数据仓库应用及未来发展

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数据仓库应用及未来发展　

游建培：农发　行数据仓库在建设　过程中，充分参考　国外先进银行的数　据仓库设计模式．．　规划以机构。客户　合同、资产　产品　账户为主体的　大　主题，并预留渠道　营销两个业务主题　的基础数据模型。　一、数据仓库在银行信息体系中的重要地位　人们对信息技术广泛应用的过程中所形成的大量电了化　数据的分析需求导致了数据仓库的产牛。从技术角度描绘，数　据仓库是一种对历史数据进行有效整合，并面向业务分析主　题而建设的海量数据存储。它集成了分布在组织中不同系统　中的商业数据，为决策者提供各种类型、有效的数据分析，起　到决策支持作用，是一系列技术工具和数据管理机制的统称。　从业务角度出发，数据仓库是为满足企业战略管理、内部专　业分析和常规统计查询而构建的数据管制、数据挖掘和信息　访问的应用群组。因此，通常意义上的数据仓库不仅包括基　本的数据管理和数据存储，更包含多维数据分析、数据挖掘　和丰富多样的图表展示及专业报告体系。总之，数据仓库是　一个环境、　一个体系，而不是一件产品。它提供用户用于决　■文／中国农业发展银行信息技术部副总经理　游建培　策支持的当前和历史数据，并为这些数据提供良好的检索机　制、管理机制和分析手段。　回顾信息技术的发展进程，随着各类业务逐步信息化，传　统基于“报表”的分析和报告手段显然已经不能满足日常管　理的需要。同时，交易系统所产生的各类明细数据包含了大　量的宝贵信息，在其信息化之后，存储模式和形态，先天决　定了它们比纸质信息更容易检索、汇总、分析，为数据挖掘、　数据分析提供了良好的基础。近几年，我国银行体系从国外　逐步引入的客户关系管理、全而风险管理、战略绩效考核等　管理主题和应用，无不建立在数据仓库基础上，或依托于数　据仓库技术进行开发与实现。数据仓库应用在银行经营管理　方面起着至关重要的作用，由于管理学和信息技术的高度融　合产生了各类管理信息系统应用。这使我们有时很难清楚地　界定究竟是数据仓库技术推动了银行管理理念的革新，还是　银行战略管理的发展导致了数据仓库技术的诞生。总之，数　据仓库技术及应用在银行信息体系中的重要战略地位已经被　Ｊ一泛接受和证实。　＝、农发行数据仓库系统的建设　基于上述认识，２００３年，中国农业发展银行的领导从战　略高度，在建设新一代综合业务系统的同时，提出了规划和　建设农业发展银行数据仓库平台的战略决策。在这一战略指　导下，科技部提出了“立足实际，面向未来，科学规划，分　步实施”的指导思想。历经２年多的艰苦开发，项目组克服了　种种外因造成的项目和需求变更等困难，于２００５年底，实现　农发行数据仓库系统一期应用的全而投产运行。随后的两年　问，在人民银行统计系统数据大集中、银监会“１　１０４工程”以　

及农发行内部管理的有关背景下，农发行对基础数据仓库的　维普资讯 http://www.cqvip.com ｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＆Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　囿　模型做了必要的补充和完善。　农发行数据仓库项目是在重新规划和建立全行新一代信　息架构的背景下提出来的。回顾历史，有很多经验和教训值　得总结和交流。　１　从实施角度看数据仓库建设　状和信息规范的实施标准。　数据仓库存储历史数据，不同银行由于业务环境、系统　环境、管理模式的不同具有差异，决定了数据仓库模型的　差异化和个性化。即使在同一个方法论和概念模型指导下　数据仓库建设的原型法、瀑布法等不一而足。　并　署了“储备物资”数据主题，用以保存结备攒艟　藩　考　篓　釜｛　釜！　晶嵇膪和储备棉花等物资的管理德寓，形成了农发行特　兰　”　帆一一…　各种“急用先行”的管理要求，在实施过程中难于　帽　十　犬　一　。　。　将数据仓库的数据建模作为数据仓库系统建设的重要基础性　工作予以事视。　数据仓库系统的建设首先是数据体系的规划，然后才　是数据管理和数据应用。数据规划在企业战略规划过程中，　与业务、应用、技术规划共同构成企业信息体系的完整模　型。一方面容易认可数据建模在数据仓库规划阶段的作用　和意义；而从另一方面来讲，高层面的理想规划往往容易　脱离基础现实环境。企业内部各应用子系统的发展不均衡，　开发时期、单位不同，业务发展、管理水平不一等情况，对　一些业务应用会产生信息不完整、不规范的现象，其结果　经常使理想的模型变成“规划”。理想的数据模型未必是可　实施的，更何况衣发行不同于一般的商业银行，需要在进　行常规信贷资金管理的同时，对粮、棉、油等等物资进行　必要的跟踪和监控。基于上述情况，在数据建模阶段，衣　发行采用“自上而下、自下而上”相结合的方法进行数据　建模。先期导人一个成熟的商业银行数据仓库模型，综合　考虑应用系统业务需求进行裁剪和规范，确定理想模型的　核心实体和必要信息。然后根据行内信息系统的现状、规　划情况，对模型进行修订，最终形成在明确业务需求和银　行数据仓库理想模型基础上，兼顾了农发行的系统建设现　建立的数据仓库模型也会存在差异。衣发行数据仓库在建　设过程中，充分参考国外先进银行的数据仓库设计模式，规　划以机构、客户、合同、资产、产品、账户为主体的６大主　题，并预留渠道、营销两个业务主题的基础数据模型。同　时，根据衣发行的业务实际和管理要求，创造性地规划并　部署了“储备物资”数据主题，用以保存储备粮油、商品粮　油和储备棉花等物资的管理信息，形成了衣发行特有的数　据仓库概念模型和主题划分。衣发行的数据仓库主题划分　如图所示。　在这种建设思路的指导下，衣发行数据仓库系统的有效　性在综合统计系统、支付业务统计系统、信贷风险管理、１　１０４　报表等相关管理系统建设过程中得到充分验证。　２　从技术角度看数据仓库建设　如何在数据仓库领域选择基础平台，衣发行主要考虑以　下３方面的因素。　第一。坚持平台的开放性。平台的开放与否，在一定程　度上影响到基础投资和运行维护成本的激增。从另外一个角　度出发，依据衣发行未来的科技体系规划和业务发展战略，以　现有技术力量保持全行的业务持续稳定运行，同样需要在操　

亟盈　ｌ　≮　网　夏　作系统、数据库等领域保持延续性和一致性。在　满足技术先进性要求的同时，维持基础技术平台　的相对统一和开放性特征，是数据仓库平台选型　的重要准则。　第二，确定重点，分步实施数据仓库基础设　施的采购和部署。数据仓库进入我国初期，大多　是从诱人的旋转、钻取等动态交互能力和２Ｄ、　３Ｄ的各类漂亮图表展现开始启蒙。给人一种错　觉——没有ＢＩ工具就构不成数据仓库，或者说　有了ＢＩ，就可以说建立数据仓库。其实，数据　

仓库的核心是对面向主题、集成的、稳定的、不　维普资讯 http://www.cqvip.com 同时问的数据进行管理。所以，农发行突出了数据建模、数　据采集、数据存储、数据管理的建设，相对弱化了展现分析　的一期投资。　第三，以指标体系为核心，建立满足日常统计体系要求　的应用架构。在风险管理、盈利分析、客户关系管理等典型　的管理类应用尚未正式立项之前，农发行从满足人民银行、　银监会等外部监管要求和农发行内部管理要求的角度出发，　立足于统计，着眼报表类应用，建立了以自动采集处理为主，　手工采集为辅，以指标体系管理为核心的统计报表体系。实　现内部统计报表和监管报表的一体化解决方案框架，最终成　功部署了多个管理口径下的统计报告体系。　３．从管理角度看数据仓库建设　企业始终处在一个发展变化的背景下，不仅是各项业务　的拓展和创新；内部组织、流程、核算体系和外部监管环境、　法律环境的动态变　技ｌ求ｌ篝｛廑ｌ　控性。此外，随着基础数据仓库规模的扩大和上层应用的逐　步拓展，对元数据的管理也已迫在眉睫。　第三。规范全行信息体系和开发规范。在数据仓库规划　期间，农发行整理了全行现有信息系统的数据体系，并建立　了全新的数据模型编制规范和开发规范，为下一步数据仓库　系统的运行维护和新的管理应用系统的开发设立质量规范，　强化了管理类信息系统的逻辑一致性。　篓　农发行数据食瘴系统的现状与来来　数据是管理的基础，能否及时、准确、直观、透彻的提　供分析报告和统计报表直接关系到各级、各部门经营决策　和业务拓展战略的制订。通过数据仓库系统的建设，农发　行实现了覆盖全辖的基于现有业务信息的“Ｔ＋１”报告能　力；实现了主要经营数据在不同机构、科目、产品、期限、　化　外在的信息系统　通过数耀仓簿系统的建设　农发行实现７覆盖全辖　于枢　静怒的数据　等重要纬度上的多维分析酾习比分辆。　应动态的环境变化，成为数据仓库系统持续运行的关键问题。　我们从以下几个方面来关注这一问题。　第一，合理规划数据体系，将静态信息、动态信息进行　适度的逻辑分离。前文已经阐述了数据体系规划在数据仓库　建设过程中的重要意义。在具体规划和实施阶段，农发行将　狭义的仓库和集市进行分割，在基础的数据仓库体系中，存　储经整合后的、不同历史时期的业务信息，即总账、存款、贷　款、客户等常规业务信息。涉及风险等级、行业、客户性质、　贷款性质、逾期期限、合同剩余期限、重定价期限等汇总数　据，则需要二次汇总处理，分发到不同的数据集市中。最终　通过应用层面维护这些汇总的口径和逻辑。在基础数据信息　适度冗余的情况下，能够很好地适应上层管理需求的变化。同　时，基础数据模型的适度冗余设计和各数据主题的科学组织，　为这一体系动态适应外部信息系统一般性的版本变化和系统　扩展奠定了基础。　第二，建立数据体系的全景信息视图并逐步完善元数据　管理体系。在数据仓库规划过程中，将数据建模工具作为基　本载体，实现数据仓库概念数据模型、逻辑数据模型、物理　数据模型的全面管理。伴随着数据仓库的成长，建立了基础　数据体系全景信息视图，保持了数据仓库的整体统一性和可　货币、时间等重要纬　度上的多维分析和对　比分析。对于全行的　信息体系规划和日常　管理具有重要的现实　及长远意义。　首先，建立了高　效、及时、准确的统计报告通道。通过本系统的建设，很好　地解决了传统的“逐级上报式”信息统计手段所造成的信　息延滞问题。由于所有数据都直接采自会计系统，有效保　证了数据的准确性，解决了口径不一、总分不平等统计问　题，实现了全行数据的及时反馈和规范统计，提高了报告　能力和报告质量。　其次，规范的历史数据积累将为农发行的经营分析提供　有效的数据保证。通过数据仓库建设的基础数据建模，实现　了基于规范信息、并包含多维属性的历史数据的可靠积累。信　息资产作为农发行经营管理中重要的无形资产之一，不断沉　淀，随着时间的变迁，这些信息将成为农发行强化管理和拓　展业务的重要数据基础。　最后，通过数据仓库系统的建设，农发行初步绘制了全　行业务信息的数据视图，为下一步制订信息规范，规划和完　善全行信息体系，尤其是管理信息体系的发展奠定了良好基　础。同时，通过本项目的开发，农发行积累和锻炼了一支能　打硬仗的技术队伍。这支队伍不仅熟悉农发行的各项业务，熟　知数据逻辑和相关规范，更了解数据建模、信息规划、数据　采集和分析展现的各种技术工具和技术手段，为下一步的信　息体系建设和创新提供良好的人才储备。口　２００７　｝１　年９月　ｇ　Ｉ

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