全面认识数据仓库
浅谈数据治理、数据管理、数据资源与数据资产管理内涵及差异点（建议收藏）
浅谈数据治理、数据管理、数据资源与数据资产管理内涵及差异点（建议收藏）前⾔随着信息技术的不断涌现和普及，业务发展加快了数据膨胀的速度，⾏业内衍⽣了较多的新名词，如数据治理、数据管理、数据资源管理、数据资产管理等名词的定义很多，概念容易混淆，本⽂对这些名词术语及内涵进⾏系统的解析，便于读者对数据相关的概念有全⾯的认识。
⼀数据与数据管理（Data and Data Management）1.1数据数据（Data）是指所有能输⼊到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是⽤于输⼊电⼦计算机进⾏处理，具有⼀定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称，是组成信息系统的最基本要素。
未来是智能时代，企业的决策机制将发⽣巨⼤变化，谁最先拥抱数据，谁就拥有更多智慧，谁就拥有更强竞争⼒，⼤数据技术将会推动⼈类⽆所不知、⽆所不晓、⽆所不能，助⼒⽆所不能的是⽆所不包的数据，未来⼗年，只有拥抱数据技术才是唯⼀选择。
1.2数据管理数据管理（Data Management）的概念是伴随上世纪⼋⼗年代数据随机存储技术和数据库技术的使⽤，计算机系统中的数据可以⽅便地存储和访问⽽提出的。
2015年，国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）在DBMOK2.0知识领域将其扩展为11个管理职能，分别是数据架构、数据模型与设计、数据存储与操作、数据安全（DataSecurity）、数据集成与互操作性、⽂件和内容、参考数据和主数据（Master Data）、数据仓库（Data Warehouse）和商务智能（BI，Business Intelligence）、元数据（Metadata）、数据质量（Data quality）等。
数据管理（Data Management）是指通过规划、控制与提供数据和信息资产职能，包括开发、执⾏和监督有关数据的计划、政策、⽅案、项⽬、流程、⽅法和程序，以获取、控制、保护、交付和提⾼数据和信息资产价值。
银行国际业务培训心得
竭诚为您提供优质文档/双击可除银行国际业务培训心得篇一：银行国际业务本职工作体会我在本职岗位的工作心得虚度国际业务工作2年余，思及自己所经历的工作岗位，我不禁有些赧然，寸功未立，依旧粗浅。
细细总结在本职岗位上的工作体会，大致归纳出以下几点：一、事不在重，有心则成日常操作中，我负责国际结算的汇款这一块。
国际汇款，涉及对公和对私，涉及贸易和服务，同时，由于人手问题，没有单独的申报人员，也要兼带付汇申报。
其实平心而论，汇出汇款是国际业务中极为基础也极为简单的一块业务。
它不像外币结售汇，受到时间的制约，也不似各类贷款，承担风险并在实际运用上需灵活变通。
汇出汇款业务，虽说简单，实质是操作单一，但在日常处理时却十分繁琐，需要我具备耐心、细心和恒心。
首先，操作人员需要审核客户提供的汇款资料。
无论是贸易项下或者是服务项下的汇出汇款，外汇管理局都有不同的要求，因而汇款人需要提供不同的资料。
只有汇款资料提供完整了，我们银行才能予以支付。
而汇出汇款的收集，常常是企业会计将一堆很多笔业务一起拿来，这给汇款资料的及时审核带来很大的困难。
在实际操作中，需要我对汇款资料的审核十分熟练，对于当场需要汇出的款项或是笔数较少的业务，快速翻阅核对并及时跟企业会计反映问题。
而像一次性支付几十笔甚至两百多笔的客户，我会针对不同的客户使用不同的审核顺序，并将发现的问题仔细整理出来，与企业沟通，以免多次联系客户而造成客户不满情绪。
其次，操作人员要确定客户提供的收款人信息能够准确指向。
收款人信息包括收款人名称、账号、地址、收款人银行以及银行代码。
只有保证这些信息正确才能将汇款准确汇给收款人，当然前提是收款人信息与发票、合同所示资料一致。
同时最重要的，操作人员的每笔业务输入要保证正确。
根据审核的资料填写汇款记录，必须保证正确无误，虽然在录入之后有复核岗和授权岗，但自己的工作不能依赖于人，惯性思维下，复核人员也会被误导。
尤其是曾经汇出过的记录，在录入时更要注意收款人的收汇银行有否变更，这一点很容易被忽略。
管理信息系统复习整理
1、数据与信息（特征）⑴数据:是记录客观事物的、可鉴别的符号，可以是数字、字符、文字、图形等，要经过解处理才成为信息。
同一数据，每个人的理解可能不同，对决策的影响可能不同。
特征：数据经过处理仍然是数据，处理数据是为了便于更好的解释，只有经过解释，数据才有意义，才能成为信息。
决策者利用处理过的数据做出决策是否能够成功，关键在于对数据的解释是否正确。
⑵信息:是关于客观事物的可通讯的知识：1. 信息是客观世界各种事物的特征的反映2. 信息是可以通讯的3. 信息形成知识特性：①事实性：事实是信息的中心价值②时效性：指从信息源发送信息，经过接收、加工、传递、利用的时间间隔及其效率。
③不完全性：关于客观事实的信息是不可能完全得到的，这与人们认识事物的程度有关系。
④等级性：管理系统是分等级的，处在不同级别的管理者有不同的职责，处理的决策类型不同，需要的信息也不同，因而信息也是不同的。
⑤变换性：信息是可变换的，它可以由不同的方法和不同的载体来载荷。
⑥价值性：管理信息是经过加工并对生产经营活动产生影响的数据，是一种资源，因而是有价值的。
2、管理信息系统的特点①是一个为管理决策服务的信息系统：它必须能够根据管理的需要，及时提供信息，为管理决策服务。
②是一个对组织乃至整个供应链进行全面管理的综合系统：它能够产生更高层次的管理信息，为管理决策服务。
③是一个人机结合的系统：管理信息系统的目的在于辅助决策，而决策只能由人来做，因而它必然是一个人机结合的系统。
④是一个需要与先进的管理方法和手段相结合的信息系统：人们在管理信息系统应用的实践中发现，如果只简单地采用计算机技术提高处理速度而缺乏现金的管理方法，那么管理信息系统的应用充其量只是减轻了管理人员的劳动，其作用发挥的十分有限。
⑤是多学科交叉形成的边缘学科：管理信息系统是一门特色鲜明的学科，其理论体系尚处于发展和完善的过程中。
管理信息系统的功能1. 数据处理：利用计算机更有效的加工、存储、传递数据，准备和提供统一格式的信息。
面试数据营运岗面试题目(3篇)
第1篇一、自我介绍及职业规划1. 请简单介绍一下自己，包括教育背景、工作经历等。
解析：通过这个问题，面试官想了解你的基本情况，考察你的表达能力。
在回答时，要突出自己的优势和特长，与数据运营岗位的相关性。
2. 你为什么选择数据运营岗位？解析：这个问题考察你对数据运营岗位的理解和兴趣。
你可以从个人兴趣、职业发展、行业前景等方面进行回答。
3. 你对自己的职业规划是什么？解析：这个问题考察你的职业目标和规划能力。
在回答时，要展示出你对未来职业发展的明确规划和目标。
二、数据基础知识4. 请简述数据分析的基本步骤。
解析：这个问题考察你对数据分析流程的了解。
在回答时，要涵盖数据收集、数据预处理、数据分析、数据可视化和报告撰写等步骤。
5. 请列举几种常用的数据分析方法。
解析：这个问题考察你对数据分析方法的掌握程度。
在回答时，可以列举描述性统计分析、回归分析、聚类分析等常用方法。
6. 什么是数据挖掘？请简述数据挖掘的基本流程。
解析：这个问题考察你对数据挖掘的理解。
在回答时，要解释数据挖掘的概念，并阐述其基本流程，如数据预处理、特征选择、模型训练、模型评估等。
三、数据运营技能7. 请简述数据运营的工作内容。
解析：这个问题考察你对数据运营岗位的理解。
在回答时，要涵盖数据收集、数据分析、数据产品化、数据优化等环节。
8. 请举例说明你如何利用数据分析来优化产品。
解析：这个问题考察你的实际操作能力。
在回答时，可以结合具体案例，说明你如何通过数据分析发现问题、提出解决方案并优化产品。
9. 请简述数据可视化的重要性，并列举几种常用的数据可视化工具。
解析：这个问题考察你对数据可视化的认识。
在回答时，要阐述数据可视化在数据运营中的重要性，并列举常用的工具，如Tableau、Power BI、Excel等。
10. 请简述如何进行用户画像分析。
解析：这个问题考察你对用户画像的理解。
在回答时，要解释用户画像的概念，并阐述如何通过数据分析构建用户画像。
管理信息学名词解释
1、管理：是人类最古老的活动之一，是人类社会活动和生产活动中普遍存在的社会现象。
关于管理，国内现在较为统一的定义是：管理是通过计划、组织、指挥、协调、控制等基本管理功能，有效地利用人力、财力、设备、技术、信息诸种因素，促使它们密切配合，发挥它们最高的效率，以达到预期的目标。
2、信息管理：是在管理科学的一般原理指导下，对信息活动中的各种要素，包括信息、人员、资金、设备、技术等，进行科学地规划、组织、协调和控制，以充分开发和有效利用信息资源，从而最大限度地满足社会的信息需求。
3、MIS：管理信息系统。
是一个由人、计算机及其他外围设备等组成的能进行信息的收集、传递、存贮、加工、维护和使用的系统4、IRM：信息资源管理。
既是一种管理思想，又是一种管理模式。
狭义的信息资源管理是指对信息本身即信息内容实施管理的过程。
广义的信息资源管理是指对信息内容及与信息内容相关的资源如设备、设施、技术、投资、信息人员等进行管理的过程。
5、SCM：供应链管理。
是一种跨企业的协作，覆盖了从原材料到最终产品销售的全部过程。
6、BPR：企业过程再工程。
以企业过程为对象，从顾客的需求出发，对企业过程进行根本性的再思考和彻底性的再设计。
7、ERP：企业资源计划。
一个发展中的概念，它是在制造资源规划(MRP-2)的基础上并综合了其他类型的企业管理信息系统发展起来的，在功能上实现了一个企业具有的各类资源的系统与综合管理，是企业信息化的一个新里程碑。
8、CRM: 客户关系管理。
是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。
9、精益生产：是企业按大批量生产方式组织生产时，纳入生产体系的客户、代理商、供应商，以及协作单位与企业的关系已不再是简单的业务来往，而是一种利益共享的合作关系。
10、敏捷制造：是企业面临特定的市场和产品需求，在原有的合作伙伴不一定能够满足新产品开发生产的情况下，企业通过组织一个由特定供应商和销售渠道组成的短期的或一次性的供应链，形成“虚拟工厂”。
《客户关系管理》课后习题答案册
《客户关系管理》第二版课后习题答案册第一章 (3)1. 结合实际讨论客户关系管理产生的背景。
(3)2. 谈谈你对客户关系管理定义的理解及认识。
(3)3. 客户关系管理对企业有哪些积极的作用？试举例说明。
(4)4. 常有哪些CRM研究视角？你是如何理解CRM研究的分类？ (4)第二章 (5)1. 客户关系有哪些基本类型及其特征？企业如何选择客户关系类型？ (5)2. 谈谈你对客户满意与客户忠诚定义的理解及认识。
(6)3. 客户满意度指数测评模型包括哪些潜在变量及其因果关系构成？试举例说明。
.. 64. 结合自身体会分析与客户忠诚有关的客户心理因素和购买行为。
(7)5. 结合实际分别进行客户满意与客户忠诚关系的静态和动态分析。
(7)第三章 (7)1. 什么是客户的终生价值？它常有哪些部分组成？ (7)2. 影响客户终生价值常有哪些因素？它们是怎么影响的？举例说明。
(8)3. 假设客户与公司保持交易时间n=10年,公司最初吸引每个客户的成本Co=¥500，客户第一次购买的产品价格Po=¥3000，公司期望每年从每个客户处增加的收入In=¥1000，利率r=8%，每年的直接服务成本Cs=¥100，用模型一和模型三分别计算客户的终生价值？ (8)4. 设客户A、客户B与公司保持交易时间均为10年，公司期望每年从客户A处增加的收入为Ina=¥500,从客户B处增加的收入为Inb=¥550,但每年用于客户A的直接服务成本为Csa=¥200,用于B的直接服务成本Csb=¥300，请用模型一和模型三计算客户A和客户B的终身价值？并分析这两种模型的适用性。
(8)第四章 (9)1.客户关系发展有哪些类型及其特征？企业如何对待？ (9)2.客户关系发展的四阶段模型由哪些阶段组成并进一步说明各阶段的特点？ (9)3.客户生命周期有哪些阶段组成？谈谈你对客户生命周期的理解及认识。
《电子政务》题库参考答案
《电子政务》试题库（五）、名词解释1、信息: 信息是客观存在的一切事物通过物质载体所发出的情报、指令、数据、信号中所包含的一切可传递和交换的知识内容，是对客观世界中各种事物的状态和特征的反映。
2、电子政务：电子政务是运用信息和通信技术，打破行政机关的组织界限，重组行政组织结构，改善公共管理模式，实现政府办公自动化、政府业务流程信息化，为公众、企业和社会提供广泛、高效和个性化服务的一个过程。
3、政府信息化：政府信息化是一个相对宽泛的概念，包括办公自动化、信息网络化、管理电子化等方面。
电子政务是政府信息化的主要表现形式，而政府信息化为电子政务建设提供了必要条件。
4、办公自动化是指在办公室的职能中应用计算机和通讯设备，进行包括语音、文字、数据和图像等信息处理的自动化信息系统。
办公自动化的目标是充分利用现代科学技术的最新成果，实现办公活动的科学化，自动化，最大限度地提高办公效率，改进办公质量，改善办公环境和条件，辅助决策，减少或避免各种差错和弊端。
办公自动化系统分为事务型、管理型、决策型三类。
通常，办公信息包括数据、文字、语音、图形和图像等，那么办公自动化系统需要处理的就是以上这些信息。
5、电子商务：电子商务系指交易当事人或参与人利用现代信息技术和计算机网络（主要是因特网）所进行的各类商业活动，包括货物贸易、服务贸易和知识产权贸易。
6、政府创新：政府创新指的是各级政府为适应公共管理与行政环境需求，与时俱进地转变观念与职能，探索新的行政方法与途径，形成新的组织机构、业务流程和行政规范，全面提高行政效率，更好地履行行政职责的实践过程。
7、政务流程：政务流程是一组相关的、结构化活动的集合，或者说是一系列事件的链条。
这些活动集合或链条为特定的公众提供特定的服务或产品，这个流程是有目的的，并且有始有终。
8、政府流程的优化与再造是政府治理的理念、原则、结构和行为等进行大规模的改革，以提高政府的绩效和服务品质，不是简单的组织精简和结构重组。
sap bw实训总结2000字7篇
sap bw实训总结2000字7篇第1篇示例：SAP BW是世界领先的企业商务智能解决方案，它为企业提供了一个全面的数据仓库系统，可以帮助企业进行数据分析、报告生成、数据集成和业务规划等功能。
为了更好地学习和掌握SAP BW技能，我参加了一次SAP BW实训课程，下面我来分享一下我的实训总结。
在实训课程开始之前，我对SAP BW的概念和基本用法有了一定的了解，但是在实际操作中还是遇到了很多困难。
在实训课程的第一天，老师对SAP BW的整体框架和数据流进行了详细介绍，让我们了解了数据仓库的概念和SAP BW在数据仓库中的位置。
接着，老师带领我们一步步进行SAP BW的安装和配置，让我们熟悉了SAP BW的界面和操作方式。
通过实际操作，我对SAP BW的数据建模和数据管理有了更深入的理解。
在实训课程的接下来的几天里，我们学习了SAP BW的数据源接入、数据提取、数据转换和数据加载等操作。
通过实际案例的操作，我们掌握了如何从不同的数据源中提取数据，并将数据导入SAP BW 进行处理和分析。
在这个过程中，我深刻体会到了数据清洗和转换的重要性，只有清洗和转换好的数据才能为企业提供有用的信息支持。
在实训的过程中，我们还学习了SAP BW的报表生成和数据分析功能。
老师详细介绍了SAP BW的报表设计工具和报表查询功能，让我们能够根据企业的需求设计自定义报表，并进行实时数据查询和分析。
通过实际操作，我掌握了如何使用SAP BW生成各种类型的报表，并从中获取有价值的商业信息。
通过这次SAP BW实训课程，我对SAP BW的功能和用法有了更全面的了解，提升了我的数据分析和报告生成能力。
在未来的工作中，我将继续深入学习和实践，不断提升自己的SAP BW技能，为企业的发展和决策提供更加可靠的数据支持。
希望我的实训总结能够对其他同学有所启发，一起加油！第2篇示例：SAP BW实训总结作为企业信息化管理领域中的重要组成部分，SAP BW（Business Warehouse）能够帮助企业有效管理和分析数据，提升数据的可视化和分析能力。
dw实训报告总结
DW实训报告总结概述本篇报告旨在对DW实训进行全面、详细、完整且深入的总结和探讨。
通过对实训过程的回顾和分析，我们可以对DW实训的目标、内容、方法和成果进行总结，并提出相关建议和改进措施，以提高未来实训的效果和质量。
目标DW实训的主要目标是培养学生在数据仓库领域的实际操作能力。
通过理论与实践相结合的方式，使学生能够熟练掌握数据仓库的设计、建模、ETL、数据分析等关键技术和方法，为企业数据化转型和决策提供支持。
内容DW实训的内容主要包括以下几个方面：1. 理论学习学生在实训前需要通过课程学习和自学来掌握数据仓库的相关理论知识。
这些理论知识包括数据仓库的概念、架构、模型、ETL过程、数据分析方法等。
通过相关教材和课件的学习，学生可以对数据仓库的基本原理和技术有一个初步的了解。
2. 实际操作在理论学习的基础上，学生需要进行实际的操作练习。
实训过程中，学生将根据实际业务场景，通过使用数据仓库工具来完成数据集成、数据清洗、数据加工、数据分析等任务。
这些实际操作可以帮助学生更好地理解和掌握数据仓库的实际应用。
3. 项目实践为了提高学生的综合能力和团队协作能力，实训过程中通常还会进行项目实践。
学生需要组队完成一个具体的数据仓库项目，包括需求分析、设计构建、数据集成、数据分析和报告撰写等。
通过项目实践，学生可以将所学知识应用到实际场景中，并锻炼自己的项目管理和沟通能力。
方法DW实训采用了多种教学方法和工具，以帮助学生更好地学习和实践。
1. 理论讲解在实训过程中，老师会通过课堂讲解的方式介绍数据仓库的理论知识。
通过讲解，学生可以系统地了解数据仓库的基本概念、原理和方法，为后续的实际操作和项目实践打下基础。
2. 实操指导实训过程中，老师会提供详细的实操指导，包括软件的安装、环境的配置、操作的步骤和注意事项等。
学生可以根据指导完成实操，掌握数据仓库工具的使用方法和技巧。
3. 项目辅导针对项目实践的部分，老师会提供辅导和指导。
人大金仓数据库复制表结构和数据
人大金仓数据库复制表结构和数据标题：深度剖析人大金仓数据库复制表结构和数据正文：一、引言人大金仓数据库是一款广泛应用于企业信息化管理系统的数据库管理软件，其数据复制功能是实现数据备份和灾难恢复的重要手段。
本文将对人大金仓数据库复制表结构和数据进行深入剖析，以帮助读者更好地理解该功能的实现原理和操作方法。
二、人大金仓数据库复制基本概念在人大金仓数据库中，数据复制是指将一个数据库的表结构和数据复制到另一个数据库中的过程。
这一过程包括了表结构的创建、数据的复制和数据的同步更新等步骤。
通过数据复制，可以实现数据库之间的数据同步，提高了数据库的可用性和可靠性。
三、人大金仓数据库表结构复制1. 表结构的创建在进行数据复制前，首先需要在目标数据库中创建与源数据库相同的表结构。
这需要对源数据库的表结构进行分析，包括表的字段、字段类型、索引等信息，并在目标数据库中创建对应的表结构。
2. 表结构的同步更新一旦目标数据库中创建了与源数据库相同的表结构，就需要考虑表结构的同步更新。
当源数据库中的表结构发生变化时，如增加新字段、修改字段类型等，需要确保目标数据库中的表结构也得到相应的更新，以保持数据的一致性。
四、人大金仓数据库数据复制1. 数据的复制数据复制是指将源数据库中的数据复制到目标数据库中的过程。
这一过程需要对源数据库中的数据进行抽取、转换和加载，使得数据能够被准确地复制到目标数据库中。
2. 数据的同步更新数据的同步更新是指在源数据库中的数据发生变化时，自动将这些变化同步到目标数据库中，以确保两个数据库中的数据保持一致。
五、个人观点和理解在我看来，人大金仓数据库的数据复制功能是非常重要的，它可以帮助企业实现数据备份和灾难恢复，提高了数据的可靠性和安全性。
通过数据复制，不仅可以加快数据在不同数据库之间的传输速度，还可以尽量减少对源数据库的影响，提高了系统的性能和稳定性。
六、总结通过对人大金仓数据库复制表结构和数据的深入剖析，我们不仅更好地理解了该功能的实现原理和操作方法，还对如何实现数据备份和灾难恢复有了更深入的认识。
商业银行实习总结
商业银行实习总结商业银行实习总结120xx年9月7日至9日，我和同事们一起接受了为期三天的有关商业银行各方面业务的全面培训，包括：商业银行信贷管理、票据业务、零售业务、国际业务等。
作为一个不太了解银行业务的新手，我非常感谢公司给我提供的这个宝贵的学习机会。
因此，在这三天时间里，我尽自己所能努力的吸收老师们教授的内容，并主动向老师提问，以更好的理解和掌握相关知识。
现将我对本次银行业务培训的感受和体会总结如下：一、全面的学习了商业银行的各种业务1、信贷管理众所周知，信贷业务是商业银行最重要的资产业务，也是商业银行主要的收入来源和主要的风险所在。
因此，信贷管理是商业银行的一项重要的管理工作。
内容主要包括：信贷业务管理组织架构、信贷业务战略和政策、信贷产品[本文转载自、信贷业务流程、信贷业务风险控制和信贷业务分析，不仅有理论而且有实例，不仅搭建了框架而且深入到了细节，可以说是比较全面和透彻。
2、票据业务票据分为汇票、本票、支票。
讲师从各种票据的定义着手，分别阐述了第一种票据的功能，并提出了它们的相同点和不同点，同时用生动的例子表述出每一种票据在实际情况下的应用，并着重介绍几种目前常用的票据业务的产品，例如银行汇票、商业承兑汇票、保理业务。
3、零售业务零售业务是指商业银行通过各种服务渠道直接向居民个人销售金融商品或服务的业务，其客户具有分散化、需求差异化且不断变化、交易频繁的特点。
培训老师从银行零售业务的概况、产品、渠道、管理机构、经营策略以及市场营销等方面进行了详细的阐述。
4、国际业务此次培训我最看重的就是国际业务这堂课，因为当前我已经被分配到福州商行的国际结算项目组中，但苦于不懂业务，所以对这方面的业务知识的需求是非常迫切的。
国际业务主要指国际结算，国际结算是研究不同国家当事人之间因各种往来而发生的债权债务经由银行来办理清算的一门学科，包括汇款、托收、信用证、保函业务。
培训老师用生动例子，详尽的图表为我们清楚讲述了每一项业务。
银行从业人员的心得体会7篇
银行从业人员的心得体会7篇有效的心得是促进我们不断成长进步的重要文件，有意义的实践会让我们收获很多，记得把收获写进心得之中哦，以下是精心为您推荐的银行从业人员的心得体会7篇，供大家参考。
银行从业人员的心得体会篇1随着时代脚步的发展，经济的突飞猛进，金融行业在经济领域中扮演的角色越来越重要，尤其是被称为“金融血液”的银行更是成为“中流砥柱”。
通过这几天的培训学习，不但令我学到更为专业的金融知识和服务礼仪，也让我深刻地意识到了银行工作的细致严谨，而这种严谨是存在于每一种产品和每一个服务的细节。
我们就简单地以个人金融理财产品为例，虽然从产品大类上分，金融理财产品只能分为储蓄，中小企业融资，投资，金穗卡，结算和服务类产品六类，但是从其功能上我们看到虽然是区区六类产品，却涵盖了所有自然人和法人企业所需要的金融储蓄，结算，投中小企业融资等各项功能。
而这仅仅是从大类上看，再细分下去每一个大类产品又分为很多具体小类业务。
每样业务又各具特色，例如，在个人储蓄产品中，为了让给客户得到更多实惠的收益，把产品又具体成活期，定期，定活两便﹑整存整取及个人通知存款，在存期和利息收益上极大地满足了客户的需要和挑选余地。
此外__特有的“双利丰”通知存款在具备普通通知存款优势的基础上又在业务办理的速度和便捷程度方面锦上添花，手续费方面又特地为客户开办钻石卡白金卡尽量为客户减免不必要的开支，可以说__对客户的关怀是无微不至的，在全心全意为客户服务的宗旨上我们更加注重业务品质的精益求精和细节的到位。
__的产品在收益便捷质量都凝结了每一位员工对客户点滴的心意!客户在接触产品时最先接触的就是前台人员，前台人员是客户和产品之间的桥梁，是客户体会__员工全体心意的大门更是建立对__信任感的首要途径，所以前台人员的服务不仅要体现__人的严谨处事态度，也要体现每一笔业务的优势，更要让客户通过每位前台人员周到的服务建立对__的信任。
这也是每一个岗位的工作基础，于此同时前台柜员也应该努力地学习专业知识，争取为客户提供更为详尽和高质的服务。
大数据培训心得体会感悟(优秀20篇)
大数据培训心得体会感悟（优秀20篇）（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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大数据能力提升专题培训班 心得
大数据能力提升专题培训班心得篇一大数据能力提升专题培训班心得在信息时代的大背景下，大数据成为了社会和企业的重要关注点。
为了更好地应对大数据带来的挑战，我参加了一次专门针对大数据能力提升的专题培训班。
这次培训让我对大数据有了更深入的理解，并提升了我的相关技能和认知。
以下是我对这次培训的心得体会。
一、大数据概述与意义在培训班的第一部分，我们深入学习了大数据的基本概念、特性、技术和应用领域。
大数据不仅仅是指数据量的庞大，更在于数据种类繁多、产生速度快、价值密度低等方面的特性。
这些特性使得传统数据处理方法无法满足大数据的需求，因此需要运用新的技术和方法来处理和分析大数据。
大数据在各个行业都有广泛的应用，如金融、医疗、教育、电商等。
通过大数据分析，企业可以更好地了解客户需求、市场趋势和竞争状况，从而制定更精准的策略。
同时，大数据还可以帮助政府提高治理效率、改善民生服务，推动社会进步。
因此，提升大数据能力对于个人和组织都具有重要的意义。
二、数据分析技能提升数据分析是大数据应用的核心环节。
在这次培训班中，我们学习了数据分析的基本流程、方法和技术。
首先，我们学习了数据清洗和预处理的技巧，如何处理缺失值、异常值和重复数据，使得数据更加规范和可用。
接着，我们学习了常用的数据分析方法，如描述性统计、可视化分析和机器学习等。
通过实际案例的分析和实践操作，我们逐渐掌握了这些方法的应用技巧。
除了理论知识的学习，我们还进行了实际项目的操作。
我们分组进行了一个电商网站的用户行为分析项目。
通过收集和分析用户数据，我们学会了如何运用数据分析工具和编程语言进行数据挖掘和模式识别。
这次实践经历让我更加深入地理解了数据分析的流程和方法，并提升了我的实际操作能力。
三、数据安全与隐私保护在大数据应用过程中，数据安全和隐私保护是至关重要的问题。
培训班中，我们也对此进行了深入的学习。
我们了解了数据泄露的原因和途径，以及如何防范数据泄露和保护数据安全的措施。
管理信息系统第三版课后答案
管理信息系统第三版课后答案【篇一：管理信息系统课后习题答案】t>1、请阐述信息管理和管理信息系统的区别和联系2、结合一个实例，说明管理信息系统是人机一体化的系统。
3、从管理层次分类看，不同层次的管理信息系统在目的和功能上有何不同？4、什么是crm？结合实例说明它有哪些应用。
5、什么是电子商务？它和管理信息系统有何联系？6、管理信息系统发展历经了哪些阶段？各个阶段的典型应用技术是什么？7、决策支持系统的基本特征是什么？四、简答题1、答：区别：信息管理的对象是信息以及与之相关的信息活动，信息活动包括信息的收集、存储、加工、传递和运用等，信息管理是管理的一种；而管理信息则是指经过加工处理后对企业生产经营活动产生影响的数据，是信息的一种。
联系：管理信息是信息的一种，因此管理信息时信息管理的对象，是信息管理重要的资源，是科学决策的基础以及实施信息管理控制的依据。
2、略3、答：管理信息系统按照管理任务的层次由高到低进行划分可分为战略管理层、战术管理层和作业管理层。
战略层的目的是支持企业的战略性的决策，系统的功能表现为全局性、方向性，或关系到企业竞争能力的重要问题的分析与决策。
战术层和作业层管理的主要目的则是提高工作效用和工作效率，管理信息系统为战术层提供资源配置、运作绩效等经营状态的分析评估和计划落实的控制优化等功能，为作业层提供准确便捷的数据收集处理功能。
4、答：crm (customer relationship management )客户关系管理，客户关系管理包括企业识别、挑选、获取、发展和保持客户的整个商业过程。
其核心是客户价值管理，它将客户价值分为既成价值、潜在价值和模型价值，通过一对一营销原则，满足不同价值客户的个性化需求，提高客户忠诚度和保有率，实现客户价值持续贡献，从而全面提升企业盈利能力。
crm目前在银行、通信、商贸等大型服务企业中得到较为理想的应用。
5、答：电子商务就是企业利用现代信息技术，特别是互连网技术来改变商务活动中的信息流程，从而改变业务流程，提高企业竞争力的一切商务活动。
商务智能系统课程设计
商务智能系统课程设计一、教学目标本课程旨在让学生掌握商务智能系统的基本概念、原理和应用，培养学生运用商务智能系统进行数据分析、决策支持和战略规划的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解商务智能系统的起源、发展及其在企业中的应用；（2）掌握商务智能系统的基本组成部分，包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化等；（3）熟悉商务智能系统的实施流程，包括需求分析、系统设计、系统实施和评估等；（4）了解商务智能系统在我国的发展现状和未来趋势。
2.技能目标：（1）学会使用商务智能系统进行数据清洗、数据挖掘和数据可视化；（2）具备运用商务智能系统进行数据分析、决策支持和战略规划的能力；（3）能够根据企业需求，设计并实施合适的商务智能系统。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对商务智能系统的兴趣，认识到其在企业竞争中的重要性；（2）培养学生运用商务智能系统解决实际问题的责任感；（3）培养学生团队协作、创新思维和持续学习的意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.商务智能系统概述：介绍商务智能系统的起源、发展及其在企业中的应用；2.商务智能系统的组成：讲解数据仓库、数据挖掘、数据可视化等基本概念；3.商务智能系统的实施：阐述商务智能系统的实施流程，包括需求分析、系统设计、系统实施和评估等；4.商务智能系统的应用案例：分析具体的商务智能系统应用案例，让学生了解商务智能系统在实际工作中的应用；5.商务智能系统的发展趋势：介绍商务智能系统在我国的发展现状和未来趋势。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法，如讲授法、案例分析法、实验法等。
具体方法如下：1.讲授法：用于讲解商务智能系统的基本概念、原理和实施流程；2.案例分析法：通过分析具体的商务智能系统应用案例，让学生了解商务智能系统在实际工作中的应用；3.实验法：让学生动手操作商务智能系统，培养其实际应用能力；4.讨论法：鼓励学生就商务智能系统相关问题进行讨论，培养其创新思维和团队协作能力。
数据治理各模块之间的关系-概述说明以及解释
数据治理各模块之间的关系-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：数据治理是指通过管理、保护和优化数据资源，实现数据的质量和可用性的一项重要活动。
在现代信息化的社会中，大量的数据被不同的组织和企业所产生和积累，这些数据包含了丰富的信息和价值，能够为决策和业务提供有力的支持。
而数据治理则旨在建立一套有效的机制和流程，确保数据的正确性、一致性、完整性和安全性，使数据能够为组织的各项业务活动所用。
数据治理包含多个模块，这些模块相互协作、相互依赖，构成了一个完整的数据治理体系。
每个模块都承担着特定的功能和责任，通过协同工作，实现对数据的全方位管理。
在数据治理的模块中，常见的包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据隐私保护等。
数据采集模块负责收集和获取各种数据来源的数据，如传感器、监测设备、数据库等；数据存储模块负责将数据进行存储和管理，确保数据的可靠性和可用性；数据清洗模块负责对数据进行清洗、去重、格式化等处理，保证数据的质量；数据分析模块负责对数据进行挖掘和分析，发现数据中的规律和价值；数据隐私保护模块负责管理和保护数据的隐私和安全。
这些模块之间存在密切的关系和相互影响。
比如，数据采集模块的数据质量会直接影响到数据存储模块和数据分析模块的结果；数据清洗模块的处理效果会影响到数据分析模块的准确性和有效性；数据隐私保护模块需要与数据采集模块和数据存储模块协同工作，确保数据的隐私和安全。
综上所述，数据治理的各个模块之间存在着紧密的联系和互动。
只有通过有效的协作和衔接，才能实现对数据的全面管理和优化，为组织的决策和业务提供可靠的数据支持。
因此，理解和掌握各个模块之间的关系，对于实施数据治理具有重要意义。
文章结构部分的内容可以按照以下方式编写：1.2 文章结构本文主要围绕数据治理各模块之间的关系展开讨论。
文章结构如下：引言部分将对数据治理的概述、本文的目的以及文章的整体结构进行介绍。
正文部分将对数据治理的各个模块进行详细的讨论。
财会培训体会心得7篇
财会培训体会心得7篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数据仓库课程设计
数据仓库 课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数据仓库的概念、作用及其在商业智能中的应用。
2. 学生能够掌握数据仓库的基本架构、设计原则以及数据仓库的构建流程。
3. 学生能够了解不同类型的数据仓库技术，并分析其优缺点。
技能目标：1. 学生能够运用数据仓库设计原则，进行简单数据仓库的模型设计。
2. 学生能够利用相关工具进行数据抽取、转换和加载（ETL）操作，实现数据从源系统到数据仓库的迁移。
3. 学生能够运用查询工具对数据仓库中的数据进行多维分析，为决策提供支持。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到数据仓库在现代企业中的重要性，增强对数据分析的兴趣和热情。
2. 学生能够形成团队合作意识，通过小组合作完成数据仓库设计和实施任务。
3. 学生能够关注数据仓库技术的发展趋势，培养对新技术、新知识的探索精神。
课程性质：本课程为信息技术课程，以实践操作为主，理论讲解为辅。
学生特点：学生为高中年级，具备一定的信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，喜欢动手实践。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，通过案例分析和实际操作，帮助学生掌握数据仓库的相关知识和技能。
在教学过程中，关注学生的个体差异，鼓励学生提问、讨论，培养其独立思考和解决问题的能力。
同时，注重培养学生的团队合作精神和情感态度价值观。
二、教学内容1. 数据仓库概念与作用- 数据仓库的定义、特点- 数据仓库在商业智能中的应用2. 数据仓库架构与设计原则- 数据仓库的基本架构- 数据仓库设计原则：星型模型、雪花模型- 数据仓库构建流程：需求分析、数据建模、数据抽取、数据存储与查询3. 数据仓库技术与工具- 不同类型的数据仓库技术：关系型数据库、多维数据库- 数据仓库相关工具：ETL工具、OLAP工具4. 数据仓库实施与优化- 数据仓库的实施步骤- 数据仓库性能优化策略5. 数据仓库应用案例分析- 案例介绍：企业数据仓库实施背景、需求- 案例分析：数据仓库设计、实施过程及效果评估教学内容安排与进度：第1周：数据仓库概念与作用第2周：数据仓库架构与设计原则第3周：数据仓库技术与工具第4周：数据仓库实施与优化第5周：数据仓库应用案例分析教材章节关联：第1章：数据仓库概述第2章：数据仓库架构与设计第3章：数据仓库技术第4章：数据仓库实施与优化第5章：数据仓库应用案例三、教学方法1. 讲授法：- 对于数据仓库的基本概念、架构、设计原则等理论知识，采用讲授法进行教学，使学生在短时间内掌握课程核心内容。
整理项目数据情况汇报
整理项目数据情况汇报近期，我们项目组对项目数据进行了全面的整理和分析工作，现将整理的情况进行汇报如下：一、数据来源。
项目数据主要来源于公司内部系统、外部合作伙伴提供的数据以及市场调研等渠道获取的数据。
数据涵盖了项目的各个方面，包括销售数据、客户数据、市场数据、竞争对手数据等。
二、数据整理。
针对各个数据来源，我们进行了归档和整理工作。
首先，对数据进行了清洗和去重，确保数据的准确性和完整性。
其次，对数据进行了分类和归档，建立了相应的数据库和数据仓库，便于后续的分析和应用。
三、数据分析。
在数据整理的基础上，我们对项目数据进行了深入的分析。
通过数据挖掘和统计分析，我们发现了一些有价值的信息和规律。
例如，通过对销售数据的分析，我们发现了产品的畅销品类和畅销地区；通过对客户数据的分析，我们发现了客户的偏好和需求特点；通过对市场数据和竞争对手数据的分析，我们发现了市场的发展趋势和竞争格局。
四、数据应用。
在数据分析的基础上，我们将数据应用到了项目的决策和实践中。
通过对数据的深入理解和挖掘，我们制定了相应的营销策略、产品策略和服务策略，以提升项目的竞争力和市场份额。
同时，我们也将数据应用到了项目的运营和管理中，通过数据监控和数据反馈，及时调整和优化项目的运作方式和流程。
五、数据保护。
在数据整理和应用的过程中，我们也十分重视数据的保护和安全。
我们建立了完善的数据管理制度和安全控制机制，保障数据的机密性和完整性。
同时，我们也遵守了相关的法律法规和行业规范，确保数据的合法合规。
六、总结。
通过对项目数据的整理和分析，我们深刻认识到了数据在项目管理和决策中的重要性和价值。
数据不仅是项目的基础和支撑，也是项目的核心竞争力和发展动力。
我们将继续加强对项目数据的管理和应用，不断提升数据分析能力和水平，为项目的持续发展和创新提供有力支持。
以上就是我们对项目数据情况的整理和汇报，希望能够得到您的认可和支持。
同时，也欢迎您对我们的工作提出宝贵的意见和建议，共同推动项目的进步和发展。
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全面认识数据仓库
1.前言
随着我行信息科技工作进入后蓝图时代，后线分析系统注1建设的需求会越来越高，将在快速响应、高效实施、灵活应变、信息统一、全局分析、深度挖掘、监管有力、报送及时、降低成本等方面提出更多新的挑战。
面对蓝图成功投产后新的产品体系，如何统一规划全辖数据资源、整合后线产品架构、准备各项技术预研可能是将来信息科技工作的一个重心。
数据仓库（DW）是各行业后线系统发展的一个重要方向，它在克服部门级应用的局限（数据分隔注2、重复存储、重复中间加工过程注3、维护工作繁琐、资源重复投入等）、满足全辖基础数据共享、提供全局分析视角和应用组件、支持快捷灵活和低成本的开发部署等方面有着不可替代的功能和地位。
数据仓库本身有着不同视角的概念解释，大可涵盖整个企业级应用架构，小可专注于单纯的数据建模与存储；数据仓库涉及重多相关技术，如ETL、数据模型设计、多维分析、数据挖掘等；数据仓库建设可能是一个复杂高难的全局性项目，正确的实施路径、策略、方法与有效的质量管理是项目成败的关键；另外，数据仓库系统实施后的管理与维护，也是保证各类后线应用系统长期顺利运行的重要因素。
针对这些数据仓库相关的概念、技术、策略、方法等，可能并不是每个人都有比较全面的了解。
因此有必要对这些做一个系统的介绍，使大家对数据仓库有一个全面清晰的认识。
2.数据仓库入门介绍
➢应用需求背景
随着联机事务处理（OLTP）业务系统的深入应用，企业各类业务数据不断积累和丰富，越来越需要从大量数据中提取有价值的信息，以辅助决策和指导经营。
管理信息系统（MIS）和早期的决策支持系统注4（DSS）主要是基于传统的数据库技术和事务处理环境，这种系统结构随着业务系统建设规模的扩大、数据量的巨增和数据复杂度的提高，已无法满足综合分析型应用的需求，造成数据丰富而信息贫乏的困境。
首先，人们逐渐认识到，分析处理和事务处理具有极不相同的性质，事务处理通常是对数据库进行联机的查询和修改操作，每笔交易的响应时间和数据的安全完整是关键；而分析型处理往往是对大规模历史数据的批量加工计算，数据的规范统一和整体时间窗口是重要关注点。
因此直接采用传统数据库技术和使用事务处理环境来支持分析型系统是不合适和失败的。
两类系统的特点比较见表-1：
表-1
另一方面，企业的各类应用系统是在不同时期通常由各部门或分支机构面向
特定应用建设的，存在着数据平台异构、数据结构和数据标准不统一等问题。
传统的数据库技术和事务处理环境对于实现基于个别业务系统的部门级MIS和初级DSS系统尚可支持，而对实现全局范围的离散数据整合和综合信息利用，建设跨部门的企业级分析应用已无能为力。
➢数据仓库的提出
麻省理工学院在20世纪70年代对业务系统和分析系统的处理过程进行研究，结论是只能采用完全不同的架构和设计方法。
1988年，IBM为解决全企业数据集成问题，提出了信息仓库的概念，确立了原理、架构和规范，但没有进行实际的设计。
1991年，Bill Inmon提出了数据仓库概念，并对为什么建设数据仓库和如何建设数据仓库进行了论述。
Bill Inmon被称为数据仓库之父。
Inmon对数据仓库的定义是“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，它用以支持经营管理中的决策制定过程”。
这个定义主要描述了数据仓库的四个最基本特征。
在数据仓库的整体概念中，这是对最核心部分的狭义定义。
我们还应该知道，除了这个最核心的仓库体之外，广义的数据仓库概念，还包括来自各源业务系统的数据经过采集、下传和加载等步骤进行入仓库体的过程，包括仓库体的数据针对各类分析需求进行多维加工、挖掘、利用的过程，并包括全程数据流程设计和数据质量管理等过程。
从狭义上说，数据仓库是一个具有四个基本特征的数据仓储体，从广义上说，数据仓库是一种架设企业后线分析类应用的解决方案。
伴随着数据仓库，同时期还出现了联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）等新技术，从此，DW+OLAP+DM就逐渐形成新决策支持系统的概念。
再后来的商务智能（BI）应用需求更是基于DW+OLAP+DM的支持。
➢两种数据仓库设计思路
提出数据仓库的不至Inmon一个人。
Bill Inmon和Ralph Kimball都是数据仓库的首创者，但对数据仓库设计的观点很不相同。
首先需要了解一个数据集市（DM）的概念。
相对于数据仓库是一个企业级的高度综合数据集，数据集市就是部门级的轻度综合数据集。
Inmon主张建立数据仓库时采用DWDM方式，即先建一个统一数据层（狭义DW，中央数据仓库），将不同的OLTP数据集中到面向主题、集成、稳定、随时间变化的统一数据层中，其中数据可以下钻到最细层，或者上卷到汇总层。
再利用中间统一数据层，针对各部门的特殊分析需要设计独立数据集市（数据仓库的子集）。
见图2-1:
图2-1
而Kimball主张DMDW方式，即直接将源数据抽取转换到面向各部门分析需要的数据集市中，然后将一系列维数相同的数据集市联合起来递增地构建数据
仓库，通过一致的维（公共定义的元素）能够共同看到不同数据集市中的信息。
也即数据集市的联合＝数据仓库。
见图2-2:
图2-2
两种设计思路产生两种不同的数据仓库建设模式，一种是先构建企业中央数据仓库，一次性的完成数据的重构工作，最小化数据冗余度和不一致性，再从中央数据仓库中建造数据集市，数据集市从数据仓库中得到大部分的集成数据，且直接依赖于数据仓库的可用性。
这种建设模式的问题在于：投资回报时间如何保证？建设中央数据模型的必要性和可能性？初始费用如何预算？。
另一种建设模式是先建数据集市，即由各个部门在各自的主题区域内进行数据重构，快速得到投资收益，然后通过联合数据集市递增地构建数据仓库，把建造数据仓库作为一个长期的目标。
这种由数据集市汇成数据仓库的建设模式面临的主要问题是：各个数据集市的数据不一致性难以解决，且存在一定的数据冗余。
这种方法更能满足近期目标的需求，但增加了未来转换为独立的数据仓库的数据体系结构的困难。
从总的比较结果来看，Inmon的建设模式起步难度大，但如果走好了第一步，长远利好；Kimbal的建设模式更能满足近期目标的需求，但当未来试图跨数据集市获取联合视图时，可能面临严重问题。
数据仓库建设模式的选择主要取决于商业驱动。
如果企业正忍受糟糕的数据管理和不一致的数据，那么Inmon的方法就更好一些，可以带来全面革命和解放；如果企业迫切需要给用户提供信息，那么Kimbal的方法更能满足需求，可以通过逐步改革解决问题。
大型项目一般会采用Inmon的数据仓库建设策略，全球最资深的数据仓库服务商TERADATA就是这种模式的忠实支持者。
➢数据仓库的四个特征
Inmon的数据仓库思想被奉为经典，他在数据仓库定义中描述的四个基本特征是数据仓库之路上的入门概念，是数据仓库区别于事务处理环境和传统独立分析应用的最本质内容。
面向主题
OLTP应用或独立分析应用都是为满足个别应用需求而建设的，它们的数据是各取所需的、局部的，其数据定义标准和组织方式也各具特色。
数据仓库的设计思想与此不同，它不是面向某个具体需求，而是对反映全辖业务经营情况的所有源数据进行分门别类、统一组织，从而为现有和潜在的各类分析需求提供一致范围和一致标准的基础数据支持。
主题就是对企业内结构各异的源数据根据可用性、及时性、前瞻性、方便性等需要在较高层次上进行综合、归类的抽象。
例如对银行来说，DW包括的主题
域可以分为当事人、协议、产品等。
经过按主题重构的数据模型，应当可以支持所有的分析应用。
集成共享
由于源数据的分散独立、平台异构、标准不统一、模型差别大、冗余度高等状况，在将其提炼、抽取到数据仓库时要进行必要的转换与整合。
这样集成后的数据，具有一致的结构和标准，才能为所有分析应用共享。
随时间变化
除了可能有小部分的业务数据补录，数据仓库自身不产生源数据，而只需要对进入仓库的源数据进行加工和汇总。
加载处理后的统一基础数据和汇总数据总是随时间不断增量变化的。
不可更新
源自业务系统的数据都是已经发生的数据，除了个别分析应用可能需要对错误发生的业务数据进行日后的在应用层的纠错处理外，数据仓库基本不会更新和删除从源系统中传过来的细节数据。
3.数据仓库架构
➢两类基本数据仓库架构
有两类基本数据仓库架构，一类是Inmon提出的CIF架构（Corporate Information Factory，即企业信息工厂），一类是Kimball提出的MD架构（Mutildimensional Architecture，即多维体系结构）。
CIF架构主要包括集成转换层（I&T）、操作数据存储（ODS）、数据仓库（EDW）、。