某银行数据仓库设计方案
XX银行数据仓库建设项目方案
XX银行EDW/数据仓库项目方案目录第一章系统总体架构 ......................................... ４1.1总体架构设计概述 ........................................ ４1.1.1总体架构的设计框架.................................. ４1.1.2总体架构的设计原则.................................. ４1.1.3总体架构的设计特点.................................. ５1.2EDW执行架构............................................. ５1.2.1执行架构概述........................................ ５1.2.2执行架构设计原则.................................... ５1.2.3执行架构框架........................................ ６1.3EDW逻辑架构........................................... １１1.3.1逻辑架构框架...................................... １１1.3.2数据处理流程...................................... １６1.4EDW运维架构........................................... １６1.4.1运维架构概述...................................... １６1.4.2运维架构的逻辑框架................................ １７1.5EDW数据架构........................................... １９1.5.1数据架构设计原则.................................. １９1.5.2数据架构分层设计.................................. ２０1.6EDW应用架构........................................... ２１1.6.1应用架构设计原则.................................. ２１1.6.2数据服务.......................................... ２２1.6.3应用服务.......................................... ２２第二章 ETL体系建设........................................ ２４2.1ETL架构概述........................................... ２４2.2ETL设计方案........................................... ２５2.3ETL关键设计环节....................................... ２５2.3.1接口层设计策略.................................... ２５2.3.2 Staging Area设计策略 ............................. ２５2.3.3数据加载策略...................................... ２６2.3.4增量ETL设计策略.................................. ２６2.3.5异常处理.......................................... ２７2.3.6作业调度和监控.................................... ２８2.3.7元数据管理........................................ ２８2.3.8 ETL模块设计 ...................................... ２８2.3.9 ETL流程设计 ...................................... ３０2.3.10动态资源分配..................................... ３２2.3.11数据接口设计..................................... ３３第一章系统总体架构1.1总体架构设计概述1.1.1总体架构的设计框架XX银行EDW项目的总体架构分为基础技术架构、应用架构和数据架构三个核心部分。
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。
招商银行数据仓库方案讲解
招商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招商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，招商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。
招商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，完成招商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，为招商银行提供一套完整的解决方案，使招商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，使招商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。
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。
某银行数据仓库建设方案设计
据提取来源不明确、统计方法不一致等问题。基于以上问题，亟需建立一套统一的数据
Data Lab与敏捷分析
• Data Lab 是一项敏捷分析技术，可以让用户导入外部数据，进行灵活的组合分析
Data Lab 内涵 Enterprise Data Warehouse
Production
Reference Data
ORDER IT EM B ACKORDE RE D QUA NT IT Y CUS TOMER CUS TOMER CUS TOMER CUS TOMER CUS TOMER CUS TOMER CUS TOMER CUS TOMER CUS TOMER NUMBE R NA ME CIT Y POS T ST ADDR PHONE FA X
•知识获取 •知识编辑 •知识分享
分析成果固化
• 数据分析平台将实现对有价值的分析成果，以前端应用的形式固化下来 固化范围
•只有需重复进行，且经过验证过的有价 值的分析成果，才需要进行IT固化
固化方式
•按照不同的业务目的与应用场景，选择 合适的固化方式与展现形式
常规的重复性的分析需求
数据 报表
•以数据属性的形式固化客 户偏好与知识 •以分析报表的形式固化常 用分析内容 •以挖掘模型的形式固化复 杂分析并定期执行 •以数据接口的形式固化信 息推送过程，或者通过第三 方分析工具实现灵活查询分 析
经过验证有业务价值的成果
模型
业务部门有强烈使用需求
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。
银行大数据仓库管理方案
银行大数据仓库管理方案随着信息时代的快速发展，数据已成为商业和运营的重要资源。
大数据技术已经被广泛应用于许多领域，而银行业也不例外。
银行业正在积极构建自己的大数据仓库，以便更好地管理海量数据和提供更智能的服务。
什么是银行大数据仓库？银行大数据仓库是指对银行业务数据进行采集、处理、存储和分析的系统。
银行大数据仓库是银行业实现业务流程优化、客户服务智能化、风险控制精细化以及提高利润和效益等目标的重要工具。
银行大数据仓库的管理方案数据采集银行大数据仓库的数据来源包含多种渠道，如交易系统、客户终端、网站等，因此，不同的数据源可能存在着格式不同、数据类型不同、数据质量不同等问题。
为了保证数据准确性和完整性，需要建立完善的数据采集系统。
数据采集系统应包括以下流程：1.数据提取：通过系统对源数据进行提取。
2.数据清洗：清洗脏数据、处理缺失值和异常值等。
3.数据转换：对数据进行格式转换和数据类型转换等。
4.数据加载：将处理好的数据加载到数据仓库中。
数据存储银行大数据仓库的数据量巨大，数据存储是至关重要的环节。
数据存储应满足以下条件：1.存储架构稳定：保证数据安全、高可用、高性能。
2.存储能力强大：数据存储应能够容纳大量的数据并支持多种数据类型和数据结构。
3.存储空间可扩展：当数据量增长时，应能够快速扩展存储空间。
数据分析银行大数据仓库的数据分析可以帮助银行更好地了解客户需求、发现潜在风险、提高业务效率等。
数据分析应包括以下几个环节：1.数据挖掘：对数据进行分析，发掘数据中的有价值的信息、关联和规律等。
2.数据建模：建立数据模型来描述数据关系。
3.数据可视化：通过可视化方式呈现数据分析结果。
数据应用银行大数据仓库已经成为银行业的重要资产，通过数据应用，可以帮助银行更好地服务客户、提高客户满意度、减少风险和提升盈利能力。
数据应用应该包括以下方面：1.业务应用：根据数据分析结果，改进业务流程，提高银行产品质量和服务水平。
2023-银行数据仓库解决方案v1-1
银行数据仓库解决方案v1随着金融业的不断发展，银行作为金融服务的主要提供者已经与数据紧密相连。
银行数据的管理，处理和利用已成为银行业的核心竞争力之一。
因此，银行数据仓库的建设和使用也越来越受到银行业的重视和关注。
本文将围绕银行数据仓库解决方案v1，从几个步骤分别进行阐述。
第一步：需求分析在建设银行数据仓库前，需按照银行的实际需要进行需求分析。
数据的采集、处理、分析和利用都需要依据银行的特点与需要进行规划。
在需求分析过程中，需要对银行整体运营情况进行考察，确定关键数据指标并制定合理的数据采集计划，以确保数据的准确性和完整性。
第二步：设计数据仓库架构数据仓库的架构直接决定了数据处理和管理的效率。
合理的架构可以提高数据管理的效率，缩短数据处理和分析的时间。
在设计数据仓库架构时，需考虑银行的大小和业务类型，选择合适的数据仓库类型，拟定数据仓库结构。
同时，还需要确定数据流程，建立数据处理流程图及数据流向图，确保数据的及时快速地进行存储和检索。
第三步：选择数据仓库平台针对银行的数据大小、类型、需要支持的查询操作以及操作人员所需定制化程度的不同，选择合适的数据仓库平台非常关键。
需要选择与银行实际要求相匹配的数据仓库平台，可以考虑一些成熟的商业清单式系统，如Oracle、Microsoft SQL Server等，或者建立基于Hadoop 的大数据架构。
同时，还需要对所选平台进行测试和评估，以保证数据仓库在使用时的稳定性和安全性。
第四步：建立数据加工流程在建立数据仓库过程中，加工和管理数据也是必要的。
需要建立数据加工流程，完成数据的采集、清洗、转换和存储。
数据采集、清洗和转换的过程是数据仓库建设过程中最为繁琐的，需要专门的数据处理人员进行维护和操作。
总结：银行数据仓库解决方案v1是建造银行数据仓库的一个完整解决方案，其综合实用性和规范性可以为银行数据管理带来优异的表现。
需要注意的是，在建设银行数据仓库的过程中，需要根据实际需要进行需求分析、设计数据仓库架构、选择合适的数据仓库平台和建立数据加工流程，以确保数据仓库对于业务运营的支持和数据管理的完善。
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1.10 PCRM应用主题
银行卡应用：按照需求开发 个人金融应用 住房信贷应用 深层分析：原有需求之外的考虑
2020/5/13
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1.10 PCRM应用主题 ——银行卡应用
银行卡应用：按照需求开发
重点客户分析：
基本信息查询、存款余额分析、 用卡行为分析、贡献度分析、 透支分析（透支余额、单笔透支余额、
贡献度指标的具体分布怎样
年龄在25-35的客户的透支利润和消费回佣最高， 因为这类人群中，理财风格前卫，消费旺盛者居多。
2020/5/13
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
贡献度指标的具体分布怎样
年龄在25-35的客户的透支利润和消费回佣最高， 因为这类人群中，理财风格前卫，消费旺盛者居多。
▪工商银行卡部可以更便捷地跟踪优质 客户的信息
2020/5/13
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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
应用的竞争力
▪利用数据挖掘进行优质客户自动筛选 ▪提高平均筛选精度，提高优质 客户促销的投资建效率 ▪降低筛选成本，提高筛选速度， 迎接他行的竞争（如交行的500 元个人理财报告）
2020/5/13
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
贡献度指标的具体分布怎样
年龄在36-45，46-55的客户的存款利润最高，其中， 36-45岁的客户的存款利润最高，因为这类人群中， 理财风格保守，存款倾向性强者较多。
2020/5/13
11
1.10 PCRM应用主题——深层分析
2020/5/13
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日程安排
开发进度 最终应用展现 数据仓库架构
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1.8 主要应用
➢个人客户关系管理（PCRM） ➢业绩价值管理（PVMS） ➢信贷台帐报表（CMIS-REPT） ➢管理信息综合统计报表 ➢法人客户关系管理（CCRM） ➢开放式基金绩效分析
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中国工商银行 数据仓库建设
情况汇报
数据仓库项目组
用展现 数据仓库架构
2020/5/13
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二、 开发进展
2.1 个人客户关系管理（PCRM） 2.2 业绩价值管理（PVMS） 2.3 信贷台帐报表（CMIS-REPT） 2.4 管理信息综合统计报表
▪个人金融：存款类（综合帐户和个人理财等）设计开发 2002/02/01-2002/05/31
▪个人金融：贷款类设计开发
2002/05/05-2002/07/31
▪其他个人金融及住房信贷设计开发 2002/04/01-2002/08/31
▪银行卡应用集成测试和试运行
2002/05/31-2002/06/30
银行卡客户贡献度：初步结果
对于银行卡客户发展的辅助作用
工行牡丹卡的客户中，25-55的年龄段为高贡献度 主流年龄段，其中，如果关注当前直接贡献度， 36-45岁的客户是最好的人群，如果关注发展潜力 以及对新产品、新消费渠道的接受程度，25-35岁的 客户是重点人群。
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
优质客户排名靠前的客户中，消费场所的分布 怎样
金融、证券等交易机构有较大金额占比， 饭店、旅游业其次，零售、百货等居于中游。 可以根据这个结果制定相应的消费场所促销策略
2020/5/13
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
深层分析:原有需求之外的考虑
PCRM数据仓库应用对银行卡部的用户 有什么直接的帮助？
利用数据挖掘自动筛选优质客户， 针对优质客户提供个性化服务——
直邮用卡行为月报
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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 解决的问题
▪对优质客户提供详细的行为分析，帮 助客户更好掌握自己的用卡行为
▪针对客户用卡的具体情形提供促销性 建议，使优质客户感受到工商银行卡 部的人性化关注
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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 应用的竞争力
单次透支金额、 还贷周期）。
客户群分析：
优质客户排名分析、卡业务存款分析、 用卡行为分析、 贡献度分析、 卡申领情况分析、 卡业务风险分析。
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
按照现有的贡献度指标体系， 什么样的客户对银行卡的贡献度最高
年龄在25-35，36-45的客户对银行卡的贡献度最高， 其中，36-45岁的客户的贡献度最高，因为这类人群 中稳定、高收入或高积蓄者较多。
银行卡客户贡献度：初步结果
贡献度指标的具体分布怎样
年龄在36-45，46-55的客户的存款利润最高，其中， 36-45岁的客户的存款利润最高，因为这类人群中， 理财风格保守，存款倾向性强者较多。
存款利润 在 年龄段 上的分布
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
按照现有的贡献度指标体系， 什么样的客户对银行卡的贡献度最高
年龄在25-35，36-45的客户对银行卡的贡献度最高， 其中，36-45岁的客户的贡献度最高，因为这类人群 中稳定、高收入或高积蓄者较多。 贡献度 在 年龄段 上的分布
2020/5/13
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2.1 开发进展——个人客户关系管理（PCRM）
▪需求分析
2001/10/11-2001/10/31
▪总体方案
2002/11/01-2002/02/28
▪原型开发
2001/11/15-2001/12/31
▪原型评估
2001/12/24-2002/02/09
▪银行卡设计开发
2002/01/04-2002/04/30
透支利息 在 年龄段 上的分布
2020/5/13
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1.10 PCRM应用主题——深层分析
银行卡客户贡献度：初步结果
贡献度指标的具体分布怎样
年龄在25-35的客户的透支利润和消费回佣最高， 因为这类人群中，理财风格前卫，消费旺盛者居多。
消费回佣 在 年龄段 上的分布
2020/5/13
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1.10 PCRM应用主题——深层分析