如何构建银行数据仓库
某银行数据仓库建设情况汇报
某银行数据仓库建设情况汇报尊敬的领导们：根据您的要求，我将就某银行数据仓库的建设情况进行汇报。
以下是数据仓库建设的概述以及取得的成果。
1、项目背景：目前，随着信息技术的快速发展，数据作为金融业务的核心资源，具有极大的价值。
然而，由于银行系统内部数据分散、来源众多、格式不一致等问题，导致数据分析和决策效率低下。
因此，为了提高业务决策的科学性和准确性，我行决定开展数据仓库建设项目，整合银行各类数据，建立全面、统一、可靠的数据仓库系统。
2、项目目标：（1）整合数据：对银行内部的各类数据进行整合，包括存款、贷款、理财、信用卡等方面的数据，确保数据的一致性和准确性。
（2）提高决策效率：通过数据仓库系统，提升数据分析和决策效率，实现快速、准确的决策支持。
（3）优化风险控制：通过整合和分析大量数据，及时发现和应对潜在风险，提高风险控制能力。
（4）支持业务发展：为银行的业务发展提供全面、准确的数据支持，帮助银行实现持续增长。
3、建设成果：（1）数据整合：通过项目组的努力，已成功完成银行各类数据的整合工作，包括来自存款系统、贷款系统、理财系统以及信用卡系统等各个业务系统的数据。
数据整合的过程中，我们采用了ETL（Extract、Transform、Load）技术，确保数据的准确性和完整性。
（2）决策支持：数据仓库建设已成功运行，为各级领导提供了全面、准确的决策支持。
通过数据仓库，领导层可以快速获取和分析各项业务数据，从而做出更加科学、精准的决策。
（3）风险控制：数据仓库的建设大大优化了风险控制能力。
通过数据的分析和挖掘，可以及时发现潜在的风险因素，并采取相应的措施进行应对，从而保障银行的安全运营。
（4）业务发展：数据仓库的建设为银行的业务发展提供了良好的支持。
通过对客户数据的分析和挖掘，我们可以更好地理解客户需求和行为习惯，精准推送个性化服务，从而增强客户黏性和满意度。
4、未来展望：数据仓库建设是一个持续发展的过程，我们将继续完善数据仓库系统，进一步优化数据分析和决策支持能力。
XXX商业银行数据仓库系统完整解决方案
XXX商业银行数据仓库系统完整解决方案在当今数字化时代，数据变得异常重要，对于银行业来说更是如此。
银行需要处理大量的数据，包括客户信息、交易记录、贷款情况等，而有效地管理和分析这些数据将对银行的业务发展和决策制定起着关键的作用。
为了更好地管理数据并提升运营效率，许多银行选择建立数据仓库系统来统一管理和分析数据。
XXX商业银行也不例外，它可以采用完整的数据仓库解决方案来满足其需求。
首先，一个完整的数据仓库系统需要包括数据抽取、数据转换、数据加载等核心功能。
数据抽取是指从各个数据源中提取数据的过程，这些数据源可以包括银行的核心系统、在线交易系统、ATM机系统等。
数据抽取过程需要能够实现增量抽取、全量抽取等功能，并能够保证数据的完整性和准确性。
数据转换是将抽取的数据进行清洗、转换和整合的过程，保证数据的一致性和统一性。
数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中，以便后续的分析和查询。
其次，一个完整的数据仓库系统还需要包括数据建模和数据分析功能。
数据建模是指对数据进行结构化和建模，以便更好地理解数据的关系和特点。
数据建模可以采用ER模型、维度模型等方法来构建数据模型。
数据分析是针对数据仓库中的数据进行分析和挖掘，以发现数据之间的关联性和规律性，为银行的业务决策提供支持。
数据分析可以采用OLAP、数据挖掘、机器学习等技术来实现。
最后，一个完整的数据仓库系统还需要包括数据可视化和报表功能。
数据可视化是将数据以图表、报表等形式展示出来，使用户能够更直观地理解数据的含义和趋势。
数据可视化可以采用数据可视化工具来实现，如Tableau、PowerBI等。
报表功能是将数据以报表的形式呈现出来，为银行的管理层和决策者提供直观的数据分析结果和业务洞察。
综上所述，一个完整的数据仓库系统可以帮助XXX商业银行更好地管理和分析数据，提高运营效率和业务决策水平。
通过建立数据仓库系统，XXX商业银行可以实现数据的统一管理和分析，挖掘数据的潜在价值，为未来的业务发展打下坚实基础。
数据仓库建设及数字化管理工作解析——以民生银行为例
的难 题 。
时 代 ！ 本文网址： ｔｐ ／ｗ．ｇｘｒ． （ ｈｔ： ｗ ｗｚｃｊ ／ ｂ
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势。 某些 厂商 的Ｐ Ｓ Ｏ 终端虽然 通过 了银联Ｉ Ｉ 型检测， 但他们只是将已有 的终端外接 密码键 盘 ， 取得了相关
“ 整机” 安全成关注焦点
目前 ， 银联 电话支付 终端 Ｉ型 Ｉ
规范已成 为电话Ｐ Ｓ“ Ｏ 商用” 市场的 重要标准 。 不过 ， 专家 指出， 仅是制
定 Ｉ型规 范 还 不 能彻 底 扭 转 安 全 形 Ｉ
银联Ｉ Ｉ 型规范作为技术准人 门槛 ， 再 到终端 主机通 过Ｐ Ｉ Ｃ认证， 日 正 益走 认 证， 其本身并不具备生产 安全密
化， 电话 Ｐ Ｓ 须 未雨 绸 缪 ， 则前 Ｏ必 否
景堪 忧 。
块 与交 易 的运 算处 理 是 在终 端主
机上 ，“ 整机” 安全更 应得到高度重 视。 目前， 各大银行都要求金融 Ｐ Ｓ Ｏ 主机通过Ｐ Ｉ Ｃ认证 ， 从整体上有效保
证 终端 安全 。
电话支付从最初的规范缺失， 到
数据仓库建设及数字化管理工作解析
一
以民生银 行 为例
■ 中国 民 生银 行 信 息管 理 中心 李 炅宇
根据 “ 核心竞 争力 ”概 念 的创 造者—— 普拉哈拉德和哈默尔的定
义 ， 心竞 争 力 至 少 需 要 满 足 以下 核
从本质上都可以归结为信息生产。 尤其是随着信息技 术的发 展， 在功 能 强大 的计 算 机 和网络 结合 基础 上所 形成 的数字化 管理和服务， 使 得银 行从事 的信息 生产的属性 ， 由 隐性 状 态 转为 显性状 态 。 ２ 年 近 ０ 来， 国际银行业数 字化管理 的变革 说 明， 在数 字经济 时代 ， 谁拥 有数
数据仓库建立的步骤
数据仓库建立的步骤
数据仓库的建立可以分为以下步骤：
1. 需求分析和规划：首先需要明确数据仓库的目标和需求，了解业务需求、数据来源和数据量等信息。
根据需求制定数据仓库的规划和架构设计。
2. 数据采集和清洗：确定需要采集的数据源，并进行数据抽取、转换和加载（ETL）工作。
在这一步骤中，需要进行数据清洗、格式转换、数据集成等操作，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据存储和管理：选择适当的存储技术和数据库，将清洗后的数据存储到数据仓库中。
常用的存储技术包括关系型数据库、列存数据库、分布式文件系统等，选择合适的存储技术可以提高数据的查询效率和处理能力。
4. 数据建模和设计：在数据仓库中进行数据建模，包括维度建模和事实建模。
维度建模主要是定义维度表和维度关系，事实建模则是建立与业务主题相关的事实表和维度表之间的关系。
5. 数据质量管理：建立数据质量管理机制，确保数据的准确性、完整性和一致性。
可以通过数据质量规则、数据审查和数据质量监控等手段来管理和优化数据质量。
6. 数据分析和报表：根据业务需求，设计和开发数据分析模型和报表。
通过数据仓库中的数据，进行数据挖掘和分析，帮助企业做出决策。
7. 数据安全和权限管理：保护数据的安全性，设置合适的数据权限和访问控制，确保只有授权的人员可以访问和操作数据仓库。
8. 持续优化和迭代：数据仓库建立后，需要进行持续的优化和迭代工作。
根据实际使用情况，不断改进数据仓库的性能和功能，提高数据仓库的价值。
以上是数据仓库建立的一般步骤，具体的步骤和流程可能会因不同的业务需求和技术选型而有所差异。
商业银行数据仓库建设
商业银行数据仓库建设摘要：目前国内几大商业银行的数据大集中基本完成，为企业级数据仓库的建设创造了先决条件。
同时，银行管理层也希望从既有的海量数据库中获取信息，可以在精准营销、绩效考核、风险管理等方面发挥作用，这也成为建设企业级数据仓库的主要动力。
结合作者的工作背景，对银行数据仓库建设过程中的几个方面进行了阐述，以期望能对读者有所启发。
关键词：数据仓库；数据模型；数据标准；元数据管理；灵活查询0 引言数据挖掘是20世纪90年代中后期提出的概念，它是以传统的数据库技术作为存储数据和管理资源的基本手段，以统计分析技术作为分析数据和提取信息的有效方法。
以人工智能技术作为挖掘知识和发现规律的科学途径的一种解决问题的方案。
而数据仓库的建设，可以看作数据挖掘的一个重要预处理步骤。
在数据仓库的建设过程中，可以将支持企业日常运作的各个独立系统中的数据进行清理、集成和统一，并且可以将数据加载入不同于日常交易系统结构的易于查询分析的数据模型中，为后续数据挖掘高效地获取准确明晰的数据扫清障碍。
1 数据仓库根据数据仓库之父W.H.Inmon的说法，“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程”。
这个简短而又全面的定义指出了数据仓库的主要特征。
4个关键词，面向主题的、集成的、时变的、非易失的，将数据仓库与其他数据存储系统（如关系数据库系统、事务处理系统和文件系统）相区别。
数据仓库领域的领导厂商，美国Teradata公司给企业级数据仓库下过一个定义，“一个企业级数据仓库是一个由集成的、明细的、可扩展的数据组成的，集中的，保留历史的数据机，可以支持多个部门的各种决策分析，是整个企业分析型数据的唯一来源”。
这里有5个关键字：集成的、明细的、可扩展的、集中的、保留历史的。
从以上两个定义来看，时变的包含了保留历史的意思，而面向主题的结构保证了其结构和设计是可扩展的。
因此，从笔者的观点来看，数据仓库的关键字应该是：面向主题的、集成的、时变的、明细的、集中的和非易失的。
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。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
数仓建设的流程
数仓建设的流程数仓建设的流程是一个比较复杂的过程，涉及到很多方面的工作。
下面将从需求分析、数据采集、数据清洗、数据集成、数据存储、数据分析和数据展示七个方面，简要介绍数仓建设的流程。
一、需求分析首先，需要评估企业的数据分析需求，明确数据分析目的，了解业务场景，分析分析师对数据的需求。
这可以通过对数据价值的分析和业务流程的把握，结合业务发展趋势和业务需求得出。
二、数据采集数据采集是数仓建设的重要一环。
数据采集的方式可以是数据仓库内部获取，也可以是外部系统、传感器轮询等方式获取。
数据采集也需要考虑数据来源、数据质量、数据频率等重要属性。
三、数据清洗数据清洗是数据建设的关键一步。
在数据采集后，数据中可能存在孤无值等错误数据，需要数据清洗来剔除这些异常数据。
数据清洗的过程就是进行数据过滤、去标识化、去空值处理等操作，使得数据在数仓存储后依然具有良好的可读性和可用性。
数据集成是几十个数据来源的数据聚合在一起的过程。
这个阶段需要考虑数据是否可以合并，数据质量的评估等，同时可以通过ETL（抽取-转化-装载）和ELT（抽取-装载-转化）工具来实现数据集成。
五、数据存储在以上步骤后，需要将数据存储在统一的数据存储区域，以实现高效安全的数据访问和查询。
数据存储一般分为两种，一种是关系数据库，如MySQL、Oracle等，另一种是分布式存储系统，如Hadoop、Spark、Hbase等。
六、数据分析在数据存储后，数据分析是数据建设的核心部分。
这个阶段需要利用业务场景来分析数据，以实现对业务的挖掘。
分析是数据分析过程中至为重要的一部分，分析可以基于KPI、RFM分析、画像透视等多个维度。
七、数据展示最后，将分析结果进行展示。
通常，数据可视化和可交互性的方式可以提供对业务数据进行反馈和付费的更高质量和更易懂的解释。
数据展示可以以报表的形式，也可以经过数据可视化展示，以更直观、可视化、可交互的形式赋予数据新的价值。
以上七个步骤构成了数仓建设的完整流程。
如何建设符合商业银行需求的数据仓库系统(下)
虽 然 我 们 提 出 以 自顶 向 下 的 方 法 进 行 规 划 和 建 设 ， 在 …些 局 部 的 、 熟 悉 的 领 域 ， 然 可 以 采 但 ・ 不 仍
用 自底 向 上 的 方 法 进 行 一 些 探 索 性 的 尝 试 ，以 积 累 经 验 ， 避 风 险 。所 以 最 终 策 略 是 以 自顶 向 下 为 主 规 导 ，自底 向 上 为 辅 ，充 分 发 挥 两 种 方 法 的 优 点 和 长
方 法 和 策 略 。 下 面 就 自顶 向 下 和 自底 向 上 、 务 驱 业
而 向 对 象 的方 法 。 而 在 自底 向上 的 开 发 中 ， 用 螺 采
旋 式 的 原 型 开 发 方 法 ， 过 以 上 两 种 方 法 的 对 比分 通
析 可 以看 出 ，当企 业 的 管 理 层 在 战 略 的 高 度 上 充 分
种方法 进行 开发 ， 们 先对 两种方 法从 策 略和 过程 我
两个 方面进 行对 比分析 。
例 和成 功经验 可 以借鉴 。因此 ， 银 行业 实施 数据 在 仓 库 已 经 不 是 探 索 性 的 尝 试 ，而 是 目标 明 确 、长 期
规 划 的 建 设 过 程 ， 以 不 建 议采 用 自底 向 上 的 方 法 所
理 、分 析 上 是 按 照 事 务 处 理 的 逻 辑 进 行 的 ，与 现 实
中有 对 照 关 系 。而 数 据 仓 库 应 用 是 为 了 提 供 企 业 级
善 的 业 务 需 求 。 因 此 ， 据 驱 动 的作 用 是 促 进 需 求 数 的 整 合 ，但 系 统 的 建 设 仍 需 要 面 向 需 求 进 行 ，只 有
银行数据仓库模型9大主题
银行数据仓库模型9大主题摘要：一、简介二、银行数据仓库模型的九大主题1.客户主题2.产品主题3.协议主题4.事件主题5.渠道主题6.营销主题7.银行主题8.资产主题9.财务主题三、总结正文：一、简介随着金融业务的快速发展，银行数据仓库模型在银行业的业务决策中发挥着越来越重要的作用。
银行数据仓库模型通过对银行业务数据的整合和分析，帮助银行实现对业务的快速反应和决策。
本文将介绍银行数据仓库模型的九大主题，以帮助读者更好地理解和应用这一模型。
二、银行数据仓库模型的九大主题1.客户主题：客户主题主要关注银行的客户信息，包括客户基本信息、客户行为信息和客户价值信息等。
通过对客户信息的分析，银行可以更好地了解客户需求，从而设计出更符合客户需求的产品和服务。
2.产品主题：产品主题主要关注银行的产品信息，包括产品基本信息、产品销售情况和产品利润等。
通过对产品信息的分析，银行可以更好地了解市场需求，从而调整产品结构，提高产品竞争力。
3.协议主题：协议主题主要关注银行的协议信息，包括合同、协议和担保等。
通过对协议信息的分析，银行可以更好地了解协议的履行情况，从而降低信用风险。
4.事件主题：事件主题主要关注银行的业务事件信息，包括账户开立、账户变更和账户关闭等。
通过对事件信息的分析，银行可以更好地了解业务流程，从而优化业务流程，提高业务效率。
5.渠道主题：渠道主题主要关注银行的销售渠道信息，包括网点、网上银行和手机银行等。
通过对渠道信息的分析，银行可以更好地了解渠道的效益，从而优化渠道结构，提高渠道效益。
6.营销主题：营销主题主要关注银行的营销活动信息，包括营销活动策划、营销活动实施和营销活动效果等。
通过对营销信息的分析，银行可以更好地了解营销活动的效果，从而优化营销策略，提高营销收益。
7.银行主题：银行主题主要关注银行的整体信息，包括银行战略、银行管理和银行运营等。
通过对银行信息的分析，银行可以更好地了解银行的整体状况，从而调整银行战略，提高银行竞争力。
数据仓库构建流程
数据仓库构建流程数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统，它能够支持企业在决策分析和业务智能方面的需求。
数据仓库构建流程是指在建立数据仓库系统时所需的一系列步骤和方法。
下面将介绍数据仓库构建流程的具体内容。
1. 需求分析阶段在数据仓库构建流程的第一阶段，需要明确业务需求和目标。
这包括确定数据仓库的用途、所需数据的种类和规模、数据的可靠性要求以及数据的使用方式等。
通过与业务部门的沟通和需求调研，建立需求分析文档，明确数据仓库的范围和目标。
2. 数据采集阶段在数据仓库构建流程的第二阶段，需要收集和整理各种数据源中的数据。
数据源可以包括企业内部的各类数据库系统、文件系统、日志记录系统等。
通过使用ETL（Extract、Transform、Load）工具，将数据从各个源系统中抽取出来，并进行清洗、转换和加载，以满足数据仓库的数据质量和一致性要求。
3. 数据建模阶段在数据仓库构建流程的第三阶段，需要进行数据建模。
数据建模是指将业务需求转化为数据模型的过程。
常用的数据建模方法包括维度建模和实体关系建模。
在维度建模中，需要确定事实表和维度表，并定义它们之间的关系。
在实体关系建模中，需要使用实体关系图描述各个实体表之间的关系。
通过数据建模，可以为数据仓库提供一个结构化的数据模型，方便后续的查询和分析。
4. 数据存储阶段在数据仓库构建流程的第四阶段，需要确定数据的存储方式和架构。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。
在选择数据存储方式时，需要考虑数据的规模、性能要求和访问方式等因素。
同时，还需要设计合适的数据存储架构，包括数据分区、索引、分片等，以提高数据的访问效率和可扩展性。
5. 数据加载阶段在数据仓库构建流程的第五阶段，需要将经过清洗和转换的数据加载到数据仓库中。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式。
全量加载是指将所有数据加载到数据仓库中，适用于首次构建数据仓库或需要重新加载所有数据的情况。
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。
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.............................................................. 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.............................................................................. ２０1.4.1运维架构概述 ..................................................................... ２０1.4.2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 .............................................................. ２８1.6EDW应用架构.............................................................................. ３１1.6.1应用架构设计原则 .............................................................. ３１1.6.2数据服务 ............................................................................ ３１1.6.3应用服务 ............................................................................ ３２第二章 ETL体系建设 ........................................................................... ３３2.1ETL架构概述.............................................................................. ３３2.2ETL设计方案.............................................................................. ３５2.3ETL关键设计环节....................................................................... ３５2.3.1接口层设计策略.................................................................. ３５2.3.2 Staging Area设计策略....................................................... ３５2.3.3数据加载策略 ..................................................................... ３６2.3.4增量ETL设计策略................................................................ ３６2.3.5异常处理 ............................................................................ ３８2.3.6作业调度和监控.................................................................. ３９2.3.7元数据管理......................................................................... ３９2.3.8 ETL模块设计....................................................................... ３９2.3.9 ETL流程设计....................................................................... ４１2.3.10动态资源分配 ................................................................... ４４2.3.11数据接口设计 ................................................................... ４５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。
银行数据仓库模型9大主题
银行数据仓库模型9大主题（原创版）目录一、引言二、银行数据仓库的概念和意义三、银行数据仓库的九大主题模型1.客户主题2.产品主题3.协议主题4.事件主题5.渠道主题6.营销主题7.银行主题8.资产主题9.财务主题四、总结正文一、引言随着金融业务的不断发展和创新，银行数据仓库在银行业的重要性日益凸显。
银行数据仓库是一个集中存储和管理银行各种业务数据的系统，它为银行提供了全面、准确、及时、可靠的数据支持，帮助银行实现业务数据的标准化、集中化和信息化管理。
二、银行数据仓库的概念和意义银行数据仓库是一个集中存储和管理银行各种业务数据的系统，它将分散在各个业务系统中的数据进行整合，为银行提供了一个全面、准确、及时、可靠的数据源。
银行数据仓库的建设有助于银行实现业务数据的标准化、集中化和信息化管理，提高了数据的可用性和利用率，为银行的决策提供了有力支持。
三、银行数据仓库的九大主题模型银行数据仓库的九大主题模型包括：1.客户主题：客户主题主要存储客户的基本信息和与客户相关的业务数据，如客户基本信息、客户账户信息、客户交易信息等。
2.产品主题：产品主题主要存储银行的各种金融产品信息，如存款、贷款、信用卡、投资产品等。
3.协议主题：协议主题主要存储客户与银行签订的各种协议信息，如贷款合同、存款合同、信用卡协议等。
4.事件主题：事件主题主要存储银行各种业务活动的记录，如交易记录、还款记录、挂失记录等。
5.渠道主题：渠道主题主要存储客户与银行互动的各种渠道信息，如网点、网上银行、手机银行等。
6.营销主题：营销主题主要存储银行的各种营销活动信息，如优惠活动、广告、宣传等。
7.银行主题：银行主题主要存储银行的各种宏观信息，如银行战略、组织架构、业务状况等。
8.资产主题：资产主题主要存储银行的各种资产信息，如贷款总额、存款总额、投资总额等。
9.财务主题：财务主题主要存储银行的各种财务信息，如收入、支出、利润、成本等。
商业银行数据仓库建设及数据服务价值
一、企业级数据仓库的建设
进入新世纪以来，随着我国国民生活水平不断提高， 银行业在客户需求及市场竞争的双重压力下，必须加强、 优化内部管控 机制并不断 进行业务 创 新以便 及 时应 对 快 速 发 展 的客户需 求及市场变化。这 样 必 然带来大 量 新系 统的开发、上线，并为银行带来一系列新的难题：散落在 各业务系统中的数据如何达到信息对称？为了对业务系统 运营价 值 进行有 效 评 价，以 及 对各 级 监 管 部门进行准确 数据报备，如何将不同业务系统中存储的业务实点数据进 行关联并保存较长的数据变化历史记录？如何从毫无规
律 的业务 数 据中发现 业务 创 新 线 索？解 决 这 些问题 的 方 法都不约而同地指向数据仓库技术。
1．企业级数据仓库概述 建设ＥＤＷ（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｄａｔａ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ，企业级数据 仓库），业界 有 两个比较 通用的 模 型 架 构：Ｉ ｎ ｍ ｏ ｎ 提出的 ＣＩＦ（Ｃｏｒｐｏｒａｔｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｆａｃｔｏｒｙ，企业信息工厂）和 Ｋｉｍｂａｌｌ提出的总线架构。 两种架构的ＥＤＷ构建方法侧重点不同，其间也存 在着很大的争论。ＣＩＦ架构主张在建立口径统一的中
2010.7 中国金融电脑 17
s 专题 pecial Topic
心 Ｄ Ｗ 的 基 础 上 建 设 面 向 业 务 主 题 的 数 据 集 市 （ Ｄ ａ ｔ ａ Ｍａｒｔ），它要求满足三范式存储要求，避免了冗余数据 存储；总线架构则主张先面向业务主题，按照星形模型 建立基于多维数据模型数据集市，再逐渐整合各个集市 维度和主题，达到一致性维度和一致性事实，从而建立 虚拟ＥＤＷ。
无论哪种ＥＤＷ架构，其最终目的都是要将多个数据 源 的 操 作 型 数 据 进行整 合，提 供 给业务 部门口径 一致 的 分析型数据来支持ＢＩ应用（包括ＫＰＩ、报表、ＯＬＡＰ分析、 数据挖掘、业务即时查询等）。
银行工作中的数据存储空间规划与优化
银行工作中的数据存储空间规划与优化近年来，随着信息技术的迅猛发展，银行业务逐渐数字化，大量数据涌入银行系统，对数据存储空间的规划与优化提出了新的挑战。
数据存储空间规划与优化是银行工作中的一项重要任务，它直接关系到银行业务的高效运行和数据的安全性。
首先，数据存储空间规划是银行工作中的一项基础工作。
银行业务数据庞大且多样化，包括客户信息、交易记录、贷款信息等。
这些数据的存储需要考虑到容量、性能和可靠性等因素。
银行需要根据业务需求和数据增长趋势，合理规划数据存储空间的容量，以确保系统能够存储足够的数据，并且能够满足高并发的访问需求。
同时，银行还需要考虑到数据的备份和恢复，确保数据的可靠性和安全性。
其次，数据存储空间规划需要与数据仓库建设相结合。
银行业务数据的存储不仅仅是简单的存储，更需要对数据进行分析和挖掘，从中获取有价值的信息。
因此，银行需要建设数据仓库，对数据进行整合和清洗，以便于后续的数据分析和决策支持。
数据仓库的建设需要考虑到数据的存储和计算能力，以及数据的安全性和可扩展性。
银行可以通过采用分布式存储系统和云计算技术，提高数据存储和计算的效率，降低系统的成本和风险。
另外，数据存储空间的优化是银行工作中的一项持续改进工作。
随着银行业务的发展和数据量的增长，原有的数据存储方案可能会出现容量不足、性能瓶颈等问题。
因此，银行需要定期对数据存储空间进行评估和优化。
一方面，银行可以通过数据压缩和去重技术，减少数据存储的空间占用。
另一方面，银行可以通过数据归档和分级存储，将不常用的数据迁移到低成本的存储介质上，释放出更多的存储空间。
此外，银行还可以通过数据分区和索引技术，提高数据的查询和访问效率，提升系统的性能和响应速度。
最后，数据存储空间规划与优化需要与数据安全保护相结合。
银行业务数据的安全性是银行工作中的一项重要任务。
银行需要采取措施保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露、篡改和丢失。
在数据存储空间规划和优化的过程中，银行需要考虑到数据的安全需求，采取相应的安全措施。
银行数据仓库模型9大主题
银行数据仓库模型9大主题摘要：一、银行数据仓库模型概述二、银行数据仓库模型的9 大主题三、主题1：客户信息四、主题2：产品信息五、主题3：协议信息六、主题4：事件信息七、主题5：渠道信息八、主题6：营销信息九、主题7：银行财务信息十、主题8：资产信息十一、主题9：公共信息正文：银行数据仓库模型是一种用于存储和管理银行数据的架构，它可以帮助银行更好地理解其业务运营情况，从而制定更好的战略和决策。
在银行数据仓库模型中，数据被划分为9 大主题，分别是客户信息、产品信息、协议信息、事件信息、渠道信息、营销信息、银行财务信息、资产信息和公共信息。
客户信息是银行数据仓库模型中的重要主题之一，它包括客户的基本信息、账户信息、交易信息和客户行为信息等。
通过客户信息，银行可以了解客户的需求和偏好，从而提供更加个性化的服务。
产品信息是另一个重要的主题，它包括银行所提供的各种产品和服务的基本信息、价格信息和销售信息等。
通过产品信息，银行可以了解各种产品的销售情况和客户反馈，从而制定更好的产品策略。
协议信息是银行数据仓库模型中的另一个主题，它包括银行与其他机构或个人之间签订的各种协议和合同。
通过协议信息，银行可以了解各种协议的执行情况和效果，从而更好地管理银行业务。
事件信息是银行数据仓库模型中的另一个主题，它包括银行所发生的各种事件和事故的基本信息、原因信息和后果信息等。
通过事件信息，银行可以了解各种事件的发生情况和影响，从而及时采取应对措施。
渠道信息是银行数据仓库模型中的另一个主题，它包括银行所使用的各种渠道和平台的基本信息、使用情况和效果信息等。
通过渠道信息，银行可以了解各种渠道的使用情况和效果，从而制定更好的渠道策略。
营销信息是银行数据仓库模型中的另一个主题，它包括银行所进行的各种营销活动的基本信息、效果信息和成本信息等。
通过营销信息，银行可以了解各种营销活动的效果和成本，从而制定更好的营销策略。
银行财务信息是银行数据仓库模型中的一个重要主题，它包括银行的财务报表、财务分析和财务预测等信息。
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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X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X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)MOLAP方案是以多维方式来组织数据，以多维方式来存储数据；ROLAP方案则以二维关系表为核心表达多维概念，通过将多维结构划分为两类表:维表和事实表，使关系型结构能较好地适应多维数据的表示和存储。
在多维数据模型的表达方面，多维矩阵比关系表更清晰且占用的存储更少，而通过关系表间的连接来查询数据的ROLAP系统，系统性能成为最大问题。
MOLAP方案比ROLAP方案要简明，索引及数据聚合可以自动进行并自动管理，但同时丧失了一定的灵活性。
ROLAP方案的实现较为复杂，但灵活性较好，用户可以动态定义统计和计算方式，另外能保护在已有关系数据库上的投资。
由于两种方案各有优劣，因此在实际应用中，往往将MOLAP和ROLAP 结合使用，即所谓的混合模型。
利用关系数据库存储历史数据、细节数据或非数值型数据，发挥关系数据库技术成熟的优势，减少花费，而在多维数据库中存储当前数据和常用统计数据，以提高操作性能。
3、在原有关系库上建立逻辑上的数据仓库由于目前正在运行的OLTP系统中已经积累了海量数据，如何从中提取出决策所需的有用信息就成为用户最迫切的需要。
新建数据仓库固然能从功能、性能各方面给出一个完整的解决方案，但需要投入大量的人力、物力，并且数据仓库的建设和分析数据的积累需要一段时间，无法及时满足用户对信息分析的迫切需要。
因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OLTP系统上建立起一个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X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。
在银行信息系统构建时，由于历史情况和现实需求的不同，存在两种途径:1、建设新系统由于目前国内商业银行对银行内部运营的监管，缺乏很好的数据搜集机制，因此可以在构建管理信息系统时，分数据收集录入和数据汇总分析两部分来考虑。
这样的系统中由于不需考虑大量历史数据的处理问题，同时考虑到搜集过程中可能存在多个数据来源，因此可以在系统建设的同时构建数据仓库，将搜集来的各种数据通过数据抽取整合到数据仓库中。
2、完善原有系统而对于已经存在OLTP系统，其中沉淀了大量历史数据，则可以先在原有系统上建立逻辑数据仓库，即使用数据分析的表现工具，在关系模型上构建一个虚拟的多维模型。
当系统需求稳定后，再建立物理数据仓库，这样既节省投资，又缩短开发工期。
实现中需要注意的问题一、模型设计中的问题模型设计(包括逻辑模型设计和物理模型设计)是系统的基础和成败的关键，在实际操作中，视实现技术的不同应分别对下列问题引起注意。
1、直接构建数据仓库直接构建数据仓库时，必须按业务分析的要求重组OLTP系统中的数据，并要按不同侧重点分别组织，使之便于使用。
*主题的确定主题是一个逻辑概念，它应该能够完整、统一地刻画出分析对象所涉及的各项数据以及相互联系。
划分主题的根据主要来源于两方面:对原有固定报表的分析和对业务人员的访谈。
原有固定报表能较好地反映出以往工作对数据分析的需求，而且数据含义和格式相对成熟、稳定，在模型设计中需要大量借鉴。
但仅仅满足于替代目前的手工报表还远远不应是构建管理信息系统的目标，还应该通过业务访谈，进一步挖掘出日常工作中潜在的更广、更深的分析需求。
只有这样，才能真正了解构建数据仓库模型所需的主题划分。
*分析内容的细化主题的划分实际上是与分析内容的X围直接相关的，一旦主题划分清楚了，下一步就是细化分析的具体内容以及根据分析内容的性质确定它在数据仓库中的位置。
通常维元素对应的是分析角度，而度量对应的是分析关心的具体指标。
一个指标究竟是作为维元素、度量还是维属性，取决于具体的业务需求，但从实际操作中可以总结出如下的概念性经验:作为维元素或维属性的通常是离散型的数据，只允许有限的取值；作为度量的是连续型数据，取值无限。
如果一定要用连续型数据作为维元素，则必须对其按取值进行分段，以分段值作为实际的维元素。
判断分析指标是作为维元素还是维属性时，则需要综合考虑这个指标占用的存储空间与相关查询的使用频度。
需要特别强调的是，在细化分析内容的过程中，务必解决指标的歧义问题。
在不同报表中以及在业务访谈中同一名称的指标，是否是在同样条件限定下，通过同样方法提取或计算得到的，它们之间的相互关系是什么，这些问题都必须从熟悉业务的分析人员那里得到准确、清晰的答案，否则将会影响到模型设计、数据提取、数据展现等多个方面。
*粒度的设计数据仓库模型中所存储的数据的粒度将对信息系统的多方面产生影响。
事实表中以各种维度的什么层次作为最细粒度，将决定存储的数据能否满足信息分析的功能需求，而粒度的层次划分、以及聚合表中粒度的选择将直接影响查询的响应时间。
如果同一个信息系统要在大X围、多层次上同时运行，如部门级和企业级，还应考虑不同层次的数据仓库采用不同的粒度。
*模型设计中的技巧复合指标尤其是比率类指标的定义，必须注意累加时是先加减后乘除，还是反之。
户数、笔数的计算，这类指标在分析或报表中经常出现，但不需要作为单独的指标物理存在于数据库中，但定义分析模型时一定应该准备。
度量的时间特性，针对分析指标在时间维上的不同表现，可分为可累加指标、半可累加指标和不可累加指标。
2、在原有数据基础上构建逻辑数据仓库如果直接使用OLTP系统中的数据进行数据分析处理，会遇到许多麻烦，有时甚至是不可能实现的。
这并不是说关系数据库不好，而是因为其设计思路不适应较大规模数据分析。
因此在使用这种方法时，需要注意下列问题的处理:*不同的时间单位这是实现过程中最常遇到的问题，也往往是最难解决的问题。
OLTP系统中存储的时间往往采用与实际业务发生相同的时间单位，如帐务数据单位为日期，财务报表单位为月或半年。
而面向分析时，往往要将不同时间单位的数据统一到同一个结果中，这样就必须存在适当的转换机制才能实现。
*冗余信息所谓冗余信息，就是指不同关系表中存在的同一含义的字段，而同一含义不仅指这些字段的取得或计算方式一样，还指它们成立的条件一样，例如截止某一时间同一地区的同一贷种的贷款余额。
在OLTP系统中，这样的字段往往是基于性能考虑而设计的，而在面向分析设计模型时，为了保证结果的唯一性和准确性，就必须用且只用其中之一的数据产生分析结果。
*表间连接由于OLTP系统中表的设计面向业务处理，既要保证数据的完整性、一致性，又要考虑响应时间，因此表与表之间既相对独立，又相互依赖。
在设计数据仓库逻辑模型时，对表间的连接必须做出相应取舍，既要保证分析数据能通过连接取得或计算出，又要避免出现环路，造成分析数据的歧义。
另外，不同的连接途径还会出现不同的查询速度，影响数据分析的响应性能。
*统计表的设计如果上述问题不能在原有数据库基础上得到很好的解决，那么权益之计就是构建统计表，即简单化的数据仓库，形式类似数据仓库的事实表，定时计算统计数据放入，将时间、冗余、连接等问题摈除，进行简单分析。
二、数据抽取中的问题数据抽取是一件技术含量不高，但非常烦琐的工作，必须有专人负责数据抽取的工作。
在对其进行设计时，要注意的问题有:1、数据抽取的规则要作为元数据进行规X和管理，抽取过程中的源表、源字段、目的表、目的字段、转换规则以及转换条件都要作好详细记录。
这样不仅便于编程人员实现，而且在抽取规则或逻辑模型发生变化时也便于修改。
2、如何记录业务数据库中的变动情况是数据抽取中一个重要的环节。
由于数据仓库中按时间保存数据，因此不同时间点之间数据的差异就成为一个关键性因素。
通常可以利用数据库管理系统提供的手段在数据库级产生数据变动日志，根据日志再判断数据的变动情况完成抽取，这样是一个从性能、可操作性以及对原业务系统的影响等多方面综合考虑都比较理想的方法。
3、当数据仓库中同一表中的数据来自于原有系统中不同的表，甚至不同的库时，抽取时务必保证这些数据单位一致，而且都满足同一时间条件。
4、数据抽取不仅要考虑数据的提取，还要考虑抽取的时间安排和执行方式，这样才是一个完整的数据抽取方案，也才能保证抽取出来的数据准确、可用。
三、后期维护、优化中的问题数据仓库的建设是一个长期工作，它同其他系统一样需要在运行的过程中不断进行调整、完善。
这其中包括两方面的工作:1、性能数据仓库涉及海量数据的查询，数据的大量写入读出，不仅对数据库系统的要求很高，而且与OLTP系统的要求极为不同，因此在系统设计、实施和维护的过程中，数据仓库系统的性能都是一个不可忽视的问题。
尤其是在运行期间，要密切关注应用对系统资源的消耗情况，针对应用的特点及时对系统进行调整，包括调整数据库参数、数据分片放置、创建特殊索引乃至提高系统配置等。
2、模型应用与需求是相互促进、不断发展的，随着信息系统建成运行，用户在对系统了解不断加深的过程中，也会对系统提出更新更高的要求。
如何在最小投入的前提下满足用户的需求，也是一个值得注意和潜心研究的问题。
首先要尽可能挖掘现有系统的潜力，其次考虑，对主题的增加或可在现有系统上增加少量指标就可解决的需求，对系统进行适当调整，最后才考虑对系统进行重构，尽可能减小系统建设中的投入。