商业银行数据仓库系统功能概述
商业银行数据管理架构和岗位职责
商业银行数据管理架构和岗位职责1. 引言商业银行数据管理架构对于提高数据质量、保证数据安全和推动业务发展具有重要意义。
本文档旨在介绍商业银行数据管理架构以及相关岗位职责。
2. 数据管理架构商业银行数据管理架构包括以下关键组成部分：2.1 数据质量管理数据质量管理是确保数据准确性、完整性、一致性和及时性的过程。
在数据管理架构中，数据质量管理包括数据收集、数据清洗、数据整合和数据验证等环节。
相关岗位职责包括数据管理员、数据分析师和数据质量专员。
2.2 数据安全管理数据安全管理是保护银行数据免受未经授权的访问、篡改和破坏的过程。
在数据管理架构中，数据安全管理包括数据加密、访问控制、安全审计和灾备管理等环节。
相关岗位职责包括信息安全经理、网络安全工程师和数据安全专家。
2.3 数据治理管理数据治理管理是确保数据管理活动符合法律法规和内部规章制度的过程。
在数据管理架构中，数据治理管理包括数据政策制定、数据标准制定、数据应用规则和数据风险管理等环节。
相关岗位职责包括数据管理官、合规专员和风险控制经理。
3. 岗位职责商业银行数据管理架构中的各个岗位具有不同的职责和任务。
以下是一些常见岗位职责的简要描述：3.1 数据管理员- 负责数据收集、整理和存储；- 管理数据仓库和数据库，确保数据的可靠性和安全性；- 协助数据分析师解决数据相关问题。
3.2 数据分析师- 进行数据分析和挖掘，提供数据支持决策；- 根据业务需求，制定数据分析模型和算法；- 解读数据分析结果，提出业务改进建议。
3.3 数据质量专员- 设计数据质量检查程序和流程；- 定期对数据进行质量检查和评估；- 协助数据质量管理措施的改进和推广。
3.4 信息安全经理- 负责制定和执行数据安全策略；- 管理网络和系统安全，防止数据泄露和攻击；- 定期进行安全漏洞评估和修复。
3.5 数据管理官- 负责制定数据管理政策和规范；- 监督数据管理实践的合规性和有效性；- 协调各岗位间的数据管理工作。
仓库管理系统系统架构及功能
仓库管理系统系统架构及功能一、系统架构仓库管理系统通常采用多层架构，以满足不同的业务需求和技术要求。
（一）表示层这是用户与系统进行交互的界面。
它可以是基于网页的界面，也可以是移动应用程序的界面。
表示层的设计注重用户体验，要做到操作简单、直观，能够快速响应用户的操作。
例如，用户可以通过输入货物编号、名称等信息快速查询货物的库存情况。
（二）业务逻辑层负责处理系统的核心业务逻辑。
包括货物的入库、出库、库存盘点、移库等操作的规则和流程。
这一层会对用户输入的信息进行验证和处理，确保数据的准确性和完整性。
比如，在入库操作中，会检查货物的数量、质量是否符合要求，然后更新库存数据。
（三）数据访问层主要负责与数据库进行交互，实现数据的读取、写入和更新。
通过优化数据库查询语句和存储过程，提高数据访问的效率。
同时，为了保证数据的安全性和一致性，会设置严格的数据访问权限和数据备份策略。
（四）数据库层用于存储仓库管理系统的所有数据，包括货物信息、库存数量、出入库记录、用户信息等。
数据库的选择要根据企业的数据量和性能要求来决定，常见的数据库有 MySQL、Oracle、SQL Server 等。
为了保证系统的稳定性和可靠性，仓库管理系统通常还会采用一些技术架构，如分布式架构、集群架构等。
分布式架构可以将系统的不同模块部署在不同的服务器上，提高系统的并发处理能力；集群架构则可以通过多个服务器的协同工作，实现系统的高可用性和容错性。
二、系统功能（一）入库管理1、采购入库当企业采购货物到达仓库时，仓库管理人员通过系统进行入库操作。
记录货物的供应商、采购订单号、货物名称、规格、数量、批次等信息，并生成入库单号。
2、生产入库企业内部生产的产品完成后，进入仓库进行存储。
同样需要记录相关的生产信息，如生产工单号、产品型号、数量等。
3、退货入库对于客户退回的货物，进行退货入库处理。
记录退货原因、客户信息等。
（二）出库管理1、销售出库根据销售订单，仓库管理人员进行出库操作。
数据仓库在现代商业银行营销中的作用
数据仓库在现代商业银行营销中的作用摘要：本文从支持营销的角度介绍了数据仓库在商业银行中所起到的作用。
数据仓库既可为银行决策者提供非常重要、极有价值的决策信息，从而提高经营决策的效率，产生巨大的经济效益；银行营销部门也可以利用数据仓库提供的信息为消费者提供个性化昀服务，从而在竞争中赢得更多的市场机会。
关键词：数据仓库；商业银行；营销doi：10.3969／j.issn.1672-3309(s1.2010.09.04一、引言起源于20世纪70年代的关系型数据库是依照某种数据模型组织起来并存放数据的集合。
这些数据是结构化的，尽可能的减少有害的或不必要的冗余，并以最优方式为某种特定组织的多种应用服务：数据库中数据的存储独立于使用它的应用程序：对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。
数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。
数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
数据库与数据仓库的关系与区别：第一，数据库是面向事务的设计。
数据仓库是面向主题设计的。
数据库一般存储在线交易数据。
数据仓库存储的一般是历史数据。
第二，数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计时有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
第三，数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本元素是维表和事实表。
第四，数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。
二、数据仓库对商业银行的意义现有的新兴商业银行核心系统及周边系统中，普遍存在着缺乏有针对性的分析模型：分析工具功能有限、效率不高；客户流动性加大，业务复杂性加剧，随机分析需求增多：如何提高客户服务水平、控制金融风险、提高银行的经营业绩、保证利润的持续增长；如何建立有效的数据集成管理机制，充分利用银行积累的大量数据，为银行的科学化管理决策和发展新的业务服务等一系列难题。
XXX商业银行数据仓库系统完整解决方案
XXX商业银行数据仓库系统完整解决方案在当今数字化时代，数据变得异常重要，对于银行业来说更是如此。
银行需要处理大量的数据，包括客户信息、交易记录、贷款情况等，而有效地管理和分析这些数据将对银行的业务发展和决策制定起着关键的作用。
为了更好地管理数据并提升运营效率，许多银行选择建立数据仓库系统来统一管理和分析数据。
XXX商业银行也不例外，它可以采用完整的数据仓库解决方案来满足其需求。
首先，一个完整的数据仓库系统需要包括数据抽取、数据转换、数据加载等核心功能。
数据抽取是指从各个数据源中提取数据的过程，这些数据源可以包括银行的核心系统、在线交易系统、ATM机系统等。
数据抽取过程需要能够实现增量抽取、全量抽取等功能，并能够保证数据的完整性和准确性。
数据转换是将抽取的数据进行清洗、转换和整合的过程，保证数据的一致性和统一性。
数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中，以便后续的分析和查询。
其次，一个完整的数据仓库系统还需要包括数据建模和数据分析功能。
数据建模是指对数据进行结构化和建模，以便更好地理解数据的关系和特点。
数据建模可以采用ER模型、维度模型等方法来构建数据模型。
数据分析是针对数据仓库中的数据进行分析和挖掘，以发现数据之间的关联性和规律性，为银行的业务决策提供支持。
数据分析可以采用OLAP、数据挖掘、机器学习等技术来实现。
最后，一个完整的数据仓库系统还需要包括数据可视化和报表功能。
数据可视化是将数据以图表、报表等形式展示出来，使用户能够更直观地理解数据的含义和趋势。
数据可视化可以采用数据可视化工具来实现，如Tableau、PowerBI等。
报表功能是将数据以报表的形式呈现出来，为银行的管理层和决策者提供直观的数据分析结果和业务洞察。
综上所述，一个完整的数据仓库系统可以帮助XXX商业银行更好地管理和分析数据，提高运营效率和业务决策水平。
通过建立数据仓库系统，XXX商业银行可以实现数据的统一管理和分析，挖掘数据的潜在价值，为未来的业务发展打下坚实基础。
商业银行数据仓库建设
商业银行数据仓库建设摘要：目前国内几大商业银行的数据大集中基本完成，为企业级数据仓库的建设创造了先决条件。
同时，银行管理层也希望从既有的海量数据库中获取信息，可以在精准营销、绩效考核、风险管理等方面发挥作用，这也成为建设企业级数据仓库的主要动力。
结合作者的工作背景，对银行数据仓库建设过程中的几个方面进行了阐述，以期望能对读者有所启发。
关键词：数据仓库；数据模型；数据标准；元数据管理；灵活查询0 引言数据挖掘是20世纪90年代中后期提出的概念，它是以传统的数据库技术作为存储数据和管理资源的基本手段，以统计分析技术作为分析数据和提取信息的有效方法。
以人工智能技术作为挖掘知识和发现规律的科学途径的一种解决问题的方案。
而数据仓库的建设，可以看作数据挖掘的一个重要预处理步骤。
在数据仓库的建设过程中，可以将支持企业日常运作的各个独立系统中的数据进行清理、集成和统一，并且可以将数据加载入不同于日常交易系统结构的易于查询分析的数据模型中，为后续数据挖掘高效地获取准确明晰的数据扫清障碍。
1 数据仓库根据数据仓库之父W.H.Inmon的说法，“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程”。
这个简短而又全面的定义指出了数据仓库的主要特征。
4个关键词，面向主题的、集成的、时变的、非易失的，将数据仓库与其他数据存储系统（如关系数据库系统、事务处理系统和文件系统）相区别。
数据仓库领域的领导厂商，美国Teradata公司给企业级数据仓库下过一个定义，“一个企业级数据仓库是一个由集成的、明细的、可扩展的数据组成的，集中的，保留历史的数据机，可以支持多个部门的各种决策分析，是整个企业分析型数据的唯一来源”。
这里有5个关键字：集成的、明细的、可扩展的、集中的、保留历史的。
从以上两个定义来看，时变的包含了保留历史的意思，而面向主题的结构保证了其结构和设计是可扩展的。
因此，从笔者的观点来看，数据仓库的关键字应该是：面向主题的、集成的、时变的、明细的、集中的和非易失的。
商业银行IT系统整体架构
商业银行IT系统整体架构概述商业银行是金融行业的主要组成部分之一，在现代经济中扮演着至关重要的角色。
商业银行需要一个支持自己业务运营的IT系统，而整体架构的设计对于IT系统的稳定性、性能和功能进行综合考虑，是实现业务目标的基础。
商业银行IT系统的整体架构主要由以下几个部分组成：前台交互系统、中间业务处理系统、后台数据库存储系统、安全管理系统。
前台交互系统前台交互系统是客户与商业银行直接进行交互的部分，涵盖了网站、APP、自助设备等多个终端。
其功能包括账户管理、财务转账、网上支付等业务。
前台交互系统要求界面友好、操作简单、响应迅速。
同时，为了提高用户体验、提高服务质量、提高银行品牌形象，商业银行应该在前台交互系统中加入一些创新的业务和服务。
中间业务处理系统中间业务处理系统是商业银行IT系统的核心，负责实现网上银行交易的核心业务处理。
例如，存款、汇款、信用卡、贷款等，它是实现整个IT系统考虑到业务需求和系统性能的重要部分。
商业银行中间业务处理系统主要应当采用分布式、异步、对等计算等技术，并设置合理的业务分块切分来实现业务功能。
后台数据库存储系统后台数据库管理系统是商业银行IT系统的后台处理部分，主要包括数据存储、管理、备份、恢复、读写性能等，具有重要的稳定性和安全性。
数据库系统应当采用高性能、高可用性、可配置化的特点。
对于大型商业银行，需要进行多级数据备份，确保数据不会因为存储系统的问题而丢失。
安全管理系统随着网络安全问题的日益严峻，安全管理系统已经成为商业银行IT系统不可或缺的部分，要求对系统的安全运行、用户信息的保护和机密数据的加密具有重要意义。
商业银行的安全管理系统应该符合国际网络安全标准，包括用户认证、数据加密、防火墙和入侵检测等多种技术。
商业银行IT系统整体架构是对商业银行IT系统进行全面规划和设计的关键步骤，需要充分考虑到商业银行的业务需求、技术支持、安全保障等各个方面。
通过恰当应用现代化的技术和设备，有助于提升银行的业务水平、管理效率和用户体验，从而加强银行的市场地位和竞争力。
商业银行数据仓库浅析
商业银行数据仓库浅析商业银行数据仓库浅析引言：随着科技的发展和金融业务的不断创新，商业银行积累了大量的数据，这些数据包括客户信息、交易记录、风险管理数据等。
为了更好地管理和利用这些数据，商业银行逐渐建立起了数据仓库系统。
本文将对商业银行数据仓库进行浅析，包括其定义、功能、架构、数据质量管理等方面的内容。
1、数据仓库的定义及意义1.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
1.2 数据仓库的意义- 提供决策支持：数据仓库通过提供清晰、准确、及时的信息，帮助管理层做出更明智的决策。
- 促进数据共享：数据仓库将各个业务部门的数据进行集成，促进了不同部门之间的数据共享和协同工作。
- 提高数据质量：通过对数据进行清洗、整合和规范化的过程，数据仓库提高了数据的质量和准确性。
2、数据仓库的功能2.1 数据集成与整合数据仓库通过抽取、清洗、转换和加载等过程，将分散在不同系统、部门的数据进行整合，建立起全局视图。
2.2 决策支持数据仓库提供多维分析和数据挖掘的功能，支持管理层进行决策分析和趋势预测。
2.3 数据查询和报表数据仓库提供灵活的查询和报表工具，使用户能够根据需要快速获取所需的数据和报表。
2.4 数据质量管理数据仓库通过对数据进行清洗、验证和规范化等操作，确保数据的质量和准确性。
3、数据仓库的架构3.1 数据源层数据源层是数据仓库的基础，包括各种内部和外部数据源，如核心业务系统、营销系统、外部数据提供商等。
3.2 数据抽取和转换层数据抽取和转换层负责从数据源层抽取数据，并进行清洗、转换和整合等操作，适合数据仓库使用的数据。
3.3 数据存储层数据存储层是数据仓库的核心，通常采用关系数据库或大数据存储技术来存储和管理数据。
3.4 数据展示和分析层数据展示和分析层提供一系列工具和技术，如在线分析处理（OLAP）、数据挖掘等，帮助用户进行多维分析、查询和报表。
银行IT系统方案
银行IT系统方案（1):整体解决方案描述：银行信息系统建设的二个层面是相辅相成的，“业务处理系统”面向客户服务,旨在以丰富的银行金融产品、综合的服务和销售渠道以及灵活的业务处理流程提供即时的、满足市场需求的银行服务.“经营管理系统”是以业务系统运行过程中产生的数据为基础，以银行经营管理的各个主要因素为对象建立面向银行管理的各个分析主题,以数据基础建立数据模型向银行提供基于数据基础的、量化的决策依据；一、银行系统背景自从上世纪八十年代中期以来，中国的各国有银行、股份制商业银行等金融机构经过20多年发展和管理制度变迁，各金融机构结构发生了深刻变化，金融机构的竞争性市场机制和市场体系初步形成，产权多元化的趋势非常明显.在加入WTO后境外金融机构的冲击，以及随着2003年开始的一行三会(人民银行、银监会、证监会、保监会）的架构设立，《人民银行法》、《商业银行法》、《监管法》的颁布，中国的金融体系正在迅速向国际标准靠拢。
所以无论从市场指标、市场集中率还是进入壁垒来衡量，都已经从国有银行高度垄断的市场结构转变为多元主体共同竞争的市场结构。
同时，这种市场竞争的加深以及各金融机构服务能力的比拼,对中国金融电子化、信息化建设的影响将是非常深远的!尤其是，从2006年开始在各金融机构实施1104工程开始，标志着管理会计和风险管控在金融机构正式进入实施阶段.另外,从2007年开始的新会计准则的推广，对金融机构的会计核算、财务报告以及信息披露将有深远的影响，也必将进一步推动银行IT架构及金融信息系统的快速发展和与国际惯例接轨。
面对中国金融市场的竞争格局加剧,银行的信息化建设愈发成为银行发展的核心要素。
结合目前国内外系统建设的经验，按照未来国内金融市场的发展趋势，集团认为，商业银行的电子信息系统建设应当在“二个层面"上考虑“统一规划,分步实施”，即商业银行电子信息系统建设的整体解决方案包括二类相对独立的组成部分，一类是“业务处理系统”，一类是“经营管理系统”。
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商业银行数据仓库系统功能规格版本：1.0(初稿)目录1.概述 (4)1.1.系统介绍 (4)1.2.系统架构 (4)1.3.体系结构 (5)1.4.数据仓库治理系统(DWMS) (5)1.4.1.................................. 数据采集模块61.4.2.................................. 数据转换模块61.4.3.................................. 增量计算模块61.4.4...................................... 调度模块61.4.5...................................... 配置模块61.5.O LAP逻辑模型 (7)1.5.1...................................... 分析角度71.5.1.1. ................................... 公共维71.5.2...................................... 分析主题81.6.银行业数据仓库E-R模型 (Data Model) (10)1.6.1.贷款客户分析(Data Model) (10)1.6.2...................... 存款客户分析(Data Model)111.6.3...................... 内部账号分析(Data Model)121.6.4...................业务及流淌性分析(Data Model)131.6.5...................资产负债财务分析(Data Model)141.6.6...................... 风险操纵分析(Data Model)151.6.7...................... 现金配钞分析(Data Model)161.7.例外处理 (16)1.8.准确性 (16)1.9.性能 (17)1.10.数据容量 (17)1.11....................................... 备份/恢复171.12.运行环境 (17)1.12.1................................. 数据仓库平台171.12.2............................. 数据仓库硬件平台171.12.3................................... 操纵台平台171.13.安全性 (18)2.报表系统 (18)2.1.业务分析 (18)2.2.财务分析报表系统 (18)2.2.1............................ 资产业务分析（月）182.2.1.1. ..................... 资产规模增长情况分析192.2.1.2. ..................... 资产增量变化情况分析192.2.1.3. ..................... 资产结构变化情况分析192.2.1.4. ......................... 贷款资产专项统计202.2.2.................................. 负债业务分析202.2.2.1. ................... 负债规模增长情况分析表202.2.2.2. ................... 负债增量变动情况分析表202.2.2.3. ................... 负债结构变化情况分析表212.2.2.4. ......................... 存款负债专项统计212.2.3................................ 所有者权益分析212.2.3.1. ................... 所有者权益增长情况分析212.2.3.2. ............... 所有者权益增量变动情况分析222.2.3.3. ............... 所有者权益结构变化情况分析222.2.4.................................. 财务收支分析222.2.4.1. ..................... 收支规模增长情况分析222.2.4.2. ..................... 收支增量变动情况分析222.2.4.3. ......................... 当期收支情况分析232.2.4.4. ................. 财务收支结构变动情况分析232.2.4.5. ................. 财务收支打算完成情况分析232.2.5.................................. 财务比率分析242.2.5.1. ....................... 各项财务比率分析表242.3.资金打算业务需求 (25)2.3.1.................................. 资金头寸统计252.3.2.............................. 资金负债治理指标252.3.3...................................... 现金治理252.3.3.1. ........................... 结算备付金统计252.3.3.2. ............................. 库存现金统计262.3.3.2.1........................... 即时余额统计262.3.3.2.2........................... 日均余额统计262.3.3.3. ............................... 业务量统计262.3.4.............................. 票据贴现业务统计262.4.综合统计分析 (27)2.4.1...................................... 存款统计272.4.1.1. ............................. 存款结构统计272.4.1.1.1........................... 日均存款统计272.4.1.1.2....................... 存款即时余额统计272.4.1.1.3........................... 储蓄业务统计272.4.1.2. ............................. 存款明细统计282.4.2...................................... 贷款统计282.4.2.1. ............................. 贷款结构统计282.4.2.1.1........................... 贷款日均统计282.4.2.1.2....................... 贷款即时余额统计282.4.2.2. ............................. 贷款明细统计292.4.3.................................... 业务量统计292.4.3.1. ....................... 会计综合业务量统计292.4.3.2. ........................... 现金收付量统计292.5.安全性 (30)2.5.1.................................. 安全操纵逻辑303.客户经理服务系统(ASS) (30)3.1.总体分析 (30)3.1.1...................................... 分析角度303.1.2...................................... 分析指标303.2.安全性 (30)4.附录 (31)4.1.定义 (31)4.2.资金头寸项目讲明和计算公式 (31)4.3.资金负债治理指标 (32)4.4.术语讲明 (34)4.4.1................................ Data warehouse344.4.2..................................... Data mart344.4.3.......................................... OLAP344.4.4......................................... ROLAP354.4.5......................................... MOLAP354.4.6................................... Client OLAP354.4.7........................................... DSS354.4.8........................................... ETL354.4.9.................................. Ad hoc query364.4.10 (I)364.4.11.......................................... BPR364.4.12........................................... BI364.4.13.................................. Data mining364.4.14.......................................... CRM364.4.15.................................... Meta Data36。