000无论在tpc－c还是在tpc－d的指标方面都处于业界领先地位。
2．升级性能：整个系统可以方便地进行软、硬件升级，以适应未来业务增长的需要。
技术先进可靠性：主机系统应技术先进，成熟稳定，标准化程度高，互连性能好，具有高可靠性和高可用性。
sun e10000最多可以配置64c p u、64g b内存，基本做到了单点无故障、稳定性好。
3．配置灵活。
sun e10000可以根据应用的不同，最多划分8个domains，对特定应用维护时不影响其他应用，另一方面可以针对特定应用进行性能调整，它还可以在线调整系统资源。
招商银行数据中心的建设及发展
招商银行数据中心的建设及发展招商银行数据中心的建设及发展口文/招商银行信息技术部副总经理高旭磊高旭磊,曾被评为全国金融系统青年岗位能手,上海市金融人才.1996年毕业于上海交通大学,获双学士学位,被评为上海市优秀应届毕业生.2005年完成复旦大学一香港大学IMBA项目,被评为杰出毕业生(Distinguishedstu—dent).1996年起入职招商银行上海分行,2005年至今在招商银行总行工作.现任总行信息技术部副总经理,负责总行数据中心管理工作.业银行高度依赖信息科技,信息科技已成为商业银I创行的核心竞争力之一.而对于商业银行的信息科技,数据中心是非常关键的环节.数据中心直接关系到信息系统的安全稳定运行,而且建设周期长,需要科学规划.招商银行在"科技兴行"的发展战略下非常重视信息科技的42I含硒屯子2012年4月发展,建立了立足于先进应用系统之上安全高效的信息系统运行平台,同时经过多年的努力建设了具备互备能力,并行处理能力及可模块化持续扩展的高可用性的数据中心,保障信息科技业务连续性及高可用性,并践行绿色节能的社会责任.一,招商银行深圳数据中心建设情况招商银行现阶段的总行深圳数据中心是参照当时国标A级机房标准,于2006年建设完成的.随着银行业务的飞速发展,IT技术的快速更新,各种高可用性等级标准的出台以及监管机构不断提高的要求,深圳数据中心显现出它的不足,比如:基础设施整体架构可用性等级与国际先进标准有差距,容量设计不够科学合理等.针对不足,招商银行从2006年起参考国际最新数据中心标准TIA一942及国际国内同业经验,在几年中对各项不足进行了持续性改进.在可用性方面:优化电信运营接入商的接人路由,使之真正符合TIA一942标准最高的TIV 级的多方位接人数据中心的要求.综合布线增加主干的第二路由,并采用预端接方式,提升布线的灵活性和稳定性.在数据中心中增加大型STS静态切换开关优化完善供电保障架构,使运维实现可在线维护.在容量方面:通过电力扩容,使机房每平方米电力1000瓦,提高机房空间利用率.结合最新IT发展趋势(虚拟化,云计算等)对数据中心物理空间及配套的设施进行模块化调整,使之能灵活适应各种IT设备的安装部署,同时兼顾最新IT架构的需求,提高了基础设施的支撑保障能力.在管理方面:引入资源容量管理自动化系统,对数据中心资源容量进行综合管理,优化分配管理,提供IT设备快速部署和管理能力,提高了基础资源的使用效率和服务支撑能力.增加电池在线监控系统,可监测电池的内阻和单体电池的温度,提升UPS电源系统安全性.在绿色环保方面:改进深圳数据中心能源使用效率,精密空调使用直流变频技术,提高制冷效率,降低能耗;部署冷热通道隔离技术,降低机房制冷消耗.通过以上各项努力,招商银行深圳数据中心PUE值与投入使用的初期相比下降了1/5.经过近年的持续性改进,招商银行深圳数据中心整体机房的可用性等级超过TIA一942标准Tier3级并接近Tier4 级水平,整个数据中心基础设施使用自动化监控管理,容量资源基于自动化平台进行分配管理,具备在线维护能力,能耗PUE值大约在2左右.二,招商银行上海数据中心建设情况随着银行业务发展,特别是Internet,e—business业务的爆发式增长,7X24X365不停顿的业务处理成为数据中心发展的最新需求和趋势.主备运行方式的数据中心已经无法满足不问断运行的业务及行业战略安全的需求,双数据中心或者多数据中心的概念随之提出.在这种以网络为核心,多数据中心协同工作,并行处理的模式下,各个数据中心的负载可以均衡,设备利用效率高,不论是在容灾互备,资源利用,快速反应,灵活扩展方面与现在的主备数据中心运行模式相比都有非常明显的优势."十一五"期间招商银行对信息科技基础设施的未来发展做了大量的研究,参考"两地三中心"及"多中心互备" 的布局模式并结合自身特点,提出了深圳,上海双中心运行的规划,未来还可升级到多中心同时运行的布局模式. 为了配合行内的信息科技战略规划,招商银行2010年启动上海数据中心的建设项目,上海数据中心以高起点和高标准进行规划和设计,设计参考了国际上最新数据中心的设计规范TIA942和UPTIME标准,各重要系统均以TIA942和UPTIME最高可靠级Tier4为设计标准,整体采用模块化设计,具备高度灵活的可扩展性,适应各种业务需求,增加机房高密度的功能要求,采用连续不问断供冷方式.完成后上海数据中心的配电系统,机房空调系统,综合布线系统均能达到或接近Tier4标准,系统具备高容错能力.44l金彩屯孑2o12年4月在推进信息科技建设的同时,招商银行不忘绿色节能的社会责任.绿色环保是招商银行上海数据中心建设的主题,设计初始就将能耗指标PUE(数据中心的总能耗与IT 设备能耗的比率)定立在<1.6的低能耗数据中心标准.设计中采用多项节能技术,如采用高效率冷冻水精密空调系统,精密空调风机采用高效直流变频技术,IT设备末端采用水冷式背板散热系统,采用低能耗湿膜加湿系统,IT设备冷通道封闭技术,LED低能耗照明技术等,加上在数据中心地面,墙面,顶面大量采用可回收重复利用的环保建筑装修材料,最终将把招商银行上海数据中心打造成为符合最新国际标准的绿色环保数据中心.招商银行上海数据中心除了采用绿色环保标准建设以外还对运行成本进行了优化,在空调水系统加装冰蓄冷装置,利用夜间电网低谷时间电价较白天低很多的时候制冰蓄冷将冷量储存起来,白天用电高峰,电价高时化冰溶水, 与冷冻机组共同供冷,将所蓄冰冷量释放满足数据中心空调负荷需要,利用夜晚与白天的电价差,提高数据中心空调系统的经济效益.招商银行上海数据中心2011年底建成,建成后改变了传统的一主一备运行模式,采用双中心运行模式,实现业务系统的较快速切换.三,招商银行数据中心建设的体会在招商银行的数据中心建设过程中,我们有如下体会.要充分调研,遵照标准.通过向同业数据中心调研学习,可以吸收同业的先进经验,同时遵照监管要求,遵照国内,国际标准,准确把握数据中心发展趋势,使数据中心的建设能够保障在一个较高水平上.要有前瞻性,做好规划.数据中心的建设周期比较长,生命周期也比较长,变更相对困难,需要在建设初期做好规划,最好组织相关单位共同参与,准确把握需求的变化和趋势.不仅保障当前容量的需要,而且保障可扩展性.要重视绿色环保,节约资源.数据中心的资源消耗非常大,需要考虑运用各种技术措施,节约能源,降低成本, 提升效能.园。
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招商银行数据仓库解决方案一、概况随着国家金融体制改革的不断深入和完善，金融业务处理能力不断扩展，大量新的服务手段不断应用，使得金融部门需处理的业务种类和业务量都远远超过了以前任何时候。
招商银行是国内重要的商业银行，开办了各种币种的存取、自动转存、通存通兑、自动提款、代发代扣、购物消费、贷款融资、手机交费等多种业务，并提供“一卡通”、24小时自助银行、网上支付、电话银行、证券转款等高水平的金融服务。
招商银行的业务具有数据海量化的特点。
招行自成立以来，由于业务种类多，客户量大，长期以来，不仅积累了大量重要的业务数据，而且随着业务的扩展和客户量的猛增，这些数据每天都在以惊人的速度增长，将业务数据加工整理成有价值的信息并对这些信息进行快速综合处理分析的需求不断增长。
同时招行需要做到各个地域、各个时期的业务信息能够有机、有序联系，以保证信息的高可用性。
基于这方面考虑，招行决定采用数据仓库系统来满足业务需求。
在综合对比多家数据库厂商的产品之后，招行选择了业界著名厂商Sybase的数据仓库系统。
Sybase是关系数据库的全球性供应商，在开发工具方面居于世界领先地位。
Sybase产品在数据仓库应用方面具有产品线齐全、技术领先的优势，为企业提供了一整套基于全新技术和高可用性的解决方案。
Sybase的数据仓库系统在招行的应用主要集中在以下方面：数据的收集和存储；有关业务和市场分析；利润分析、资金分析；专门侧重某一方面的专题应用等。
二、需求招商银行的业务系统一直具有较高的信息化水平，但随着业务的发展和对金融电子化要求的不断提高，各种查询、统计、报表及分析的需求日益增长，招行的计算机应用也面临着新的挑战。
根据业务需求状况，招行决定采用数据仓库应用平台来提高自身的业务运作水平和效率。
招行对数据仓库应用系统的需求主要集中在以下几方面：（1）该系统须能满足招行目前对数据存储、查询、统计、分析等一系列需求，能保证存储可靠、查询统计灵活；（2）考虑到招行业务的不断增长，要求该方案具有可扩展性，不但可以保护现在投资，还可以保证日后系统的平滑升级；（3）因为数据仓库系统的建设需要长期分阶段进行，而银行业务又具有不可中断的要求，因此在建设系统过程中，既要保证各阶段的相承性，避免重复建设，又要不影响招行的正常业务；（4）鉴于数据仓库在银行业的应用还处于起步尝试阶段，为了保证方案的可用性，招行除了需要寻求有实力的系统集成商外，还需选择该领域高性能的软件、硬件产品。
三、方案设计经过反复对比、测试与论证，招行采用了Sun与Sybase的产品构筑开放的数据仓库应用平台。
招商银行数据仓库系统包括对公系统、人事系统、储蓄系统等：对公系统具有多维分析、预测功能；人事系统主要提供统计功能；储蓄系统是投入最多、功能完善的系统，涵盖了储蓄部门所有交易场所（柜台、电话银行、网上银行、ATM、POS）的全部业务（存单、存折、一卡通、信用卡）。
此次数据仓库的建设，招行采用了Sun公司具有极高性能的Starfire（E10000）服务器作为总行数据仓库的主机平台。
Sybase公司凭借其在主机互连方面的优势，特别是Sybase IQ在数据压缩存储、灵活查询统计方面的出色表现，成为招商银行数据仓库的系统软件核心。
招行数据仓库系统是国内业界第一个成功可用的数据仓库业务系统，它的建成标志着数据仓库技术在我国金融电子化建设方面的应用拉开了序幕。
整个业务系统的结构见图1。
主机采用SUN顶级服务器Starfire，它拥有18个250MHz的CPU，10GB 内存，204GB硬盘（其中156GB用于数据仓库，其余用于办公自动化系统）；局域网采用快速以太网，广域网通过F/R连接，移动办公则利用公共电话网。
在比较了多家数据仓库厂商的产品后，选择了Sybase产品构建数据仓库。
Sybase是在数据库领域处于领先地位的全球性供应商，数据仓库是该公司的三大法宝之一。
Sybase依借产品线齐全、技术领先的数据仓库产品，能够提供一整套贴近用户应用的高可用性解决方案。
Sybase和招行信息系统人员经过周密考虑，本着从实际出发的精神，将其数据仓库系统的建设分成三个主要阶段：（1）第一阶段的主要任务是建立和其业务相关的决策支持系统，如财务系统、储蓄系统的数据仓库等，也就是针对地域或部门首先建立一些单独的数据集市，满足边开发边见效的初衷；（2）第二阶段是在第一阶段的系统基础之上，建立针对不同专题的系统，如客户关系管理系统、风险控制系统等；（3）第三阶段是完成构造整个企业级数据仓库系统，完善全局专题应用并实现数据挖掘。
大型数据仓库的建设往往从数据集市的建设开始，这些数据集市在企业级数据仓库完全建成之前就会发挥重要作用；另一方面，考虑到企业级数据仓库的建设是最终目标，因此在进行任何数据集市建设的同时都必须考虑到它们是未来数据仓库的一部分，要完全避免数据集市的重构现象，这样如何开始数据集市的建设同时又可以使用方便的集成的方案和产品就至关重要了。
在市场上，Sybase方案唯一地能够将多个数据集市和中心仓库管理集成在一起，为企业提供“唯一的可行方案”，对进入数据集市的数据移动、安全和元数据管理进行调度。
数据仓库系统整体架构如图2。
根据这样的架构所配置的产品包括：Sybase异构互联的中介件产品Direct Connect；工具产品PowerBuilder；Sybase Adaptive Server Enterprise；Sybase Adaptive Server IQ；数据结构分析和设计工具PowerDesigner Warehouse Architect； Brio、Cognos、PowerDimension、SAS等联机分析(OLAP)软件；Control Center、PowerDesigner MetaWorks等元数据管理工具。
数据迁移平台依靠Direct Connect FOR AS/400、Sybase ASE11.5和UNIX Shell程序构建，并由PowerBuilder建立的应用进行监控和管理。
Direct Connect是专门用于异构（如AS/400）互联的中介件，AS/400的业务数据通过它传输到Sybase ASE ON Solaris上。
PowerBuilder用于开发主控和其它外部数据源访问。
通过Direct Connect，数据仓库可以直接访问25种不同的基于主机或客户机/服务器的数据库系统，使得系统能够适应招行业务数据基于多种来源的需求，保证数据的顺利迁移。
公共操作型数据存储(ODS)功能使用了Sybase 的Adaptive Server Enterprise（ASE）。
ASE是Sybase企业级数据库产品家族的重要成员，它能够快速而方便地集成不同应用和数据源的数据，并进行有效分析。
数据集成是数据仓库项目开发中需要编程量最多的工作之一，因为银行系统的大部分业务都在AS/400机器上，因此数据集成的过程同时也是解决数据透明访问的过程。
在实际实施的方案中，直接在Sybase ASE上通过存储过程的方式进行数据的重新组织和整理，使得方案比较容易管理维护。
数据仓库(DW)和数据集市(DM) 的核心产品是Sybase Adaptive Server IQ。
Sybase Adaptive Server IQ是Sybase商业智能解决方案中性能卓越的数据存储和管理软件，在招行数据仓库系统中被用于存放轻度综合数据和高度综合数据。
Sybase IQ能够适应数据仓库应用中大量交互式的和无定型的查询处理的需要，为用户提供非常灵活的查询统计方式。
银行数据仓库不同于其它系统的一个明显表现是数据量大，在建立数据仓库时，系统设计人员需要重点关注的问题是：在合理的时间范围内完成所有的数据加载和处理工作；系统能够保存多大范围多长时间的数据；系统访问的效率。
这些问题的解决归根结底需要一个成熟的设计和高效率的产品。
ASIQ是世界上用于决策支持(DSS)的最快速数据库。
由于具有先进的Bit-wise索引技术、按列存储的特殊组织方式，它能够以10至100倍于其竞争对手的速度查询。
这更有利于最终用户的特殊的、重复的、即席的分析。
面向应用的数据汇总与处理功能由数据结构分析和设计工具(PowerDesigner Warehouse Architect)和联机分析(OLAP)软件(Brio、Cognos、PowerDimension、SAS等)来实现。
利用WarehouseArchitect的自动生成脚本功能首先形成一个脚本文件，通过手工调整后的脚本在ASIQ中生成结构，这样利于进行各种设置的调整。
通过和数据抽取转换过程的接口调整，将历史数据通过批量方式集中时间加载到DataWarehouse和DataMart中，在初始系统的建设完成后，新的数据将会通过增量的方式每日夜间加载到数据仓库和数据集市之中，为后面的应用处理提供坚实高效的数据服务。
Sybase 在本次银行系统数据仓库项目开发中选择了Cognos、Brio和SAS,该类型的产品一般既支持传统的Client/Server结构，也可以支持Web/Intranet环境，两者具有完全相同的功能。
通过这些工具能够快速方便地实现各种固定报表、灵活报表、多维分析和数学分析的功能。
此外，为了实现对元数据的管理，采用了元数据管理工具：Control Center、PwerDesigner MetaWorks等。
Sybase Central是一个图形化的管理工具，用于对数据库、远程用户和数据复制提供方便的统一管理及监控。
四、应用效果作为国内业界第一个成功的数据仓库系统，招商银行数据仓库系统目前应用情况良好，对公系统、人事系统、储蓄系统等运行顺利，特别是储蓄系统业务实践取得了成功。
在应用中，招商银行数据仓库系统实现了以下功能。
1、异构数据的集成数据集成是银行数据仓库应用的基础。
通过Sybase的系统，招行成功地将各种源数据收集到中心的处理机上，而且能够顺利地进行数据的清洗、转换、汇总处理。
并在数据集成过程中表现出高度的灵活性和高效率。
Sybase的数据集成工具具有较好的图形化操作界面，对元数据的处理过程描述较为清晰。
在招行数据仓库应用中，数据集成所花费的工作量中，40%用于数据的抽取、验证和传输，30%用于数据的准备和向数据仓库、数据集市的加载，另外30%用于整理和汇总不同粒度的高层数据。
实践表明，这一分配适应了招行业务的实际情况，取得了明显效果。
（下转第69页）2、高效率的加载、存储和查询系统加载、数据存储和查询速度，影响到数据的预处理、汇总程度和利用效率。
以ASIQ为代表的Sybase数据库产品有效解决了这方面的问题。