银行信息系统数据库(数据库)

时间：2022-12-05 16:30:01 | 来源：信息时代

时间：2022-12-05 16:30:01 来源：信息时代

    银行信息系统数据库 : 对银行业务运维过程所产生的数据进行存储、管理,并用以支持日常业务运维的数据库系统。
银行业务运作过程中产生的所有业务数据,都将存放在数据库中。银行的数据库,特别是大型商业银行的数据库,都是大型数据库。银行数据库基于开放式体系结构,通过统一的、易操作的数据库管理平台,支持超大数据量的存储与管理、分布式数据库处理能力和Internet访问功能,具有可靠的数据库安全性控制体系。数据库平台是银行信息系统的重要基础,数据库技术是银行应用中最为重要的技术之一。目前,银行系统常用的数据库管理系统有Oracle、DB2、Sybase、MS SQL Server等。
1. 银行数据库群
银行经营管理和宏观决策需要的信息种类广泛而庞杂。从管理信息系统功能支持来看,包括,需要用于战略规划的外部数据,如国家和地方的宏观经济数据、企业经营数据、其他行金融数据、国家法规与文献数据等; 需用于管理控制的内部管理数据,如系统金融经营数据、人事劳资数据、监督审计数据、人才教育数据等; 用于操作控制的事务处理数据,如柜台业务数据、客户状态数据、资金融通数据等。
建立数据库群,仅从信息收集与使用特征来看,需要建立两种类别的数据库。
(1)统计数据库:这类数据库的特点是数据来源于基层或外部。数据需要层层统计汇总或转移,进行定期或不定期的更新与补充。数据的使用除了基本统计数据的发布之外,更多的是需要综合分析、聚类分析、对比分析、结构分析,还要采用一些数学模型和计算方法进行预测,以提供管理决策信息。统计数据库在银行信息系统占有重要地位。
(2)档案数据库:这类数据库的数据更新频率较低,如法规、重要文献、人事档案等。数据具有较长的适用期限,数据处理偏重提供几种方便的查询、搜索方法。用户一般只作简单的查询和统计。
2.银行数据库的体系结构
由于我国银行运行管理体制的层次性结构和各个金融机构经营管理权限的制约,我国银行的数据库群体的纵向结构采用层次性连接方式。横向结构建立中央银行、专业银行与地方信息部门数据库之间的相互协调、相互补充的连接关系。
银行数据库体系,是一个统一领导、分级管理的数据库系统。在总行信息主体的领导下,建立总行、分行、地区中心支行和县支行四级数据库。各级数据库独立管理,但都执行统一规范、编码,统一通信接口,进行数据的汇总传输与转报,接收上级行级的数据。
(1)总行数据库系统:总行数据库由总行信息中心负责建立与管理。数据库数据主要来自所辖分行数据库和信息收集网,并与中央银行、专业银行、国家各部门经济信息中心交换数据。其任务是支持总行管理信息系统的运行,同时对分行数据库提供管理和控制信息。
(2)分行数据库系统:分行数据库上与总行数据库连接,下与中心支行数据库连接,它既要为分行管理信息系统提供数据,又为中心支行数据库提供管理与控制信息,还要为上级数据库传送与转换数据,接收总行下达的决策和控制信息。并与同级银行、地方信息中心进行横向信息交换。
(3)中心支行数据库系统:它为本行提供管理决策信息,并具有类似分行数据库系统的纵向数据传送与横向信息交换的功能。
(4)县支行数据库系统:县支行数据库是银行基层数据库。通过联网或脱机网与银行营业所(部)、储蓄所的柜台业务系统、结算业务系统相连接,及时接收各种存款、贷款、结息和结算中发生的资金信息,接收业务活动中产生的各种管理信息和专项调查信息。接收的这些信息通过数据库系统按规范要求加工整理后,存储并上报地区中支行数据库。同时还要将接收到的上级决策和控制信息及时发送到基层营业所(部)。
3.银行数据大集中
银行的数据大集中就是将银行在各个分支机构和营业网点分布着的业务数据及其相关数据实现集中。大集中是通过科技的手段,实现数据的集中和整合,并通过对数据深层次的挖掘,对客户数据及业务数据进行系统的分析和评价,使银行的决策科学化,从而提高管理水平和工作效率。简单地讲,就是“数据集中、系统整合”。
自第一台商业计算机系统发明后,为了应对市场发展的需求,对应用系统开发的速度提出了较快的要求,所以,银行的体系结构从原来的单一集中式走向了分布式系统,后来逐步演变成分散式架构。然而,随着经济的快速发展,这种分散式模式的弊端日益暴露,数据和技术力量的分散和软件系统资源的不可共享降低了效率; 数据安全性、完整性的风险增加; 每个银行有多个计算机中心,设备差异大,应用软件各成一套,投资和维护费用急剧上升,而各个硬件资源利用率低,数据备份开销大,等等。数据大集中就是在这种情况下产生的。
数据大集中加强了对分支机构的业务监管,节省了在设备、场地、人员等计算机系统工程建设上的投资,方便了计算机安全和运行的管理,有利于加快业务创新,促进新业务的应用和推广,实现网络互通和业务互通。当前大集中有三种形式,机器设备集中、物理数据集中和应用处理集中。
(1)机器设备集中模式是指简单地将原来多个信息处理中心的设备进行集中。
(2)物理数据集中模式是指部门内部数据集中在一台或多台集群式系统内,实施数据的集中存储及管理。
(3)应用处理集中模式是指在部门软件体系构架中实现一体化设计,真正做到与业务集中相匹配的应用集中,及客户关键业务信息的数据集中。其中,机器设备集中模式是技术方面最低层次的集中,应用处理集中模式是最高层的集中,物理数据集中模式和应用处理集中模式是目前采用最多的两种模式。应用模式打破了以往业务系统的界限,对业务、流程和管理进行重整,以实现企业信息架构的再造。当然,根据业务规模及地域分布情况,在应用处理集中模式中,跨过或全国性部门一般都有多个数据中心。针对数据分散情况,原有分散在各地或各部门的业务数据也可以通过网络方式,集中存储到同一个主机(主机群),以便于管理,这种集中模式与业务应用无关,在这个集中模式下可以相应的开发管理应用,可称之为管理数据集中。
以上集中模式沿袭了主机时代的思维模式,仅仅是针对本地情况而言。如果加上分布式技术和宽带网络提供的技术,将来很有可能出现“数据物理分布逻辑集中”的分布式模式。
随着业务的集中和数据的集中,技术风险提高,风险的集中也随之而来,这种风险是我国商业银行发展中面临的必然问题。除了数据中心一般所承受的自然灾害、人为破坏、操作失误、系统软硬件故障等风险之外,实现全国数据大集中由于是将银行全国业务和数据集于一体,具有联网网点数量巨大、联网网点地域分布广阔、联网交易海量等新的特点,因而又面临一些独有的技术与系统风险。
全国性数据大集中是巨大的系统工程,要充分考虑一个数据中心的要求和特点,确保一个数据中心设计方案的科学性、整体性和完备性,风险控制与防范策略的针对性、有效性和可实现性。全国数据大集中建设,业务系统建设是核心,主机系统建设、网络系统建设、环境支撑系统建设是基础,运行维护管理是关键,高素质的技术与管理人才是建设成功的必要保证。
为了分担数据业务大集中所带来的风险,国内许多银行在实施大集中化的同时,也建立了多个数据处理中心。各个银行在对全行的数据大集中做出统一规划后,在全国范围内设立几个数据处理中心,各个数据处理中心互为备份,以保证数据的安全。多中心化和数据业务大集中化是一对互补的策略。