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利用先进的数据仓库技术建立集中的、包含详细交易数据的商业智能解决方案，已经成为各大银行对内加强经营管理和决策支持，对外更好地了解客户需求，开发新产品或服务，利用现有渠道对客户进行交叉销售，增加赢利能力，并在特定的业务领域提供差异化服务的重要手段。
与前几年不同的是，大家目前都在谈论企业级数据仓库(EDW，Enterprise Data
数据仓库作为全行或全公司的数据中心和总线，汇集了全行各系统以及外部数据，通过良好的系统架构可以保证系统稳定性和处理高效性，那如何保障系统数据的完备性、规范性和统一性呢？这里就需要有良好的数据分区和数据模型，那数据分区在第三部分数据架构中已经介绍，本节将介绍如何进行数据模型的设计。1、各数据分区的模型设计思路： 数据架构部分中提
建立多层次的数据访问服务体系，有力提升数据仓库的价值。基于指标汇总层、集市层、可以提供面向业务人员的即席数据查询、以及面向应用开发者的数据接口、应用访问接口，满足不同类型应用的需要。1、汇总指标层模型设计原则及步骤 1.1建设目标：
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2023-08-07 11:29:29
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主数据区域中保留了数据仓库的所有基础数据及历史数据，是数据仓库中最重要的数据区域之一，那主数据区域中主要分为近源模型区和整合（主题）模型区。上一节讲到了模型的设计流程如下图所示。那近源模型层的设计在第2.3和3这两个步骤中相对简化，模型表设计的结构同源系统的表结构，字段也一一映射即可。那下面以整合（主题）模型的设计步骤来进行介绍: &
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2023-08-14 08:51:49
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数据仓库构建与分层为什么构建数据仓库在日益激烈的商业竞争中，企业迫切需要更加准确的战略决策信息。在以往的关系型数据库系统中，企业拥有海量的数据，这些数据对于企业的运作是非常有用的，但是对于商业战略决策和目标制定的作用甚微，不是战略决策要使用的信息。关系型数据库很难将这些数据转换成企业真正需要的决策信息，原因如下：一个企业中可能有很多管理系统平台，企业数据分散在多种互不兼容的系统中。例如：一个银行中
warehouse面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的。what面向主题数据是按照一定主题域进行组织。 主题是抽象的概念，是指用户使用数据仓据进行决策时所关心的重点方面。 例如： 银行的数据仓库主题：客户 客户数据来源：银行储蓄数据库、信用卡数据库等进行整合，操作型数据库的数据组织相向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离。集成数据库之间互相独立，往往异构，数据仓库的数据对原有分散的数据库数
一、概述（1）什么是LDM逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方案，它是指导数据仓库进行数据存放、数据组织、以及如何支持应用的蓝图，定义需要追踪和管理的各种重要实体、属性、关系。（2）为什么需要LDM操作型数据库和数据仓库都需要的数据组织模式；LDM是构建DW的第一步，是建立BI的基础框架，是提供价值数据分析的重要基础，为复杂的DW系统实施提供了规范和基
在银行主题模型中，每个数据仓库的实施公司会有金融行业或银行业的主题模型，这个模型会根据新的业务不断进行完善，是各实施公司的业务经验积累。一个良好的模型对数据仓库的实施起到了事半功倍的效果，虽然不同的公司会有不同的主题模型产品，但每个公司的产品基本上分为以下几个主题：1、当事人（PARTY） 是
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2023-06-07 13:47:36
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关于数据仓库的概念，这里不再累赘。先看下面的图（数据仓库建设的7个主要环节）：本文，主要针对第三块数据仓库模型设计来讨论交流，尤其是互联网行业。一、关于数据仓库数据模型1. 数据仓库数据模型是指使用实体、属性及其关系对企业运营和逻辑规则进行统一的定义、编码和命名；是业务人员和开发人员之间沟通的一套语言。2. 数据仓库数据模型的作用：· 统一企业的数据视图；· 定义业务部门对于数据信息的需求；· 是
1. 数据仓库的定义官方定义 数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。 这个定义的确官方，但是却指出了数据仓库的四个特点。 特点 面向主题：数据仓库都是基于某个明确主题，仅需要与该主题相关的数据，其他的无关细节数据将被排除掉 集成的：从不同的数据源采集数据到同一个数据源，此过程会有一些ETL操作 随时间变化：关键数据隐式或显式的基于时
数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞，数据中台、数据仓库轮番在朋友圈刷屏，企业还没推开数字化大门，先被各种概念绊了一脚。今天咱们就来看下这两者究竟有啥区别。假设咱们把数据中台和数据仓库都看作一家银行，提供现金、黄金存取等多个业务。数据仓库这家银行，它会在门口安排一门卫，门卫会先问你，是取现金、取钱还是办其他业务？然后再告诉你走进去、推开XX门，就能取到你想要的东西。而数据中台这家银行，你刚到门口就
随着银行业务规模和交易数量的增长，为了实现全行统一的数据存储及分析，各商业银行普遍实施了以Teradata、GreenPlum等为代表的中高端数据仓库系统项目，通过汇总银行内部各交易系统的数据，并根据数据标准化要求，进行清洗、转换，最终统一存储用于行内数据统计与分析。但近几年，面对互联网金融的挑战，银行业务已经发生巨大变化，各种结构化、非结构化海量数据蜂拥而至，而基于海量数据下的精细化管理以及快速
数据转换作业主要是指在数据仓库内的结构化数据批量加工，对于非结构化数据以及在线查询接口、数据流的开发主要是遵循代码开发规范以及各中间件的开发规范，如使用java来开发遵守java开发规范，使用Kafka需要遵循Kafka的使用和设计规范。同时做好组件的设计，提高复用程度和开发效率。这里就不再赘述，那对于批量加工数据各平台也有相应的开发规范，对
巴塞尔新资本协议介绍 在银行管理中经常会听到巴3、新资本协议等专用词，那这都是指《巴塞尔资本协议》，全称《关于统一国际银行资本衡量和资本标准的协议》。新资本协议的五大目标是：促进金融体系的安全性和稳健性（保持总体资本水平不变）；继续促进公平竞争；更全面地反映风险；更敏感地反映银行头寸及其业务的风险程度；重点放在国际活跃银行，基
Teradata 公司作为全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商，并提出一种先进的 FS-LDM 模型（Financial Services Logcial Data Model），把银行约 80% 的业务数据囊括在该模型中。 Teradata FS-LDM 是一个成熟产品，在一个集成的模型内支持保险、银行及证券，包含十大主题：当事人、产品、协议、事件、资产、财务、机构
新型的数据仓库需要具备如下能力： 从容应对数据量暴增，快速支持多源数据接入 面对大数据时代下的数据激增，新型数据仓库需要打破传统数仓的随数据量增长、硬件成本也随之增长的魔咒，提供海量数据存储/计算/分析需要的可扩展平台。 新型数据仓库需要打破数据孤岛壁垒，快速整合所有业务条线数据，进行集中式管理，统一数据口径，提升数据整合度，支持业务高效的跨领域的综合分析。 以银行为例，在开放银行时代，
恒丰银行原传统数据仓库是建立在IOE(IBM、ORACLE、EMC)传统架构体系上，已接入数据源系统有30多个，配套建立监管数据集市、数据分析集市，风险数据集市三个主要数据集市，负责十几个管理应用和监管系统的数据需求，下游建有银行管理类系统如综合经营分析系统(管理驾驶舱)、自定义查询平台等，并为各分行提供数据下发服务。随着恒丰银行各类业务快速发展以及与外部机构跨界合作的展开，历史数据越来越多，半结
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2023-09-15 22:02:37
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银行数据仓库体系实践（1）--银行数据仓库简介 大家好，我是leo，一个ITer，在银行从事系统开发多年。对银行系统架构特别是数据仓库/ODS等数据类系统有一定的经验积累，准备将之前的一些经验整理成文，一来为自己工作做个总结梳理，二来也希望能和大家互相讨论，共同学习，探讨新技术、新架构以及趋势。以下是第一部分简介。银行数据仓库简介 &n
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2023-07-03 16:08:47
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近日看到各大公司(IBM/NCR/ORACLE等)对金融行业数据仓库关键成功因素的描述,根据中国实际,加入了一些自己的一些想法,跟大家共勉！一、高层领导对数据仓库项目的支持几乎所有的知名厂商，都把这个因素做为数据仓库项目能否成功的首要关键因素。足以说明这个因素的重要性。企业级的数据仓库集成了企业所有业务系统的数据，面向全企业提供统一的数据视图。所以它是全企业各个部门、各个机构的的共享资源。此项目对
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2023-08-04 11:36:27
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如何构建银行数据仓库 数据仓库技术作为一项数据管理领域的新技术，其精髓在于针对联机分析处理(OLAP)提出了一种综合的解决方案，与以往很多技术不同的是，它主要是一种概念，在此概念指导下完成系统的构造。既没有可以直接购买到的现成产品，也没有具体的分析规范和实现方法，也就是说没有成熟、可靠且被广泛接受的数据仓库标准。在以往关系数据库的设计和实现中，不仅有详细的理论推导，还有无数的设计实例，无论你使
