时间：2022-12-05 12:30:01 | 来源：信息时代
时间：2022-12-05 12:30:01 来源：信息时代
银行信息系统数据仓库 : 对银行业务运行中积累的数据进行分析,用以支持管理人员进行决策的数据仓库系统。
随着银行数据大集中的实施,数据量的膨胀与数据资源的聚合为开发和应用提供了基础,对庞大的数据资源必须进行有计划的战略性开发,而数据仓库技术能把企业网络中不同信息孤岛上的商业数据集中到一起,存储在一个单一的集成的数据库中,并提供各种手段对数据进行统计、分析,而且允许企业的各个部门共享数据,为企业更快、更好地做出商业决策提供更加准确、完整的信息。数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。
一个典型的数据仓库系统(data warehouse system,DWS)主要由数据源、数据存储与管理、联机分析处理(online analytical processing,OLAP)服务器以及前端工具与应用程序四部分组成。数据源是数据仓库系统的基础,数据存储与管理是整个数据仓库的核心,OLAP服务器提供数据的多维概念视图,前端工具包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据开发的应用。
数据仓库体系结构属于基础设施的建设,只有稳固的数据仓库基础设施才能支撑灵活多样的数据仓库应用。银行业数据仓库的应用面非常广,基本涵盖了银行经营管理与业务运作的各个方面。现在国内几大商业银行都在着手调研、准备或者尝试实施基于数据仓库技术的各种解决方案。
根据国内外银行使用数据仓库的经验,数据仓库应用系统在现代银行经营管理中的应用包括平衡记分卡/绩效评估、资产负债管理、信用风险管理、利润贡献度分析和客户关系管理。“平衡记分卡”将绩效评估指标分层,提供银行经营所需的信息,促进策略与远景目标的实现; 资产负债管理的主要任务是帮助银行科学考核和管理银行自身资产、负债以及由于经营活动而产生的市场风险、外汇与流动性风险,在流动性、安全性、盈利性的经营原则中找到一个最佳的平衡点,使银行能够很好地控制经营风险并提高收益; 信用风险管理通过对全行信贷数据的分析,确定合理的贷款结构和适当的利差,制定规范、科学有效的贷款政策; 利润贡献度分析帮助银行了解其利润贡献度构成因子的分布状况,使银行能够制定正确的经营策略; 客户关系管理通过分析数据仓库中的各种数据信息以及相互之间的关联,从多个方面衡量各类用户的关键性指标和需求差异性,为银行制定正确的市场行销策略提供科学的决策支持。
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