某银行数据仓库建设方案设计

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某银行数据仓库方案建议书

ⅩⅩ银行数据仓库方案建议书I目录第一章前言第二章建议方案简介第三章硬件产品介绍第四章软件产品介绍第五章项目计划附录一成功案例附录二IBM可以提供的服务附录三项目进度计划安排参考附录四产品报价第一章前言作为一个发展中的银行，总部位于我国南方著名经济特区深圳市的ⅩⅩ银行的成长令人瞩目。

为了在五年内成为全国著名的银行，进入世界大银行的排行榜，ⅩⅩ银行的决策者们制订了一整套行之有效的计划，而作为现代化管理的一部分，与国际上先进的模式接轨，计算机管理自然成为相当重要的一部分。

ⅩⅩ银行与世界信息产业的领导者，美国国际商业机器公司，简称IBM 合作，将其业务系统成功运行在AS/400 平台之上，成功地迈出了计算机管理的第一步。

但是他们并不满足于目前的状况，发扬一向紧跟新科技的传统，决定对目前的业务数据作进一步的处理，将静态的数据转化为决策支持的依据。

所以，准备采用目前信息产业界极为先进的数据仓库技术，完成ⅩⅩ银行的决策支持系统，以进一步提高公司的实力和竞争力。

而世界上最大的软件及咨询服务公司IBM，将以其在该行业雄厚的实力和数十年丰富的经验，为ⅩⅩ银行提供一套完整的解决方案，使ⅩⅩ银行的管理能力再上一个台阶。

本方案以先进性和可扩展性为原则，使ⅩⅩ银行的数据仓库系统既可以保证在几年内技术和设备不落后，使之站在世界计算机发展潮流之上，又可以根据业务的高速发展，很方便地升级，以达到业务发展需求的性能。

先进性方面，IBM 提供的硬件平台是具有最强劲处理能力的RS6000 SP 系列并行机，它综合业界的最高端技术，具备无与伦比的处理能力和可扩展性、可靠性。

例如战胜世界冠军、国际象棋特级大师卡斯帕罗夫的“深蓝”就是这种机型，其每秒数亿步的处理速度至今仍被人们称道；软件平台是IBM 提供最新推出的、业界好评如潮的通用数据库产品(Universal Database)，这是IBM 的又一大师级力作；还有荣获本年度世界数据仓库产品大奖的数据采掘工具：Intelligent Miner；在应用上，IBM有成熟的整套数据仓库解决方案，和其他仅仅能提供某些方面产品的厂商有着本质的区别。

招商银行数据仓库方案讲解

招商银行数据仓库方案建议书I目录第一章前言第二章建议方案简介第三章硬件产品介绍第四章软件产品介绍第五章项目计划附录一成功案例附录二IBM可以提供的服务附录三项目进度计划安排参考附录四产品报价第一章前言作为一个发展中的银行，总部位于我国南方著名经济特区深圳市的招商银行的成长令人瞩目。

为了在五年内成为全国著名的银行，进入世界大银行的排行榜，招商银行的决策者们制订了一整套行之有效的计划，而作为现代化管理的一部分，与国际上先进的模式接轨，计算机管理自然成为相当重要的一部分。

招商银行与世界信息产业的领导者，美国国际商业机器公司，简称IBM 合作，将其业务系统成功运行在AS/400 平台之上，成功地迈出了计算机管理的第一步。

但是他们并不满足于目前的状况，发扬一向紧跟新科技的传统，决定对目前的业务数据作进一步的处理，将静态的数据转化为决策支持的依据。

所以，准备采用目前信息产业界极为先进的数据仓库技术，完成招商银行的决策支持系统，以进一步提高公司的实力和竞争力。

而世界上最大的软件及咨询服务公司IBM，将以其在该行业雄厚的实力和数十年丰富的经验，为招商银行提供一套完整的解决方案，使招商银行的管理能力再上一个台阶。

本方案以先进性和可扩展性为原则，使招商银行的数据仓库系统既可以保证在几年内技术和设备不落后，使之站在世界计算机发展潮流之上，又可以根据业务的高速发展，很方便地升级，以达到业务发展需求的性能。

工商银行数据仓库设计方案ppt课件

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。
13.04.2020
.
13
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。
13.04.2020
.
3
2.1 开发进展——个人客户关系管理（PCRM）
▪需求分析
2001/10/11-2001/10/31
▪总体方案
2002/11/01-2002/02/28
▪原型开发
2001/11/15-2001/12/31
▪原型评估
2001/12/24-2002/02/09
▪银行卡设计开发
2002/01/04-2002/04/30
透支利息在年龄段上的分布
13.04.2020
.
14
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
13.04.2020
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15
13.04.2020
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9
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。贡献度在年龄段上的分布

某银行数据仓库建设方案设计

载系统中提供的数据共开展了466项主题分析，并完成大量日常数据提取和统计工作。在使用数据过程中，由于各源业务系统同一指标统计口径不一致，数据下载系统中各业务系统库表数量庞杂等问题，各省（区、市）数据分析人员在使用数据时，面临着数
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

招商银行数据仓库解决方案

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。

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。

华一银行企业级数据仓库建设方案_吉贝克信息技术有限公司(GBICC)

华一银行企业级数据仓库建设方案版本 1.0上海吉贝克信息技术有限公司华一银行企业级数据仓库项目组二零零七年一月文件信息文档名称华一银行企业级数据仓库建设方案创建日期2007年1月修订记录日期描述作者2007年1月16日完成GBICC华一银行项目组目录引言 (1)1.华一银行背景概述 (3)2.数据仓库系统功能规划 (4)2.1银行管理体系与数据仓库系统 (4)2.2数据仓库系统功能总体规划 (6)2.2.1 分析主题与功能模块 (6)2.2.2 数据仓库系统功能框架 (7)2.2.3 数据仓库系统应用 (9)2.3数据仓库系统分析主题 (10)2.3.1 客户分析 (10)2.3.2 产品分析 (11)2.3.3 营销分析 (11)2.3.4 风险分析 (11)2.3.5 财务分析 (12)2.3.6 绩效分析 (12)2.3.7 稽核监控 (13)2.3.8 关键业绩指标分析 (14)3.数据仓库系统实施规划 (16)3.1数据仓库实施方案 (16)3.1.1分步实施 (16)3.1.2全面实施 (17)3.1.3滚动实施 (18)3.2分阶段实施规划 (18)3.3项目实施步骤及成功关键点 (21)3.3.1项目启动 (21)3.3.1.1主要工作内容 (21)3.3.1.2成功关键点 (23)3.3.2需求分析 (24)3.3.2.1主要工作内容 (24)3.3.2.2成功关键点 (25)3.3.3系统设计 (27)3.3.3.1主要工作内容 (27)3.3.3.2成功关键点 (29)主题的确定 (29)分析内容的细化 (29)粒度的设计 (30)模型设计的技巧 (30)3.3.4系统实施 (30)3.3.4.1主要工作内容 (30)3.3.4.2成功关键点 (32)3.3.5测试 (32)3.3.5.1主要工作内容 (32)3.3.5.2成功关键点 (33)明确测试目的 (33)测试工具的选择 (33)3.3.6部署 (33)3.4数据仓库系统项目组织结构 (34)3.4.1组织结构 (34)3.4.2人员职责 (35)3.4.2.1项目领导委员会 (35)3.4.2.2项目总监 (35)3.4.2.3项目经理 (36)3.4.2.4数据仓库系统开发组 (36)3.4.2.5数据挖掘系统开发组 (37)3.5数据仓库项目管理方法 (38)3.5.1软件开发管理方法 (38)3.5.1.1项目管理内容 (38)3.5.1.2项目执行模板 (39)3.5.1.3项目监控方法 (41)3.5.2软件开发管理特点 (41)3.5.3项目管理软件 (42)3.5.3.1软件配置方案 (42)3.5.3.2软件备选方案 (43)4.数据仓库系统技术架构 (44)4.1系统架构设计 (44)4.2关键技术介绍 (48)4.2.1技术风险点 (48)4.2.2ETCL技术 (48)4.2.2.1ETCL实施方法及设计要素 (49)了解数据 (49)数据抽取方法 (50)转换和清洗 (50)加载方法 (50)ETCL的时间 (50)4.2.2.2四种ETCL方案 (50)4.2.2.3ETCL的使用范围 (52)4.2.2.4仓库设计与ETCL效率 (52)4.2.2.5ETCL工具选择或程序开发的关键点 (53)4.2.3数据仓库建模 (53)4.2.3.1逻辑数据模型（LDM） (53)4.2.3.2物理数据模型（PDM） (54)4.2.3.3多维数据模型 (55)事实表设计 (56)维度表设计 (56)粒度的设计 (58)业务整合考虑 (58)4.2.4元数据管理 (58)4.2.4.1元数据的概念 (59)4.2.4.2元数据的作用 (60)4.2.4.3数据仓库元数据管理现状 (62)4.2.4.4元数据管理系统的设计原则 (63)4.2.5数据质量 (64)4.2.6工具集成 (67)5.华一银行企业级数据仓库模型设计 (69)5.1业务模型 (70)5.1.1业务现状 (70)5.1.2未来的业务规划 (70)5.2数据模型 (72)5.2.1高层数据模型及主题域 (73)5.2.1.1主题域说明 (73)5.2.1.2主题域间的关系 (76)5.2.1.3贷款类合约模型举例 (79)5.2.2数据标准化 (80)5.2.2.1标准化的对象和目标 (80)5.2.2.2标准化规划交付内容 (80)6.软硬件参考报价 (84)6.1软硬件选型参考 (84)6.1.1硬件选型参考 (84)6.1.2软件选型参考 (84)6.2软硬件推荐及其报价 (85)6.2.1高配置硬件方案参考报价 (85)6.2.2低配置硬件方案参考报价 (85)6.2.3高端软件方案配置参考报价： (86)6.2.4低端软件方案配置参考报价： (86)引言华一银行是一家具有台资背景的合资银行，目前在中国大陆设有徐汇、虹桥、嘉定三个支行和苏州、深圳两个代表处，总行设在上海，员工逾300人。

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。

某银行数据仓库建设项目方案

XX银行EDW/数据仓库项目方案目录第一章系统总体架构.................................................................................. ５1.1总体架构设计概述............................................................................................ ５1.1.1总体架构的设计框架.............................................................................. ５1.1.2总体架构的设计原则.............................................................................. ６1.1.3总体架构的设计特点.............................................................................. ７1.2EDW执行架构.................................................................................................... ７1.2.1执行架构概述............................................................................................ ８1.2.2执行架构设计原则................................................................................... ８1.2.3执行架构框架............................................................................................ ９1.3EDW逻辑架构................................................................................................ １８1.3.1逻辑架构框架........................................................................................ １８1.3.2数据处理流程........................................................................................ ２７1.4EDW运维架构................................................................................................ ２８1.4.1运维架构概述........................................................................................ ２８1.4.2运维架构的逻辑框架.......................................................................... ３０1.5EDW数据架构................................................................................................ ３７1.5.1数据架构设计原则............................................................................... ３７1.6EDW应用架构................................................................................................ ４２1.6.1应用架构设计原则............................................................................... ４３1.6.2数据服务................................................................................................. ４３1.6.3应用服务................................................................................................. ４４第二章ETL体系建设................................................................................ ４５2.1ETL架构概述................................................................................................... ４５2.2ETL设计方案................................................................................................... ４７2.3ETL关键设计环节.......................................................................................... ４７2.3.1接口层设计策略.................................................................................... ４７2.3.2 Staging Area设计策略...................................................................... ４８2.3.3数据加载策略........................................................................................ ４９2.3.4增量ETL设计策略............................................................................... ５０2.3.5异常处理................................................................................................. ５２2.3.6作业调度和监控.................................................................................... ５３2.3.7元数据管理............................................................................................. ５３2.3.8 ETL模块设计.......................................................................................... ５３2.3.9 ETL流程设计.......................................................................................... ５７2.3.11数据接口设计..................................................................................... ６１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。

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

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。

(信息技术)华一银行企业级数据仓库建设方案吉贝克信息技术有限公司(GBICC)

（信息技术）华一银行企业级数据仓库建设方案吉贝克信息技术有限公司(GBICC)华一银行企业级数据仓库建设方案版本1.0上海吉贝克信息技术有限公司华一银行企业级数据仓库项目组二零零七年一月文件信息修订记录目录引言 (1)1.华一银行背景概述 (3)2.数据仓库系统功能规划 (4)2.1银行管理体系与数据仓库系统 (4)2.2数据仓库系统功能总体规划 (6)2.2.1 分析主题与功能模块 (6)2.2.2 数据仓库系统功能框架 (7)2.2.3 数据仓库系统应用 (9)2.3数据仓库系统分析主题 (10)2.3.1 客户分析 (10)2.3.2 产品分析 (11)2.3.3 营销分析 (11)2.3.4 风险分析 (11)2.3.5 财务分析 (12)2.3.6 绩效分析 (12)2.3.7 稽核监控 (13)2.3.8 关键业绩指标分析 (14)3.数据仓库系统实施规划 (16)3.1数据仓库实施方案 (16)3.1.1分步实施 (16)3.1.2全面实施 (17)3.1.3滚动实施 (18)主题的确定29分析内容的细化 (29)粒度的设计 (30)30明确测试目的33334.数据仓库系统技术架构 (43) (47)了解数据48数据抽取方法 (49)转换和清洗 (49)加载方法 (49)49 (52)事实表设计55维度表设计 (55)粒度的设计 (57) (57)5.华一银行企业级数据仓库模型设计 (68)6.软硬件参考报价 (83) (85) (85)引言华一银行是一家具有台资背景的合资银行，目前在中国大陆设有徐汇、虹桥、嘉定三个支行和苏州、深圳两个代表处，总行设在上海，员工逾300人。

华一银行自1997年成立以来，凭借其卓有成效的经营方针和高效精干的运作机制，始终维持着快速成长的态势，并对不良资产率进行严格有效的控制。

随着业务的扩张，华一银行内部也开始了新一轮的信息系统建设，2007年将完成核心业务系统的升级，企业级数据仓库的建设也将开始，伴随着这些支柱型信息系统的升级和实现，华一银行将能够以更高的效率和可靠性完成业务活动，并将以更及时和更有效的决策来推进银行的发展和壮大。

工商银行数据仓库设计方案幻灯片PPT

筛选优质客户数据挖掘
银行卡部
直邮
优质客户
2021/5/13
23
1.10 PCRM应用主题——深层分析
深层分析:直邮用卡行为月报原型实现的方式
CB2000 每日加载 PCRM
数据
数据仓库
银行卡数据集市
用卡行为月报
Web 展现工具
筛选优质客户数据挖掘
银行卡部
直邮
优质客户
2021/5/13
24
期）。
➢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。
2021/5/13
8
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。
▪工商银行卡用户体验到自动的个性化分析服务
▪IT部门开发产生直接的市场效益：
有先进的客户关系管理系统支持的牡丹卡
2021/5/13
22
1.10 PCRM应用主题——深层分析
深层分析:直邮用卡行为月报原型实现的方式
CB2000 每日加载 PCRM
数据
数据仓库
银行卡数据集市
用卡行为月报
Web 展现工具
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36-45，46-55的客户的存款利润最高，其中， 36-45岁的客户的存款利润最高，因为这类人群中，理财风格保守，存款倾向性强者较多。