商业银行数据仓库建设及数据服务价值

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。

数据仓库在现代商业银行营销中的作用摘要：本文从支持营销的角度介绍了数据仓库在商业银行中所起到的作用。

数据仓库既可为银行决策者提供非常重要、极有价值的决策信息，从而提高经营决策的效率，产生巨大的经济效益；银行营销部门也可以利用数据仓库提供的信息为消费者提供个性化昀服务，从而在竞争中赢得更多的市场机会。

关键词：数据仓库；商业银行；营销doi：10.3969／j.issn.1672-3309(s1.2010.09.04一、引言起源于20世纪70年代的关系型数据库是依照某种数据模型组织起来并存放数据的集合。

这些数据是结构化的，尽可能的减少有害的或不必要的冗余，并以最优方式为某种特定组织的多种应用服务：数据库中数据的存储独立于使用它的应用程序：对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。

数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。

数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。

数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

数据库与数据仓库的关系与区别：第一，数据库是面向事务的设计。

数据仓库是面向主题设计的。

数据库一般存储在线交易数据。

数据仓库存储的一般是历史数据。

第二，数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计时有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。

第三，数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本元素是维表和事实表。

第四，数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。

二、数据仓库对商业银行的意义现有的新兴商业银行核心系统及周边系统中，普遍存在着缺乏有针对性的分析模型：分析工具功能有限、效率不高；客户流动性加大，业务复杂性加剧，随机分析需求增多：如何提高客户服务水平、控制金融风险、提高银行的经营业绩、保证利润的持续增长；如何建立有效的数据集成管理机制，充分利用银行积累的大量数据，为银行的科学化管理决策和发展新的业务服务等一系列难题。

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。

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。

数据仓库技术在商业银行中的应用与发展摘要：针对我国商业银行日趋白热化的竞争局面以及银行业务数据量几何倍数增长的现实情况，如何实现将海量数据快速有效的整合、分析，充分挖掘有价值的数据规律，及时把握银行自身经营情况，对提高商业银行竞争力至关重要。

本文就数据仓库本身的技术特点，介绍了其在商业银行经营管理中运用以及目前我国银行业数据仓库发展状况。

关键词：数据仓库；商业银行；经营发展一、数据仓库的概念数据仓库的概念是由数据仓库创始人W.H.Inmon最早提出的：数据仓库是指面向主题的、集成的、相对稳定的且反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策行为。

二、数据仓库的特点相对传统的数据库而言，数据仓库的特点主要表现在：1、“面向主题”。

数据库主要面向事务处理任务，各系统之间相对分离。

而数据仓库是按主题分类组织并提供信息的。

一个主题通常关联多个信息系统。

2、“数据集成”。

数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间是相互独立的，甚至是异构的。

而数据仓库则在对原有分散的数据库进行数据抽取、清理的基础上再进行加工整理，使之具有一致性。

3、“随时间变化”。

传统数据库往往只关心当前时间段内的的数据。

而数据仓库主要进行的是时间趋势分析，包含有大量历史信息，通过分析可以帮助目标客户对其未来发展方向做出准确的预测和判断。

三、数据仓库的结构组成1、数据源。

数据源是整个数据仓库系统的来源，它构成了数据仓库的基础。

数据源的组成基本包含了两部分：内部信息和外部信息。

内部信息是指各种业务处理数据和文档型数据，外部信息则由各类法律稽核、市场消息等组成。

2、数据的存储和管理。

它是数据仓库系统的核心。

数据的存储和管理就是指针对数据的抽取、转换、清洗、装载的过程，这种数据的存储和管理方式不同于传统的数据库数据，从而外部数据的展现方式也和传统数据库有所区别。

3、OLAP（On Line Anlvsis Process）联机分析处理服务器。

针对特定问题的联机数据，通过对信息进行快速、稳定的读取，加以高归纳度的分析，发现内在趋势。

商业银行大数据建设规划随着信息技术的迅速发展，数据已成为商业银行的核心战略资源之一。

商业银行需要将内部大量的数据资产进行有效管理和利用，以提高数据的价值，为业务发展和风险控制提供有力的支持。

因此，商业银行的大数据建设规划变得越来越重要。

一、商业银行大数据建设规划的意义大数据建设规划是商业银行对于数据资产的长期规划和指导，是银行数据战略的重要组成部分。

制定一个合理的大数据建设规划，对于提高商业银行的竞争力和效率，具有很重要的意义。

具体表现在：1. 利用大数据提高银行运营效率通过大数据技术，商业银行能够对海量的数据进行处理和分析，从而更加深入的了解客户需求，并根据客户的需求来开展更加精准的营销。

此外，银行还能通过数据分析，对业务和财务情况进行及时的跟踪和分析，从而及时发现和处理问题。

2. 降低商业银行风险在商业银行的运营过程中，风险是难以避免的。

然而，通过对大数据的处理和分析，可以更好的帮助商业银行发现和评估风险。

通过风险预警技术，商业银行可以提升自己的反欺诈以及信用风险控制能力。

3. 提高商业银行的决策效率大数据分析可以帮助商业银行做出更加准确的决策。

通过对数据的收集、分析和挖掘，商业银行可以更全面地了解客户的需求、行为以及市场趋势，从而指导业务决策。

二、商业银行大数据建设规划的目标商业银行制定大数据建设规划的目标主要包括两个方面，即提高业务效率和提供更加精准的金融产品和服务。

具体表现在：1. 提高业务效率商业银行大数据建设规划的一个重要目标是提高业务效率。

商业银行大量的日常数据，需要利用大数据技术有效整合和管理。

银行可以通过大数据管理和分析，可以更加全面、深入地了解客户信息和行为，优化业务流程，提高业务处理效率。

2. 提供更加精准的产品和服务通过大数据分析技术，商业银行能够更准确地了解客户需要什么样的服务、产品和体验。

银行可以针对不同的客户群体，推出针对性的金融产品和服务，增强产品的竞争力，提高客户忠诚度和满意度。

商业银行数据资产价值评估的问题研究一、商业银行数据资产的特点和意义数据量大：商业银行在日常业务中产生了大量的数据，包括客户信息、交易记录、风险评估等各个方面。

这些数据量庞大且多样化，为商业银行提供了丰富的信息资源。

数据来源多样：商业银行数据来源于多个渠道，如柜台、网银、移动银行、自助设备等。

这些渠道产生的数据类型和质量各异，需要商业银行进行整合和分析。

数据价值高：商业银行数据资产的价值主要体现在以下几个方面：提高决策效率、优化产品和服务、降低风险成本、发现潜在市场机会等。

通过对数据的深入挖掘和分析，商业银行可以实现业务创新和持续增长。

数据安全性要求高：商业银行数据资产涉及到客户的隐私信息和商业秘密，因此对数据的安全性要求非常高。

商业银行需要采取严格的技术和管理措施，确保数据的安全存储和传输。

数据价值评估难度大：商业银行数据资产的价值评估涉及多个因素，如数据质量、数据完整性、数据时效性等。

数据价值的评估方法和标准尚不完善，给商业银行的数据资产管理带来了一定的挑战。

提高竞争力：充分利用商业银行数据资产，可以帮助银行更好地了解客户需求、优化产品和服务、发现市场机会，从而提高市场竞争力。

促进创新：通过对商业银行数据资产的深入挖掘和分析，可以激发银行的创新能力，推动业务模式和技术的不断升级。

降低风险成本：通过对商业银行数据资产的风险评估和管理，可以有效降低银行在信贷、投资等方面的风险成本，提高资本利用效率。

提升服务水平：商业银行可以通过对数据资产的分析，为客户提供更加个性化、精准的服务，提升客户满意度和忠诚度。

支持战略规划：商业银行可以根据对数据资产的分析，制定更加科学、合理的战略规划，实现业务的可持续发展。

1. 商业银行数据资产的概念和定义随着信息技术的快速发展，数据已经成为了现代商业银行竞争的核心资源。

数据资产作为一种新型的资产类型，已经引起了学术界和实践界的广泛关注。

商业银行数据资产是指商业银行在业务运营过程中所产生的、具有价值的、可以为商业银行带来经济利益的数据资源。

探索商业银行大数据价值挖掘之路--中国光大银行股份有限公司信息科技部副总经理李璠访谈李庆莉【摘要】李璠：大数据实践中常见四大误区，未以业务价值为导向；技术平台的选择存在盲从性；启动大数据应用的范围过大；大数据整合缺乏有效性。

大数据实践应遵循的三点原则，一是要基于银行核心业务特征制定详细的发展战略和路线图；二是统一规划、分步实施，注重数据标准和质量；三是要确保安全，保护客户隐私。

【期刊名称】《中国金融电脑》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】3页(P21-23)【作者】李庆莉【作者单位】【正文语种】中文李璠：大数据实践中常见四大误区，未以业务价值为导向；技术平台的选择存在盲从性；启动大数据应用的范围过大；大数据整合缺乏有效性。

大数据实践应遵循的三点原则，一是要基于银行核心业务特征制定详细的发展战略和路线图；二是统一规划、分步实施，注重数据标准和质量；三是要确保安全，保护客户隐私。

大数据时代的来临使得金融企业站在新的起跑线上。

在数据爆发式增长的今天，海量数据的获取、存储、处理、分析已成为金融业信息技术的重要发展方向。

对于商业银行而言，随着数据规模的日益庞大、数据复杂程度的日益增加，其原有的数据存储、处理能力面临巨大挑战。

如何通过对海量数据的分析挖掘和创新应用，实现信息技术与经营管理的深度融合，从而构建起面向未来的、更加智慧的、可持续的经营发展模式，成为商业银行面临的重要课题。

近年来，为应对利率市场化和互联网金融的挑战，国内商业银行纷纷开展大数据平台建设，探索大数据价值挖掘之路。

光大银行作为数据仓库和大数据平台较早的实践者，在数据应用方面积累了宝贵的经验。

日前本刊记者采访了中国光大银行股份有限公司信息科技部副总经理李璠，请他就大数据在银行业的应用前景以及光大银行大数据实践阐述了观点。

五个维度探索大数据在银行业应用价值光大银行十分重视信息技术在银行的应用，近年来为实现跨业务竞争优势整合，成立了科技创新实验室，大数据技术是科技创新实验室长期、持续研究的课题。

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。