第10章——金融信息增值服务系统

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商业智能系统不仅使用业务数据库，而且更需要数据仓库。 主要原因有以下几方面：
(1)业务数据库不保存许多历史数据，若从时间上分析问题，则需要 用到许多历史数据。 (2)业务数据库通常不存储小结性数据．如每日、月、季、年的统汁 数据等，而为了加快数据分析，数据仓库需要存储这些小结性数据。 (3)数据分析要处理大量数据，性能〔速度)是关键，不能忍受从远 程业务数据库中抽取数据。 (4)数据分析中的查询，要动用大量的系统资源，系统的负担大。若 把这样大的负载加到业务系统中去，会影响业务系统的正常反应时间。 (5)数据分析不仅需要内部数据，还常常需要外部数据，而业务系统 一般不装载这些外部数据。 (6)数据分析需要一致格式(如相同日期格式、相同货币单位等)的数 据。
2、商业智能系统的主要应用领域
（1）市场营销关系 ）
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商业智能系统在这领域的应用，是使金融企业真 正建立以客户为中心的体制，使企业的目标、员工、 商务处理流程、基础设施等，全都集中丁实现如下 要求：依据客户的需求，来制订企业的产品、服务， 以及同客户进行实时交流。在客户划分、客户获得、 赢回客户、交叉销售、客户保留等方面应用商业智 能技术，可有效地赢得客户，增加金融企业的利润。
（2）可营利性分析 ）
通过商业智能可分析：金融企业的利润来自何处， 哪类产品对利润贡献最大，广告费用是否与销售成 比例，何种产品或系列产品可淘汰等诸如此类的问 题。
（3）降低成本 ）
通过数据分析．金融企业可确定，应从哪些对企 业影响最小的领域降低成本，如何降低成本等问题。
3．商业智能系统对数据仓库的需求原因
快速性是指具有快速反应能力; 可分析性是指它具备逻辑分析和统计分析能力： 多维性是指它能将数据依不同条件群集起来，用户可自由捡索各维的数据， 这是说可提供多维视图，包括对层次维和多重层次维的支持; 信息性是指无论数据量有多大，也不管数据存于何处，它都能及时获得信息， 并能对大量的信息进行管理。
7、OLAP的特点？ OLAP的特点 的特点？
5、数据仓库的组成
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6、数据仓库的实施过程？ 数据仓库的实施过程？
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7、OLAP的特点？ OLAP的特点 的特点？
Fra Baidu bibliotek
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联机数据分析处理(OLAP)技术，是以灵活、可用和及时的方式，构造、 处理和表示综合数据的一种技术。它是从商业角度来组织数据的，而不 是按通常的行、列和表来组织数据。 OLAP作为一种数据分析技术，具有快速性、可分析性、多维性、信息性 等特点。
客户信息与服务系统 信贷经营管理系统 金融企业内部管理信息系统 企业理财的智能系统 金融监控与预警系统 智能化的银行决策支持系统
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第三节 商业智能中的数据仓库技术 和数据挖掘技术
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关于商业智能系统的功能和应 用领域、对数据仓库的需求； 关于数据仓库的含义、组成、 建置方案、实施、解决方案 实例、数据挖掘技术及其应 用
上述各种特 性中，多维 性是OLAP 的关键属性， 多维分析是 分析企业数 据的最有效 方法，是 OLAP的灵 魂。因 此．OLAP 也常被称为 共享多维数 据的快速分 析。
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8、数据挖掘的含义？ 数据挖掘的含义？
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数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、 随机的数据中，提取隐含其中的、有价值的信息和知识的过程。
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-完-
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第二节 金融信息增值服务系统的体系
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关于客户信息与服务系统、信 贷经营管理系统、金融企业 内部管理信息系统、企业理 财的智能系统、金融监控与 预警系统、智能化的银行决 策支持系统等内容
第二节 金融信息增值服务系统的体系
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金融信息增值服务系统的体系的内容？ 金融信息增值服务系统的体系的内容？
金融信息增值服务系统的体系
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第十章 金融信息增值服务系统
第一节 金融信息增值服务系统概述 第二节 金融信息增值服务系统的体系 第三节 商业智能中的数据仓库技术和数据挖 掘技术
第一节 金融信息增值服务系统概述
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关于金融信息增值服务系 统的重要性；关于金融 信息增值服务系统的基 础--金融综合业务处理系 统的特点、应用软件开 发平台及其实例
第一节 金融信息增值服务系统概述
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1、金融信息增值服务系统的重要性在于？ 、金融信息增值服务系统的重要性在于？ 2、金融信息增值服务系统的基础是什么？ 、金融信息增值服务系统的基础是什么？ 3、金融综合业务处理系统的特点是什么？ 、金融综合业务处理系统的特点是什么？ 4、金融综合业务处理系统应用软件开发平台？ 、金融综合业务处理系统应用软件开发平台？ 5、金融综合业务处理系统的实例 、
数据仓库中的大量数据，就蕴藏着许多未被发现的销售机会，数据挖掘 工具就是用来发掘这些机会的。从大量数据到知识发现，需要借助数据 挖掘工具的信息提炼技术，去发掘关联数据，掘示关联数据之间助联系、 模式与发展趋势，进而揭示预测模型。 例如，挖掘工具可从数据仓库中帮助零售商发现，谁是最佳用户，他们 可能买什么，在一天中的什么时间买，以什么组合方式买；进而，还能 帮助企业优化库存、价格和销售规划，并引导顾客买更多的东西。
(1)是一致的集成的中央数据仓储。以保证各种应用所获得的数据的一致性。 (2)能支持复杂的查询方式。数据仓库中采用的联机分析处理OLAP(Online Analytical Processing)技术的查询方式， 比传统的联机事务处理OLTP技术要复 杂得多。OLAP中的查询都是复杂查询，要联合搜索很多表，查询的结果常常 很大，如几千条记录，还要根据返回的信息作进一步的数据挖掘，以获得决策 支持所需的信息。 (3)有详尽的历史数据。这是决策支持所必须的。由于需要存储详细的历史数据， 数据仓库的容量一般会增长很快。 (4)系统的可扩展性。数据仓库的重要特点是，随着应用的增加，其数据量快速 增大。因此，数据仓库对系统的可扩展性要求很高，包括硬件平台的可扩展性 和软件平台的可扩展性。
1、商业智能的功能？ 商业智能的功能？
商业智能系统具备如下两个主要功能：
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(1)像对待最宝贵的资源那样，能对来自电子支付系统和来自 Internet中 的相关的综合数据，进行有效的管理。 (2)能快速、准确地深入分析上述治如烟海的数据，从中找出 有意义的信 息，再将信息转化为知识，将知识转化为竞争优 势。就是说，要能对数据资源 进行及时的有效开发和利用， 从而作出更好的商业决策。
第三节 商业智能中的数据仓库技术 和数据挖掘技术
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1、商业智能的功能？ 、商业智能的功能？ 2、商业智能系统的主要应用领域有哪几个方面？ 、商业智能系统的主要应用领域有哪几个方面？ 3、商业智能系统对数据仓库的需求原因？ 、商业智能系统对数据仓库的需求原因？ 4、数据仓库的含义、基本特点？ 、数据仓库的含义、基本特点？ 5、数据仓库的组成？ 、数据仓库的组成？ 6、数据仓库的实施过程？ 、数据仓库的实施过程？ 7、OLAP的特点？ 、 的特点？ 的特点 8、数据挖掘的含义？ 、数据挖掘的含义？
4、数据仓库的含义、基本特点？ 数据仓库的含义、基本特点？
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20世纪80年代中．Bill Inmon首次提出“数据仓库”（Data Warehouse)这 一名词。数据仓库 数据仓库是面向主题的、与时间相关联的、一致的和集成的数据 数据仓库 仓储，主要用来在整个企业范围内提供决策支持的手段和工具。 数据仓库的起本特点有以下几方面：