商业银行-DW架构体系

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通过数据或流程的标准化来提高企业内部的规范。 优先企业级的应用系统。 定义重要的流程及衡量标准。 IT用来提高业务流程的质量。 企业高官与流程领导共同做应用系统的决定。 治理的关键是达成项目与架构目的的协调。
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数据集市,内建还是外建?
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BI架构概述 商业银行BI架构体系 专题架构介绍 Q&A
应用软件 (如KRM)
元数据报表、分析
报表 需求
数据质量管理
访问权 限变更 需求
完成访问 权限变更
安全管理
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运维人员 (数据仓库管理人员、元 数据管理人员)
元数据工具 (如CA Repository/ ASG Rochade, Pine Cone)
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商业银行BI架构体系
架构体系理论 架构设计方法
商业银行BI架构
架构的评估
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通用商业银行结构体系
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商业银行架构层次解决方案
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以EDW为EDC模式
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数据线整体规划(ODS&EDW)
数据加工
加工工具:DataStage,Informatica,SP,Por*C,Shell,Perl 算法模型:贡献度模型,EVA模型,客户积分模型,客户识别模型 规则引擎:
应用展示
BI工具:Cognos、BI.Office、Brio、BO Web Server:Websphere、WebLogic Port LDAP
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核心业务系统—架构
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国际结算系统—架构
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网上银行—架构
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BI建设的常见工具产品组合
系统建设
数据模型
ODS数据模型(基础数据层、公共汇总层)
EDW数据模型(基础数据层、公共汇总层) KPIs模型 集市模型(CRM、ALM、RPT)
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数据架构不当导致的高成本
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IT系统的架构模块
Business
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业务架构原则
展示业务自动化、辅助决策支持的功能结构及相关实务场景。 配合商业银行的业务发展策略 充分利用商业银行的最佳实践
开发多元化金融产品 ,如发展经纪市场 以产品组合大力推广个人金融业务 依托高科技提供网上银行增值服务 在投资银行领域争取主动 为中小企业提供金融服务 拓展高收益的资本运营市场
路由器&防火墙
Si
Intranet/Internet
总部用户
业务人员
.
管理人员
分支机构用户
业务人员
管理人员
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商业银行BI架构体系
架构体系理论 架构设计方法
商业银行BI架构
架构的评估
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架构的成熟度
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一步一步的提高架构的成熟度
业务用户
技术定义 管理数据定义 转换规则 新增/更改定义 域值 实体关系 数据拥有者 确认规则 输入定义 数据保留原则 更新频率 ETL/EAI 转换规则 数据映射 容错阈值 调度、执行规则 ETL/EAI 执行跟踪 数据移动状态、错误处理
BI工具 (如Cognos)
数据查询定义
ETL工具 (Informatica等)
神经网络技术、人工智能技术、决策支持技术、从大量数据中发现其后潜藏的商业机会等等 技术的发展,使企业能以更低的成本投资商业智能,并取得更高的IT 投资回报率。
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商业智能的基本概念
BI(Business Intelligence, 商业智能) 。1989 年由Gartner Group 的 Howard Dresner 首次提出来。 BI是将数据转换成知识并将知识应用到商业行为上的一个过程 ——DataWarehouse Institute BI是将数据转换成信息的过程, 然后通过发现将信息转化为知识 ——Gartner Group
数据挖掘工具 数据查询结果 (如SAS)
数据建模工具 (如ERWin)
影响分析 变更需求 影响对象: 表, 属性, 映射关系, 查 询及数据拥有人
操作型元数据
ETL 工具内的任务描述 ETL 工具内的任务描述 ETL 任务的相互依赖 ETL 任务的相互依赖 ETL 调度 ETL 调度 ETL执行日志 ETL执行日志 ( ETL 统计 (如:纪录数、数据处理时间))
商业银行BI架构体系


BI架构概述 商业银行BI架构体系 专题架构介绍 Q&A
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BI架构概述
BI概述 商业银行IT概述
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早期BI产生的背景
商业智能的发展也得益于相关技术的发展,并行处理系统、廉价数据存储、新数据挖掘算法、
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数据架构面临的问题与挑战
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数据架构形态
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各数据架构的比较
各种数据架构的优缺点
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数据架构布局中需要考虑的7个方面
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技术架构原则
描述基础技术环境、软硬件环境、网络环境、产品、工具、接口协议等 基础架构
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BI架构概述 商业银行BI架构体系 专题架构介绍 Q&A
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商业银行BI架构体系
架构体系理论 架构设计方法
商业银行BI架构
架构的评估
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为什么需要架构?
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企业架构的用途
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BI相关概念:OLTP与OLAP的区别
OLTP OLAP
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BI系统的数据流向
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数据仓库技术的发展趋势
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BI架构概述
BI概述 商业银行IT概述
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商业银行IT系统总体架构
商业银行BI架构体系
架构体系理论 架构设计方法
商业银行BI架构
架构的评估
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架构设计方法概述
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架构设计流程
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最佳实践= 企业自身环境和需求 + 业界指导原则
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数据架构的基本要素
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元数据管理逻辑架构
技术元数据用户 (数据库管理员,ETL开发人员, 数据模型开发人员)
源数据系统 (主机系统, 关系型 数据库, 其他系统)
元数据存储 技术元数据 业务元数据
业务实体和属性定义 业务规则 业务主题 数据统计值 质量指标 任务执行日志 例外日志 数据访问规则和管理 应用支持、维护
产品选择、技术组件选择、技术标准(开发平台、工具、软件、硬件、操作系统、数据库 )
接口服务
接口标准、内部接口、外部接口
可集成性
网络环境
网络资源、高可靠性(数量、性能、容量和链路带宽 )、 可用性、可扩展性 、安全性 、可管理性 、高效性 、有效性 、工业标准
系统管理
系统性能需求、容量统一监测 软件升级和分发 统一系统操作 问题管理 、变更管理 、可用性管理
理解企业IT的现状
展望企业IT的3-5年远景
找到适合自己的IT发展路线图
从局部应用到技术标准化
从技术标准化到数据合理化
优化技术选择,提高效率。 优先共享基础设施类服务。 标准化管理,管理例外。 IT用来于降低成本,提高互操作性。 IT领导与业务领导共同做应用系统的决定。 治理的关键是建立企业各层的标准,及投资的方式。
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应用架构原则
侧重于对业务支持的实现方法及功能模块的原则、关系描述。 可用性 可扩展性 可管理性 易用性 安全性 可重用性 风险可控性
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数据架构原则
侧重于数据的采集、处理、输入、输出、管理,以及数据的流向、关系、分布等 数据共享使用 避免数据冗余和数据复制 可扩展性 数据处理集中化 可用性
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专题架构介绍
EDC(ODS) 数据治理
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LFT - ODS&报表系统逻辑架构
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LFT - ODS&报表系统数据架构
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LFT - ODS&报表系统技术架构
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与原有架构的整合
门户整合
统一身份管理
统一访问入口
统一界面风格 内容管理 -实现内容的创 建,发布,审批,发布,搜 索,个性化 协同工作 -如内部论坛、日 程表、工作任务、网上会议、 即时通讯等,让用户方便沟 通和办公
前端整合 应用整合 数据整合
广州中软信息技术有限公司ห้องสมุดไป่ตู้
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LFT - ODS&报表系统物理架构
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专题架构介绍
EDC(ODS) 数据治理
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数据治理平台规划
数 据 标 准 管 理
数 据 质 量 管 理
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数据标准逻辑架构
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数据质量逻辑架构
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Query Alyt. App.
……
企业级统一运营管理
外部监管供数服务
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数据线应用架构
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物理架构解决方案
数据存储区 应用服务区 系统管理区
磁盘阵列 数据平台服务器 ETL服务器 前端服务器
BI前端服务器
系统管理工作站
数据备份设备
业务主机
ETL过程 中心交换机
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