上海浦东发展银行基于数据仓库的数据集市解决方案_v1.
某银行数据仓库方案建议书
ⅩⅩ银行数据仓库方案建议书I目录第一章前言第二章建议方案简介第三章硬件产品介绍第四章软件产品介绍第五章项目计划附录一成功案例附录二IBM可以提供的服务附录三项目进度计划安排参考附录四产品报价第一章前言作为一个发展中的银行，总部位于我国南方著名经济特区深圳市的ⅩⅩ银行的成长令人瞩目。
为了在五年内成为全国著名的银行，进入世界大银行的排行榜，ⅩⅩ银行的决策者们制订了一整套行之有效的计划，而作为现代化管理的一部分，与国际上先进的模式接轨，计算机管理自然成为相当重要的一部分。
ⅩⅩ银行与世界信息产业的领导者，美国国际商业机器公司，简称IBM 合作，将其业务系统成功运行在AS/400 平台之上，成功地迈出了计算机管理的第一步。
但是他们并不满足于目前的状况，发扬一向紧跟新科技的传统，决定对目前的业务数据作进一步的处理，将静态的数据转化为决策支持的依据。
所以，准备采用目前信息产业界极为先进的数据仓库技术，完成ⅩⅩ银行的决策支持系统，以进一步提高公司的实力和竞争力。
而世界上最大的软件及咨询服务公司IBM，将以其在该行业雄厚的实力和数十年丰富的经验，为ⅩⅩ银行提供一套完整的解决方案，使ⅩⅩ银行的管理能力再上一个台阶。
本方案以先进性和可扩展性为原则，使ⅩⅩ银行的数据仓库系统既可以保证在几年内技术和设备不落后，使之站在世界计算机发展潮流之上，又可以根据业务的高速发展，很方便地升级，以达到业务发展需求的性能。
先进性方面，IBM 提供的硬件平台是具有最强劲处理能力的RS6000 SP 系列并行机，它综合业界的最高端技术，具备无与伦比的处理能力和可扩展性、可靠性。
例如战胜世界冠军、国际象棋特级大师卡斯帕罗夫的“深蓝”就是这种机型，其每秒数亿步的处理速度至今仍被人们称道；软件平台是IBM 提供最新推出的、业界好评如潮的通用数据库产品(Universal Database)，这是IBM 的又一大师级力作；还有荣获本年度世界数据仓库产品大奖的数据采掘工具：Intelligent Miner；在应用上，IBM有成熟的整套数据仓库解决方案，和其他仅仅能提供某些方面产品的厂商有着本质的区别。
银行业大数据解决方案
银行业大数据解决方案随着互联网技术的不断发展和普及，银行业也面临了新的挑战和机遇。
银行业需要利用现代化技术手段，提高企业管理水平，提高服务质量和效率，增强竞争力。
传统的数据处理模式已经不能满足银行业面临的新的需求，银行需要更加便捷、高效、智能的数据管理方式，这就需要银行业对大数据技术的应用。
银行业大数据解决方案主要包括以下几个方面：一、数据采集和存储银行需要对业务数据、客户数据、交易数据等进行采集和储存。
数据采集要做到准确、完整、及时、高效，并且保证数据的可信性。
数据存储则要求数据容量大、访问速度快、存储安全可靠、备份完善等。
现在最流行的数据存储技术是分布式系统，通过分布式存储技术可以进行数据冗余备份，可以保证数据在系统出现问题时依然可以正常使用。
二、数据分析和挖掘通过对大量的数据进行分析和挖掘，可以发现其中的规律和模式，可以帮助银行业制定更加准确有效的市场营销策略、产品设计和服务模式，提高盈利能力和客户满意度。
数据分析和挖掘还可以帮助银行业进行风险评估和预警，帮助银行业控制风险、提高资产质量。
三、智能风控系统基于大数据技术，银行业可以建立智能风控系统，通过对客户的信用记录、财务状况、交易行为等进行综合分析，预测客户可能出现的风险，及时提供预报警学报。
在客户申请贷款、信用卡、保险等产品时，自动进行风险控制和审核，减少了人工审核的时间和成本，提高了审核的准确性和效率。
四、客户关系管理和营销银行业可以借助大数据技术，对客户的行为、财务状况、需求等进行深入分析，实现对客户的精准识别和分类，提供个性化的服务和产品，有效提高客户满意度和忠诚度。
银行业也可以利用大数据技术，对不同时间段、不同地区的客户分布进行分析，制定更加精准有效的市场营销策略，如地域营销、精细化营销、跨界营销等。
五、自动化运营管理大数据技术可以帮助银行业构建智能化的自动化运营管理系统，提高业务的处理效率和客户服务质量。
银行业可以利用大数据技术，对企业内部流程和资源进行全面优化和管理，实现精细化、高效化、自动化管理，减少人工、时间、财力资源的浪费，从而加快企业的发展节奏。
2023-数据仓库技术解决方案-1
数据仓库技术解决方案数据仓库技术解决方案是一种处理和管理大量数据的方法，它将大量的分散数据整合在一起，形成一个高效、安全、稳定的数据存储系统，在数据的利用、分析和挖掘等方面都具有重要作用。
本文将围绕数据仓库技术解决方案对其进行分析和介绍，包括以下几个阶段。
第一阶段：需求分析作为解决方案的开端，需求分析阶段是十分重要的。
只有明确了数据仓库解决方案的需求、目标和各种要求，才能为后续的设计、开发和维护提供指导和支持。
在需求分析阶段中，我们需要了解客户的实际情况和需求，例如其数据的类型、来源、数量、格式、结构等方面，同时还需要考虑到数据库的性能、安全性、可扩展性以及数据处理的复杂度。
第二阶段：设计和建模由于数据仓库技术解决方案是一项庞大复杂的工程，因此需要进行系统的设计和建模。
在这个过程中，我们需要确定系统架构、数据模型、物理存储等等。
系统架构方面，我们需要考虑到数据仓库是如何被流程化的，设计以何种方式实现数据的采集、存储、处理和展示等功能。
数据模型方面，我们需要研究不同的数据模型，在其之间进行比较和选定。
物理存储方面，我们需要考虑如何将数据物理存储（例如通过云环境或者服务器），以及如何提供良好的查询性能。
第三阶段：开发和测试在设计和建模之后，需要进行开发和测试工作。
该工作包括数据库的创建、ETL的开发（包括采集数据、清洗数据和转换数据等），以及基于数据仓库的报告和分析。
在测试阶段中，需要对数据进行全面的测试，特别是对数据准确性、完整性和质量等方面进行测试。
第四阶段：实施和部署实施和部署阶段是将整个解决方案交付给客户，并保证其能够满足客户的需求和要求。
这包括数据仓库支持、数据的集成、数据质量控制、运维和用户培训等方面。
客户可以根据需要，将数据仓库解决方案集成到现有环境中，以满足其特定业务需求。
第五阶段：维护和升级在项目实施之后，需要进行数据仓库的维护和升级。
这可以保证数据仓库的安全性和稳定性，同时也可以更好地适应客户的不断变化的商业需求。
华通伟业数据仓库解决方案V1.0
华通伟业数据仓库解决方案北京华通伟业科技发展有限公司2011年8月目录概述 (4)系统作用 (4)系统架构 (5)数据仓库架构 (5)系统功能架构 (6)系统功能详细介绍 (7)企业数据门户 (7)主题分析 (8)收入总览 (9)收入预测 (10)客流量监控 (10)商品分析 (11)商品销售趋势 (11)分店分析 (12)会员卡分析 (12)会员卡用户分类 (13)即席查询工具 (13)多维分析工具 (15)表格组件 (16)柱状图分析 (18)曲线图分析 (19)仪表盘分析 (20)散点图分析 (21)气泡图分析 (21)ETL工具 (22)报表工具 (24)创建新报表 (25)创建数据源 (25)构建数据集 (27)构建表格 (29)报表预览 (31)报表格式化 (32)报表保存 (33)概述企业在经营过程中每天都会产生大量的业务数据，比如销售、采购、库存、客户、营销等数据，随着规模的不断扩大，数据越来越多，管理成本也越来越大，如何充分利用业务数据，让管理者看到数据背后的危机与机遇，提高决策准确性，降低管理成本是现阶段急需解决的问题。
另一方面，管理者对企业经营分析的要求越来越高，以前简单的报表系统已经不能满足需要，管理者需要功能更加强大的在线分析系统来帮助分析，以支持决策。
BI-商业智能解决方案及产品以数据仓库技术为依托，采用ETL抽取企业在经营过程中产生的业务数据并集中于总部数据中心，利用数据门户、多维分析、数据挖掘等技术构建商业智能平台，为管理者提供及时、准确、科学的决策依据，降低管理成本，助力客户构建智慧型企业。
系统作用1. 整合业务数据在各业务系统中，数据不流通，形成信息孤岛，商业智能解决方案建立统一数据仓库，整合业务数据，给管理者提供统一视图，统一决策界面。
2. 支撑决策从数据中分析企业发展趋势，挖掘新的商业机会，根据数据决策，提高决策的及时性及准确率。
3. 降低运营成本，提高利润基于系统分析内容，管理者能了解产品结构、分销渠道、工作流程和服务方式，通过优化企业资源及流程，从而降低运营成本，提高利润，增强企业在市场上的竞争能力。
2011年度银行科技发展奖获奖项目公示表
二等奖
37
201112011
中国工商银行金融市场产品控制 系统
中国工商银行
许 宜、刘 震、李 强、彭 华、刘姗姗、杨煜杰、黄 欣、曾雨 峰、章慧俊、周逢源、李思远、孟玉双、鲍承会、徐 炜、李 宁
二等奖
38 201119072 国家开发银行资金业务系统
39
201113022
中国农业银行操作风险管理信息 系统
中国银联股份有限公司
柴洪峰、戚跃民、庄 晓、康建明、鲁志军、何 朔、孟宏文、才 华、刘国宝、孙 权、陈 林、丁春华、倪向远、袁奇华
二等奖
34
201112012
中国工商银行企业级数据仓库和 数据集市建设项目
中国工商银行
张 晔、陈道斌、金 阳、程 功、温津伟、王 立、周 文、邬敏 炜、金 焰、王志琪、徐 民、方 品、陈元曦、陈夏琦、郑文湛
公司
中
二等奖
17
201119106
中国光大银行基于市场风险管理 的资金业务一体化系统
中国光大银行
王靖文、李 璠、杨兵兵、徐 凡、丁永健、陈 莹、徐志强、冯 书羽、王兴峰、陈晓君、宋宝庆、王宇涛、郭新忠、秦洪元、汪 佳
二等奖
18
201114039
中国银行新一代长城信用卡发卡 收单整合系统
中国银行
钟向群、温 巩、张 步、兰燕青、薛 伟、曾 诤、张 冏、李华 保、曹汉平、杨 琳、卢婵君、韩媛媛、周兆确、何志坚、王俊丽
二等奖
李海宁、刘 雷、许慧敏、刘 峰、周珠玲、梁 军、马 锋、樊 长娥、江 晶、左 林、郭志军
二等奖
叶又升、蔡 钊、杨继荣、叶馥郁、刘颖娟、张玉玺、佟 梅、付 慧敏、刘志丹、刘年波、张 林、吴亮亮、朱恒春、朱学彬、李晓 辉
数据仓库解决方案概述-PPT精选文档
Integrate
Enterprise Connect Replication Server
PowerMart
议程
数据仓库解决方案概述 Sybase数据仓库技术解决方案
数据仓库设计工具 抽取、转换、清洗和装载工具 数据存储、管理服务器 数据分析和展现工具 数据字典（元数据）的管理工具
针对快速预定义的事务优化设计
可预见的使用模式 支持办事人员或行政人员
信息(分析)系统特性
支持长远的业务战略决策
分析驱动
数据是历史的 数据是静态的，除数据刷新外 数据反映某个时间点或一段时间 数据是汇总的
面向主题
优化是针对查询而不是更新 支持管理人员和执行主管人员
DW/BI 在电信行业的应用 - How ?
Customer identifier = Customer identifier
Product identifier = Product identifier
Sales Fact Product identifier <pk,fk> Time identifier <pk,fk> Customer identifier <pk,fk> Store identifier <pk,fk> Sales total Profits
Sybase DW/Business Intelligence
Sybase中国有限公司
议程
数据仓库解决方案概述 Sybase数据仓库技术解决方案
数据仓库设计工具 抽取、转换、清洗和装载工具 数据存储、管理服务器 数据分析和展现工具 数据字典（元数据）的管理工具
某银行数据仓库设计方案
17、一个人即使已登上顶峰，也仍要 自强不 息。上 午2时10 分24秒 上午2 时10分0 2:10:24 21.7.27
谢谢收看
采集
加工
应用 预处理 数据处理 系统
企业级 数据存贮
数据 集市
展现
数据挖掘 信息展现
外部数据 CMIS
计财数据
批处理 数据 转送
批处理 译码
缓存 整合 校验
抽取 转换 加载
CB2000
数据 转送
抽取
关系型数据库、
多维数据存贮
转换
加载
备份与 老化处理
分类 统计 分析
多维 分析
图示 展现
报表制作
报告生成
增量加载
测试机：Sun3800 总时间：40-50分钟
2021/7/27
36
日程安排
开发进度 最终应用展现 数据仓库架构
2021/7/27
37
1.4 逻辑结构
▪应用层
面向用户实现各类应用。
如：个人客户关系管理子系统、业绩价值管理 等。
▪数据仓库层
子系统
➢数据集市层
面向主题应用，按特定数据模型存贮的数据集合；
筛选优质客户数据挖掘
展现工具
银行 卡部
直邮
优质客户
2021/7/27
23
1.10 PCRM应用主题——深层分析
深层分析:直邮用卡行为月报原型 实现的方式
CB2000 每日加载 PCRM
数据
数据仓库
银行卡 数据集市
用卡行为月报
Web
筛选优质客户数据挖掘
展现工具
银行 卡部
直邮
优质客户
2021/7/27
▪工商银行卡用户体验到自动的个性化 分析服务
数据仓库系统建设方案详细
河北省工商银行数据仓库系统建设方案建议书北京世纪明日网络科技有限公司二零零零年三月河北省工商银行数据仓库系统建设方案目录第一章前言1.1数据仓库发展史1.2竞争日趋激烈的金融市场1.3中国专业银行面临的挑战1.4中国专业银行实施数据仓库的意义1.5中国专业银行实施数据仓库已具备的条件第二章数据仓库总体概述2.1 数据仓库基础2.2 数据仓库技术概述2.3 一个可扩展数据仓库的基本框架2.4 一个数据仓库实施流程第三章系统体系结构设计3.1系统设计指导思想3.2 方案总体框架图3.3 系统体系结构设计3.4 系统方案的组成第四章银行数据仓库的建设4.1 面向应用的OLTP系统和面向主题的OLAP系统4.2 个性化服务的定义4.3 业务探索/业务发掘4.4 建立市场客户信息基础4.5 利用数据仓库实现的基本模块4.6 更高层次的开发应用4.7 综合信息发布第五章方案实施建议5.1 开发模式5.2 组织机构5.3 项目实施进程5.4 项目进度计划第六章产品报价6.1 软件产品报价6.2 硬件产品报价6.3 项目开发实施费用第一章前言1.1 数据仓库发展史相对于许多行业而言，信息处理技术还是一门新兴的技术，但是其发展速度却几乎是最快的。
随着计算机硬件技术的飞速发展，软件技术也是日新月异。
许多企业和机构已经建立了相对完善的OLTP（联机事物处理）系统。
随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。
通过对这些历史数据的分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门作出更加合理的决策。
70年代中期出现的MIS（管理信息系统）实际上就是在这种背景下产生的。
但MIS具有极大的局限性。
首先，它是按预先定义好的流程对数据作相应的处理，因此只能对预先描述好的业务问题进行回答。
其次由于开发工具的限制，对它的修改也不大方便，特别是业务流程发生变化，模型需要调整，这种修改更加困难。
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上海浦东发展银行基于数据仓库的数据集市解决方案
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目录
1系统综述 (5)
2总体解决方案 (5)
2.1基于数据仓库建立数据集市 (5)
2.2系统逻辑框架 (7)
2.2.1原业务系统逻辑框架 (7)
2.2.2架设统一数据集市后的系统逻辑框架 (8)
2.3数据集市模型概述 (9)
2.3.1统一数据集市模型概述 (9)
2.3.2ODS数据模型概述 (10)
2.4系统数据流程 (11)
2.5数据存储方案 (12)
2.6数据仓库到ODS的ETL数据采集方案 (12)
2.7ODS到数据集市转换方案 (13)
2.7.1公用数据部分 (13)
2.7.2应用特有数据部分 (13)
2.8应用时间窗口的解决方案 (13)
2.9后续应用对原应用的影响分析 (14)
2.10外部接口方案 (16)
2.10.1数据仓库接口 (16)
2.10.2外部系统接口 (16)
2.11实施方案 (17)
2.11.1工作界限划分 (17)
2.11.2实施方法 (18)
2.11.3实施计划 (23)
2.12系统软硬件建议 (25)
2.12.1系统硬件 (25)
2.12.2系统软件 (25)
3系统建设目标 (26)
1系统综述
上海浦东发展银行数据仓库的建设目前已经初具规模，随着相关数据逐步积累，数据仓库的资源已经完全可以满足各类分析系统的数据需求，按照浦发银行的技术架构，数据集市的建设已经迫在眉睫。
数据集市的建立可以解决各系统数据获取得问题，并在集市范围内得到最大程度的共享，数据集市可以根据各系统的数据需求，建设成一个高度整合的业务系统数据平台，经过整合后的数据便于应用的掘取、操作，发挥最大的效能。
数据集市的建立可以有效缓解数据仓库时间窗口的争用问题，加快各系统数据获取的速度。
同时统一的数据集市可以有效解决信息不对称等多方面的问题，而且方便将来的统一管理，降低费用，提升效能、增进安全，使得行内系统整体架构更加合理化、科学化。
2总体解决方案
2.1基于数据仓库建立数据集市
随着反洗钱系统、运行内控系统、审计系统等项目的启动，各个系统的技术架构必然都统一规划为从数据仓库获取数据。
数据仓库的建设是以数据的整合、历史存储为主，数据本身无法直接满足各类应用的需求，并且过多的应用直接访问数据仓库的并发需求对数据仓库造成的负荷是很严重的，按照总体架构科学化、合理化以及本着行内应用架构统一规划的大原则，建设统一数据集市的要求变得非常迫切，整个建设范围总体上包括统一的ETL过程、统一的ODS模型和统一的数据集市模型，以满足外围应用系统数据的需求，规范化以及合理化应用的系统框架。
按照浦发银行技术架构，数据仓库的建设采用“自顶向下”的建设思路，即首先建设全行统一的数据仓库，在数据层面对全行数据进行整合，做到各类数据
的完整、统一、准确、规范；再从业务层面，基于数据仓库建设各类应用的数据集市，满足应用的需求。
数据源数据仓库数据集市
数据仓库的数据来源于各类业务系统及外部数据；数据集市的数据来源于数据仓库；各类应用的数据源来自数据集市。
从数据的采集路径与环节看，路径清晰，环节简单，对原系统影响很小。
数据集市的数据单一来源于数据仓库，系统的安全性比较高，并且避免了重复的数据整合与转换工作。
因此浦发银行数据集市的建立必须基于数据仓库完成。
2.2系统逻辑框架
2.2.1原业务系统逻辑框架
原业务系统都具有一个ODS数据库和DM数据集市，ODS用以装载从数据仓库采集的数据，保证数据完整后再导入DM中供系统分析和使用，ODS的作用是起到一个缓冲，当从数据仓库中采集的数据由于种种意想不到的原因出现部分数据不完整等情况时不会影响到当前应用系统的数据正确性，避免出现计算结果无法从业务上得到解释的情况发生。
存在的问题：
1)数据仓库窗口征用，各业务系统数据来源都来自数据仓库，且数据量大，将
大量占用数据仓库留给业务系统抽取数据的时间窗口，并且各应用抽取数据中存在重复数据部分，若能将ODS进行整合，势必减少数据抽取总量，从而减少数据抽取总时间花费；
2)繁多的ETL工程，对于每个应用必须单独开发ETL工程取数，当应用不断增
加，开发和维护ETL工程将变成不小的负担，如果能从设计上合理规划ETL 过程达到各应用共用的目标，就可以减少ETL过程的数量；
3)ODS数据冗余，各业务系统都拥有一个ODS数据空间，且以面向应用的形式
存储，造成空间的冗余；
4)各DM存储的数据未最大程度利用，由于各业务系统需要用到一些相近甚至相
同的数据，所以各业务系统的DM中必然都存储着这些数据的”副本”，如果能够互相访问这些数据，那么可以节省存储空间。
2.2.2架设统一数据集市后的系统逻辑框架
建设统一的ODS逻辑数据结构，从数据仓库中采集的数据首先将进入统一的ODS数据空间中，数据通过完整性和一致性验证后再进入统一数据集市，统一数据集市将数据在逻辑上分为各应用系统特有数据和应用系统公用数据，在物理上存储在统一的数据空间中，而应用系统的数据源直接应用于统一数据集市上。
此框架中统一数据集市采用SybaseIQ，利用其成熟的功能，可以设置多个数据库引擎（节点）连接同一个数据存储，而各个逻辑数据部分通过不同的用户进行访问，由于SybaseIQ仅支持1个可读写节点，所以需要将应用系统中的写操作和读操作分别连接相应的节点以达到良好的性能，后期可以扩展多个只读节点，解决CPU和内存的瓶颈问题，使前端应用系统的查询等功能得到更快的响应。
解决的问题：。