数据仓库之父关于金融银行模型
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。
大数据技术-大数据数据仓库
大数据数据仓库1、数据仓库基本概念数据仓库即Data Warehouse，简称DW，主要研究和解决从数据中获取信息的问题，为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
本质上，数据仓库试图提供一种从操作型系统到决策支持系统的数据流架构模型。
主要是解决多重数据复制带来的高成本问题。
在有数仓之前，需要大量的冗余数据来支撑多个决策支持系统，尽管每个系统服务于不同的用户，但是这些系统经常需要大量相同的数据。
决策支持系统Decision support System，即DDS，是用于支持业务或组织决策活动的信息系统，服务于组织管理、运营和规划管理层（通常是中层或高级管理层），帮助人们对可能快速变化并且不容易预测结果的问题做出决策。
数据仓库就是为决策系统提供数据支持的。
1.1、数据仓库的概念数据仓库之父Bill Inmon提出了被广泛认可的数据仓库定义,把数据仓库定义为是一个面向主题的、集成的、非易失的和时变的数据集合，用于支持管理者的决策过程。
1.2、数据仓库的特性面向主题传统的操作型系统是围绕功能性应用来组织数据的，各个业务系统可能是相互隔离的，而数据仓库是面向主题的。
主题是一个抽象概念，简单的来说就是用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型系统相关。
例如一个保险公司要分析销售数据，就可以建立一个专注销售数据的数据仓库，通过这个数据仓库就可以得到“过去半年销售保险总额以及各险种的占比”，这个场景下销售就是一个数据主题，同时数据仓库设计时要排除对于决策无用的数据，上述场景决策关注销售，理赔不是这个主题的，因此理赔的数据就不需要在这个数据仓库中存储。
集成集成是与面向主题密切相关。
我们上面的保险的例子中，建立一个保险公司的销售数据仓库，不同的险种由不同的部门负责，他们有各自独立的销售数据库，此时要想从公司层面整体分析销售数据，必须将各分散的数据源统一成一致的、无歧义的数据格式后，再存储在数据仓库中，因此就需要解决各数据源的矛盾之处，例如字段的同名异意、异名同意、字段数据类型不一致，长度不一致，计量单位不一致等等。
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Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、We b文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告 诉我们未来会发生什么。
精编新版2020年最新公需科目《大数据》完整考题库(含参考答案)
2020年最新公需科目《大数据》考试题(含答案)一、单选题1．大数据时代，数据使用的关键是（ D ）。
（单选题） A.数据收集B.数据存储C.数据分析D.数据再利用二、多选题2．2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第二位的是（A）A.杭州市B.嘉兴市C.高雄市D.嘉义市3．下列哪些国家已经将大数据上升为国家战略？ABCDA.英国B.日本C.美国D.法国4．宁家骏委员指出，20世纪下半个世纪直至现在，是信息技术时代。
√正确错误5．根据周琦老师所讲，高德地图使用大数据能进行小路的识别。
√正确错误1.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？A.诊疗数据B.个人健康管理数据C.健康档案数据D.公共安全数据6．（）说明如果联网越多，从介入方式.技术上越来越突破，则网络规模越大.成本越低，网络的成本可能会趋向于零。
A.梅特卡尔夫定律B.摩尔定律C.吉尔德定律D.新摩尔定律7．网球比赛，与其他体育项目一样，涉及大量数据。
正确错误8．梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络，指出网络的价值在于网络的互联，联网的接点数与其价值呈现（）的方式，联网越多，系统的价值越大。
BA.对数B.指数C.正比D.反比9．大数据系统体系建设规划包括以下哪些内容？ABCD分A.采数据B.搭平台C.编代码D.建模型10．发展现代农业，要发展高产.优质.高效.生态安全农业，可以利用信息技术进行精准控制，实现农业的（）和规模化运行。
ABCD分A.集约化经营B.自动化控制C.智能化管理D.标准化生产11．宁家骏委员指出，我国发展医疗服务业，同时发展智慧养老。
对12．林雅华博士指出，网络时代的国家治理必须要借鉴互联网多元向度.扁平化.相互竞合的方式进行。
（判断题 1 分）■正确错误 49.2000 年，全国涉农网站超过 6000 家。
（判断题 1 分）正确■错误13．根据周琦老师所讲，高德交通报告针对全国（）个城市交通状态进行挖掘分析。
A.30B.21C.25■D.3814．云计算的特点包括以下哪些方面？ABCA.服务可计算B.高性价比C.服务可租用D.低使用度15．当前，大数据产业发展的特点是（ACE ）。
基于数据仓库的财务数据集市构建探讨
基于数据仓库的财务数据集市构建探讨韩宏伟【摘要】论述财务数据集市与数据仓库关系,构建基于数据仓库的财务数据集市的设计方式、原则,以及建立统一的财务指标体系是财务数据集市的核心价值,在技术实现上实现财务应用与数据集市的直连,避免大规模的数据搬运,影响数据使用效率.【期刊名称】《金融经济（理论版）》【年(卷),期】2016(000)006【总页数】2页(P191-192)【关键词】数据仓库;财务数据集市【作者】韩宏伟【作者单位】国家开发银行股份有限公司,北京100037【正文语种】中文基于对收入和成本的财务大数据分析，在企业的经营管理方面，从前台的市场细分，客户营销，到中台的定价管理、风险管理，再到后台的绩效管理及战略规划，都离不开财务数据的支撑，财务数据的使用变得更加频繁和重要。
为进一步提升财务数据使用效率，提高财务数据质量，统一财务数据出入口，发挥财务数据整体业务价值，建立财务数据集市就变得非常必要。
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和决策需要产生的数据集合。
数据仓库之父W.H.Inmon给出了数据仓库的定义：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市，用于支持管理决策。
对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个数据源有效集成，集成后按照主体进行了重组，并包含历史数据，而且数据仓库一般不再进行历史数据修改。
数据集市是建立在统一数据存储模型的数据仓库之上，各级业务人员按照各部门特定的需求把数据进行复制、处理、加工，并最终统一为有部门特点的业务应用提供数据支持。
建立企业级的数据仓库基本的要求是整个企业能够共享统一的数据存储模型，为各级业务人员提供一致的信息视图。
数据集市通常用于为单位的职能部门提供信息，还可以用于将数据仓库数据分段以反映按地理划分的业务。
通俗易懂数仓建模—Inmon范式建模与Kimball维度建模
通俗易懂数仓建模—Inmon范式建模与Kimball维度建模在数据仓库领域，有两位大师，一位是“数据仓库”之父B i l l I n m o n，一位是数据仓库权威专家R a l p h K im ba l l，两位大师每人都有一本经典著作，I n m o n大师著作《数据仓库》及K im ba l l大师的《数仓工具箱》，两本书也代表了两种不同的数仓建设模式，这两种架构模式支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展。
今天我们就来聊下这两种建模方式——范式建模和维度建模。
本文开始先简单理解两种建模的核心思想，然后根据一个具体的例子，分别使用这两种建模方式进行建模，大家便会一目了然！一、两种建模思想对于In mo n和K i m ba l l两种建模方式可以长篇大论叙述，但理论是很枯燥的，尤其是晦涩难懂的文字，大家读完估计也不会收获太多，所以我根据自己的理解用通俗的语言提炼出最核心的概念。
范式建模范式建模是数仓之父In mo n所倡导的，“数据仓库”这个词就是这位大师所定义的，这种建模方式在范式理论上符合3N F，这里的3N F与O L T P中的3N F还是有点区别的：关系数据库中的3N F是针对具体的业务流程的实体对象关系抽象，而数据仓库的3N F是站在企业角度面向主题的抽象。
I n m o n模型从流程上看是自上而下的，自上而下指的是数据的流向，“上”即数据的上游，“下”即数据的下游，即从分散异构的数据源-> 数据仓库-> 数据集市。
以数据源头为导向，然后一步步探索获取尽量符合预期的数据，因为数据源往往是异构的，所以会更加强调数据的清洗工作，将数据抽取为实体-关系模型，并不强调事实表和维度表的概念。
维度建模K i m b al l模型从流程上看是自下而上的，即从数据集市-> 数据仓库-> 分散异构的数据源。
K i mb a l l是以最终任务为导向，将数据按照目标拆分出不同的表需求，数据会抽取为事实-维度模型，数据源经E T L转化为事实表和维度表导入数据集市，以星型模型或雪花模型等方式构建维度数据仓库，架构体系中，数据集市与数据仓库是紧密结合的，数据集市是数据仓库中一个逻辑上的主题域。
让阿里金融分析师来告诉你银行数据仓库的10个主题模型
让阿里金融分析师来告诉你银行数据仓库的10个主题模型在银行主题模型中，每个数据仓库的实施公司会有金融行业或银行业的主题模型，这个模型会根据新的业务不断进行完善，是各实施公司的业务经验积累。
一个良好的模型对数据仓库的实施起到了事半功倍的效果，虽然不同的公司会有不同的主题模型产品，但每个公司的产品基本上分为以下几个主题：1、当事人（PARTY）是指银行所服务的任意对象和感兴趣进行分析的各种对象。
如：个人或公司客户、潜在客户、代理机构、雇员、合作伙伴等。
一个当事人可以同时是这当中的许多角色。
借助当事人主题的建立可以实现基于客户基本信息的分析，是实现以客户为中心的各种分析应用的重要基础。
PARTY主题一般包括：*外部机构、政府部门、行业监管机构等；*在银行登记注册开立账户的单位、个人普通客户；*和银行有业务往来的其他金融机构（如国内同业、海外代理行等）；*银行机构的雇员（含柜员、客户经理等）；*客户的干系人（如个人客户的配偶、子女，公司的法人等）；*潜在客户（如交易对手，无账号交易客户等）；那在实施过程中，除了对客户进行分类外，重点需要关注：（1）客户ID：为每位客户确定一个唯一的ID，由于不同的系统都会有客户ID，如何分析是否是同一个客户？许多银行都会有ECIF系统来唯一确定客户，如果已经有全行的唯一客户ID，那将减少许多整合工作，只需按一定规则将其他潜在客户、干系人分配唯一ID即可。
如果没有ECIF系统可以在主题模型进行整合，如按证件类型、证件号码、姓名、性别来识别唯一客户，将各源系统中的客户识别成唯一客户后，再将各源系统的客户信息进行整合。
（2）客户之间关系设计：由于一个客户可能有多个角色，一般可以通过客户关系表来确定。
比如既是员工也是客户可在关系表中存放客户ID和员工ID的关系类型是同一个人，既是个人客户又是企业法人，可在关系表中存放客户ID和企业ID的关系类型为企业法人关系。
（3）客户主题是整个模型的中心，其它的所有主题都会和客户主题进行关联，因此如何与其他主题进行关联也需要重点考虑。
什么是数据仓库及其与传统型关系数据库的区别
什么是数据仓库及其与传统型关系数据库的区别什么是数据仓库 数据仓库之⽗⽐尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建⽴数据仓库》）⼀书中所提出的定义被⼴泛接受，数据仓库是⼀个⾯向主题的（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。
数据仓库是⼀个过程⽽不是⼀个项⽬；数据仓库是⼀个环境，⽽不是⼀件产品。
数据仓库提供⽤户⽤于决策⽀持的当前和历史数据，这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。
数据仓库技术是为了有效的把操作形数据集成到统⼀的环境中以提供决策型数据访问，的各种技术和模块的总称。
所做的⼀切都是为了让⽤户更快更⽅便查询所需要的信息，提供决策⽀持。
数据仓库的组成 1、数据仓库数据库 数据仓库的数据库是整个数据仓库环境的核⼼，是数据存放的地⽅和提供对数据检索的⽀持。
相对于操纵型数据库来说其突出的特点是对海量数据的⽀持和快速的检索技术。
2、数据抽取⼯具 数据抽取⼯具把数据从各种各样的存储⽅式中拿出来，进⾏必要的转化、整理，再存放到数据仓库内。
对各种不同数据存储⽅式的访问能⼒是数据抽取⼯具的关键，应能⽣成COBOL程序、MVS作业控制语⾔（JCL）、UNIX脚本、和SQL语句等，以访问不同的数据。
数据转换都包括，删除对决策应⽤没有意义的数据段；转换到统⼀的数据名称和定义；计算统计和衍⽣数据；给缺值数据赋给缺省值；把不同的数据定义⽅式统⼀。
3、元数据 元数据是描述数据仓库内数据的结构和建⽴⽅法的数据。
可将其按⽤途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。
技术元数据是数据仓库的设计和管理⼈员⽤于开发和⽇常管理数据仓库是⽤的数据。
包括：数据源信息；数据转换的描述；数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更新时⽤的规则；源数据到⽬的数据的映射；⽤户访问权限，数据备份历史记录，数据导⼊历史记录，信息发布历史记录等。
数据挖掘在银行业中的应用(正文)(终极版)
数据挖掘在银行业中的应用摘要银行为人们提供了越来越多的人性化服务, 因而银行的数据也在迅速膨胀,这些数据背后隐藏了大量有价值的信息, 银行要在金融领域里的竞争中处于不败之地必须利用这些信息。
数据挖掘正是从海量数据中提取有用信息的一种有效工具,数据挖掘在银行业中扮演着无可替代的作用。
关键词:数据挖掘银行业AbstractThe bank provides people with the humanized service more and more, so the bank data also in rapid expansion, these data are hidden behind a lot of valuable information, banks in the financial field competition in an invincible position must use these information. Data mining is an effective tool to extract useful information from the huge data,data mining plays an irreplaceable role in the banking industry.Keywords: data mining, banking1.引言1.1.性说明本文所涉及到的研究领域银行信息化的迅速发展,产生了大量的业务数据。
从海量数据中提取出有价值的信息,为银行的商业决策服务,是数据挖掘的重要应用领域。
汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。
如今,数据挖掘已在银行业有了广泛深入的应用。
本文主要研究的领域是数据仓库,数据挖掘,联机分析处理技术,以及贝式网络。
1.数据仓库:数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。
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。
数据库教父E.F.CODD
数据库教父E.F.CODD在数据库技术发展的历史上，1 9 7 0 年是发生伟大转折的一年。
这一年的6 月，I B M 圣约瑟研究实验室的高级研究员埃德加·考特 (Edgar Frank Codd) 在Communications of ACM 上发表了《大型共享数据库数据的关系模型》一文。
而用关系的概念来建立数据模型，用以描述、设计与操纵数据库，考特是第一人。
由于关系模型既简单、又有坚实的数学基础，所以一经提出，立即引起学术界和产业界的广泛重视，从理论与实践两方面对数据库技术产生了强烈的冲击。
在关系模型提出之后，以前的1968年基于层次模型和1969年网状模型的数据库产品很快走向衰败以至消亡，一大批商品化关系数据库系统很快被开发出来并迅速占领了市场。
1 9 8 1 年的图灵奖授予了这位“关系数据库之父”。
生平：考特原是英国人，1 9 2 3 年8 月1 9 日生于英格兰中部的港口城市波特兰。
第二次世界大战爆发以后，年轻的考特应征入伍在皇家空军服役，1 9 4 2 至1 9 4 5 年期间任战斗机机长，参与了许多重大空战，为反法西斯战争立下了汗马功劳。
二战结束以后，考特上牛津大学学习，于1 9 4 8 年取得学士学位以后到美国谋求发展。
他先后在美国和加拿大工作，参加了I B M 第一台科学计算机7 0 1 以及第一台大型晶体管计算机 S T R E T C H 的逻辑设计，主持了第一个有多道程序设计能力的操作系统的开发。
他自觉硬件知识缺乏，于是在6 0 年代初，到密歇根大学进修计算机与通信专业( 当时他已年近4 0 ) ，并于1 9 6 3 年获得硕士学位， 1 9 6 5 年取得博士学位。
这使他的理论基础更加扎实，专业知识更加丰富。
加上他在此之前十几年实践经验的积累，终于在1 9 7 0 年迸发出智慧的闪光，为数据库技术开辟了一个新时代。
1 9 7 0 年以后，考特继续致力于完善与发展关系理论。
数据仓库的发展历程简述v0.1
数据仓库的发展历程简述v0.1数据仓库发展历程及相关概念1.1 概述数据仓库的概念可能⽐⼀般⼈想像的都要早⼀些，中间也经历⽐较曲折的过程。
其最初的⽬标是为了实现全企业的集成（Enterprise Integration），但是在发展过程中却退⽽求其次：建⽴战术性的数据集市（Data Marts）。
到⽬前为⽌，还有很多分歧、论争，很多概念模棱两可甚⾄是彻底的让⼈迷惑。
本⽂试图从数据仓库的发展历史中看到⼀些发展的脉络，了解数据仓库应该是怎么样的，并展望⼀下未来的数据仓库发展⽅向。
同时，由于新应⽤的不断出现，出现了很多新的概念和新的应⽤，这些新的应⽤如何统⼀现成完整的企业BI应⽤⽅案还存在很多争论。
本⽂试图对这些概念做⼀些简要的阐述，让⼤家对此有初步的了解。
1.2 粗略发展过程1.2.1 开始阶段（1978-1988）数据仓库最早的概念可以追溯到20世纪70年代MIT的⼀项研究，该研究致⼒于开发⼀种优化的技术架构并提出这些架构的指导性意见。
第⼀次，MIT的研究员将业务系统和分析系统分开，将业务处理和分析处理分成不同的层次，并采⽤单独的数据存储和完全不同的设计准则。
同时，MIT的研究成果与80年代提出的信息中⼼（Information Center）相吻合：即把那些新出现的、不可以预测的、但是⼤量存在的分析型的负载从业务处理系统中剥离出来。
但是限于当时的信息处理和数据存储能⼒，该研究只是确⽴了⼀个论点：这两种信息处理的⽅式差别如此之⼤，以⾄于它们只能采⽤完全不同的架构和设计⽅法。
之后，在80年代中后期，作为当时技术最先进的公司，DEC已经开始采⽤分布式⽹络架构来⽀持其业务应⽤，并且DEC公司⾸先将业务系统移植到其⾃⾝的RDBMS产品：RdB。
并且，DEC公司从⼯程部、销售部、财务部以及信息技术部抽调了不同的⼈员组建了新的⼩组，不仅研究新的分析系统架构，并要求将其应⽤到其全球的财务系统中。
该⼩组结合MIT的研究结论，建⽴了TA2（Technical Architecture 2）规范，该规范定义了分析系统的四个组成部分：数据获取、数据访问、⽬录、⽤户服务其中的数据获取和数据访问⽬前⼤家都很清楚，⽽⽬录服务是⽤于帮助⽤户在⽹络中找到他们想要的信息，类似于业务元数据管理；⽤户服务⽤以⽀持对数据的直接交互，包含了其他服务的所有⼈机交互界⾯，这是系统架构的⼀个⾮常⼤的转变，第⼀次将交互界⾯作为单独的组件提出来。
数据仓库技术及其在金融行业的应用
数据库技术及其在金融行业的应用1. 前言数据库仓库（D W）技术从1991年开始出现，经过多年的摸索和应用，目前在一些发达国家已经建设得比较成熟，为企业综合与灵活的分析型应用提供了强大的数据支撑，为管理层的分析决策和操作层的智能营销提供了技术保证，为企业带来了多方面的收益。
而在国内，数据库仓库仍处于尝试或初级建设阶段。
国内的金融行业，随着外部监管和信息披露的压力、内部管理和决策分析的需要，在建设分析类应用时，也正在逐渐从孤立的数据层向统一的数据仓库层规划和转移。
建立数据仓库能够减少对数据层的重复投资和资源浪费、统一数据标准、监管和提高数据质量、消除信息孤立、支持综合分析和灵活及时的分析型应用、适应管理和发展、提高业内竞争力。
本文对数据库技术做一个概括性的介绍，并对国内外金融行业数据仓库技术的应用现状做一个简单分析。
2. 数据仓库概念2.1. DW的提出2.1.1. 需求业务系统的建设与逐渐完善，巨量数据信息的积累。
分析类需求不断增加，传统分析类应用造成巨大的资源浪费和管理困难。
业务数据平台异构、数据来源口径多、标准不统一、信息孤立。
整合部门级应用，建设企业级应用，满足综合分析、复杂查询、智能营销等高级需求。
2.1.2. DW概念的提出MIT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，IB M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，B ill 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。
B ill Inmon被称为数据仓库之父。
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William H. Inmon - Data Models
Banking and Finance
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