2020年某银行数据仓库总体设计_demo参考模板
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.................................. ４1.1.3总体架构的设计特点.................................. ５1.2EDW执行架构............................................. ５1.2.1执行架构概述........................................ ５1.2.2执行架构设计原则.................................... ５1.2.3执行架构框架........................................ ６1.3EDW逻辑架构........................................... １１1.3.1逻辑架构框架...................................... １１1.3.2数据处理流程...................................... １６1.4EDW运维架构........................................... １６1.4.1运维架构概述...................................... １６1.4.2运维架构的逻辑框架................................ １７1.5EDW数据架构........................................... １９1.5.1数据架构设计原则.................................. １９1.5.2数据架构分层设计.................................. ２０1.6EDW应用架构........................................... ２１1.6.1应用架构设计原则.................................. ２１1.6.2数据服务.......................................... ２２1.6.3应用服务.......................................... ２２第二章 ETL体系建设........................................ ２４2.1ETL架构概述........................................... ２４2.2ETL设计方案........................................... ２５2.3ETL关键设计环节....................................... ２５2.3.1接口层设计策略.................................... ２５2.3.2 Staging Area设计策略 ............................. ２５2.3.3数据加载策略...................................... ２６2.3.4增量ETL设计策略.................................. ２６2.3.5异常处理.......................................... ２７2.3.6作业调度和监控.................................... ２８2.3.7元数据管理........................................ ２８2.3.8 ETL模块设计 ...................................... ２８2.3.9 ETL流程设计 ...................................... ３０2.3.10动态资源分配..................................... ３２2.3.11数据接口设计..................................... ３３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。
2020年数据仓库的设计方法参考模板
在数据库运行和维护阶段，设计人员的主要工 作是将是运行后的数据库正式运行，并在运行过 程中，对数据库所反映出的问题不断修改、评价 、调试和完善。
实际上，数据库实际步骤也包括了数据库应用 系统的设计过程。
有关对数据处理特性的描述中，不同的数据库 的设计过程、数据库设计的不同阶段应该具有不 同的数据模式。如在需求分析阶段，应该是用户 应用需求模式；在概念设计阶段，应该是产品的 概念模式；而在逻辑设计阶段，则应该是有关数 据产品支持的数据模型。
从数据仓库的应用角度来看，DSS分析员一般 是企业的中上层管理人员，他们对决策分析的需 求不能预先做出规范的说明，只能给设计人员一 个抽象的（模糊的）描述。
应用需求 （数据、处理）
转换规则、 DBMS功能、
优化方法
应用要求， DBMS详 细特征
图3-1 数据库设计步骤
需求收集和分析 设计概念结构
需求分析阶段 概念设计阶段
设计逻辑结构 数据模型优化
逻辑设计阶段
设计物理结构
评价设计，性能预测 不满意
物理实现
不ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ意
试验性运行
使用、维护数据库
物理设计阶段 数据库实施阶段 数据库运行、维护阶段
图3-2 数据库结构设计（1）
设计 阶段
需求 分析
数据
设计描述
处理
数据字典、全系统中数据项、 数据流、数据存储的描述
了适应特定的商业应用提出数据仓库系统的发展 前景。 （2）规划和成长阶段：此阶段为开展商业活动。
（3）控制阶段：在这个阶段要用控制和整合的办 法将应用系统整合，把聚焦点正确地转移到“集中 化方法”上，以求在企业级的真正数据仓库中，为 企业决策分析提供强有力的支持，从而将多个数 据仓库结合起来，形成一个决策支持环境。
工商银行数据仓库总体设计demo46页PPT
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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 应用的竞争力
利用web展现工具输出报告，可以进 行网上直邮
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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 体现的概念
工商银行卡部在客户关系管理方案上 领先业界的尝试
抽样分析：SAS EG
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
分布分析：SAS EG
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
图形展示：SAS EG
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
图形展示：SAS EG
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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
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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
Hale Waihona Puke Web 展现工具21.11.2019
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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。
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工商银行数据仓库总体设计demo共43页文档
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工商银行数据仓库总体设计demo
16、人民应该为法律而战斗，就像为 了城墙 而战斗 一样。 ——赫 拉克利 特 17、人类对于不公正的行为加以指责 ，并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ，而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令，就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结晶 。—— 托·伍·威尔逊 20、人们嘴上挂着的法律，其真实含 义是财 富。— —爱献 生
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
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。
商业银行企业级数据仓库系统架构设计书
商业银行企业数据仓库系统系统架构设计书目录1 概述 (1)1.1背景 (1)1.2目的 (1)1.3适用对象 (1)1.4范围 (1)1.5叁考文档 (2)2 概念性体系构架 (3)2.1数据源 (3)2.2数据仓库 (3)2.3分析 (3)2.4交互参考功能 (3)3 参考体系架构 (4)4 技术体系架构 (5)4.1源数据与数据接口 (6)4.1.1 数据源 (6)4.1.1.1 数据源范围 (6)4.1.2 文件缓冲区 (7)4.1.3 接口文件区 (7)4.2数据架构与存储 (10)4.2.1 接口文件区 (10)4.2.2 数据仓库 (10)4.2.2.1 细节数据暂存区SSA（SOR Staging Area） (10)4.2.2.2 细节数据SOR（System Of Record） (11)4.2.2.3 汇总数据区Summary (12)4.2.2.4 反馈数据区（Feedback Area） (12)4.2.2.5 元数据存储MDR（Meta Data Repository） (12)4.2.3 数据集市与多维立方体 (14)4.2.3.1 多维数据存储 (14)4.2.3.2 OLAP与多维立方体 (15)4.2.4 数据仓库应用 (17)4.2.5 实现中的一些特别因素 (17)4.2.5.1 参照表 (17)4.2.5.2 MQT的应用 (17)4.2.5.3 表与列的命名规则 (19)4.2.5.4 代理键的使用 (21)4.2.5.5 历史数据的处理 (21)4.3ETL处理架构 (22)4.3.1 ETL调度 (23)4.3.2 ETL监控 (23)4.3.3 数据质量控制 (24)4.3.4 ETL任务 (24)4.3.4.1 ETL0－数据抽取 (24)4.3.4.2 ETL1－处理接口文件 (25)4.3.4.3 ETL2－生成SOR (25)4.3.4.4 ETL3－数据汇总 (28)4.3.4.5 ETL4－生成数据集市 (28)4.3.4.6 ETL5－计算KPI (28)4.3.5 ETL规范 (28)4.3.5.1 SQL规范 (28)4.3.5.2 可重运行 (29)4.3.5.3 DB2 RUNSTATS (29)4.3.5.4 ETL工作流程 (30)4.4应用架构 (31)4.4.1 访问途径 (31)4.4.1.1 网络浏览器 (31)4.4.2 展示内容 (31)4.4.2.1 BST分析主题 (31)4.4.2.2 1104报表 (31)4.4.2.3 绩效考核 (31)4.4.2.4 输出服务 (31)4.5软硬件架构 (32)4.6系统管理 (33)4.6.1 备份恢复 (33)4.6.1.1 数据仓库的备份恢复 (33)4.6.1.2 接口文件的备份恢复 (35)4.6.1.3 开发环境的备份恢复 (35)4.6.2 配置管理 (35)4.6.3 安全与保密 (36)4.6.3.1 数据安全 (36)1概述1.1背景企业数据仓库系统是以业务支撑应用系统的数据以及其他相关数据作为基础数据源，采用科学的数据抽取、整理、存储等方法，建立企业级数据仓库；然后通过丰富的数据分析与挖掘方法找出这些数据内部蕴藏的大量有用信息，对客户、业务、市场、收益、服务、等各方面情况进行科学的分析，从而为市场决策管理者与市场经营工作提供及时、准确、科学的辅助决策依据。
某银行数据仓库建设情况汇报.pptx
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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 应用的竞争力
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日程安排
开发进度 最终应用展现 数据仓库架构
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1.8 主要应用
➢个人客户关系管理（PCRM） ➢业绩价值管理（PVMS） ➢信贷台帐报表（CMIS-REPT） ➢管理信息综合统计报表 ➢法人客户关系管理（CCRM） ➢开放式基金绩效分析
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透支利息 在 年龄段 上的分布
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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
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
利用数据挖掘自动筛选优质客户， 针对优质客户提供个性化服务——
直邮用卡行为月报
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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 解决的问题
▪对优质客户提供详细的行为分析，帮 助客户更好掌握自己的用卡行为
▪针对客户用卡的具体情形提供促销性 建议，使优质客户感受到工商银行卡 部的人性化关注
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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
商业银行数据仓库报表设计
**商业银行数据仓库报表设计版本：1.05/6/2020目录1.报表系统 (3)1.1.业务分析 (3)1.2.财务分析报表系统 (3)1.2.1.资产业务分析（月） (3)1.2.1.1.资产规模增长情况分析 (4)1.2.1.2.资产增量变化情况分析 (4)1.2.1.3.资产结构变化情况分析 (4)1.2.1.4.贷款资产专项统计 (5)1.2.2.负债业务分析 (5)1.2.2.1.负债规模增长情况分析表 (5)1.2.2.2.负债增量变动情况分析表 (5)1.2.2.3.负债结构变化情况分析表 (6)1.2.2.4.存款负债专项统计 (6)1.2.3.所有者权益分析 (6)1.2.3.1.所有者权益增长情况分析 (6)1.2.3.2.所有者权益增量变动情况分析 (7)1.2.3.3.所有者权益结构变化情况分析 (7)1.2.4.财务收支分析 (7)1.2.4.1.收支规模增长情况分析 (7)1.2.4.2.收支增量变动情况分析 (8)1.2.4.3.当期收支情况分析 (8)1.2.4.4.财务收支结构变动情况分析 (8)1.2.4.5.财务收支计划完成情况分析 (8)1.2.5.财务比率分析 (9)1.2.5.1.各项财务比率分析表 (9)1.3.资金计划业务需求 (10)1.3.1.资金头寸统计 (10)1.3.2.资金负债管理指标 (10)1.3.3.现金管理 (10)1.3.3.1.结算备付金统计 (10)1.3.3.2.库存现金统计 (11)1.3.3.2.1.即时余额统计 (11)1.3.3.2.2.日均余额统计 (11)1.3.3.3.业务量统计 (11)1.3.4.票据贴现业务统计 (12)1.4.综合统计分析 (12)1.4.1.存款统计 (12)1.4.1.1.存款结构统计 (12)1.4.1.1.1.日均存款统计 (12)1.4.1.1.2.存款即时余额统计 (12)1.4.1.1.3.储蓄业务统计 (13)1.4.1.2.存款明细统计 (13)1.4.2.贷款统计 (13)1.4.2.1.贷款结构统计 (13)1.4.2.1.1.贷款日均统计 (13)1.4.2.1.2.贷款即时余额统计 (14)1.4.2.2.贷款明细统计 (14)1.4.3.业务量统计 (14)1.4.3.1.会计综合业务量统计 (14)1.4.3.2.现金收付量统计 (14)1.5.安全性 (15)1.5.1.安全控制逻辑 (15)2.客户经理服务系统(ASS) (15)2.1.总体分析 (15)2.1.1.分析角度 (15)2.1.2.分析指标 (15)2.2.安全性 (15)1.报表系统1.1. 业务分析业务分析的方法主要是多维分析法，根据业务决策的需要，可进行各种分析。
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。
银行数据仓库构建分析(doc 11页)
银行数据仓库构建分析(doc 11页)如何构建银行数据仓库数据仓库技术作为一项数据管理领域的新技术，其精髓在于针对联机分析处理(OLAP)提出了一种综合的解决方案，与以往很多技术不同的是，它主要是一种概念，在此概念指导下完成系统的构造。
既没有可以直接购买到的现成产品，也没有具体的分析规范和实现方法，也就是说没有成熟、可靠且被广泛接受的数据仓库标准。
在以往关系数据库的设计和实现中，不仅有详细的理论推导，还有无数的设计实例，无论你使用的是什么公司的数据库产品、开发工具，只要按照规范做，那么实现同一业务需求的方案都会很相似。
而现有数据仓库的实现中，出现了MOLAP方案和ROLAP方案的区别，出现了形形色色的数据仓库建模工具、表现工具，而设计人员的个人经验和素质也会在其中扮演很重要的角色。
数据仓库技术的实现方式目前在数据仓库技术的实际应用中主要包括如下几种具体实现方式。
1、在关系数据库上建立数据仓库(ROLAP)2、在多维数据库上建立数据仓库(MOLAP)逻辑的数据仓库系统。
尽管由于原有OLTP系统设计上的局限性，这样的系统可能无法实现很多分析功能，但这样一个系统中数据结构固定、信息分析需求相对稳定成熟，因此数据仓库的建模、实现过程会相对容易、便捷；同时，这样的系统也会成为将来真正数据仓库建设的原型。
信息系统与数据仓库的关系由于数据量大、数据来源多样化，在商业银行构建管理信息系统时，不可避免地会遇上如何管理这些浩如烟海的数据，以及如何从中提取有用的信息的问题；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的数据库中，并提供各种手段对数据进行统计、分析。
因此可以说，在银行使用数据仓库构建管理信息系统，既有压力，又有数据基础，它们之间的联系是必然的，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。
招商银行数据仓库方案建议书(DOC 59页)
招商银行数据仓库方案建议书(DOC 59页)招商银行数据仓库方案建议书I目录第一章前言2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3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。
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。
银行数据库设计
联系集的码
所有参与的实体集的主码的组合构成一个联系集的超码。
(customer_id, account_number) is the super key of depositor 注：给定的联系集中的一个联系实例必须是由其参与实体能唯一标识的，而不 必使用描述属性。
假设我们要记录一个客户访问一个账户的所有日期。单值的属性 access_date只能保存一个访问日期。我们不能通过同一用户和帐号之间 联系的多个实例来表示多个访问日期，因为这些联系实例无法仅使用参与 的实体来唯一的标识。正确的处理方法是创建一个多值的属性 access_date，它可以保存所有的访问日期。
One to one One to many Many to one Many to many
7.10--53
映射基数
One to one
One to many
注：A和B中的某些实体可能没有与另一个实体集中的任何实体相 关联。
7.11--53
映射基数
Many to one
Many to many
注：某个联系集的映射基数是依赖于该联系集所建模的对象在现 实世界中的实际情况。
7.12--53
码
超码：是一个或多个属性的集合，这些属性的组合可以使我们在一 个实体集中唯一地标识一个实体。 我们通常只对这样的一些超码感兴趣，它们的任意子集都不能成为 超码，这样的最小子集称为候选码。
Customer_id is candidate key of customer account_number is candidate key of account 尽管可能存在多个候选码，只选择其中之一作为主码。 码(主码、候选码或超码)是实体集的性质，而不是单个实体的性质。 实体集中的任意两个实体都不允许同时在码属性上具有相同的值。 码的制定代表了被建模的现实企业中的约束。 主码的选择应该是那些从不或极少变化的属性。 例如：一个人的地址不应作为主码的一部分；(美)社会保障号可 以作为主码。
(数据仓)数据仓库总体设计报告
（数据仓）数据仓库总体设计报告数据仓库系统总体设计文档作者：__ ____日期：2001/12/20 项目经理：__ ____日期：2001/12/28 部门经理：__ __ 日期：2002/01/08 总工办：__ ____日期：2002/01/08目录1概述 (7)1.1背景 (7)1.1.1 待开发的软件系统名称 (8)1.1.2 系统的基本概念 (8)1.1.3 项目组名称 (8)1.1.4 项目代号 (8)1.2术语和缩写词 (8)1.3设计目标 (9)2系统设计 (9)2.1设计原则 (9)2.2系统结构 (11)2.2.1 子系统划分 (11)2.3系统数据结构 (17)2.3.1 逻辑结构 (12)2.3.2 层次结构 (13)2.3.3 网络拓扑结构 (14)2.3.4 网络层次结构 (16)2.4行业特殊需求 (17)2.5底层数据库（仓库）设计 (19)2.5.1 设计原则 (19)2.5.3 数据存储整体规划 (21)2.6ETL系统 (24)2.6.1 需求规定 (24)2.6.2 运行环境 (24)2.6.3 设计思想 (24)2.6.4 结构说明 (25)2.6.5 处理流程 (26)2.7系统管理 (27)2.7.1 需求规定 (27)2.7.2 运行环境 (28)2.7.3 设计思想 (28)2.7.4 结构说明 (28)2.7.5 处理流程 (29)2.8数据展现 (30)2.8.1 需求规定 (30)2.8.2 运行环境 (32)2.8.3 设计思想 (32)2.8.4 结构说明 (32)2.8.5 处理流程 (34)2.9界面设计 (34)2.9.1 需求规定 (34)2.9.3 主要页面设计 (35)2.10接口设计 (38)2.10.1 外部接口 (38)2.10.2 内部接口 (39)2.11安全设计 (39)2.11.1 网络安全 (39)2.11.2 数据库安全 (42)2.12系统可靠性设计 (43)2.12.1 可靠性 (43)2.12.2 可维护性 (43)2.12.3 可扩展性 (44)2.12.4 健壮性 (44)2.12.5 性能保证 (44)2.12.6 出错处理 (45)2.12.7 备份与恢复 (45)2.13运行设计 (46)2.14相关工具选择 (46)2.14.1 数据库选择 (47)2.14.2 WEB服务器和应用服务器 (47)2.14.3 数据库建模工具 (48)2.14.4 分析型工具 (48)2.14.6 ORACLE公司OLAP介绍 (50)2.15开发环境 (51)2.15.1 硬件环境 (51)2.15.2 操作系统 (51)2.15.3 开发语言 (52)2.15.4 数据库系统 (52)2.15.5 中间件系统 (52)2.15.6 应用系统 (53)3系统调试和测试 (53)3.1目的 (53)3.2基本要求 (54)3.2.1 测试计划 (54)3.2.2 测试说明 (54)3.2.3 测试环境建立 (54)3.2.4 测试报告 (54)3.3应遵循的原则 (54)3.4测试方法 (55)3.5测试重点 (55)4项目进度 (56)4.1项目资源计划 (56)4.1.1 项目组 (56)4.1.2 数据仓库领导小组办公室 (56)4.2项目工期计划 (56)4.3时间进度计划 (56)4.3.1 数据仓库系统需求调查与两会系统 (57)4.4第一期开发主题 (57)4.5第二期开发主题 (57)4.6工作量分配计划 (57)5小结 (58)6参考文献 (60)7附录 (61)7.1Oracle性能评估报告 (61)7.2主流WEB服务器比较 (65)7.3IBM小型机性能评估报告 (76)7.4详细网络拓扑图及设备清单 (78)7.5在多层体系结构下建立数据仓库 (83)摘要数据仓库系统的建立可以解决传统数据库不能很好提供分析决策功能的问题，可以发掘历史数据中隐含的大量有价值的信息，为国民经济的发展和宏观决策提供大量有效的参考信息。
2020年重庆建行数据集中方案参照模板
目录1.概述 (4)2.重庆建行系统现状 (5)2.1.现有系统说明 (5)2.2.建行湖北版城市综合业务网络系统 (5)3.系统改造目标 (6)4.数据集中 (6)4.1.数据集中——金融电子化的发展方向 (6)4.2.数据集中的特点 (7)4.3.数据集中的可行性 (7)4.4.实施数据集中的步骤 (7)4.4.1. 数据转换目标 (8)4.4.2. 数据转换工具设计 (8)4.4.3. 系统的测试 (8)4.4.4. 系统转换的安全性 (9)4.4.5. 密钥管理问题 (9)5.OLTP中间件连接方案 (9)5.1.OLTP中间件的工作流程 (9)5.2.联机事务处理中间件应具备一下功能： (11)5.3.中间件比较 (11)5.3.1. CICS系统 (11)5.3.2. TUXEDO平台 (12)5.4.中间件选择建议 (13)5.5.CICS进程调度 (13)5.6.CICS通讯管理 (14)5.7.CICS的安全性 (15)5.7.1. CICS资源的授权访问 (15)5.7.2. CICS客户访问的安全性 (16)5.7.3. CICS与INFORMIX数据库间的安全性 (16)5.7.4. CICS通讯的安全性 (16)5.8.CICS的故障恢复 (17)5.9.数据完整性 (18)5.10.CICS应用程序设计接口 (18)6.关键问题的解决 (19)6.1.批处理程序优化 (19)6.2.中间业务 (21)7.金融产品开发平台 (21)7.1.会计核心组件 (21)7.2.凭证控制组件 (22)7.3.金融OLTP平台产品——ACE (22)7.3.1. 概述 (22)7.3.2. ACE前台解决方案 (23)7.3.3. ACE的原理 (23)7.3.4. ACE的特点及其功能描述 (24)7.3.5. 4GL语言 (24)7.3.6. 强大的通讯功能 (24)7.3.7. 设备服务器 (25)7.3.8. 跨终端授权 (27)7.3.9. 文件广播 (27)7.3.10. 内嵌SQL语言 (28)7.3.11. 完善的安全措施 (28)7.3.12. 丰富的开发维护工具 (28)7.3.13. ACE NT版 (28)7.4.P OWER L INK自助设备管理控制平台 (29)7.5.中间业务综合开发平台P OWER M ID (32)7.6.网络银行及其开发平台P OWER N ET (35)7.6.1. PowerNet的功能 (36)7.6.2. PowerNet系统结构 (36)7.6.3. PowerNet软件结构 (37)7.6.4. PowerNet的安全性 (38)7.6.5. PowerNet的特点 (39)7.7.电话银行及P OWER T ELE (39)7.7.1. PowerTele的功能 (40)7.7.2. PowerTele方案 (40)7.7.3. 产品特点 (42)7.7.4. 业务系统的关系 (43)7.7.5. Call Center (43)7.8.联想的P OWER C ALL开发平台可以快速实现高质量C ALL C ENTER系统。
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情况汇报
数据仓库项目组
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日程安排
开发进度 最终应用展现 数据仓库架构
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二、 开发进展
2.1 个人客户关系管理（PCRM） 2.2 业绩价值管理（PVMS） 2.3 信贷台帐报表（CMIS-REPT） 2.4 管理信息综合统计报表
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日程安排
开发进度 最终应用展现 数据仓库架构
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1.8 主要应用
➢个人客户关系管理（PCRM） ➢业绩价值管理（PVMS） ➢信贷台帐报表（CMIS-REPT） ➢管理信息综合统计报表 ➢法人客户关系管理（CCRM） ➢开放式基金绩效分析
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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 应用的竞争力
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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。
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
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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
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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
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1.10 PCRห้องสมุดไป่ตู้应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
优质客户排名靠前的客户中，消费场所的分布 怎样
金融、证券等交易机构有较大金额占比， 饭店、旅游业其次，零售、百货等居于中游。 可以根据这个结果制定相应的消费场所促销策略
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
深层分析:原有需求之外的考虑
PCRM数据仓库应用对银行卡部的用户 有什么直接的帮助？
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。
存款利润 在 年龄段 上的分布
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
▪个人金融：存款类（综合帐户和个人理财等）设计开发 2002/02/01-2002/05/31
▪个人金融：贷款类设计开发
2002/05/05-2002/07/31
▪其他个人金融及住房信贷设计开发 2002/04/01-2002/08/31
▪银行卡应用集成测试和试运行
2002/05/31-2002/06/30
▪工商银行卡部可以更便捷地跟踪优质 客户的信息
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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
应用的竞争力
▪利用数据挖掘进行优质客户自动筛选 ▪提高平均筛选精度，提高优质 客户促销的投资建效率 ▪降低筛选成本，提高筛选速度， 迎接他行的竞争（如交行的500 元个人理财报告）
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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
利用数据挖掘自动筛选优质客户， 针对优质客户提供个性化服务——
直邮用卡行为月报
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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 解决的问题
▪对优质客户提供详细的行为分析，帮 助客户更好掌握自己的用卡行为
▪针对客户用卡的具体情形提供促销性 建议，使优质客户感受到工商银行卡 部的人性化关注
银行卡客户贡献度：初步结果
对于银行卡客户发展的辅助作用
工行牡丹卡的客户中，25-55的年龄段为高贡献度 主流年龄段，其中，如果关注当前直接贡献度， 36-45岁的客户是最好的人群，如果关注发展潜力 以及对新产品、新消费渠道的接受程度，25-35岁的 客户是重点人群。
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
单次透支金额、 还贷周期）。
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。
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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。
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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。
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1.10 PCRM应用主题
银行卡应用：按照需求开发 个人金融应用 住房信贷应用 深层分析：原有需求之外的考虑
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1.10 PCRM应用主题 ——银行卡应用
银行卡应用：按照需求开发
重点客户分析：
基本信息查询、存款余额分析、 用卡行为分析、贡献度分析、 透支分析（透支余额、单笔透支余额、