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
当事人编号（FK ） 重要日期类型代码 重要日期 结果日期
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：
当事人编号 机构代码（FK ） 证件类型（FK ） 开始日期 结束日期
当事人编号（FK) 开始日期 介绍日期 当事人信息表
当时账户信息表
当事人编号（FK ） 开始日期 姓名 年龄 出生日期 当事人信息历史表 当事人编号（FK ） 限额类型代码
限额结束日期
当事人限额历史表
银行
Acct_NO(FK)
SQL_date
day_of_week
week_number Acct_address ACC_status_code(FK) month year Week date Transaction_time_k
ey (FK)
Transaction_locatio
n_key (FK)
Transaction_amoun
t_key (FK)
creditcard_NO
Start date
End_date
etc...
交易事实 Cust_key(FK) Cus_ name Cust_ add Cus_Passwd Cus_NO
Cust_ageStart Start_date End_date etc...
顾客 Transaction_location_key (PK)Cust_age Cust_name Credit_NO Cust_adress Start date End_date etc...
信用卡
CreCard_NO
CreCard_Sale
Cus_ NO
Cus_ Start_date
Cus_ Start_end
时间表记录 Transaction_a mount_key (PK) Cust_age Cust_name Cust_NO etc...
市场
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。
北京甲骨文软件有限公司咨询经理鲁百年博士 一、国内信息化的现状 1、信息化建设的发展历史：在国内信息化建设过程中，基本上是按照当时业务系统的需求进行建设，例如：在一个企业中，财务部门为了减少工资发放的差错，提高发放的效率，先建设一个工资发放和管理程序；为了报账和核对的需求，建设一个财务管理程序；在银行首先为了业务处理的方便，将最基本的手工记帐和处理的业务建成一个系统，过一段时间，如果有新的业务推出，就再建设一个新的系统，或在原系统的基础上增加新的业务处理。这样的结果使每个系统和系统之间缺少真正的信息沟通和信息交换。 2、为何要建立数据仓库：前面我们讲过，业务系统各自为政，相互独立。当很多业务系统建立后，由于领导的要求和决策的需求，需要一些指标的分析，在相应的业务系统基础上再增加分析和相应的报表功能，这样每个系统就增加了报表和分析功能。但是，由于数据源不统一导致了对同一个指标分析的结果不相同。为了解决该问题，Bell Inman提出了数据仓库的概念，其目的是为了分析和决策的需要，将相互分离的业务系统的数据源整合在一起，可以为领导和决策层提供分析和辅助决策。 3、国内企业对数据仓库建设认识的误区： 大家对数据仓库的认识是将业务系统的数据进行数据抽取、迁移和加载（ETL），将这些数据进行整合存放在一起，统一管理，需要什么样的分析就可提供什么样的分析，这就是数据仓库。这样做的结果是花了一年到两年的时间都无法将整个企业业务系统的数据整合在一起，花钱多、见效慢、风险大。一年后领导问起数据仓库项目时，回答往往是资金不足，人力不够，再投入一些资源、或者再延长半年的时间就会见到效果，但是往往半年过后还是仅仅可以看到十几张或者几十张报表。领导不满意，项目负责人压力也很大，无法交待。这时，项目经理或者项目负责人才意识到，项目有问题，但是谁也不敢说项目有问题，因为这样显然是自己当时的决策失误。怎么办？寻找咨询公司或者一些大的厂商，答案往往是数据仓库缺乏数据模型，应该考虑数据模型。如果建设时考虑到整个企业的数据模型，就可以建设成企业级的数据仓库（EDW。什么是数据模型，就是满足整 个企业分析要求的所有数据源。结果会如何，我个人认为：这样做企业级数据仓
第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下： 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的容： 数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume
及传统的ETL采集工具。 数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。 数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。 数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分容：外部数据汇集、部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:
数据仓库工具箱_读书笔记 《数据仓库工具箱—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作，1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl 是数据仓库方面的权威，他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。2002年本书出版了第二版。 这是一部非常好的数据仓库建模的书，前后完整的读了三遍，受益匪浅。 以下笔记将本按四个部分组织:一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧。二、维度表建模技术。三、事实表建模技术。四、行业建模经验。 一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧 关键点:数据仓库体系结构、维度建模的四个步骤、数据仓库总线结构、一致性维度。 1、对于数据仓库来说，业务需求是第一位的。 2、数据仓库的目标:(1)、随心所欲的访问数据。直观、明显、简单、易用、切割、合并、下钻、上卷。(2)、一致的展现数据(相对于原来从多个系统中出来的报表不一致)。(3)、适应性、扩展性、可维护性。(4)、为领导决策提供支持。 3、数据仓库的组成。源数据-->数据准备区-->数据仓库(维度建模)-->数 -->展现。其中原系统到数据准备区属于ETL过程。数据仓库据聚集区(OLAP) 和数据聚集区本书称为数据展示。展现本书称为数据存取工具。 4、数据仓库应特别注意的几点特点:(1)、数据应该以维度的形式进行展示、存储和访问。(2)、数据仓库中必须包含详细的原子数据。(3)、必须采用共同的维度和事实表来建模。
5、数据仓库采用使用维度建模的好处:易理解、查询的高性能、修改的灵活性和可扩充性。 6、维度建模的扩展性。表现在三个方面:(1)、在现有的事实表中增加维度。 (2)、在事实表中增加事实。(3)、在维度表中增加属性。(第一章) 7、维度模型设计的四个步骤。(1)、选取业务(主题)。(2)、定于业务处理的粒度。(3)、选择维度。(4)、选择事实。 8、应优先为模型选择有原子性的信息，因为原子性的数据提供了最大限度的灵活性，可以接受任何可能形式的约束。(第二章) 9、数据仓库总线结构。实际上是一种增量建模方式，通过一致性维度来集成数据中心。数据总线矩阵:业务处理、公共维度。一级数据中心:衍生于单个基本源系统的数据中心，建议从一级数据中心开始建模，因为导致失败的主要风险是ETL。合并数据中心:合并多个位于不同源系统的一级数据中心。(第三章) 10、维度建模复查。考虑的问题:粒度，日期维度，退化维度，维度属性采用名称而不是编码，代理关键字，维度的多少。 11、维度建模常犯的错误:(1)、舍弃一致性维度和一致性事实表。(2)、事实表的粒度不采用原子型。(3)、基于报表来设计维度表。(4)、不使用代理关键字。 (5)、忽视维度的变化的需求。(6)、将体系与体系层次分解成多 个维度。(7)、在维度表中为节省空间而限制使用详细的描述属性。(8)、在事实表中放置用于约束与分组操作的文本属性。(第十五章) 12、数据仓库成功的五个前提:(1)、拥有精明、强干的业务用户。用户应该对数据仓库具有独特的见解，坚信数据仓库项目具有实现的价值。(2)、机构必须存在建立数据仓库坚实而有说服力的业务动机。(3)、数据仓库的可用性。(4)、业务用户与IT人员之间的沟通。(5)、业务分析人员的分析文化，是基于图形、数据还是直觉、传闻和一时冲动。(第十六章) 二、维度表建模技巧
成功实施数据仓库项目的七个步骤 建立一个数据仓库并不是一个简单的任务，不应该由一个人单独完成。由于数据仓库最佳结合了业务惯例和信息系统技术，因此，一个成功的数据仓库实施需要这两方面的不断协调，以均衡其所有的需要，要求，任务和成果。我很乐意与大家分享我在规划和管理任何数据库项目时采用的方法，这些数据库包括交易数据库，数据仓库，和混合型数据库。由于我生活在关系数据库和数据仓库以及用以支撑它们的数据提取，转换和加载(ETL )过程中，所以我会集中在这些领域讨论我的方法。然而，您可以将这些方法扩展到整个栈--OLAP立方体和如报告，特征分析(ad-hoc analysis)，记分卡和仪表盘展示之类的信息传递应用。 我不是吃撑了要告诉一个真正的项目经理( PM )如何做他或她的工作，相反，我写的这些是为那些数据库管理员和开发者，他们没有好运气能与有经验的项目经理一起工作;同样也适合这样的IT专业人员，他们被突然要求：“建立一个数据仓库“，并且需要自己扮演项目经理的角色。我的讨论不会是完整的，但我希望这会给您足够的信息来让您的项目球滚起来。 如图1所示，数据仓库项目有3个轨道(tracks)：数据轨道，技术轨道和应用层轨道。当您在整理任何数据库项目计划时，我建议您以这三个轨道为模板来管理和同步您的活动。当您向技术决策者( TDMs ) ，商业决策者( BDMs ) ，和所有其他该数据仓库项目参与者讲解您的计划时，您也可以把图1当作一个高级的概要图来使用。 使用一种生命周期管理方法 我鼓励您利用您的组织可以提供的资源，比如设计，开发和部署系统和软件的技术和方法。如果贵公司对于这些工作没有采用任何正式的方法，继续前进吧，您可采用我为我自己的数据库项目开发的7D数据库生
建设银行会计内部控制管理分析-银行会计论文-会计论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印—— 摘要：伴随着社会经济的持续快速向前发展，我国银行行业也取得了很大发展成就。近些年，随着银行会计内部控制管理机制地持续不断完善，越来越多内部人员开始意识银行会计内部控制管理的重要性。然而，银行会计内部控制管理中存在很多不足，需要管理人员对其进行改善。对此，我们从银行会计内部控制管理这个角度出发对其展开探讨。 关键词：银行；会计；内部控制 一、前言
随着社会经济快速发展，银行绝大多数业务都集中在会计管理部门，银行会计工作质量高低对银行的持续、稳定发展具有重要影响。另外，对银行自身经济效益与资产安全也有很大作用，因此，管理人员一定要加强对银行会计内部控制管理力度，使得我国银行也朝向更加稳定的方向发展［１］。 二、关于银行会计内部控制中出现的问题分析 １．关于会计内部控制制度不够健全 会计内部控制机制建设比较落后，近些年，随着互联网信息技术的快速发展，计算机技术已经被广泛的应用到各行各业当中。当然在银行会计内部控制管理中也得到了使用。然而，网络信息技术与计算机在银行会计内部管理中的使用还不够成熟，在银行技术管理方面还比较薄弱。综合各方面因素来看，银行对内部控制管理中的新技术与
各种问题解决中还不够充分，有很大一部分银行都是开展业务之后才进行制度的完善，这些问题给银行埋下了严重隐患。如何能够使会计内部机制更好地应用到现代科技发展中，将会是银行会计业务需要解决的重要问题。会计内部机制执行力达不到要求。在制度进行的过程中，很多员工不能真正按照业务来完成，对内部会计和制度缺乏认真对待，更多的只是做一些表面检查，在一定程度上存在有章不循，违章操作现象特别严重，造成内部会计制度只是一种摆设而已，在很大程度上削弱了制度的严肃性和刚性，制度的效果并没有真正凸显出来，使得很多工作产生随意性特别强，进而导致更大的风险安全隐患。 ２．会计内部控制风险意识薄弱分析 我国金融业在发展的过程面临的不确定性因素特别多，对银行会计内部控制风险成为银行内部管理的重要内容之一。然而在实践过程中，绝大多数银行会计人员思想还只是停留在会计工作中的各种规章制度当中，在工作业务运作过程中，错误的认为内部控制和会计关系之间联系不是很大，伴随着金融市场的持续不断变化，更多业务内容越来越复杂多变，各种风险因素也在不断增加，很多会计管理人员对
数据仓库维度建模笔记 2009-03-24 20:01 《数据仓库工具箱—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作， 1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl是数据仓库方面的权威，他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。2002年本书出版了第二版。 这是一部非常好的数据仓库建模的书，前后完整的读了三遍，受益匪浅。 以下笔记将本按四个部分组织：一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧。 二、维度表建模技术。三、事实表建模技术。四、行业建模经验。 一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧 关键点：数据仓库体系结构、维度建模的四个步骤、数据仓库总线结构、一致性维度。 1、对于数据仓库来说，业务需求是第一位的。 2、数据仓库的目标：（1）、随心所欲的访问数据。直观、明显、简单、易用、切割、合并、下钻、上卷。（2）、一致的展现数据（相对于原来从多个系统中出来的报表不一致）。（3）、适应性、扩展性、可维护性。（4）、为领导决策提供支持。 3、数据仓库的组成。源数据-->数据准备区-->数据仓库（维度建模）-->数据聚集区（OLAP）-->展现。其中原系统到数据准备区属于ETL过程。数据仓库和数据聚集区本书称为数据展示。展现本书称为数据存取工具。 4、数据仓库应特别注意的几点特点：（1）、数据应该以维度的形式进行展示、存储和访问。（2）、数据仓库中必须包含详细的原子数据。（3）、必须采用共同的维度和事实表来建模。 5、数据仓库采用使用维度建模的好处：易理解、查询的高性能、修改的灵活性和可扩充性。 6、维度建模的扩展性。表现在三个方面：（1）、在现有的事实表中增加维度。（2）、在事实表中增加事实。（3）、在维度表中增加属性。（第一章） 7、维度模型设计的四个步骤。（1）、选取业务（主题）。（2）、定于业务处理的粒度。（3）、选择维度。（4）、选择事实。 8、应优先为模型选择有原子性的信息，因为原子性的数据提供了最大限度的灵活性，可以接受任何可能形式的约束。（第二章）
1.数据仓库概述 经过多年IT的建设，信息对于XXX 的日常管理已经日益重要，并逐渐成为重要的信息资产，信息资产的管理已经成为日常管理中一个非常重要的环节。如何管理和利用好XXX 内部纷繁的数据也越来越成为信息管理的一项重要工作。 在过去相当一段时间内，XXX 业务系统的构建主要围绕着业务的数据展开，应用的构建多是自下而上构建，主要以满足某个部门的业务功能为主，我们称之为业务处理的时代。这样的构建方式造成了一个个分立的应用，分立的应用导致了一个个的静态竖井。由于数据从属于应用，缺乏XXX 全局的单一视图，形成了一个个信息孤岛，分立的系统之间缺乏沟通，同样数据的孤岛导致只能获得片面的信息，而不是全局的单一视图。存储这些信息的载体可能是各种异构或同构的关系型数据库，也有可能是XML 、EXCEL 等文件。因此，构建新一代的一体化平台提上了日程并最终促成全域数据的管理方式，目的是覆盖XXX 各个环节的关键业务数据，完善元数据管理，形成全局的数据字典、业务数据规范和统一的业务指标含义，能够灵活的获取XXX 业务数据的单一视图（需要保证数据的一致性、完整性、准确性和及时性）。数据的交换和共享主要发生在上下级组织机构之间或同级的不同部门之间。最终，这些数据可以为部队分析、决策支持（多维分析、即席查询、数据挖掘）等应用提供更及时、准确、有效的支持。 数据仓库的目标是实现跨系统数据共享，解决信息孤岛，提升数据质量，辅助决策分析，提供统一的数据服务。同时，数据仓库的构建也面临着各种挑战，比如信息整合在技术上的复杂度、信息整合的管理成本、数据资源的获取、信息整合的实施周期以及整合项目的风险等。
中国建设银行操作风险管理探讨 mba毕业论文提纲怎么写，小编为你提供一篇关于中国建设银行操作风险管理探讨的毕业论文作为您的参考，希望您喜欢！ 摘要： 操作风险是指由不完善或失败的内部程序、人员及系统或外部事件所造成损失的风险，它是商业银行实际工作中一个重要而生动的议题。国际银行业对操作风险的整体关注，距今不过XX 年时间。20世纪90年代中期以来，国际金融领域发生了一系列因操作风险导致的金融机构陷入困境事件，引起了业界对操作风险的关注。巴塞尔银行监督管理委员会（bis）在XX年6月颁布的《新资本协议》中，将操作风险列为银行三大风险之一，并首次将操作风险纳入风险资本的计算和监管框架，从而带动了国际金融界对操作风险的广泛研究和讨论。中国银行业监督管理委员会于XX年3月27日下发了《关于加强防范操作风险工作力度的通知》，标志着我国商业银行的操作风险管理进入了一个新阶段。 当前，四大国有商业银行正在陆续启动新一轮的变革，XX 年10月27日，建设银行在香港成功上市，意味着建设银行将面对来自证券监管部门、银行监管部门、投资者、股东、新闻媒体、客户和社会公众更加严格、深入、全面、透明的监督，更需要严格规范的内部管理。针对国内商业银行操作风险相关知识和管理水平相对低下的状况，如何借鉴发达国家关于操作风险管理的理念和方法，引入国际先进的操作风险管理技术，尽快建立起完善
的操作风险管理构架，全面加强内控机制建设，大力提高识别和控制操作风险的能力，已经成为中国建设银行必须认真关注并加以解决的问题。操作风险问题研究，对于建设银行增强自身抵御风险和参与国际竞争的实力，促进各项业务的持续、健康发展，具有较强的现实意义和指导意义。 *从操作风险的基本内涵、特征、分类和国内外监管机构对操作风险管理的基本要求出发，通过分析比较国内外商业银行操作风险管理的现状，透过损失事件调查，发现建设银行在操作风险管理理念、认识、运作机制、技术手段等方面存在的差距和不足，阐明加强操作风险管理的重要性和必要性。最后，作者主张从六个方面入手，建立有效的操作风险控制机制、运行机制和传导机制。即：制定清晰的操作风险管理政策，构建公司治理下的分工明确、相互牵制的操作风险管理组织架构，培育全员风险管理文化，推进以体系化文件为特征的风险管理平台建设，加快操作风险识别评估，强化问责和激励机制。 关键词：操作风险；内部控制；建设银行 abstract 导论 第一章操作风险的基本内涵及操作风险管理的历史演进 第一节操作风险的定义和特征分析 第二节操作风险分类及应用举例 第三节商业银行操作风险管理的历史演进
1 LSM Tree 熟悉读写流程中的写流程，再了解lsm tree就会变得容易很多了。Log-Structured Merge-Tree中文翻译是日志结构合并树。那我们就从日志结构与合并树这两个方面来讲。 1.1 日志结构 我们知道磁盘随机读写性能是比顺序读写慢至少3个数量级的，日志的特点是它是顺序追加写的，可以 保证非常好的写操作性能，但是从日志文件中读一些数据将会比写操作需要更多的时间，需要倒序扫描，直接找到所需的内容。 因此日志适用的场景非常有限： 1. 数据是被整体访问，像大部分数据库的WAL(write-ahead log)、HDFS 2. 记录了文件明确的偏移量，比如Kafka 为了为更复杂的读场景（比如按key或者range）提供高效的性能，人们发明了几种方式： 二分查找: 将文件数据有序保存，使用二分查找来完成特定key的查找。 哈希：用哈希将数据分割为不同的bucket B+树：使用B+树或者ISAM 等方法，可以减少外部文件的读取 外部文件：将数据保存为日志，并创建一个hash或者查找树映射相应的文件。 所有的方法都可以有效的提高了读操作的性能（最少提供了O(log(n)) )，但是，却丢失了日志文件超好的写性能。上面这些方法，都强加了总体的结构信息在数据上，数据被按照特定的方式放置，所以可以很快的找到特定的数据，但是却对写操作不友善，让写操作性能下降。更糟糕的是，当我们需要更新hash或者B+树的结构时，需要同时更新文件系统中特定的部分，这就是上面说的比较慢的随机读写操作。这种随机的操作要尽量减少。 此时，LSM 被发明了，LSM 使用一种不同于上述四种的方法，保持了日志文件写性能，以及微小的读操作性能损失。本质上就是通过把随机写的数据写到内存，然后定期?ush到磁盘，对于磁盘来说，让所有的操作顺序化，而不是随机读写。 1.2 合并树 LSM树原理把一棵大树拆分成N棵小树，它首先写入内存中即是小树，随着小树越来越大，会?ush到磁盘中，磁盘中的树定期可以做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。 lsm tree，理论上，可以是内存中树的一部分和磁盘中第一层树做merge，对于磁盘中的树直接做update操作有可能会破坏物理block的连续性，但是实际应用中，一般lsm有多层，当磁盘中的小树合 并成一个大树的时候，可以重新排好顺序，使得block连续，优化读性能。 hbase在实现中，是把整个内存在一定阈值后，?ush到disk中，形成一个?le，这个?le的存储也就是一个小的B+树，因为hbase一般是部署在hdfs上，hdfs不支持对文件的update操作，所以hbase这么整体内存?ush，而不是和磁盘中的小树merge update，这个设计也就能讲通了。内存?ush到磁盘上的小树，定期也会合并成一个大树。整体上hbase就是用了lsm tree的思路。
提交事实表 事实表装有企业的度量数据。事实表与度量的关系非常简单。如果存在一个度量，则它可以被模型化为事实表的行。如果事实表的行存在，则它就是一个度量。那么什么是度量呢？一个关于度量通用的定义是：通过工具或比例等级可以测量观察的数量值。 在维度建模时，我们有意识地围绕企业的数字度量创建我们的数据库。事实表包含度量，维表包含关于度量的上下文。这种关于事物的简单视图被一次又一次的证明是最终用户直观理解我们的数据仓库的方式。这也是我们为什么通过维度模型打包和提交数据仓库内容的原因。 流程检查 规划与设计：需求/现状 -> 架构 -> 实现 -> 测试/发布 数据流：抽取 -> 清洗 -> 规格化 -> 提交 第5章描述了如何创建数据仓库的维表。也许从维表开始介绍会觉得很奇怪，因为度量以及事实表才是最终用户真正想要看的内容，但是维表是事实表数据的入口，事实只有通过维度解释才会变得有意义。由于第5章详细完整地描述了维，因此本章的内容多少会变得简单一些。 事实表基本结构 每一个事实表通过表的粒度来定义。事实表的粒度是事件度量的定义。设计者必须至始至终按照度量如何在现实世界中理解来规定事实表的粒度。例如，图6.1中的事实表的粒度为指定的零售发票上的单个货品。我们并不从定义这些字段的粒度开始，而是将粒度表示成为维度的外键和事实表的某些字段。粒度定义必须按照现实的，物理的度量意义来定义，然后才考虑维度和事实表中的其他字段等其他因素。 所有的事实表包含了一组关联到维表的外键，而这些维表提供了事实表度量的上下文。大多数的事实表还包括了一个或者多个数值型的度量字段，我们称之为事实（Fact）。请看图6.1。某些事实表中还包还了一个或者多个特殊的近似维度字段，他们是在第5章中介绍的退化维度(Degenerate Dimensions)。退化维度存在于事实表，但是他们不是外键，不关联任何真正的维表。我们在图6.1中使用符号DD来标识退化维度。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/ae16500704.html, 建设银行内部控制现状及完善对策探讨 作者：张莹 来源：《财经界·中旬刊》2019年第09期 摘要：中国建设银行作为我国五大商业银行之一，既属于金融体系的主要组成部分，也属于极具商业价值的银行。经多年演变发展，建设银行各项业务步入迅猛发展阶段，其工作流程趋向完善且内部控制要求细化，但是受货币自身特殊性的影响，无法完全消除其内部控制风险，可能造成不可预估性损失。本文以建设银行内部控制为切入点，分析其内部控制现状，并提出具体的完善对策，旨在为相关从业人员积累更多的实践经验。 关键词：建设银行 ;内部控制 ;完善对策 有学者经研究发现，商业银行内部控制机制越健全其执行力度越到位越能有效防范内部控制方面风险，确保银行始终处于稳健经营的状态。内部控制环境对商业银行内所有工作人员行为导向及风险意识具有极其深远的影响，占据着重要的地位及作用。从目前我国建设银行内部控制水平来看，仍存在着较多问题亟待解决，鉴于此，本文针对“建设银行内部控制现状及完善对策”进行研究具有重要的现实意义。 一、建设银行内部控制现状分析 数据调查显示，受时代进步及经济发展的影响，金融领域渐渐深入至国民经济活动各个方面，其市场影响力渐渐增大，促使商业银行特别重视内部控制工作的完善，比如构建完善的内部会计审计制度，按照制度严格执行相对应的工作，使商业银行内部控制效果得到有效增强。与此同时，从国家角度来看，金融行业蓬勃发展对于推动国民经济长远进步具有决定性作用，特别是建设银行发展速度迅猛，取得有目共睹的成绩，有助于打造出深受大众信任的社会品牌。近几年来，建设银行以支持实体经济、小微企业及民营企业长远发展为助力，着力营造稳健的经营环境，推行扁平化、数字化及精细化的管理模式，大大增加企业资金资本的约束力，进一步优化资产负债结构及盈利结构，实现强化全面主动风险管理的目标。 值得注意的是，即便商业银行内部控制管理机制日趋完善健全，但是管理机制执行无法脱离职工的支持，一旦职工自身风险意识薄弱、执行力度不足、监督不够到位及出现官本位思想则可能出现从业人员欺诈或越权经营等问题，埋下内部控制风险造成不可预估性损失。同时，风险意识薄弱、执行力度不足、监督不够到位及官本位思想等问题的产生原因相对复杂，与建设银行内部控制人员管理机制不够健全间存在着密切联系，促使内部控制人员出现各种问题，甚至出现道德层面风险。由此可见，强化银行内部控制是必然抉择，而搭建全面有效的风险管理体系及内部控制机制能巩固我国金融业发展势头，维持良好的财务状况实现长远发展目标。 二、建设银行内部控制的风险类型
上海电视大学 毕业设计（论文、作业） 毕业设计（论文、作业）题目： 建设银行上海分行内部控制的研究 分校（站、点）：静安分校 年级、专业： 2009（秋）工商管理 教育层次：本科 学生姓名：曹仲鹏 学号： 0931001250256 指导教师：詹仲炜 完成日期： 2011年10月
目录 内容摘要和关键词........................................................................... I Abstract and key words.................................................................. II 文献综述.................................................................................... III 一、内部控制的理论概述 (1) （一）内部控制的概念 (1) （二）商业银行内部控制的基本原则 (2) 二、建设银行上海分行内部控制的现状分析 (2) （一）建设银行上海分行内部控制各环节概述 (2) （二）建设银行上海分行内部控制的业务流程 (4) 三、建设银行上海分行内部审计时发现的内部控制存在的问题 (6) （一）授权方面 (6) （二）收支核算及管理方面 (6) （三）制度执行方面 (6) （四）员工不相容岗位和行为管理方面 (7) 四、提升建设银行上海分行内部控制质量的优化建议 (7) （一）建立部门责任预算 (7) （二）坚持并深化对网点重要岗位实行人员轮换制度 (7) （三）完善稽核监督系统 (8) （四）将有效目标管理与要素式控制结合起来 (8) （五）把内控工作做细 (8) （六）培养员工学习提升风险意识 (8) 五、结束语 (8) 参考文献 (9) 致谢 (10)
数据仓库建设步骤 1.系统分析，确定主题 确定一下几个因素： 操作出现的频率，即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。 在系统中需要保存多久的数据，是一年、两年还是五年、十年 用户查询数据的主要方式，如在时间维度上是按照自然年，还是财政年。 用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟，还是几小时。 2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台 选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。有许多因素要考虑，如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等，以下是一些公认的选择标准： 厂商的背景和支持能力，能否提供全方位的技术支持和咨询服务。 数据库对大数据量（TB级）的支持能力。 数据库是否支持并行操作。 能否提供数据仓库的建模工具，是否支持对元数据的管理。 能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具（ETT）。 能否提供完整的决策支持工具集，满足数据仓库中各类用户的需要。 3.建立数据仓库的逻辑模型 具体步骤如下： 1)确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。 2)基于主题视图，把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。 3)识别主题之间的关系。 4)分解多对多的关系。 5)用范式理论检验逻辑数据模型。 6)由用户审核逻辑数据模型。 4.逻辑数据模型转化为数据仓库数据模型 具体步骤如下： 1)删除非战略性数据：数据仓库模型中不需要包含逻辑数据模型中的全部数据项，某些用于操作 处理的数据项要删除。 2)增加时间主键：数据仓库中的数据一定是时间的快照，因此必须增加时间主键。 3)增加派生数据：对于用户经常需要分析的数据，或者为了提高性能，可以增加派生数据。
4)加入不同级别粒度的汇总数据：数据粒度代表数据细化程度，粒度越大，数据的汇总程度越高。 粒度是数据仓库设计的一个重要因素，它直接影响到驻留在数据仓库中的数据量和可以执行的 查询类型。显然，粒度级别越低，则支持的查询越多；反之，能支持的查询就有限。 5.数据仓库数据模型优化 数据仓库设计时，性能是一项主要考虑因素。在数据仓库建成后，也需要经常对其性能进行监控，并随着需求和数据量的变更进行调整。 优化数据仓库设计的主要方法是： 合并不同的数据表。 通过增加汇总表避免数据的动态汇总。 通过冗余字段减少表连接的数量，不要超过3~5个。 用ID代码而不是描述信息作为键值。 对数据表做分区。 6.数据清洗转换和传输 由于业务系统所使用的软硬件平台不同，编码方法不同，业务系统中的数据在加载到数据仓库之前，必须进行数据的清洗和转换，保证数据仓库中数据的一致性。 在设计数据仓库的数据加载方案时，必须考虑以下几项要求： 加载方案必须能够支持访问不同的数据库和文件系统。 数据的清洗、转换和传输必须满足时间要求，能够在规定的时间范围内完成。 支持各种转换方法，各种转换方法可以构成一个工作流。 支持增量加载，只把自上一次加载以来变化的数据加载到数据仓库。 7.开发数据仓库的分析应用 建立数据仓库的最终目的是为业务部门提供决策支持能力，必须为业务部门选择合适的工具实现其对数据仓库中的数据进行分析的要求。 信息部门所选择的开发工具必须能够： 满足用户的全部分析功能要求。数据仓库中的用户包括了企业中各个业务部门，他们的业务不同，要求的分析功能也不同。如有的用户只是简单的分析报表，有些用户则要求做预 测和趋势分析。 提供灵活的表现方式。分析的结果必须能够以直观、灵活的方式表现，支持复杂的图表。 使用方式上，可以是客户机/服务器方式，也可以是浏览器方式。 事实上，没有一种工具能够满足数据仓库的全部分析功能需求，一个完整的数据仓库系统的功能可能是由多种工具来实现，因此必须考虑多个工具之间的接口和集成性问题，对于用户来说，希望看到的是一致的界面。 8.数据仓库的管理
1、不同数据量级别对服务器硬件、软件的要求 （要考虑到数据的双向传输、压力等状况） （我们目前的数量级别是多少？如果考虑到服务明细数据、三年的增量等） 不同数据量级别对服务器硬件、软件的要求：没什么特别要求，只要保证单台数据查询比较快就OK，数据量级别主要是靠横向扩展机器的台数来满足，只要数据是按照最初设计的存储方式来存储，满足我们查询的速度即可； 目前我们数据量单表每天5000左右的量，整个数据库10g左右，未来三年可能是一年2000万的处理量，三年后数据量可能到达上亿条记录，整个数据库35g左右。 2、Oracle数据库对数据量有没有什么限制？ 在Oracle中，数据库是由实例和物理存储结构组成的。而物理存储结构是指存储在磁盘上的物理文件，包括数据文件（data file）、控制文件（control file）、联机重做日志（online redo log）、参数文件（spfile/pfile）、警告日志（alert log）、跟踪文件（trace file）等众多作用不同的文件所组成的。我们最关注的数据，则是保存在数据文件（data file）中。那我们在创建以及维护数据库时，该如何规划数据文件的大小和数量呢？这里面涉及较多的考量因素。主要有如下几点： 2.1操作系统的限制 数据库是运行在操作系统之上的，操作系统是基础，因此，操作系统所能支持的最大文件容量和数量就成为数据库所能支持的限制。但不同操作系统之间，这个限制也是不同的。 以下是较为常见的几种操作系统对此的限制： 2.1.1 WINDOWS 最大数据块：16K 最大文件数量：20000个（数据块2K时）/40000个(数据块4K时）/65536个（数据块为8K或16K时）最大文件容量：4GB（文件系统为FAT时）/ 64GB（文件系统为NTFS时） 2.1.2 UNIX和LINUX 最大数据块：32K (LINUX_X86为16K) 最大文件数量：65534个 2.2O RACLE数据库的限制 每个数据库可管理的最大文件数量：65533个
河北省工商银行 数据仓库系统建设方案 建 议 书
北京世纪明日网络科技有限公司 二零零零年三月 河北省工商银行数据仓库系统建设方案 目录 第一章前言 1.1数据仓库发展史 1.2竞争日趋激烈的金融市场 1.3中国专业银行面临的挑战 1.4中国专业银行实施数据仓库的意义 1.5中国专业银行实施数据仓库已具备的条件 第二章数据仓库总体概述 2.1 数据仓库基础 2.2 数据仓库技术概述 2.3 一个可扩展数据仓库的基本框架
2.4 一个数据仓库实施流程 第三章系统体系结构设计 3.1系统设计指导思想 3.2 方案总体框架图 3.3 系统体系结构设计 3.4 系统方案的组成 第四章银行数据仓库的建设 4.1 面向应用的OLTP系统和面向主题的OLAP系统 4.2 个性化服务的定义 4.3 业务探索/业务发掘 4.4 建立市场客户信息基础 4.5 利用数据仓库实现的基本模块 4.6 更高层次的开发应用 4.7 综合信息发布 第五章方案实施建议 5.1 开发模式 5.2 组织机构 5.3 项目实施进程
5.4 项目进度计划 第六章产品报价 6.1 软件产品报价 6.2 硬件产品报价 6.3 项目开发实施费用 第一章前言 1.1 数据仓库发展史 相对于许多行业而言，信息处理技术还是一门新兴的技术，但是其发展速度却几乎是最快的。随着计算机硬件技术的飞速发展，软件技术也是日新月异。 许多企业和机构已经建立了相对完善的OLTP（联机事物处理）系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。通过对这些历史数据的分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门作出更加合理的决策。70年代中期出现的MIS（管理信息系统）实际上就是在这种背景下产生的。 但MIS具有极大的局限性。首先，它是按预先定义好的流程对数
内部控制审计报告 普华永道中天特审字(2012)第737号 (第一页，共二页) 中国建设银行股份有限公司全体股东: 按照《企业内部控制审计指引》及中国注册会计师执业准则的相关要求，我们审计了中国建设银行股份有限公司（以下简称“贵行”） 2011年12月31日的财务报告内部控制的有效性。 一、 企业对内部控制的责任 按照《企业内部控制基本规范》、《企业内部控制应用指引》、《企业内部控制评价指引》的规定，建立健全和有效实施内部控制，并评价其有效性是贵行董事会的责任。 二、 注册会计师的责任 我们的责任是在实施审计工作的基础上，对财务报告内部控制的有效性发表审计意见，并对注意到的非财务报告内部控制的重大缺陷进行披露。 三、 内部控制的固有局限性 内部控制具有固有局限性，存在不能防止和发现错报的可能性。此外，由于情况的变化可能导致内部控制变得不恰当，或对控制政策和程序遵循的程度降低，根据内部控制审计结果推测未来内部控制的有效性具有一定风险。 普华永道中天会计师事务所有限公司 中国上海市黄浦区湖滨路202号企业天地2号普华永道中心11楼邮政编码 200021 总机: +86 (21) 2323 8888, 传真: +86 (21) 2323 8800, https://www.doczj.com/doc/ae16500704.html,
普华永道中天特审字(2012)第737号 (第二页，共二页) 四、 财务报告内部控制审计意见 我们认为，贵行于2011年12月31日按照《企业内部控制基本规范》和相关规定在所有重大方面保持了有效的财务报告内部控制。 普华永道中天 会计师事务所有限公司 中国?上海市 2012年3月23日 注册会计师 注册会计师 朱宇 闫琳- 2 -
大数据技术部 建设数据仓库的八个步骤2017年04月25日编制
建设数据仓库的八个步骤 摘要：建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题。 关键词：数据仓库元数据 建设数据仓库 建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成，双方需要相互沟通，协作开发数据仓库。 开发数据仓库的过程包括以下几个步骤。 1.系统分析，确定主题 建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务部门的充分交流，了解建立数据仓库所要解决的问题的真正含义，确定各个主题下的查询分析要求。 业务人员往往会罗列出很多想解决的问题，信息部门的人员应该对这些问题进行分类汇总，确定数据仓库所实现的业务功能。一旦确定问题以后，信息部门的人员还需要确定一下几个因素： ·操作出现的频率，即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。 ·在系统中需要保存多久的数据，是一年、两年还是五年、十年。 ·用户查询数据的主要方式，如在时间维度上是按照自然年，还是财政年。 ·用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟，还是几小时。 由于双方在理解上的差异，确定问题和了解问题可能是一个需要多次往复的过程，信息部门
的人员可能需要做一些原型演示给业务部门的人员看，以最终确定系统将要实现的功能确实是业务部门所需要的。 2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台 在数据仓库所要解决的问题确定后，第二个步骤就是选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。这里有许多因素要考虑，如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等，以下是一些公认的选择标准： ·厂商的背景和支持能力，能否提供全方位的技术支持和咨询服务。 ·数据库对大数据量（TB级）的支持能力。 ·数据库是否支持并行操作。 ·能否提供数据仓库的建模工具，是否支持对元数据的管理。 ·能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具（ETT）。 ·能否提供完整的决策支持工具集，满足数据仓库中各类用户的需要。 3.建立数据仓库的逻辑模型 具体步骤如下： （1）确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。 （2）基于主题视图，把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。 （3）识别主题之间的关系。 （4）分解多对多的关系。
1. 数据仓库概述 经过多年IT的建设，信息对于企业的日常管理已经日益重要，并逐渐成为重要的信息资产，信息资产的管理已经成为日常管理中一个非常重要的环节。如何管理和利用好企业内部纷繁的数据也越来越成为信息管理的一项重要工作。 在过去相当一段时间内，企业业务系统的构建主要围绕着业务的数据展开，应用的构建多是自下而上构建，主要以满足某个部门的业务功能为主，我们称之为业务处理的时代。这样的构建方式造成了一个个分立的应用，分立的应用导致了一个个的静态竖井。由于数据从属于应用，缺乏企业全局的单一视图，形成了一个个信息孤岛，分立的系统之间缺乏沟通，同样数据的孤岛导致只能获得片面的信息，而不是全局的单一视图。存储这些信息的载体可能是各种异构或同构的关系型数据库，也有可能是XML、EXCEL等文件。因此，构建新一代的一体化平台提上了日程并最终促成全域数据的管理方式，目的是覆盖企业各个环节的关键业务数据，完善元数据管理，形成全局的数据字典、业务数据规范和统一的业务指标含义，能够灵活的获取企业业务数据的单一视图（需要保证数据的一致性、完整性、准确性和及时性）。数据的交换和共享主要发生在上下级组织机构之间或同级的不同部门之间。最终，这些数据可以为部队分析、决策支持（多维分析、即席查询、数据挖掘）等应用提供更及时、准确、有效的支持。 数据仓库的目标是实现跨系统数据共享，解决信息孤岛，提升数据质量，辅助决策分析，提供统一的数据服务。同时，数据仓库的构建也面临着各种挑战，比如信息整合在技术上的复杂度、信息整合的管理成本、数据资源的获取、信息整合的实施周期以及整合项目的风险等。
2. 全域数据库总体架构 核心业务边防一体化其他XML Excel Web 服务消息队列文本数据智能传感器 虚拟传感器摄像头全域数据库总体架构 全域数据库总体的层次，最下面是基础架构层，主要包括支撑这一架构运行的主机系统、存储备份系统、网络系统等内容。从下往上看，再上面是数据源层，既包括各个业务的关系型数据源、内容管理数据源也包括半结构化数据源比如XML 、EXCEL 等，也包括各个总队、支队的业务数据源。 数据源层之上是“交换服务体系”，主要包括信息服务总线和服务总线两部分。信息服务总线主要实现数据层的信息整合和数据转换，而服务总线主要实现应用层的信息交换和整合。信息服务总线主要依托联邦、复制、清洗、转换等技术实现，其主要包括信息整合服务和清洗转换加载服务两部分。通过信息服务总线的信息整合服务（数据联邦、复制），可以透明、实时的访问分布在总队和支队的各个业务系统中的各种同构、异构数据（前提是拥有足够的权限）。信息整合服务在整个企业层面保证
数据仓库建设 商务智能（Business Intelligence）用于支持制定业务决策的技能、流程、技术、应用和实践。核心是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，帮助企业了解新的趋势、抓住新的市场机会、发现潜在的威胁，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。数据仓库是商业智能的基础，它为OLAP、数据挖掘提供分析和决策支持。 一、数据仓库概念 1.数据仓库定义 是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映有有历史变化的数据集合，用于支持管理决策。具有以下特点： ●详细交易及相关业务数据的集合 ●包含必要的内部与外部信息 ●来自于多个数据源、业务操作系统 ●保存一定的时间周期 ●按照企业内业务规则决定存储模型 2.建设的必要性 目前大多数信息系统由于建设时间、建设方、各阶段需求不同，会出现一系列问题：缺乏整体规则、信息缺乏完整性、缺乏统一的信息管理标准和规范、信息孤岛、不具备大容量的数据管理和分析能力。
3.价值 ●提高管理决策的科学性和管理效率 ●信息的整合，可推动现在有信息管理体系的重构 ●打通信息孤岛全局共享，降低数据获取的难度 ●逐渐取代各类业务管理报表系统 ●运用历史数据发现规律 二、数据仓库建设 1.业务需求定义 梳理出所有业务过程，分析业务内容提取需求，对其相关的数据进行探查，并对各系统核心业务人员访谈，准确的了解业务需求情况，近期调研 2.技术体系结构 生命周期图 技术架构图：
3.数据仓库数据建模 数据模型是抽象描述现实世界的一种方法，是通过抽象的实体及实体之间的联系来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射，数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的特定模型。数据仓库建模方法种类较多，常见的三种是范式建模、维度建模、实体建模，每种方法本质上都是从不同的角度解决业务中的问题。 关于数据仓库建模单独用一篇来详细介绍，这儿仅对维度建模做基本的介绍，维度建模由数据仓库领域另一位大师Ralph Kimall所倡导，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，