商业银行数据仓库系统功能概述

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商业银行数据管理架构和岗位职责

商业银行数据管理架构和岗位职责

商业银行数据管理架构和岗位职责1. 引言商业银行数据管理架构对于提高数据质量、保证数据安全和推动业务发展具有重要意义。

本文档旨在介绍商业银行数据管理架构以及相关岗位职责。

2. 数据管理架构商业银行数据管理架构包括以下关键组成部分:2.1 数据质量管理数据质量管理是确保数据准确性、完整性、一致性和及时性的过程。

在数据管理架构中,数据质量管理包括数据收集、数据清洗、数据整合和数据验证等环节。

相关岗位职责包括数据管理员、数据分析师和数据质量专员。

2.2 数据安全管理数据安全管理是保护银行数据免受未经授权的访问、篡改和破坏的过程。

在数据管理架构中,数据安全管理包括数据加密、访问控制、安全审计和灾备管理等环节。

相关岗位职责包括信息安全经理、网络安全工程师和数据安全专家。

2.3 数据治理管理数据治理管理是确保数据管理活动符合法律法规和内部规章制度的过程。

在数据管理架构中,数据治理管理包括数据政策制定、数据标准制定、数据应用规则和数据风险管理等环节。

相关岗位职责包括数据管理官、合规专员和风险控制经理。

3. 岗位职责商业银行数据管理架构中的各个岗位具有不同的职责和任务。

以下是一些常见岗位职责的简要描述:3.1 数据管理员- 负责数据收集、整理和存储;- 管理数据仓库和数据库,确保数据的可靠性和安全性;- 协助数据分析师解决数据相关问题。

3.2 数据分析师- 进行数据分析和挖掘,提供数据支持决策;- 根据业务需求,制定数据分析模型和算法;- 解读数据分析结果,提出业务改进建议。

3.3 数据质量专员- 设计数据质量检查程序和流程;- 定期对数据进行质量检查和评估;- 协助数据质量管理措施的改进和推广。

3.4 信息安全经理- 负责制定和执行数据安全策略;- 管理网络和系统安全,防止数据泄露和攻击;- 定期进行安全漏洞评估和修复。

3.5 数据管理官- 负责制定数据管理政策和规范;- 监督数据管理实践的合规性和有效性;- 协调各岗位间的数据管理工作。

仓库管理系统系统架构及功能

仓库管理系统系统架构及功能

仓库管理系统系统架构及功能一、系统架构仓库管理系统通常采用多层架构,以满足不同的业务需求和技术要求。

(一)表示层这是用户与系统进行交互的界面。

它可以是基于网页的界面,也可以是移动应用程序的界面。

表示层的设计注重用户体验,要做到操作简单、直观,能够快速响应用户的操作。

例如,用户可以通过输入货物编号、名称等信息快速查询货物的库存情况。

(二)业务逻辑层负责处理系统的核心业务逻辑。

包括货物的入库、出库、库存盘点、移库等操作的规则和流程。

这一层会对用户输入的信息进行验证和处理,确保数据的准确性和完整性。

比如,在入库操作中,会检查货物的数量、质量是否符合要求,然后更新库存数据。

(三)数据访问层主要负责与数据库进行交互,实现数据的读取、写入和更新。

通过优化数据库查询语句和存储过程,提高数据访问的效率。

同时,为了保证数据的安全性和一致性,会设置严格的数据访问权限和数据备份策略。

(四)数据库层用于存储仓库管理系统的所有数据,包括货物信息、库存数量、出入库记录、用户信息等。

数据库的选择要根据企业的数据量和性能要求来决定,常见的数据库有 MySQL、Oracle、SQL Server 等。

为了保证系统的稳定性和可靠性,仓库管理系统通常还会采用一些技术架构,如分布式架构、集群架构等。

分布式架构可以将系统的不同模块部署在不同的服务器上,提高系统的并发处理能力;集群架构则可以通过多个服务器的协同工作,实现系统的高可用性和容错性。

二、系统功能(一)入库管理1、采购入库当企业采购货物到达仓库时,仓库管理人员通过系统进行入库操作。

记录货物的供应商、采购订单号、货物名称、规格、数量、批次等信息,并生成入库单号。

2、生产入库企业内部生产的产品完成后,进入仓库进行存储。

同样需要记录相关的生产信息,如生产工单号、产品型号、数量等。

3、退货入库对于客户退回的货物,进行退货入库处理。

记录退货原因、客户信息等。

(二)出库管理1、销售出库根据销售订单,仓库管理人员进行出库操作。

数据仓库在现代商业银行营销中的作用

数据仓库在现代商业银行营销中的作用

数据仓库在现代商业银行营销中的作用摘要:本文从支持营销的角度介绍了数据仓库在商业银行中所起到的作用。

数据仓库既可为银行决策者提供非常重要、极有价值的决策信息,从而提高经营决策的效率,产生巨大的经济效益;银行营销部门也可以利用数据仓库提供的信息为消费者提供个性化昀服务,从而在竞争中赢得更多的市场机会。

关键词:数据仓库;商业银行;营销doi:10.3969/j.issn.1672-3309(s1.2010.09.04一、引言起源于20世纪70年代的关系型数据库是依照某种数据模型组织起来并存放数据的集合。

这些数据是结构化的,尽可能的减少有害的或不必要的冗余,并以最优方式为某种特定组织的多种应用服务:数据库中数据的存储独立于使用它的应用程序:对数据库插入新数据,修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。

数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。

数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。

数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。

数据库与数据仓库的关系与区别:第一,数据库是面向事务的设计。

数据仓库是面向主题设计的。

数据库一般存储在线交易数据。

数据仓库存储的一般是历史数据。

第二,数据库设计是尽量避免冗余,一般采用符合范式的规则来设计,数据仓库在设计时有意引入冗余,采用反范式的方式来设计。

第三,数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计,它的两个基本元素是维表和事实表。

第四,数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的,它决不是所谓的“大型数据库”。

二、数据仓库对商业银行的意义现有的新兴商业银行核心系统及周边系统中,普遍存在着缺乏有针对性的分析模型:分析工具功能有限、效率不高;客户流动性加大,业务复杂性加剧,随机分析需求增多:如何提高客户服务水平、控制金融风险、提高银行的经营业绩、保证利润的持续增长;如何建立有效的数据集成管理机制,充分利用银行积累的大量数据,为银行的科学化管理决策和发展新的业务服务等一系列难题。

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

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。

商业银行数据仓库建设

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。

商业银行IT系统整体架构

商业银行IT系统整体架构

商业银行IT系统整体架构概述商业银行是金融行业的主要组成部分之一,在现代经济中扮演着至关重要的角色。

商业银行需要一个支持自己业务运营的IT系统,而整体架构的设计对于IT系统的稳定性、性能和功能进行综合考虑,是实现业务目标的基础。

商业银行IT系统的整体架构主要由以下几个部分组成:前台交互系统、中间业务处理系统、后台数据库存储系统、安全管理系统。

前台交互系统前台交互系统是客户与商业银行直接进行交互的部分,涵盖了网站、APP、自助设备等多个终端。

其功能包括账户管理、财务转账、网上支付等业务。

前台交互系统要求界面友好、操作简单、响应迅速。

同时,为了提高用户体验、提高服务质量、提高银行品牌形象,商业银行应该在前台交互系统中加入一些创新的业务和服务。

中间业务处理系统中间业务处理系统是商业银行IT系统的核心,负责实现网上银行交易的核心业务处理。

例如,存款、汇款、信用卡、贷款等,它是实现整个IT系统考虑到业务需求和系统性能的重要部分。

商业银行中间业务处理系统主要应当采用分布式、异步、对等计算等技术,并设置合理的业务分块切分来实现业务功能。

后台数据库存储系统后台数据库管理系统是商业银行IT系统的后台处理部分,主要包括数据存储、管理、备份、恢复、读写性能等,具有重要的稳定性和安全性。

数据库系统应当采用高性能、高可用性、可配置化的特点。

对于大型商业银行,需要进行多级数据备份,确保数据不会因为存储系统的问题而丢失。

安全管理系统随着网络安全问题的日益严峻,安全管理系统已经成为商业银行IT系统不可或缺的部分,要求对系统的安全运行、用户信息的保护和机密数据的加密具有重要意义。

商业银行的安全管理系统应该符合国际网络安全标准,包括用户认证、数据加密、防火墙和入侵检测等多种技术。

商业银行IT系统整体架构是对商业银行IT系统进行全面规划和设计的关键步骤,需要充分考虑到商业银行的业务需求、技术支持、安全保障等各个方面。

通过恰当应用现代化的技术和设备,有助于提升银行的业务水平、管理效率和用户体验,从而加强银行的市场地位和竞争力。

商业银行数据仓库浅析

商业银行数据仓库浅析

商业银行数据仓库浅析商业银行数据仓库浅析引言:随着科技的发展和金融业务的不断创新,商业银行积累了大量的数据,这些数据包括客户信息、交易记录、风险管理数据等。

为了更好地管理和利用这些数据,商业银行逐渐建立起了数据仓库系统。

本文将对商业银行数据仓库进行浅析,包括其定义、功能、架构、数据质量管理等方面的内容。

1、数据仓库的定义及意义1.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。

1.2 数据仓库的意义- 提供决策支持:数据仓库通过提供清晰、准确、及时的信息,帮助管理层做出更明智的决策。

- 促进数据共享:数据仓库将各个业务部门的数据进行集成,促进了不同部门之间的数据共享和协同工作。

- 提高数据质量:通过对数据进行清洗、整合和规范化的过程,数据仓库提高了数据的质量和准确性。

2、数据仓库的功能2.1 数据集成与整合数据仓库通过抽取、清洗、转换和加载等过程,将分散在不同系统、部门的数据进行整合,建立起全局视图。

2.2 决策支持数据仓库提供多维分析和数据挖掘的功能,支持管理层进行决策分析和趋势预测。

2.3 数据查询和报表数据仓库提供灵活的查询和报表工具,使用户能够根据需要快速获取所需的数据和报表。

2.4 数据质量管理数据仓库通过对数据进行清洗、验证和规范化等操作,确保数据的质量和准确性。

3、数据仓库的架构3.1 数据源层数据源层是数据仓库的基础,包括各种内部和外部数据源,如核心业务系统、营销系统、外部数据提供商等。

3.2 数据抽取和转换层数据抽取和转换层负责从数据源层抽取数据,并进行清洗、转换和整合等操作,适合数据仓库使用的数据。

3.3 数据存储层数据存储层是数据仓库的核心,通常采用关系数据库或大数据存储技术来存储和管理数据。

3.4 数据展示和分析层数据展示和分析层提供一系列工具和技术,如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘等,帮助用户进行多维分析、查询和报表。

银行IT系统方案

银行IT系统方案

银行IT系统方案(1):整体解决方案描述:银行信息系统建设的二个层面是相辅相成的,“业务处理系统”面向客户服务,旨在以丰富的银行金融产品、综合的服务和销售渠道以及灵活的业务处理流程提供即时的、满足市场需求的银行服务.“经营管理系统”是以业务系统运行过程中产生的数据为基础,以银行经营管理的各个主要因素为对象建立面向银行管理的各个分析主题,以数据基础建立数据模型向银行提供基于数据基础的、量化的决策依据;一、银行系统背景自从上世纪八十年代中期以来,中国的各国有银行、股份制商业银行等金融机构经过20多年发展和管理制度变迁,各金融机构结构发生了深刻变化,金融机构的竞争性市场机制和市场体系初步形成,产权多元化的趋势非常明显.在加入WTO后境外金融机构的冲击,以及随着2003年开始的一行三会(人民银行、银监会、证监会、保监会)的架构设立,《人民银行法》、《商业银行法》、《监管法》的颁布,中国的金融体系正在迅速向国际标准靠拢。

所以无论从市场指标、市场集中率还是进入壁垒来衡量,都已经从国有银行高度垄断的市场结构转变为多元主体共同竞争的市场结构。

同时,这种市场竞争的加深以及各金融机构服务能力的比拼,对中国金融电子化、信息化建设的影响将是非常深远的!尤其是,从2006年开始在各金融机构实施1104工程开始,标志着管理会计和风险管控在金融机构正式进入实施阶段.另外,从2007年开始的新会计准则的推广,对金融机构的会计核算、财务报告以及信息披露将有深远的影响,也必将进一步推动银行IT架构及金融信息系统的快速发展和与国际惯例接轨。

面对中国金融市场的竞争格局加剧,银行的信息化建设愈发成为银行发展的核心要素。

结合目前国内外系统建设的经验,按照未来国内金融市场的发展趋势,集团认为,商业银行的电子信息系统建设应当在“二个层面"上考虑“统一规划,分步实施”,即商业银行电子信息系统建设的整体解决方案包括二类相对独立的组成部分,一类是“业务处理系统”,一类是“经营管理系统”。

数据仓库技术在银行业的应用

数据仓库技术在银行业的应用

数据仓库技术在银行业的应用随着信息技术的快速发展,数据对于各行各业的重要性也日益凸显。

银行作为金融行业的核心组成部分,拥有海量的客户数据和业务数据,如何高效地管理和利用这些数据成为了银行业务发展的关键。

数据仓库技术作为一种重要的数据管理和分析工具,正被越来越多的银行采用,并在银行业内发挥着越来越重要的作用。

数据仓库是指将不同来源、不同类型的数据进行集成、整理、清洗、存储和管理,以便对数据进行快速、便捷的查询和分析的一种信息系统。

银行作为金融机构,每天都会产生大量的交易数据、客户数据、风险数据等,这些数据来自于多样化的业务系统和渠道,包括核心银行系统、合规系统、风控系统等。

在传统的数据库模式下,这些数据被分散地存储在不同的数据库中,导致数据难以共享和利用,而数据仓库技术则可以将这些分散的数据集中到一个集中的数据库中,提供一种一站式的数据分析与查询服务。

首先,数据仓库技术在银行业的应用可以帮助银行更好地理解和洞察客户。

通过整合客户数据,包括个人信息、财务状况、投资偏好等,银行可以进行客户分群和画像分析,从而更好地针对不同的客户需求提供差异化的金融产品和服务。

同时,通过对客户行为进行分析,银行可以掌握客户的消费习惯、倾向以及潜在需求,从而提高客户黏性和满意度,实现精准营销和客户关系管理。

其次,数据仓库技术在银行的风险管理中起到了重要的作用。

银行作为金融机构,风险管理是其核心职能。

通过整合和分析银行内外部的市场数据、经济数据和交易数据等,银行可以对风险进行预警和管理。

例如,通过对大数据的分析,可以发现异常交易行为、不良贷款和信用卡欺诈等风险,及时采取措施进行风险防范和控制。

此外,数据仓库技术还能够实现对银行的资产负债表、准备金率、流动性等进行实时监控和预测分析,为银行的决策提供科学依据。

此外,数据仓库技术在银行的经营管理方面也发挥着重要作用。

通过对银行业务数据的集成和分析,银行可以实现对业务效率和绩效的评估和优化。

数据仓库在商业银行中的运用

数据仓库在商业银行中的运用
个 基 于 银 行数 据 仓库 项 目的 完整 流程 ,具体 地 描 述 了数 据 采 集 ,数 据 转 换 和 数 据加 栽 的 具体 实现 方 法。 对 一 个 具体 的业 务 需求 的分 析 ,设 计相 应 的维 度 模 型 ,最 终 完 成 一 个 客户 等 级 MI ,并 输 出相 应 的 日 表 。 最后 简要 介 绍数 据 仓 库 的 深 层应 用 。 S 报
这 个过程 对于数据仓库处理 的过程是相 当重要的一部分 。在 加 载的过程 中,传输的速度是直接影 响整个 处理过程的速度 快慢 的前提 。 当数据被加载到 O C E数据库中后,数据仓库继续执 A R L 行标准 的数据 质量管理处理程序 。这一程序 的执行 能够 保证 数据 的完整 性。这一个处理确保 了所有 的客户账户在客 户管 理主表 中是有 效的,并且保证所有的客户都有 一个银行 的账
户。பைடு நூலகம்
2 在银 行业 中数 据仓库 的运 用
由于 数 据 量 大 、数 据 来 源 多 样化 ,在 商业 银行 构 建 管 理
由于数据来源是 不同的银行应用系统 ,所 以,在数据仓
库中必须有一套标准 ,用 来确 保数据信息 的一致性 。这种操 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
关键 词 : 维 度建 模 ;数 据 采 集; 数据 转换 ;数 据 加 载 ;数 据 仓 库
中图分类号:P 9 T 32
文献标识码 : A 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。 在银行 中,数据仓 库被 设计用来每月接受从一 系列 不同 应用系统而来 的数据,它把数据进行清理 ,校 正,并且 对所 接 受 的 数 据 进 行 标 准 化 处 理 。 被 接 受 的 数 据 通 常 是 以AS I CI 码 的形式存在 。它们被验证 ,清理 ,转换 ,最后被加载 到数 据仓库 的O AC E R L 数据 库中。另外 ,数据仓库支持对原始数 据的 自动清理 。同时,它提供一种简单 的机制 ,这种机制可 以发现那些在清理规则 以外的错误数据的字段 。整个流程 的 第一步是 由AS I文件进行初始化 ,这些文件 是从ⅢM 大型 CI 机的U X平台而来。这些文件通过一种安全的快速 的数据传 NI 输 方式从服务器端传送 到指 定的地点 。另外 ,数据仓库也用 种直接的快速而又安全 的传输 手段把数据从各个数据系统

数据仓库和数据挖掘在我国中小商业银行中的应用初探

数据仓库和数据挖掘在我国中小商业银行中的应用初探

数据仓库和数据挖掘在我国中小商业银行中的应用初探摘要:本文在数据仓库与数据挖掘基础理论基础之上,将其运用于我国中小商业银行。

以某银行的业务情况为基础数据,设计构建了个人及企业银行数据仓库的体系结构,并对其进行数据粒度的划分。

在此基础上,对所构建的数据仓库进行多维数据分析,并通过实施数据挖掘操作,实现知识发现的功能。

结果显示,通过应用数据仓库和数据挖掘技术,可以为其获得巨大的信息收益。

关键词:数据仓库;数据挖掘;olap多维数据分析;商业银行近年来,由于我国商业银行业务量的增加,业务数据也随之大幅度增加。

但由于缺乏有效的方法和手段以对数据背后所隐藏的规律和知识进行挖掘,导致银行工作人员无法利用这些数据对银行相关业务所包含的规律和未来发展趋势进行分析。

上述现象在信息系统较不发达的中小商业银行体现则更为明显。

数据仓库和数据挖掘技术作为信息化的有效工具,其在国外的金融领域已经得到广泛应用。

以北美十大银行之一的蒙特利尔银行为例,通过运用数据仓库以及数据挖掘技术,对其产品线进行重新组织,并基于数据挖掘所获得的经验和知识,进行更具针对性的市场营销,总共为其节约了2280万美元。

而这一技术尚未被我国中小商业银行所掌握。

一、数据仓库与数据挖掘相关理论概述(一)数据仓库数据仓库是“面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合,用于支持管理决策过程”。

在这个定义中,w.h.inmon明确给出了数据仓库的四个重要特点,即“面向主题”、“集成”、“稳定”、“随时间变化”[1]。

数据仓库的数据组织方式主要包括有三种,分别是虚拟存储方式、基于关系表的存储方式和多维数据库存储方式等[3]。

其中,多维数据库存储方式是直接面向数据挖掘分析操作所需的数据组织形式,它对dw中的海量数据从客户感兴趣的角度进行层次化处理、抽象概括,并设置维索引及相应的元数据管理文件,以对应于数据仓库中的数据[4]。

与虚拟存储方式、基于关系表的存储方式中组织关系都比较复杂相比,更适用于组织、存储数据仓库中的海量数据[5]。

商业银行常见的数据架构体系(2021)

商业银行常见的数据架构体系(2021)

商业银行常见的数据架构体系正文目录商业银行常见的数据架构体系 (3)1、数据采集层 (4)2、存储计算层 (4)(1)主数据区: (4)(2)指标汇总区: (5)(3)集市区(仓内): (6)(4)批量接口区: (6)(5)非结构化数据存储计算区: (6)(6)历史数据区: (6)(7)实时数据区: (6)(8)在线访问区: (6)3、仓外集市数据区 (7)4、报表区 (7)5、数据探索区 (8)商业银行常见的数据架构体系我国商业银行经过20多年的信息化建设,形成了比较完善的IT体系架构,但是随着银行业务和信息技术的迅速发展,却产生越来越多的不同种类的业务数据,它们分散在不同的系统中且无法作为一个整体被运用,给银行的数据管理和运用带来了巨大挑战;同时,竞争越来越激烈的商业银行意识到了通过分析运用数据来挖掘自身潜力和提高业绩,巩固其市场竞争力。

数据仓库通过集成、统一数据,使数据得到有效运用,为商业银行提高管理和服务水平提供了有效的手段。

狭义的数据仓库数据架构用来特指数据分布,广义的数据仓库数据架构还包括数据模型、数据标准和数据治理。

即包含相对静态部分如元数据、业务对象数据模型、主数据、共享数据,也包含相对动态部分如数据流转、ETL、整合、访问应用和数据全生命周期管控治理。

数据架构层面通过数据分类、分层部署等手段,从非功能性视角将数据合理布局。

通过整体架构管控和设计,支持业务操作类和管理分析类应用(系统),满足业务发展及IT转型对数据的需求,架构的扩展性和适应性能够提升数据分析应用的及时性、灵活性和准确性。

那实际情况下各个银行的数据架构体系会有所不同,根据各行的业务发展、客户数据量、交易数据量、功能需求等会有不同的演变路径以及发展方向。

银行业务较复杂,数据量也较多,数据架构也因此进化较快。

常见的数据架构分区如下图所示:。

商业银行数据仓库建设及数据服务价值

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)。

MIS系统目标功能模式概述

MIS系统目标功能模式概述

1MIS系统目标功能模式1.1 数据仓库架构数据仓库以及建立在数据仓库根底之上的OLAP和数据挖掘应用是满足现代商业银行治理信息系统特别好的技术解决方案。

因此,在我们逐一讨论银行治理信息系统和分析型客户关系治理系统之前,首先让我们了解一下数据仓库的一般架构,如以如下面图所示:1.1.1 图数据仓库一般架构源系统数据源指存储从OLTP〔联机事务处理〕系统来的事务数据的数据存储库。

数据源可能包括综合业务系统、信贷治理系统、网银系统、龙卡交换中心、个人信贷信息系统等作业系统以及外部数据源。

这些数据源必定包含不同的语义定义和格式。

在某些情况下,在不同的系统之间会出现冗余的数据,这些信息的共享和协调并没有被合理的配置。

正是因为那个缘故,某一个能够为银行各个部门以及其它信息用户提供一致的、无冗余的、可靠的集中化的信息根底架构将给某银行带来增值利益。

数据源代表了运营和事务处理〔OLTP〕业务应用所搜集和存储的数据。

数据仓库一般从一个单一的数据源开始,或者从能满足初始报表和分析需求的最少的数据源开始,然后在数据仓库的整个生命周期内扩展到一个互动式的情况以包含更多的数据源和外部系统〔如有必要〕。

1.1.2 ETL1.1.2.1 抽取抽取是指识不最正确的数据源,并从中获得所需的数据。

它是将数据导进数据仓库的第一步。

抽取意味着读取并理解源数据,并复制数据仓库所需要的局部。

它由以下选择、全抽取、Delta抽取等功能组成。

1.1.2.2 转换转换包含许多不同的技术和步骤;它泛指使数据仓库信息适合于终端使用的过程。

这一过程包括那些将源数据格式变为目标数据库格式的模块。

转换是选择、变更或操作数据的过程。

一般而言,转换包括映射、清洗、汇总、重排和排序等步骤。

转换过程中使用的业务规那么必须在元数据中加以捕捉和保持以确保对数据有一个恰当和一致的理解。

1.1.2.3 加载加载是指将转换好的数据放进数据仓库中的过程。

通过批加载工具处理大批量和预排序数据,能够优化数据加载的性能。

数据仓库、数据挖掘在银行中的应用

数据仓库、数据挖掘在银行中的应用

数据仓库、数据挖掘在银行中的应用引言概述:数据仓库和数据挖掘是现代银行业中非常重要的技术工具。

数据仓库是一个集成的、主题导向的、历史性的、非易失性的数据集合,用于支持管理决策。

数据挖掘是从大量的数据中发现模式和关联性的过程。

在银行业中,数据仓库和数据挖掘的应用可以帮助银行更好地理解客户需求、提高风险管理能力、优化营销策略等。

本文将详细阐述数据仓库和数据挖掘在银行中的应用。

一、数据仓库的应用1.1 提供全面的客户视图数据仓库可以集成来自不同系统的数据,提供一个全面的客户视图。

银行可以通过数据仓库获得客户的个人信息、账户信息、交易信息等,从而更好地理解客户需求,提供个性化的服务。

1.2 支持风险管理数据仓库中存储的历史数据可以用于风险管理。

银行可以通过分析过去的交易数据和客户行为,建立风险模型,识别潜在的风险因素,并采取相应的措施进行风险控制。

1.3 提高决策能力数据仓库中的数据可以被用于支持管理决策。

银行可以通过数据仓库获得关键业务指标的实时数据,进行分析和监控,从而及时做出决策,优化业务流程,提高效率。

二、数据挖掘的应用2.1 客户细分和个性化营销通过数据挖掘技术,银行可以对客户进行细分,根据客户的特征和行为进行分类,从而实现个性化营销。

银行可以根据不同客户群体的需求,制定相应的营销策略,提高客户满意度和忠诚度。

2.2 欺诈检测数据挖掘可以帮助银行检测欺诈行为。

通过分析大量的交易数据,银行可以建立欺诈模型,识别出异常交易模式,及时发现并阻止欺诈行为,保护客户的资产安全。

2.3 风险评估和信用评分数据挖掘可以用于风险评估和信用评分。

银行可以通过分析客户的个人信息、交易记录等数据,建立风险模型和信用评分模型,评估客户的信用风险,从而制定相应的信贷政策和措施。

三、数据仓库与数据挖掘的协同应用3.1 数据仓库为数据挖掘提供数据支持数据仓库存储了大量的历史数据,为数据挖掘提供了丰富的数据资源。

数据挖掘可以从数据仓库中提取数据,进行模式挖掘、关联分析等,帮助银行发现隐藏在数据中的有价值的信息。

数据仓库总结

数据仓库总结

·数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、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。

·数据仓库的特点–面向主题–集成–相对稳定–反映历史变化数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理。

数据仓库,Data Warehouse,可简写为DW。

数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库(Data Warehouse)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(Decision Making Support)。

◆面向主题:操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。

◆集成的:数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

◆相对稳定的:数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的查询操作,但修改和删除操作很少,通常只需要定期的加载、刷新。

◆反映历史变化:数据仓库中的数据通常包含历史信息,系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息,通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

工商银行管理信息化整体架构与建设进展简介

工商银行管理信息化整体架构与建设进展简介

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一、工商银行数据仓库基本概念
-工行数据仓库系统与前台业务系统的关系
经营决策管理
决策支持
集中信息管理
数据仓库系统
后台业务管理
信贷
银行卡
会计
计财
前台业务处理
前台业务处理系统
客户
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二、工商银行数据仓库建设策略 --坚持整体规划分步实施原则
遵循整体规划、分步实施、突出重点和逐步 完善的原则,达到先进高效和用户满意: • (一)总行统一规划,协同攻关,不搞重复建设。 • (二)综合考虑业务重要性、数据可支持性和技 术可行性。 • (三)从全行管理、决策和业务发展需要出发, 分阶段逐个开发不同主题应用,合理部署进程。
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二、商业银行数据仓库主要应用
--更好地管理业务和客户
新的业务模式
新技术的发展
更好地理解市场
关注客户关系管理 关注客户关系管理 科学化的管理决策 科学化的管理决策
市场全球化
更好地理解业务
机会难以把握 竞争加剧
客户忠诚度降低
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二、商业银行数据仓库主要应用
-应用1:有效管理商业银行经营管理数据
1、帮助商业银行提高全行经营管理数据一致性; 2、实现按不同业务管理需求整合数据; 3、帮助业务部门、管理部门、决策部门及时获取 所需的信息; 4、提高信息分析能力; 5、有效管理分散在多个系统的经营管理数据。
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二、商业银行数据仓库主要应
-应用3:提高商业银行风险管理能力
1、帮助商业银行分析资产负债表中到底嵌入了多少 风险; 2、如果下述条件变化,回答对未来的财务统计将产 生怎样影响:
• •
利率上升、下降或保持不变? 数千种业务的利率不同变化给利润造成什么影响?

中国工商银行各系统的主要功能及应用简介

中国工商银行各系统的主要功能及应用简介

各系统的主要功能及应用简介一、综合业绩评价系统为适应我行网点扁平化改革后管理的需要,省行开发了《中国工商银行河北省分行综合业绩评价系统》,该系统的功能分为数据查询、柜员业绩评价(按业务量统计)、业务处理、系统管理四大类。

二、企业级数据仓库(EDW)企业级数据仓库(Enterprise Data Warehouse,简称EDW)是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的基础数据存储和管理平台,以提升我行业务发展、分析决策、风险控制、市场营销等经营管理活动能力为目标,推动全行实现信息标准化、管理规范化和决策科学化。

灵活查询功能灵活查询(又称即席查询)是为特定业务目标而进行的一个或一组查询,为业务用户提供快速、灵活的访问数据并迅速获取信息。

主要功能如下:1、针对个人金融业务领域,可以实现分等级个人客户数量、个人客户联系方式、个人客户使用特定产品的查询和统计;对资金的流入流出交易类型和交易量进行统计。

上述功能的应用不但有利于实现定向营销,提高营销的成功率,而且对于揭示我行个人客户资金变化原因,对资金流动进行合理配置提供信息支持。

2、针对法人客户业务领域,可以通过查询法人客户购买理财产品的信息,分析法人客户对产品及风险的偏好程度;可以实现对长期不动户的法人客户存款余额和年日均余额进行监测,以激活不动户,营销潜在客户。

3、针对风险管理业务领域,可以通过银证转账系统对个人经营贷款、个人综合消费贷款流向股市情况进行监测;查询公司客户逐户的半年和年度主要财务指标信息,进一步加强公司客户的信用风险管理等等。

三、客户关系管理系统(CRM)(一)个人客户关系管理系统(PCRM)个人客户关系管理系统(PCRM)实现全行重点个人客户统一视图和个人客户贡献评价两项重要功能,为全行业务用户提供个人客户查询、个人金融业务目标客户筛选、个人银行卡业务目标客户筛选和个人客户贡献筛选四大类功能。

PCRM系统目前主要服务于二级分行的个人金融业务市场营销人员和信用卡市场营销人员、风险管理人员。

银行的数据仓库ODS历史库的区别

银行的数据仓库ODS历史库的区别

银行的数据仓库、ODS、历史库的区别和联系By hooyang 2013.11.7 xi’an (一)、什么是ODS面向主题的、集成的、不断变化的、当前或接近当前的数据集合,用来满足企业综合的、集成的以及操作型的处理需求。

通过统一规划,规范框架和数据,ODS可以实现操作型数据整合和各个系统之间的数据交换,能够提供实时的操作型报表,减轻数据仓库的负担。

常常被作为数据仓库的过渡。

系统应用集成中一般对各系统中数据分为两类:操作型数据,有细节化,分散化的特点;决策型数据,有综合化,集成化的特点。

数据仓库概念的提出也把数据处理划分为了操作型处理和分析型处理两种不同类型,从而建立起了DB-DW的两层体系结构。

但是有很多情况,DB-DW的两层体系结构并不能涵盖企业所有的数据处理要求,比如有些实时性决策问题,它要求获取数据周期不能太长,而且也需要一定程度的汇总。

信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB-DW的中间层ODS(操作型数据存储)的出现。

它像DW一样是一种面向主题,集成的数据环境,又像操作型DB一样包含着全局一致的、细节的当前的数据。

这样就构成了DB-ODS-DW的关于企业数据的三层体系结构。

ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。

(二)、下面对数据仓库、ODS和数据库进行多方面的比较:(三)、应用集成方案比较ODS技术的引入和应用,为企业在日常经营中进行实时OLAP提供了一种解决方案,使得企业无须建立一个“臃肿”的DW,就可以进行一些非战略性的中层决策,来实现对企业的日常管理和控制,同时也能获得较快的响应速度。

(四)、DW/ODS/历史库区别:数据仓库:根据通用的数据仓库模型,来构建的用于数据分析的数据库。

他是通用的,模型化的,可以扩展的。

不同厂商提供的模型有差异,银行内TD 与 IBM 在这块比较多。

ODS:根据不同的主题,或者说不同的应用,来构建的数据库。

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商业银行数据仓库系统功能规格版本:1.0(初稿)目录1.概述 (4)1.1.系统介绍 (4)1.2.系统架构 (4)1.3.体系结构 (5)1.4.数据仓库治理系统(DWMS) (5)1.4.1.................................. 数据采集模块61.4.2.................................. 数据转换模块61.4.3.................................. 增量计算模块61.4.4...................................... 调度模块61.4.5...................................... 配置模块61.5.O LAP逻辑模型 (7)1.5.1...................................... 分析角度71.5.1.1. ................................... 公共维71.5.2...................................... 分析主题81.6.银行业数据仓库E-R模型 (Data Model) (10)1.6.1.贷款客户分析(Data Model) (10)1.6.2...................... 存款客户分析(Data Model)111.6.3...................... 内部账号分析(Data Model)121.6.4...................业务及流淌性分析(Data Model)131.6.5...................资产负债财务分析(Data Model)141.6.6...................... 风险操纵分析(Data Model)151.6.7...................... 现金配钞分析(Data Model)161.7.例外处理 (16)1.8.准确性 (16)1.9.性能 (17)1.10.数据容量 (17)1.11....................................... 备份/恢复171.12.运行环境 (17)1.12.1................................. 数据仓库平台171.12.2............................. 数据仓库硬件平台171.12.3................................... 操纵台平台171.13.安全性 (18)2.报表系统 (18)2.1.业务分析 (18)2.2.财务分析报表系统 (18)2.2.1............................ 资产业务分析(月)182.2.1.1. ..................... 资产规模增长情况分析192.2.1.2. ..................... 资产增量变化情况分析192.2.1.3. ..................... 资产结构变化情况分析192.2.1.4. ......................... 贷款资产专项统计202.2.2.................................. 负债业务分析202.2.2.1. ................... 负债规模增长情况分析表202.2.2.2. ................... 负债增量变动情况分析表202.2.2.3. ................... 负债结构变化情况分析表212.2.2.4. ......................... 存款负债专项统计212.2.3................................ 所有者权益分析212.2.3.1. ................... 所有者权益增长情况分析212.2.3.2. ............... 所有者权益增量变动情况分析222.2.3.3. ............... 所有者权益结构变化情况分析222.2.4.................................. 财务收支分析222.2.4.1. ..................... 收支规模增长情况分析222.2.4.2. ..................... 收支增量变动情况分析222.2.4.3. ......................... 当期收支情况分析232.2.4.4. ................. 财务收支结构变动情况分析232.2.4.5. ................. 财务收支打算完成情况分析232.2.5.................................. 财务比率分析242.2.5.1. ....................... 各项财务比率分析表242.3.资金打算业务需求 (25)2.3.1.................................. 资金头寸统计252.3.2.............................. 资金负债治理指标252.3.3...................................... 现金治理252.3.3.1. ........................... 结算备付金统计252.3.3.2. ............................. 库存现金统计262.3.3.2.1........................... 即时余额统计262.3.3.2.2........................... 日均余额统计262.3.3.3. ............................... 业务量统计262.3.4.............................. 票据贴现业务统计262.4.综合统计分析 (27)2.4.1...................................... 存款统计272.4.1.1. ............................. 存款结构统计272.4.1.1.1........................... 日均存款统计272.4.1.1.2....................... 存款即时余额统计272.4.1.1.3........................... 储蓄业务统计272.4.1.2. ............................. 存款明细统计282.4.2...................................... 贷款统计282.4.2.1. ............................. 贷款结构统计282.4.2.1.1........................... 贷款日均统计282.4.2.1.2....................... 贷款即时余额统计282.4.2.2. ............................. 贷款明细统计292.4.3.................................... 业务量统计292.4.3.1. ....................... 会计综合业务量统计292.4.3.2. ........................... 现金收付量统计292.5.安全性 (30)2.5.1.................................. 安全操纵逻辑303.客户经理服务系统(ASS) (30)3.1.总体分析 (30)3.1.1...................................... 分析角度303.1.2...................................... 分析指标303.2.安全性 (30)4.附录 (31)4.1.定义 (31)4.2.资金头寸项目讲明和计算公式 (31)4.3.资金负债治理指标 (32)4.4.术语讲明 (34)4.4.1................................ Data warehouse344.4.2..................................... Data mart344.4.3.......................................... OLAP344.4.4......................................... ROLAP354.4.5......................................... MOLAP354.4.6................................... Client OLAP354.4.7........................................... DSS354.4.8........................................... ETL354.4.9.................................. Ad hoc query364.4.10 (I)364.4.11.......................................... BPR364.4.12........................................... BI364.4.13.................................. Data mining364.4.14.......................................... CRM364.4.15.................................... Meta Data36。

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