浦发银行数据仓库建设
数据仓库建设方法论
数据仓库建设方法论数据仓库建设是一个复杂而又关键的过程，需要仔细的规划和实施。
在数据仓库建设过程中，需要遵循一定的方法论，以确保数据仓库能够达到预期的效果和价值。
1. 确定业务需求在数据仓库建设之前，需要对业务需求进行详细的分析和梳理。
这包括对业务流程、数据来源、数据结构、数据质量等方面进行全面的调研和了解。
只有深入了解业务需求，才能够确定数据仓库的建设方向和目标。
2. 设计数据模型在确定了业务需求后，需要对数据进行建模。
数据模型是一个抽象的概念，它描述了数据的结构和关系。
一个好的数据模型应该具有清晰的层次结构，易于维护和扩展，同时还需要考虑数据的性能和安全性。
3. 确定数据采集方式数据采集是数据仓库建设的第一步，也是最重要的步骤之一。
数据采集需要考虑数据来源、数据格式、数据质量等方面，同时还需要根据业务需求确定数据采集的频率和方式。
数据采集的过程需要严格遵循标准化流程，以确保数据的准确性和完整性。
4. 建立数据仓库架构数据仓库架构是数据仓库建设的核心，它包括数据仓库的物理结构、数据仓库管理系统、数据访问接口等方面。
在建立数据仓库架构时，需要考虑数据的安全性、可靠性、性能等方面，同时还需要根据业务需求进行合理的规划和设计。
5. 实施数据质量管理数据质量是数据仓库建设的关键问题之一，它直接关系到数据的可信度和有效性。
因此，在数据仓库建设过程中，需要实施严格的数据质量管理，包括数据清洗、数据标准化、数据验证等方面。
只有保证数据质量，才能够保证数据仓库的有效性和价值。
6. 实现数据分析和利用数据仓库建设的最终目的是为了实现数据的分析和利用。
在数据分析和利用过程中，需要采用先进的数据挖掘和分析技术，以提取数据中的有价值信息。
同时，还需要将数据与业务相结合，实现数据的价值最大化。
数据仓库建设是一个长期的过程，需要不断地调整和优化。
在建设过程中，需要深入了解业务需求，设计合理的数据模型，实施严格的数据质量管理，以实现数据的有效分析和利用。
数据仓库建设方法论
数据仓库建设方法论随着企业数据规模的不断增长和多元化，如何高效地管理和利用这些数据成为了企业面临的重要问题。
这时候，数据仓库的建设便成了解决这个问题的有效手段之一。
下面将从建设方法论的角度，介绍数据仓库建设的一些要点。
1. 按照业务需求确定数据仓库的范围和目标。
在数据仓库建设之前，需要对企业的业务需求进行充分的了解和分析，确定数据仓库的范围和目标。
在此基础上，才能有针对性地确定数据抽取、转换和加载(ETL)的方案，设计数据模型、选择技术方案等。
2. 建立合理的数据模型。
数据模型是数据仓库建设的基础，需要根据业务需求和数据源的特点，选择合适的数据模型。
常用的数据模型包括星型模型、雪花模型、和橄榄球模型等。
在建立数据模型时，需要注意数据的完整性、一致性和可扩展性。
3. 选择合适的技术方案。
数据仓库建设需要使用各种技术工具和平台，因此需要仔细评估和选择合适的技术方案。
常用的技术方案包括数据抽取工具、数据仓库管理系统、数据分析工具等。
在选择技术方案时，需要考虑其可靠性、性能、易用性和成本等因素。
4. 实现数据抽取、转换和加载(ETL)。
ETL是数据仓库建设的核心环节，需要确保数据的准确性和完整性。
在实现ETL的过程中，需要仔细设计数据抽取和转换的过程，以确保数据的一致性和准确性。
同时，需要对数据进行清洗、去重、转换等操作，确保数据能够被正确地加载到数据仓库中。
5. 进行数据的分析和应用。
数据仓库的建设最终的目的是为了更好地利用数据，从中获取有价值的信息。
因此，在数据仓库建设完成后，需要对数据进行分析和应用。
常见的数据分析和应用包括报表、分析、挖掘等，可以为企业决策提供有力的支持。
综上所述，数据仓库建设方法论包括了从业务需求分析到数据分析应用的完整流程，需要充分考虑各个环节的问题，选择合适的技术方案和工具，以达到企业的数据利用效益最大化的目标。
数据仓库建设方案
数据仓库建设方案数据仓库建设方案数据仓库建设方案是指根据组织的数据需求和业务目标，经过系统性的分析和设计，建立一个统一、集成、可靠、灵活的数据存储和管理系统。
通过数据仓库建设方案，组织可以更好地利用数据资源，支持决策和业务流程，提高组织的运营效率和竞争力。
首先，数据仓库建设方案需要进行需求分析。
通过与组织各个部门的沟通和了解，明确业务需求和数据需求，确定数据仓库的目标和范围。
同时，也需要考虑数据的来源和格式，以及数据的质量和安全性等方面的需求。
其次，数据仓库建设方案需要进行数据模型设计。
根据需求分析的结果，设计数据仓库的结构和组织方式，确定数据的存储和关联关系。
同时，也需要考虑数据的处理和转换方式，以及数据的更新和维护策略等方面的设计。
然后，数据仓库建设方案需要进行技术选型。
根据数据仓库的规模和复杂程度，选择适合的数据库管理系统和硬件设备，以及相应的数据集成和分析工具。
同时，也需要考虑数据仓库的架构和性能等方面的技术选型。
接着，数据仓库建设方案需要进行系统实施和测试。
根据设计和选型的结果，进行数据仓库的搭建和配置，导入和清洗数据。
同时，也需要进行系统的功能和性能测试，确保数据仓库的正常运行和满足业务需求。
最后，数据仓库建设方案需要进行系统运维和优化。
定期进行数据的更新和维护，监控和管理数据仓库的性能和安全。
同时，也需要根据业务需求和技术发展，对数据仓库进行优化和改进，提升数据仓库的效率和可用性。
总之，数据仓库建设方案是一个综合性的工程，需要从需求分析到系统实施再到运维优化，进行全面的规划和设计。
通过数据仓库建设方案，组织可以更好地管理和利用数据资源，提高业务的决策能力和竞争力，实现可持续的发展。
数据仓库建设实施方案
数据仓库建设实施方案1.引言数据仓库是一个用于集成和管理组织内部各个部门的数据的存储库。
它通过提供一个统一的数据视图，帮助组织更好地理解和利用自己的数据资产。
本文将介绍一个数据仓库建设的实施方案，包括项目管理、数据模型设计、ETL程序开发、数据治理和质量保证等方面。
2.项目管理数据仓库建设是一个复杂且长期的过程，需要进行有效的项目管理。
项目管理包括确定项目的范围、时间和资源，并制定详细的工作计划。
在项目管理过程中，需要确保与相关部门的沟通顺畅，及时解决问题和调整计划，并进行定期的项目审查和评估。
3.数据模型设计数据模型是数据仓库的核心，它定义了数据的结构和关系。
在进行数据模型设计时，需要对组织的业务需求进行详细的分析和理解。
可以采用维度建模和星型模型来设计数据模型，以便更好地支持报表和分析需求。
此外，还需要设计合适的数据粒度和聚集策略，以提高查询性能和报表生成速度。
4.ETL程序开发ETL(提取、转换、加载）过程是将原始数据从源系统中提取出来并经过一系列转换后加载到数据仓库中的过程。
在进行ETL程序开发时，需要根据数据模型设计和业务需求，编写抽取数据的程序、转换数据的规则和加载数据的程序。
此外，还需要确保数据的完整性和一致性，并进行错误处理和数据清洗等工作。
5.数据治理数据治理是数据仓库建设中的重要环节，它指导和管理数据的使用和管理。
数据治理包括数据安全管理、数据质量管理、数据管理和数据治理组织建设等方面。
在进行数据治理时，需要明确数据仓库中的数据所有权和访问控制规则，并建立数据质量指标和监控机制，以保证数据的准确性和完整性。
6.质量保证数据仓库建设过程中需要进行质量保证工作，以确保数据仓库的性能和可靠性。
质量保证包括性能测试、容量规划和备份恢复等方面。
在进行性能测试时，需要模拟实际的用户访问场景，并评估数据仓库的响应时间和吞吐量。
在进行容量规划时，需要根据数据量和查询需求，确定合适的硬件配置和存储容量。
XX银行数据仓库建设项目方案
XX银行数据仓库建设项目方案1. 项目概述本文档旨在介绍XX银行数据仓库建设项目的方案和目标。
数据仓库是一个用于集成和管理银行的各类数据的中央存储库，可为决策支持和业务分析提供有价值的信息。
本项目的目标是构建一个稳定、高效、可扩展的数据仓库，以提高XX银行的决策能力和业务竞争力。
2. 项目背景XX银行作为一家领先的金融机构，面临着数据分散、决策效率低下的问题。
传统的数据集成和分析方法已经无法满足业务需求，因此需要建立一个数据仓库来解决这些问题。
数据仓库将集中存储和管理各类数据，并提供强大的分析工具和报表功能，以支持XX银行的战略决策和业务优化。
本项目的目标是构建一个可靠、高效的数据仓库系统，具体包括以下几个方面：•数据集成：从各个业务系统中提取、清洗和转换数据，确保数据质量和一致性。
•数据存储：设计和构建合适的数据存储结构，包括数据表、索引等，以支持复杂的数据查询和分析。
•数据分析：开发和部署适合XX银行业务需求的数据分析工具和算法，提供灵活和高效的数据查询和报表功能。
•数据安全：确保数据仓库的安全性，实施访问控制和数据加密等措施，防止未授权的访问和数据泄露。
4.1 需求分析阶段在这个阶段，项目团队将与XX银行的不同业务部门和利益相关方进行沟通和需求收集。
我们将详细了解业务需求和数据源，并建立数据仓库的数据模型和架构设计。
4.2 数据集成阶段在数据集成阶段，我们将根据需求分析阶段的结果，从各个业务系统中提取和转换数据。
我们将设计和实现合适的ETL（提取、转换和加载）过程，确保数据质量和一致性。
4.3 数据存储阶段在数据存储阶段，我们将设计和构建数据仓库的存储结构，包括数据表、索引和分区等。
我们将利用合适的数据库技术和管理工具，如关系数据库和NoSQL数据库，来存储和管理数据。
4.4 数据分析阶段在数据分析阶段，我们将开发和部署适合XX银行业务需求的数据分析工具和报表功能。
我们将使用先进的分析算法和可视化技术，帮助XX银行的管理层和业务部门进行决策分析和业务优化。
浦发行信息化“集中”的三部曲
浦发行信息化“集中”的三部曲浦发行信息化“集中”的三部曲浦发银行在1996年花了18亿元买下的那座老汇丰银行大楼就座落在黄浦江边。
这座被称为“远东从苏伊士运河到白令海峡最漂亮的建筑”，西洋风格鲜明，解放后曾经是上海市人民政府的驻地，现在无疑仍是“万国建筑”中最耀眼的景观之一。
不过从某种角度看，这些微妙的氛围因素或许是浦发银行在信息化建设中一贯奉行的“中西合璧”思路的起源。
将总部设在这样一个地方的上海浦东发展银行（下称浦发行）成立于1993年1月，是国内首家经规范后上市的股份制商业银行。
正是由于这样的背景，作为最早一批的上市银行之一，浦发行的信息化建设虽然起步较晚，但整个过程却一直保持着快速、高效的节奏和相对规范、高规格的力度。
自2002年6月启动数据大集中项目开始，到2003年年底实现全行数据集中管理，浦发行用了一年半的时间完成了对其核心业务系统的全面重构。
这一过程，有30多家大大小小的IT厂商参与其中，既有国内公司，也有跨国巨头，“中西合璧”的实施思路在帮助浦发行快速、高效的构建具有世界水准的核心业务系统方面，确实发挥了巨大效果。
在此之后，浦发行一面着手通过管理集中来深化前期工作的成果，同时也开始积极的向“实现企业应用集成，消灭信息孤岛”这样的远期目标迈进。
由此管理和流程等方面的大集中成为浦发行信息化工作下一步的重心。
“集中”三部曲“2003年我们最大的收获是数据大集中。
”浦发行产品开发部副总经理杨斌在接受本刊记者采访时介绍说，“2004年，全行围绕这个基础，在提升客户服务质量、创造更好的效益方面做了不少努力。
数据集中以后的重点工作是管理集中，从数据挖掘、数据分析加工、精细化管理等方面，找到进一步生存发展的机会。
”杨斌提到的数据大集中，浦发行是在2002年6月正式开始立项实施的，这在浦发行内部也被称为“628项目”。
当时浦发行即将迎来成立的第十个年头。
到2002年年底，浦发行已在国内开设了20家直属分支行、13家异地支行和280多个营业网点，并在中国香港设立了代表处，全国性商业银行的机构布局基本建成。
数据仓库建设方法论
数据仓库建设方法论数据仓库建设是企业信息化建设的重要组成部分，也是企业业务决策的有力支撑。
数据仓库建设方法论是指建设数据仓库的一系列规范、流程、方法和技术，用于保证数据仓库的高可用性、高性能、高安全性和高可维护性，同时满足业务用户对数据的快速、准确和全面的需求。
数据仓库建设方法论主要包括以下方面：1.需求分析与设计：在数据仓库建设前，需要进行全面的业务需求分析，明确业务分析对象、分析方法、分析结果等要素，同时进行全面的数据分析，明确数据来源、数据清洗、数据转换、数据集成等要素，最终确定数据仓库的设计方案。
2.数据清洗与转换：在数据仓库建设前，需要对原始数据进行清洗和转换，消除数据中的噪声和冗余信息，同时将数据转换为可用于数据仓库的格式和结构。
3.数据集成与存储：在数据仓库建设过程中，需要将多个数据源的数据进行集成，将其存储到数据仓库中，同时保证数据的一致性和完整性。
4.数据质量管理：在数据仓库建设后，需要对数据进行质量管理，包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进等环节，以保证数据仓库的数据质量。
5.数据安全管理：在数据仓库建设过程中，需要采取严格的数据安全管理措施，包括数据备份与恢复、数据安全防护、数据访问权限管理等，以保证数据的安全性和机密性。
6.数据性能优化：在数据仓库建设后，需要对数据仓库进行性能优化，包括查询性能优化、数据加载性能优化、数据存储性能优化等，以保证数据仓库的高性能和高可用性。
7.数据仓库维护与升级：在数据仓库建设后，需要对数据仓库进行维护和升级，包括数据仓库的备份和恢复、数据仓库的更新和迭代、数据仓库的版本控制等，以保证数据仓库的可维护性和可升级性。
综上所述，数据仓库建设方法论是指建设数据仓库的一系列规范、流程、方法和技术，能够保证数据仓库的高可用性、高性能、高安全性和高可维护性，同时满足业务用户对数据的快速、准确和全面的需求。
企业可以根据实际情况，结合自身业务需求和技术条件，选择适合自己的数据仓库建设方法论，以实现企业信息化建设的目标。
数据仓库建设方法论
数据仓库建设方法论数据仓库建设是企业管理中非常重要的一部分,以下是一些常用的数据仓库建设方法论:1.需求分析:在建设数据仓库之前,必须对业务需求进行分析。
需要了解业务流程、数据来源、数据需求、数据结构、数据质量等方面的问题,以便确定数据仓库的功能、数据范围、数据元素、数据格式等。
2.数据流程:需要了解整个业务数据流,包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析等环节,以便在数据仓库中实现数据的标准化和规范化。
3.数据建模:数据建模是数据仓库建设的关键。
需要根据业务需求和数据流程,建立合适的数据模型,包括数据实体、关系、属性、事件等,以便在数据仓库中存储和管理数据。
4.数据标准化:在数据仓库中,数据应该按照一定的标准进行存储和管理。
数据标准化包括数据格式、数据元素、数据关系、数据质量等方面。
5.数据集成:将不同的数据源(例如数据库、文件系统、Web服务等)中的数据进行集成,以便在数据仓库中进行存储和分析。
数据集成可以通过ETL(提取、转换、加载)等技术实现。
6.数据仓库设计:设计数据仓库时需要考虑数据仓库的层次结构、查询语言、数据访问接口、数据存储位置等方面。
设计过程中需要根据业务需求和数据流程,确定数据仓库的模块、数据元素、数据质量等方面。
7.数据仓库开发:开发数据仓库需要使用数据建模工具、ETL工具等技术。
开发过程中需要根据设计要求,实现数据源的集成、数据抽取、数据转换、数据存储、数据分析等功能。
8.的数据仓库测试:在开发数据仓库之后,需要进行数据仓库测试,包括单元测试、集成测试、查询测试、功能测试等方面。
测试的目的是发现数据仓库中的问题,确保数据仓库能够正常运行。
9.数据仓库维护:数据仓库维护是保持数据仓库长期稳定运行的重要工作。
需要定期进行数据维护、数据备份和数据迁移等工作,以确保数据的完整性和可用性。
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浦发银行数据仓库建设
项目背景
整个 CDL 项目组总整合前 CIM ，梳理现有集市，包括 1104 等数据和业务的涵盖范围，以：避免各个应用独自建设基础的重复数据，如客户、账户基础信息等；整合各个应用的共性，提供大的数据集市（ CDL 名称由来）；提供基于仓库的，逻辑清晰的业务数据，供总分行各业务窗口使用；减轻仓库运行负担，缩短仓库运行时间窗口；
解决以下问题：
● PDM 层的数据都是技术架构的描述，并且组织结构非常复杂
● 决策人员、业务分析人员知道业务需求，但是不知道数据在哪里？
● 不同模块或者系统之间的表达方式也不一致
● 没有统一的数据管理平台，经常会产生各系统数据口径不一致的现象
2. 系统的核心价值
● 建设以业务视角为中心的数据层
● 为业务人员提供一致的统计口径
● 把 PDM 的复杂结构用简单的方式呈现在业务人员面前
● 减少大量的、重复的、复杂的运算
● 业务人员能集中精力的根据自己的需求来挖掘和统计各类信息
● 技术人员可以节省大量的时间来应付业务人员的各种需求
3. 项目目标
浦发银行要求该项目的基础数据由数据仓库提供，为适应 CCRM 项目的需求，从业务角度出发，需要整合所有对公数据，分别从客户、账户、业务产品为视角，进行对公数据的提升整合。
基于数据仓库，成立一个数据集市项目（ CDL 组），为适应 CCRM 项目提供数据。
4. 系统技术架构
5. 实现的功能
● 构建在数据仓库 PDM 与应用数据集市之间
● 从业务的角度，具有共性、可被多个应用复用的基础数据
● 把技术的语言转换成业务语言来描述各项指标
● 提供统一的、规范的业务口径供业务人员使用
6. 实现CDL内容
● 客户信息部分：客户基础信息、客户的衍生信息、客户的汇总信息、客户的分析信息
● 客户账户部分：账户基础信息、贷款账户部分，借据层账户信息、合同层借据信息、分期付款信息。
● 表外账户信息：银行承兑汇票、国际、国内信用证 ( 包括进口承兑，出口交单等 ) 、国际和国内保函、保理、委托贷款、结售汇等业务信息。
● 业绩分配· 绩效考核纳入统一的 CDL
◇员工的业绩分配信息，新增来源表业绩分配关系历史，记录账户对应员工的分配比例；
◇所有的对公账户核算业绩分配情况，账户能对应到员工上的分配比例给员工，否则给机构；
◇根据账户中的产品号对应 CCRM 产品树，关联出模拟利率，核算基本模拟利率；
◇业务部门提供业务口径的核算方法，最终业绩分配需要减去资产成本和风险成本等；
◇提供账户分配到员工后的存贷款规模、中间业务手续费收入等，计算出按账户、客户、产品为粒度的模拟利润、风险成本、资本成本等信息
● 表内、表外账户信息汇总到客户、产品粒度
◇汇总到客户粒度的信息，大类分为三类，存款、贷款和中间业务手续费；
◇汇总到业务产品粒度的信息，同一客户下所有以产品分类的信息汇总到一起，以产品树为依据，产品树分币种，分期限；
◇汇总了一些常用的业务指标信息，如贷款累放、累收，特有中间业务手续费等信息；
◇表内汇总信息关心当前余额、上日月年余额、积数、日均等余额类信息，并且汇总折人民币，折美元后的余额
◇表外汇总信息关心各类票面金额、余额、保证金、敞口信息以及由表外业务产生的各种手续费。