银行信用卡数据仓库建设
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。
数据支撑信用卡业务三级跳
不 同客户信息的准确记录 、计算 、比较和分析 ，获得信 户 ，从信用卡客户 中寻找小额消费信贷客户 ；向客户提 ￣Ｅ ０ ， 用卡客户对银行的贡献度等分析指标 ，从而为银行进行 供 个性化 的金融服 务 ，实现面 向客户Ｉ Ｈ 务全过程管 客 户市场细分 、对客户进行交叉销售 、提升销售和客 户 理 ；针对 目标客户进行细 分 ，实行分类管理 ，有针对地
信用 卡 各个 流 程环 节 之所 以以数 据 分析 为依据 ，主 数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别 。细化程
要有三大原因。其一 ，作为一种无抵押贷款 ，信用卡一 度越高 ，粒度级就越小 ；相反 ，细化程度越低 ，粒度级 旦 产生坏账 ，损失率几乎 是百分 之百 。从这个意义上 就越 大 。 说 ，风险相对较大 。其二 ，信用卡是一种开放性贷款。 信 用卡数据仓库系统 中有三条主要粒度线 ，分别为
不像汽车和房贷大多为一次性贷款那样 ，其生命周期要 时 间粒 度线 、客 户粒度 线 、产 品粒 度线 。 复杂 得 多 。虽然 客 户 的借 贷 量被 限制 在信 用 额度 内 ，但
１ 时 间粒度线 ．
日一星期一月一季一半年一年 。
到底借多少并不确定 ，因此管理难度相对更大。其三 ， 信用卡的借贷对象不是数量有限的大 中型企业 ，而是数 以千万计的个人和小企业 ，客户众多、单笔贷款额小 ，
数 支信 卡 务级 据 撑 用业 三跳
中国建设银行股份有 限公司 山东省分行 刘建伟 刘忠 宝
一
、
数据 仓库 为信 用 卡管 理提 供可 靠 的
一个基于Cognos的商业银行信用卡数据仓库的设计、构建和应用的开题报告
一个基于Cognos的商业银行信用卡数据仓库的设计、构建和应用的开题报告一、研究背景及意义随着金融市场的发展和竞争的加剧，各家商业银行越来越重视信用卡业务的开展和发展。
信用卡业务是商业银行的重要业务之一，对于提高商业银行的服务水平、扩大营业规模、增加收益等方面都具有重要的影响。
然而，商业银行的信用卡业务在管理上存在着诸多难题。
例如，客户复杂多样的需求、信用卡活动的管理难度、数据质量的难保证等，这些问题都需要借助部署信用卡数据仓库来解决。
确定和部署基于Cognos平台的商业银行信用卡数据仓库是解决上述问题的一种重要方式。
Cognos 平台是一种成熟的商业智能分析和报告工具，可以帮助商业银行有效地分析和管理信用卡业务数据。
构建基于Cognos的商业银行信用卡数据仓库，可以对信用卡业务的客户群体进行细分、对信用卡产品的使用规律进行挖掘，为商业银行提供重大决策参考，同时可以方便银行工作人员提前预知客户需求，提高服务质量，为客户提供更多元化的金融产品，从而实现更高效快捷地满足客户需求的目的。
因此，本文将介绍一个基于Cognos的商业银行信用卡数据仓库的设计、构建和应用，探讨如何通过构建信用卡数据仓库实现商业银行经营管理的数据化、个性化和智能化，以及如何利用Cognos平台提供的分析和报告功能帮助商业银行有效地对信用卡业务数据进行分析和管理。
二、主要研究内容本文主要研究以下内容：1. 商业银行信用卡数据仓库的概念及相关技术2. 基于Cognos平台的商业银行信用卡数据仓库设计与构建3. 商业银行信用卡业务分析与报告应用4. 基于商业银行信用卡数据仓库的智能化管理与营销应用5. 商业银行信用卡数据质量保证和安全性管理三、研究方法和实施过程本文采用文献研究法和案例分析法进行研究。
首先，通过收集相关文献，了解商业银行信用卡数据仓库概念、业务功能和相关技术；进而，结合商业银行信用卡业务实际情况，设计和构建基于Cognos平台的商业银行信用卡数据仓库，实现商业银行经营管理的数据化、个性化和智能化；接着，利用数据仓库中的数据进行商业银行信用卡业务分析与报告应用，帮助商业银行制定更有效的业务策略；最后，对商业银行信用卡数据仓库的数据质量保证和安全性管理进行分析。
信用卡服务中心建设方案,1200字
信用卡服务中心建设方案信用卡服务中心建设方案背景介绍：随着经济的发展和市场竞争的加剧，信用卡已成为人们日常生活中必不可少的支付工具。
为了更好地为客户提供各种信用卡相关服务，我公司计划建设一家专门的信用卡服务中心。
本文将详细介绍该中心的建设方案。
一、建设目标：1. 提供高效、便捷的信用卡申请、使用和管理服务；2. 提升客户体验，提供个性化的信用卡服务；3. 建设专业化、规范化的信用卡服务团队；4. 加强对客户的关怀和沟通，提高客户满意度。
二、建设内容：1. 建设场所：选取地理位置优越、交通便利的区域，采用现代化办公楼建设信用卡服务中心。
中心应包括前台接待区、客户咨询区、信用卡申请区、信用卡激活和挂失区、信用卡还款区、客户投诉处理区和后台管理区等功能区域。
2. 设备和软件：引入先进的计算机硬件设备和相关软件，包括信用卡申请系统、信用卡管理系统和客户关系管理系统等，以提高工作效率和信息管理能力。
3. 人员配置：建设一支专业化、高效率的信用卡服务团队，包括客户服务经理、信用卡申请专员、信用卡激活和挂失专员、信用卡还款特别助理等岗位。
要求人员具备专业的信用卡知识和良好的服务意识，通过培训提升其服务能力。
4. 服务内容：提供全方位的信用卡服务，主要包括以下几个方面：（1）信用卡申请服务：为客户提供信用卡申请的咨询与辅助服务，帮助客户填写申请表格、准备申请资料，并及时跟进申请进程。
（2）信用卡使用指导：为客户提供信用卡的使用指南，包括如何正确使用信用卡、如何保护信用卡安全等内容，提高客户的信用卡使用意识。
（3）信用卡还款服务：为客户提供信用卡还款渠道的介绍和指导，推广各种方便的还款方式，并提供还款提醒服务，确保客户按时还款。
（4）信用卡挂失和补卡服务：为客户提供信用卡挂失和补卡的服务，及时处理客户的挂失和补卡需求，防止信用卡安全问题。
（5）客户投诉处理：建立客户投诉处理机制，及时处理客户投诉，并提供合理的解决方案，保护客户权益。
中国建设银行信用卡数据仓库的设计与实现
中国建设银行信用卡数据仓库的设计与实现作者：董捷来源：《消费电子·理论版》2013年第03期摘要：随着我国经济高速的增长以及消费转型的加快，国内信用卡业务始终保持良好的快速发展态势。
本文分析建设银行信用卡业务及数据挖掘的基本理论以及数据仓库中的客户特征分布情况进行分析，通过了解每个客户特征变量在不同的取值情况下属于好客户或是坏客户的概率大小，利用SAS数据挖掘工具的决策树模型进一步挖掘，得出影響客户信用状况的各因素及每个因素的重要程度。
关键词：信用卡；数据仓库；数据挖掘；个人信用评分中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 06-0099-01对于建设银行来说，首先需要建立可以全面、完整地适应与涵盖个人信用信息数据的信用卡数据仓库，信息涵盖个人基本信息、结算账户开立信息、银行信贷信息和住房公积金缴存信息等，基本实现为每一个有经济活动的个人建立一套信用档案的目标。
在建立数据仓库的基础上，通过数据挖掘分析、数据探索、数据挖掘和分类，得到建行的个人信用评分模型。
一、数据挖掘技术概述（一）数据仓库。
所谓数据仓库[1]，就是一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时期的数据集合，用以支持银行经营管理中的决策过程。
它提供集成化的和历史化的数据；它集成种类不同的应用系统；数据仓库从发展和历史的角度来组织和存储数据，以供信息化和分析化处理之用。
（二）数据挖掘技术。
数据挖掘（Data Mining）[2]就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
二、银行数据仓库的建设方法（一）银行建立数据仓库的必要性。
XXXX银行业务系统数据库安全建设方案
3
建立快速有效的恢复机制，确保在发生故障时能 够及时恢复数据库。
数据库安全实施步骤
3
制定详细实施计划
确定实施目标
明确数据库安全建设的具体目标和期望效果。
评估现有环境
对银行现有业务系统的数据库进行全面评估，了解数据库的类型 、版本、配置等信息。
制定实施计划
根据评估结果，制定详细的数据库安全实施计划，包括实施时间 、人员分工、资源准备等。
审计策略
配置数据库审计策略，记录对数 据库的所有操作，以便事后追踪 和分析。
加密策略
对敏感数据进行加密存储和传输 ，确保数据在传输和存储过程中 的安全性。
测试与验证数据库安全性
功能测试
测试数据库安全设备的各项功能是否 正常工作。
性能测试
测试数据库安全设备对业务系统的性 能影响，确保不会因部署安全设备而 导致业务性能下降。
对数据库的操作进行严格的 审计和监控，确保操作的合 规性和安全性。
数据库安全事件应急响应
建立完善的数据库安全事件应急 响应机制，包括应急响应流程、 应急响应团队、应急响应资源等 。
定期进行应急响应演练，提高应 急响应能力和效率。
对数据库安全事件进行分类和定 级，明确不同事件的应急响应措 施。
及时总结和分享应急响应经验和 教训，不断完善应急响应机制。
采用先进的数据库安 全防护技术，包括数 据库防火墙、数据加 密、数据脱敏等，提 高数据库系统的安全 防护能力。
建立数据库安全监控 平台，实时监控数据 库系统的安全状态， 及时发现和处理安全 事件，提高应急响应 能力。
加强数据库管理人员 的安全培训和技能提 升，提高管理人员的 安全意识和操作技能 水平，降低人为操作 风险。
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。
信用卡中心数据仓库项目设计
信用卡中心数据仓库项目设计1.引言数据仓库是一个用于集成、管理和分析组织内部和外部数据的信息系统。
在信用卡中心，数据仓库可以用于统一管理和分析来自不同渠道的大量数据，以支持决策制定、风险评估和业绩监控等业务需求。
本文将详细介绍信用卡中心数据仓库项目的设计。
2.项目目标-支持全面的数据集成：将来自不同渠道的数据整合到一个中心化的数据仓库中，包括持卡人信息、交易记录、风险评估指标等。
-实现高效的数据查询与分析功能：提供灵活、快速的查询和分析功能，以支持业务决策制定和监控。
-提供全面的报表和可视化分析：根据不同业务需求，提供多样化的报表和可视化分析功能，帮助用户快速了解和分析数据。
-确保数据安全和隐私保护：采用合适的数据加密和权限控制机制，确保数据的安全性和隐私保护。
-支持数据质量管理和数据清洗：对数据进行质量管理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
3.数据模型设计在数据仓库设计中，需要根据业务需求和数据特点设计相应的数据模型。
在信用卡中心数据仓库项目中，可以采用星型或雪花型数据模型。
主要的表包括：-事实表：包括交易事实表、持卡人信息事实表等，存储与业务相关的数值度量和指标。
-维度表：包括持卡人维度表、时间维度表、地理位置维度表等，存储与业务相关的描述性属性。
-明细表：存储交易明细等详细信息。
4.数据采集与集成数据采集与集成是数据仓库设计的核心环节。
在信用卡中心数据仓库项目中，可以采用以下步骤：-数据源识别和选取：识别和选取数据源，包括信用卡交易系统、持卡人信息系统、风控系统等。
-数据抽取和转换：从各个数据源中抽取数据，并进行数据清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。
-数据加载和装载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，包括事实表、维度表和明细表。
5.数据查询与分析数据查询与分析是数据仓库的主要功能之一、在信用卡中心数据仓库项目中，可以提供以下功能：-SQL查询：提供灵活、高效的SQL查询功能，以满足用户的各种查询需求。
银行信用卡系统的数据仓库模型研究
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表 １文 件 的平 均 时 间 和 资 源使 用 情 况列 表
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要 】 数 据 仓 库 （ ｔ ｒｈｕｅ Ｄ ） 作 为 信 用 卡 系统 和 数 据 挖 掘 的 中间模 块 ， 于 对 其 及 时性 的 要 求 ， 据 仓 ： Ｄａ ｗａｅｏ ｓ， Ｗ ， ａ 由 数
银行数据仓库流程管理制度
第一章总则第一条为规范银行数据仓库的开发、管理、维护和使用，确保数据仓库的稳定、高效、安全运行，提高数据质量，特制定本制度。
第二条本制度适用于银行内部所有涉及数据仓库的项目、团队和个人。
第三条本制度遵循以下原则：1. 规范化：数据仓库的开发、管理、维护和使用应遵循规范化的流程和标准。
2. 安全性：确保数据仓库的数据安全，防止数据泄露、篡改和丢失。
3. 可靠性：确保数据仓库的稳定运行，提高数据质量，为业务决策提供有力支持。
4. 可扩展性：适应业务发展和技术进步，满足不同业务场景的需求。
第二章数据仓库流程第四条数据仓库流程主要包括以下阶段：1. 需求分析对业务需求进行调研和分析，明确数据仓库的建设目标、数据范围、功能需求等。
2. 数据建模根据需求分析结果，设计数据仓库的数据模型，包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
3. 数据抽取从源系统中抽取数据，进行数据清洗、转换和集成。
4. 数据加载将清洗、转换后的数据加载到数据仓库中。
5. 数据维护对数据仓库进行日常维护，包括数据更新、备份、恢复等。
6. 数据查询与分析为用户提供数据查询和分析服务，支持业务决策。
第三章规范与标准第五条数据仓库命名规范1. 数据库、表、字段等命名应遵循统一的命名规则，易于理解和记忆。
2. 命名应避免使用特殊字符和缩写，确保唯一性和可读性。
第六条 ETL开发规范1. ETL开发人员应遵循ETL开发规范，确保ETL过程的正确性和稳定性。
2. ETL脚本应具有良好的可读性和可维护性，便于调试和修改。
第七条数据质量规范1. 数据仓库的数据质量应符合相关标准，确保数据准确、完整、一致。
2. 定期对数据质量进行检查，发现问题及时整改。
第四章管理与维护第八条数据仓库管理1. 数据仓库管理员负责数据仓库的日常管理，包括数据备份、恢复、监控等。
2. 数据仓库管理员应定期对数据仓库进行性能优化，提高数据查询效率。
第九条数据维护1. 数据维护人员负责数据仓库的数据维护工作，包括数据更新、备份、恢复等。
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。
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。
数据挖掘在我国商业银行信用卡业务中的优势
2012年第6期中旬刊（总第483期）时代金融Times FinanceNO.06，2012（CumulativetyNO.483）数据挖掘在我国商业银行信用卡业务中的优势分析李娟（陕西省行政学院，陕西西安710068）【摘要】数据挖掘作为一项新的商业信息处理技术，在我国的商业银行信用卡业务中有着很大的应用价值。
本文从数据挖掘的含义出发，探讨了数据挖掘分析方法及实施步骤，在此基础上，对其在信用卡业务中的应用优势进行了分析。
【关键词】数据挖掘信用卡商业银行目前，我国信用卡业务发展面临着一些难题，怎样寻找真正的信用卡用户，怎样维持信用卡发行机构与信用卡用户之间的关系，怎样控制信用卡业务中的风险等，都困扰着我国信用卡发行机构与管理机构。
对于这些问题的解决，以大量数据管理为基础的数据挖掘技术是一个行之有效的工具。
一、数据挖掘的含义数据挖掘是新兴的一种决策技术，并且随着信息技术不断发展而逐渐完善。
自1995年在加拿大蒙特利尔召开第一届知识发现和数据挖掘学术会议以来，数据挖掘一词在各行各业流行开来，其基本技术含义是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的数据中，提取隐含在其中的，事先不知的，但又具有潜在价值的信息和知识的过程。
从这个定义，我们直观地将数据挖掘过程比喻为在“数据矿山”中寻找蕴藏的“知识金块”的过程。
从商业价值角度，商业运行中存在着海量数据，如果仅凭简单的传统统计分析方法，是很难将大量数据中无用信息剔除掉的，数据挖掘作为一种新的商业信息处理技术，通过抽取、转换和分析商业数据，揭示隐藏在其中未知的规律性，并对其进行模型化处理，从而为商业决策起到辅助作用，在一定程度上解决“数据大爆炸而知识极贫乏”的现象。
对商业银行而言，这种“数据大爆炸”的现象表现地更为突出，商业银行作为一类特殊企业，其每天的业务会产生大量数据，虽然目前各家商业银行应用的数据库系统能够实现数据录入、查询、统计等工作，但却无法发现这些数据背后存在着的隐藏关系，很难通过现有数据成功预测未来趋势。
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。
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。
银行数据仓库建设情况汇报
03
数据仓库建设中的问题与挑 战
数据整合的难度
数据来源多样
银行涉及的业务范围广泛，数据来源 众多，如柜台、ATM、POS机、网 银等，整合难度较大。
数据格式不统一
不同业务系统产生的数据格式不统一 ，需要进行数据清洗和转换，以适应 数据仓库的存储和查询需求。
04
数据仓库的未来规划
数据仓库的扩展性规划
总结词
灵活可扩展
详细描述
随着银行业务的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，因此数据仓库的扩展性至关 重要。未来规划中，我们将采用分布式架构，支持横向和纵向的扩展，确保数据 仓库能够随着业务增长而平滑扩展。
数据仓库的扩展性规划
总结词：高可用性
详细描述：ห้องสมุดไป่ตู้了确保数据仓库的稳定运行，我们将加强系统的容错能力，采用负 载均衡和故障转移机制，确保在部分节点出现故障时，系统仍能提供不间断的服 务。
逐步将数据仓库迁移至云 平台，降低运维成本，提 高数据处理效率。
安全性增强
加强数据安全保护措施， 确保数据仓库的安全稳定 运行，防止数据泄露和被 攻击风险。
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数据仓库建设现状
数据仓库的架构
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当前数据仓库采用三层架构， 包括数据源层、数据存储层和
数据应用层。
数据源层负责从各个业务系统 获取数据，并进行初步的数据
清洗和转换。
数据存储层采用关系型数据库 管理系统，如Oracle或SQL
Server，进行数据的存储和管 理。
数据应用层提供数据查询、报 表生成、数据分析等功能的接
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银行信用卡数据仓库建设
一、需求分析
银行建立数据仓库的必要性。
中国的银行业在发展过程中，已逐步实现了绝大多数核心业务的计算机处理，积累了大量的客户数据和经营数据，这些数据是银行的宝贵财富，如何利用这些数据，发掘有价值的信息，解决问题的关键是建立银行企业级的数据仓库，实现对银行所有经营信息和客户信息的有效存储，并针对银行不同部门的管理决策需要，进行多层次的数据加工处理，以多种方式呈现真正有价值的信息（例如，维度，商业需求用户数量等），满足银行管理决策和客户分析的需要。
由此可以看出，整合数据建立一个全银行统一的数据中心，对于银行来说是非常重要的。
通过数据仓库技术，将x银行全国各地的数据整合，并对数据进行一系列的抽取、加工、清洗、加载，使得数据能够有很高的利用价值。
通过智能化的报表加工工具Cognos来快速的生成多种多样的报表，从不同的维度来展现数据。
这些报表对于管理层来说数据更准确、更有价值，而且还可以根据上级的不同需求来随时生成想要看到的报表。
这些对于银行发展新的客户、改善与老客户的关系、提高市场竞争力和占有率是非常重要和迫切的。
二．维度分析
1）卡量分析
2）客户量分析
3）账户分析
通过对卡量、客户量和账户量分析指标的业务定义的分析，卡信息汇总表选取的入仓字段有卡号、开卡日期、激活日期、销卡日期、销卡日期、到期日、发卡机构。
通过对卡量、客户量和账户量分析指标的业务定义的分析，选取的入仓字段有机构代码、性别代码、客户号。
通过对卡量、客户量和账户量分析指标的业务定义的分析，选取的账号信息汇总表的入仓字段有账号、销户日期、账户状态、开户日期、销户日期、账户余额、逾期状态。
三、所用到的技术简单概述
1）ETL概述
E是Extraction的简写，表示数据的抽取；T是Transformation的简写，表示数据的转换；L是Loading的简写，表示数据的加载。
ETL是数据抽取(Extraction)、转换(Transformation)、加载(Loading)的过程。
抽取(Extraction)，在数据仓库系统的建设中是对数据的操作，就是将数据从
各种原始的业务系统中读取出来，这是要建立数据仓库系统的所有工作的前提。
转换(Transformation)，是对数据的操作，为了满足目标和业务需求将从银行各源系统中抽取得到的数据按照一系列事先设计好的规则进行转换，并对数据进行清洗将脏数据过滤掉以提高数据质量。
加载(Loading)，是对数据的操作，将转换完的数据按照需求增量或全量的导
入到数据仓库中，也就是平时所说的数据入仓。
ETL是数据仓库系统的基础。
数据仓库系统以实际存在和发生的数据为基础，
自己加工产生的数据较少；一个银行通常会包含几十个业务系统，这些业务系统
都可能会成为数据仓库数据的来源；由于业务系统的数据质量良莠不齐，所以必
须对数据进行操作去除虚假的没有价值的脏数据，提高数据质量；由于业务系统
的数据纷繁复杂，所以在建立数据模型时要参考数据的特性，有针对性的将数据
整合进数据模型；各源系统中的数据之间存在着复杂的关系；源系统的数据在加
工进入数据仓库系统时，有些必须遵照一定的先后次序。
2）Cogno相关技术
商务智能(Business Intelligence，简称BI)是以数据仓库为基础，通过对数据
进行管理，运用数据加工后的分析结果为有关部门提供决策支持，实现企业对信
息的智能化管理，帮助企业提高竞争力的技术。
Cognos8主要用到的组件包含五个：Query Studio、Report Studio、Analysis
Studio、Transformer和Framework。
几个模块在Cognos体系中的位置如下图：
应用专业
（Consumer) （Profession) 查询 Querry Fraework Manager
Report Studio Tranformer 分析 Analysis Studio
四、信用卡建设模型与设计
1）系统架构
数据仓库的系统架构不是唯一的，根据不同的情况，做出不同的方案。
理论上ODS层可以单独拿出来作为一个项目，也可以直接放进数据仓库建设的项目。
放进数据仓库内，就需要数据仓库项目组的人对源系统数据进行ETL加工来满足后面的数据需求。
将ODS层单独作为一个项目拿出来，就需要在ODS项目组与数据仓库项目组之间建立一个接口，EDW 项目组将需要的数据通过接口向ODS发出需求，然后，ODS按照接口规范向EDW下发数据。
本文选择了后者，将ODS与EDW分开，通过接口来连接两个项目组。
数据集市层理论上也分两种建设情况：一是，建在数据仓库内，由数据仓库将数据加工好，导入集市层，然后各业务系统根据自己的需求向数据仓库提出需求，通过接口来传递数据；二是，建在数据仓库外，由各业务系统根据需求将汇总加工层的数据拿来加工满足自己的需求。
本文选择了后者，将集市层建在数据仓库外。
银行信用卡中心数据仓库系统的建设过程是先将原系统数据经过ETL加工，将加工后的数据导入数据仓库的临时层(temp)；然后再用ETL将临时层的数据加工后导入基础层(base)；将基础层的数据经过ETL加工后导入汇总加工层(datep)：再按照业务需求将汇总加工层的数据经过ETL加工后导入数据集市层；最后将数据集市层的数据打包，通过Framework建立关系打包上传，在Cognos中通过报表的形式展现出来。
系统架构图如下图：
源系统数据：来源于银行各个业务系统的初始数据，经ETL算法加工后，
导入ODS(Operational Data Store)层。
数据仓库：数据仓库通过接口向ODS发出数据请求，ODS按接口规范向数据
仓库下发数据。
数据集市：属于数据仓库的一部分，为了满足银行的各个应用，建立数据集
市层，通过数据集市层数据仓库向各个应用提供数据。
Cognos应用：是银行业务中的一种应用，通过Cognos工具来制作报表，展现
数据的分析结果。
由于本项目中客户要求最后呈现卡量分析、客户量分析、账户
分析的报表，所以在这里选择了Cognos应用。
2）逻辑模型设计
当事人重要日历表
3）物理模型设计
银行信用卡中心数据仓库建设的物理数据模型下图：
五、举例分析
在进行案例分析时，选取我们同学持有银行平安深圳市分行的现有信用卡客户，其中有20个“好客户”和20个“坏客户”，利用模型进行实际精确度检验，具体方法是将20个信用良好客户样本和20个信用差的客户样本的特征变量虚拟值代入模型，将所得结果与实际相比较，计算出好客户和坏客户预测的准确性。
经过对模型试验结果的分析，在20个好客户中经过模型预测有3个好客户被预测为坏客户；坏客户检验准确率14／20=70％，就是由6个坏客户被预测为好客户。
运用算术平均法，可得模型判别个人信用综合准确率为(85％+70 )／2=77．5％，接近80％，这说明此模型有一定的应用价值。
虽然模型有一定的使用价值，但离银行的目标差距还很有很大的差距，在实际的使用过程中，还需要进一步优化模型，提高其评价的准确度。