中国银行广东分行数据仓库引用案例

中国银行大数据应用实例的新案例中国银行大数据应用实例的新案例1. 引言中国银行作为我国领先的商业银行之一，一直致力于探索和应用新技术，以提升其金融服务和业务效率。

其中，大数据技术在近年来的应用中发挥了重要作用。

本文将介绍中国银行在大数据应用方面的新案例，重点关注其如何利用大数据技术改进客户体验、风险管理和业务发展。

2. 优化客户体验中国银行通过大数据分析，建立了全面、准确的客户画像，更好地理解客户需求和行为习惯。

基于这些数据，银行精确定位和推送个性化产品和服务，提高了客户满意度和忠诚度。

通过分析客户的交易数据和消费行为，银行能够更好地为客户量身定制信用卡额度，提供更具个性化的金融服务。

3. 精准风险管理大数据技术给中国银行提供了更全面、及时的风险管理能力。

银行通过分析海量数据，建立了风险预警系统，能够即时监测和预测潜在风险，并采取相应措施进行规避。

通过对客户的征信数据和信用卡使用情况进行分析，银行能够快速发现信用卡盗刷和欺诈行为，及时停止交易并保护客户资产安全。

4. 优化业务发展大数据技术为中国银行提供了更多的业务发展机会。

通过深度分析客户的交易数据、消费习惯以及市场趋势，银行可以精确把握市场需求，及时调整和推出新产品和服务。

银行可以基于客户分群进行精准营销，向特定客户群体推出理财产品、小额贷款等，提高业务销售和盈利能力。

5. 总结和回顾中国银行在大数据应用方面的新案例展示了其在客户体验、风险管理和业务发展方面的创新能力。

通过大数据技术的应用，银行实现了从简到繁、由浅入深的探索与应用，为客户提供更个性化的金融服务，提高了风险管理能力和业务发展水平。

尽管已经取得一系列成功，中国银行仍需要持续推进大数据技术在更多领域的应用，以不断提高金融服务水平并满足客户的不断变化的需求。

6. 观点和理解大数据技术在中国银行的应用是现代金融服务的重要趋势之一。

通过深度分析海量数据，银行可以更好地理解客户需求，提供个性化的金融产品和服务。

ITSM：中国银行广东省分行IT服务管理案例TAG:案例ITSM ITIL实施银行这个案例是关于中国银行广东省分行电脑投诉中心利用Unicenter ServicePlus Service Desk来提高IT系统效率、确保银行系统稳定的。

不过需要指出的是，IT服务管理在我国还处于发展初期，其应用情况与国外相比仍有很多待改进之处。

比如这个案例，我们看到的是怎样利用Unicenter ServicePlus Service Desk这个工具解决问题，而较少看到针对IT管理流程的分析、设计与变革（重组）。

正如本书前面所指出的，IT服务管理的核心是流程，工具可以固化流程但它本身并不能取代流程。

但从另一方面说，流程重组在我国是一个说起来容易做起来难的事情。

因此，希望这个案例可以给我们一些启发，促进我们更多的去实践IT服务管理并不断对其进行改进。

企业背景中国银行广东省分行（以下简称中行广东分行）是一家国际化银行，在多年的发展历程中，中行广东分行曾创造了中国银行业和中国银行系统内的许多第一，目前在外汇存贷款、国际结算、外汇资金和银行卡等业务领域仍居领先地位。

是中国银行系统国内业务量最大的分行之一，也是广东省内外汇资金实力最雄厚、外汇业务市场占有率最大的银行之一。

中行广东分行与世界各地1千多家银行的近4千家分支机构建立了代理关系，在省内设置机构网点1千多个，从业人员2万多人，遍及全省各市、县及重点乡镇。

一直以来，中行广东分行的科技应用水平在同业和中国银行系统内中长期处于前列，先后推出了中银通、外汇宝、网上银行等先进的科技应用。

目前，全辖区储蓄与会计网点上机覆盖率均达100%，银联网络已覆盖了广东省21个地市和省外的北京、上海、香港、澳门等多个城市。

面临的问题由于电脑普及率高，银行卡的发卡量大，通存通兑、ATM的应用范围广，并且在未来将面对越来越多的数据业务，因此中行广东分行对其计算机网络、系统及各终端设备的稳定性和故障的快速处理/恢复能力的要求比任何时候都要迫切。

商业银行科技风险案例63条中国银行业监督管理委员会信息中心二○一○年八月序言当前，信息技术已经渗透到商业银行经营管理的各个领域，银行业已成为信息技术高度密集、高度依赖的行业，同时也是受信息科技风险影响最大的行业之一。

信息系统的安全性、可靠性和有效性不仅是商业银行赖以生存和发展的重要基础，还关系到整个银行业的安全和国家金融体系的稳定。

根据近几年国际上出现的信息系统故障事件分析，如果银行信息系统中断1小时，将直接影响该行的基本支付业务；中断1天，将对其声誉和市值造成极大伤害；中断2～3天以上不能恢复，将直接危及银行乃至整个金融系统的稳定。

同时，随着网上银行、电子商务等网络金融服务的快速发展，利用网络信息技术的犯罪活动也日益增加，威胁银行业信息安全、针对网上银行的案件呈上升趋势，对客户利益和对银行声誉带来的危害不容忽视。

2004年，巴塞尔新资本协议将信息科技风险明确划归操作风险的范畴，使得信息科技风险管理成为了银行全面风险管理体系中的重要组成部分。

近年来，银监会对银行信息科技风险管理高度重视，对银行信息科技风险管理提出了明确要求。

各商业银行也普遍提高了对信息科技风险管理的关注程度，银行业的信息科技风险管理水平不断提高。

在取得成绩的同时，必须清醒地意识到存在的问题与不足。

近年来国内外信息科技风险事件时有发生，系统重大停机宕机、核心业务系统中断、网站安全漏洞、网上银行虚假交易、客户资金被窃取等。

后果严重，教训深刻，网络与信息安全形势不容忽视。

这些事件的发生再次向我们敲响警钟：信息科技工作一旦发生问题就是重大问题。

信息科技风险就在身边，强化风险监管刻不容缓。

以史为镜知兴替，以案为鉴明得失。

基于此，银监会组织专人对银行业金融机构计算机犯罪案件和信息安全事件进行了认真梳理，从中选择有代表性和借鉴意义的典型案例，开创性地编写了《银行业科技风险警示录》。

该书汇编刊印工作非常适时，非常必要，在银行业计算机犯罪与信息安全事件研究方面迈出了可喜的一步。

企业级数据仓库解决方案实施案例解析随着科技的飞速发展，大数据时代已经来临，企业对数据的需求和依赖程度越来越高。

在这种情况下，构建一个企业级数据仓库成为许多企业的迫切需求。

本文将结合实际案例，为大家解析企业级数据仓库解决方案的实施过程。

一、案例背景某大型零售企业，在我国拥有上百家连锁门店，业务覆盖线上线下多个领域。

随着企业规模的不断扩大，数据量也急剧增长。

原有的数据存储和处理系统已无法满足业务发展的需求，企业亟需构建一个高效、稳定的数据仓库，以提高数据处理和分析能力，为企业决策提供有力支持。

二、解决方案设计1.需求分析：通过与业务部门的深入沟通，了解各部门的数据需求，确定数据仓库建设的目标。

本案例中，需求主要包括：销售数据、库存数据、会员数据、财务数据等的一体化存储和分析。

2.技术选型：根据需求分析，选择合适的技术栈。

本案例中，采用开源大数据技术栈，包括Hadoop、Spark、Hive、HBase等。

3.数据集成：将分散在不同系统中的数据进行抽取、转换、加载（ETL），统一存储到数据仓库中。

本案例中，采用Kettle作为ETL 工具，实现数据的实时同步和更新。

4.数据建模：根据业务需求，设计合适的数据模型。

本案例中，采用星型模式进行数据建模，构建销售、库存、会员、财务等主题的数据模型。

5.数据分析和报表：利用数据仓库中的数据，进行多维度分析和报表展示。

本案例中，采用BI工具（如Tableau、PowerBI等）进行数据可视化展示，帮助企业决策者快速了解业务状况。

6.数据安全与维护：确保数据仓库的安全稳定运行，包括数据备份、权限管理、监控告警等。

本案例中，采用AWS云服务进行数据存储和备份，确保数据安全；同时，搭建监控系统，实时监控数据仓库的运行状态。

三、实施过程1.项目筹备：组建项目团队，明确项目目标和任务分工。

项目团队由项目经理、技术专家、业务分析师、开发人员等组成。

2.技术研发：根据技术选型，开展大数据技术栈的研发工作。

完整版华夏银⾏成功运⽤CRM客户关系管理系统案例信息管理系统案例分析PowerCRM在华夏银⾏的成功运⽤班级：信息033制作者：徐潇(0322200097)陈⼩组成员：陆仁珏(0322200088)吴徐潇(0322200097)陈玲(0322200098)孙维纳(0322200099)洁(0322200089)申璐(0322200096)玲(0322200098)孙维纳(0322200099)⼀、华夏银⾏简介华夏银⾏成⽴于1992年10⽉，注册资本25亿元，是⼀家全国性股份制商业银⾏，实⾏⼀级法⼈体制和董事会领导下的⾏长负责制。

华夏银⾏总⾏设在北京，在上海、南京、杭州、济南、昆明、深圳、⼴州、重庆、沈阳、武汉、⽯家庄、太原、⼤连、青岛、温州等20个⼤中城市设⽴了100多分⽀机构，拥有4000余⼈的知识化、年轻化、⾼素质的员⼯队伍。

截⽌2000年6⽉末，华夏银⾏累计投放贷款近1500亿元，累计实现利润26.15亿元;银⾏存款余额突破580亿元，总资产达到716亿元，成为中国最具特⾊的商业银⾏。

⼆、华夏银⾏⾯临的挑战随着我国加⼊WTO进程的迫近，银⾏业⾯临着即将⼤举⽽⼊的外国⾦融机构的激烈竞争，外国⾦融机构在诸多⽅⾯对中国银⾏业来说都存在着优势，尤其是在客户关系管理⽅⾯国外已有多年的经验。

随着⽹上银⾏和⾦融电⼦化的飞速发展，地域的概念将缩⼩，国内银⾏所凭借的⽹点优势也显得并不那么重要。

由于长期以来的⾏业垄断政策，银⾏长期处于保护状态，缺乏活⼒，银⾏的业务流程还是基于内部管理和内部核算需要，银⾏业务开的强⾏银外⼊银资侵银展是围绕着”以资⾦为中⼼"的思想来运营的，并没有把”以客户为中⼼”真正落到实处。

随着⾦融资本的全球化、⾦融竞争和风险的加剧，这种运营的模式逐渐不适应银⾏的发展。

现代的银⾏业务都逐渐的向以"客户为中⼼"的运营模式转变，根据客户的具体需求向客户提供相应的⾦融服务。

Brio BI解决方案在中国银行深圳分行应用案例BI技术——银行信用卡业务高速增长的动力BI技术——信用卡市场竞争中的秘密武器随着中国加入世贸组织，国内金融市场将逐步全面向外资开放，能给银行带来巨额利润的信用卡业务成为了内资银行和外资银行的必争之地。

在这场激烈的角逐中，各家银行使出浑身解数，争夺未来信用卡市场的主导权。

在“大零售”战略思想的指导下，中国银行牢牢坚持以科技为依托，大力进行产品创新和市场拓展，实现人民币信用卡、国际信用卡发卡量和有效商户数量业内第一的目标。

2002年，截止到10月初，长城人民币准贷记卡量同业占比从年初的23%上升到27%。

同期，为了开展具有针对性的市场营销、提供个性化服务、提高品牌知名度和忠诚度、提高信用业务的市场份额和利润水平，同时降低经营风险，中国银行计划在全国各分支机构推广信用卡业务的BI（商业智能）应用，BI技术成为中国银行在这场激烈角逐中的秘密武器，其首期推广计划涵盖北京、上海、深圳、浙江四地。

深圳是中国经济最发达的城市之一，信用卡业务量较大，成长也较快，也因此较早地反映出一些服务和管理的不足。

深圳分行是中国银行效益最好的分支机构之一，建立了良好的IT基础，因此被中国银行总行选中，作为信用卡业务BI 分析系统建设的试点。

由此可见，该系统的实施不仅担负开拓本地业务的重任，还将对中国银行全国市场的业务模式产生相当的影响。

中行深圳分行十分重视供应商个性化定制的开发能力、快速响应的服务能力、以及高度的系统安全性，最终选择了在世界各大银行都有成功应用的Brio Software和具有较丰富金融应用开发经验的华际友天公司。

两家公司密切合作为深圳中行打造基于Brio Intelligence(tm)的信用卡业务分析系统，帮助深圳中行更有效地管理信用卡业务，并推动该业务持续高速增长。

争业界完整先进的BI解决方案中行深圳分行的信用卡业务分析系统面向银行管理层，以企业级数据仓库为基础，整合银行内部信用卡相关的所有重要数据，通过对数据进行快速而准确的分析和挖掘，以及提供的全方位、多层次的辅助决策支持手段，帮助银行领导在短时间内对市场变化及趋势做出更好的战略性商业决策，以挖掘重点客户、提高服务质量、减少运作成本，为银行带来有利的市场竞争优势。

《中国金融电脑》1998年第10期(总第111期)・45・在当今信息社会里,信息正以爆炸的速度增长,面对来势凶猛的信息,人们往往感到无所适从。

事实上,在这信息海洋里有用的信息比率很低。

据I BM 公司的测算,目前许多企业花费昂贵代价建立起来的数据库,真正有用的只有7%,问题就在于怎样发现那些真正有用的信息。

就我国的银行业而言,每家银行都有自己庞大的客户信息库,可管理人员往往视这个信息库而不见,只注重其量的总和,如存款余额等,而不去研究开发这个信息库的具体内容,无法把数据转化为对企业有用的信息,导致信息黄金的流失和资源的浪费,同时另一方面在其新开发的业务中又不得不面对高风险威胁。

在信息中搜寻黄金又不被信息表面的假象所迷惑,不被信息海洋所淹没,就要采用科学的方法和工具。

一、相关的定义11数据仓库(DataW arehouse )数据仓库是支持管理决策过程的一个数据集合,这个数据集合是由企业内的历史详细数据和当前详细数据、操作数据和外部(环境)数据按照一定的主题标准归类,进行加工和集成而建立的,是为企业决策服务的。

21数据挖掘(Datam inin g )数据挖掘是从大量的、不完全的、先前不知道的、模糊的、可能有污染的随机详细数据中提取隐含的、潜在有用的信息和知识的过程。

挖掘的对象是数据库和数据仓库,其目的是通过对数据的统计、分析、综合、归纳和推理,揭示事件间的相互关系,预测未来的发展趋势,起到辅助实际工作问题求解、支持决策的作用。

31联机分析处理技术(OLAP )谈到数据仓库,总要提到它的主要工具———联机分析处理技术OLAP (Online Anal y tical Processin g )。

OLAP 概念是由E.F.C odd 于1993年提出的。

与OLT P 相比较,主要存在以下区别:(1)OLT P 处理的对象是大量的事务,每个事务处理只对少量的数据进行存取与更新,查询比较简单,返回数据量少,不适应较大规模的决策支持数据分析;而OLAP 大量的操作是查询,一般不需要修改数据,返回数据量大,重在分析,为决策支持服务,用户一般不需要很深的SQ L 知识。

中小银行数据仓库建设最佳实践【摘要】本文分享了银行数据仓库建设的实践经验，包括建设思路、分层规划、模型设计、主题划分、辅助工具和实践思考，希望能为进行同类项目建设的同行提供参考。

近年来，随着银行业务日益发展、监管要求不断深化，秦皇岛银行逐步将数据分析、数据应用、数据挖掘作为金融业务发展和管理决策的重要支撑手段，将数据作为行内的核心资产，不断拓展数据应用场景，提升数据资产管理能力。

烟囱式系统建设模式会给数据建设带来严重后果，数据标准、数据规范无法按预期实施，数据质量提升与预期相距甚远。

秦皇岛银行原有的数据平台（简称ODS）系统已经不能满足业务部门日益旺盛的数据分析需求，同时也面临着一些其它问题，如：数据架构混乱，数据存储分散、数据冗余严重、数据网状结构，缺乏统一的数据模型和数据管控等，迫切需要对ODS系统进行重构，对数据进行统一整合，构建全行数据标准化体系，满足行内业务快速发展及数据辅助应用等需求，能够在激烈的数字化转型竞争中发挥应有的价值。

一、建设思路秦皇岛银行于2021年7月正式启动数据仓库升级项目建设，项目组在项目建设时提出“数据标准先行、数据管控跟进、应用驱动与数据驱动相结合”的数据仓库建设方法，将数据标准、数据管控和数据应用统一纳入数据仓库建设工作范畴。

数据仓库作为全行基础数据底座，接入44个业务系统，按照DW五层架构以业务驱动规划设计13个业务主题模型，按照“一数一源”原则实现统一的基础数据资源管理，避免重复建设和指标冗余，保障数据口径的规范和统一，实现数据资产全链路关联，为数据分析提供数据支撑。

▪数据标准先行数据标准是一整套数据规范，是开展数据治理工作的必要先行和重要基础。

数据标准是为了规范数据在行内外共享和使用的一致性和准确性，对数据分类、业务属性、技术属性、管理属性等所做的统一规定。

数据标准实施分为数据标准制定和数据标准执行两个阶段，我行依托数据仓库需求调研过程梳理现有元数据，并以此为基础借鉴同业和厂商实施经验，制定我行的数据标准，再经行内各部门协商一致，批准发布一套供各部门遵循使用的规范性数据标准文件，从而确保银行的数据资产在交换和使用过程中具有高度的一致性和准确性，通过数据仓库实施过程去落地，从而完成全行数据流向的标准化和规划化。

1.【单选题】【难度：2】计算机用于计量存储容量和传输容量的计量单位是（）。

A. 字符B. 字段C. 记录D. 字节答案：D2.【单选题】【难度：1】关于数据库说法不正确的是（）。

A. 数据库是以一定的组织方式把相关数据存储在一起的集合B. 数据库能以最佳的方式和最少的数据冗余为多种应用服务C. 程序与数据具有较高的依赖性D. 数据库的主要目标是较少数据冗余和获得数据独立性答案：C3.【单选题】【难度：1】使用二维表格表示实体和实体之间关系的数据模型是（）。

A. 关系结构数据模型B. 层次结构数据模型C. 网状结构数据模型D. 面向对象数据模型答案：A4.【单选题】【难度：2】唯一标识每个记录的是（）。

A. 外键B. 主键C. 元组D. 字段答案：B5.【单选题】【难度：3】第三范式是指关系表中不存在（）。

A. 元组依赖B. 可分割的数据项C. 部分依赖D. 传递依赖答案：D6.【单选题】【难度：2】限定一个或多个维度的取值范围得到数据展现结果，这种数据仓库查询方式是指（）。

A. 上卷B. 下钻C. 切块D. 切片答案：C7【单选题】【难度：2】针对多维展现的数据，进一步探求其内部组成和来源，这种数据仓库查询方式是指（）。

A. 上卷B. 下钻C. 切块D. 切片8.【单选题】【难度：3】将数据划分成有意义或有用的组（簇）的数据挖掘方法是（）。

A. 聚类分析B. 分类分析C. 关联分析D. 序列分析答案：A9.【单选题】【难度：3】用来检测用户与网站的互动数据的数据挖掘是指（）。

A. 网络文本挖掘B. 网络内容挖掘C. 网络使用挖掘D. 网络结构挖掘答案：C10.【单选题】【难度：2】关于商务智能的特点说法不正确的是（）。

A. 商务智能旨在支持组织的业务运作和管理决策B. 商务智能的数据源仅限于企业内部数据C. 商务智能是数据加工厂D. 商务智能是从大规矩数据中发现潜在、新颖的、有用的知识的过程答案：B11.【多选题】【难度：2】文件管理方式的缺陷有（）。

《数据仓库与数据挖掘》实验报告册20 - 20 学年第学期班级：学号：姓名：授课教师：杨丽华实验教师：杨丽华实验学时： 16 实验组号： 1信息管理系目录实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用 (3)实验二使用WEKA进行分类与预测 (6)实验三使用WEKA进行关联规则与聚类分析 (7)实验四数据挖掘算法的程序实现 (8)实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用实验类型：验证性实验学时：4实验目的：学习并掌握Analysis Services的操作，加深理解数据仓库中涉及的一些概念，如多维数据集，事实表，维表，星型模型，雪花模型，联机分析处理等。

实验内容：在实验之前，先通读自学SQL SERVER自带的Analysis Manager概念与教程。

按照自学教程的步骤，完成对FoodMart数据源的联机分析。

建立、编辑多维数据集，进行OLAP操作，看懂OLAP的分析数据。

实验步骤：1、启动联机分析管理器：开始->程序－>Microsoft SQL Server－>Analysis Manager。

2、按照Analysis Service的自学教程完成对FoodMart数据源的联机分析。

3、在开始-设置-控制面板-管理工具-数据源（ODBC），数据源管理器中设置和源数据的连接，“数据源名”为你的班级+学号+姓名，如T3730101张雨。

4、在开始-设置-控制面板-管理工具-服务-MSSQLServerOLAPService, 启动该项服务。

在Analysis Manager中，单击服务器名称，即可建立与Analysis Servers 的连接；否则，在Analysis Servers 上单击右键，注册服务器，在服务器名称中输入本地计算机的名字，如pc56。

本地计算机的名字可右击：我的电脑，选择属性，网络标志，里面有本地计算机的名字。