商業銀行數據倉庫研究預期成果

⑴ 資料庫與數據倉庫的區別

資料庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。資料庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。

「與時間相關」：資料庫保存信息的時候，並不強調一定有時間信息。數據倉庫則不同，出於決策的需要，數據倉庫中的數據都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對於決策者意義是不同的。

「不可修改」：數據倉庫中的數據並不是最新的，而是來源於其它數據源。數據倉庫反映的是歷史信息，並不是很多資料庫處理的那種日常事務數據（有的資料庫例如電信計費資料庫甚至處理實時信息）。因此，數據倉庫中的數據是極少或根本不修改的；當然，向數據倉庫添加數據是允許的。

拓展資料：

數據倉庫的出現，並不是要取代資料庫。數據倉庫，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的「大型資料庫」。

目前，大部分數據倉庫還是用關系資料庫管理系統來管理的。可以說，資料庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。

⑵ 數據倉庫項目成功的因素是什麼

對數據倉庫最大的誤解可能是把它當作一個現成的可以直接買來使用的產品。事實上,數據倉庫和資料庫不同,它不是現成的軟體或者硬體產品。比較確切地說,數據倉庫是一種解決方案,是對原始的操作數據進行各種處理並轉換成有用信息的處理過程,用戶可以通過分析這些信息從而作出策略性的決策。因此,在很多場合,我們也把數據倉庫系統稱為決策支持系統。由於這個原因,數據倉庫的用戶不是類似銀行櫃員的終端操作人員,而是針對各個業務部門的用戶和有關決策人員。因此,數據倉庫的用戶比傳統的OLTP(聯機事務處理:On-line Transaction Processing)用戶少得多。

從這個定義分析看：是對原始的操作數據進行各種處理並轉換成有用信息的處理過程,用戶可以通過分析這些信息從而作出策略性的決策。因此,在很多場合,我們也把數據倉庫系統稱為決策支持系統。

⑶ 商業銀行客戶關系管理的理論與實踐的目錄

第1章導論
1.1中國銀行業環境的變遷
1.2客戶管理方式的變革
第2章商業銀行客戶關系管理概況
2.1客戶關系管理
2.2商業銀行客戶關系管理模式
2.3建立以客戶為中心的銀行
第3章商業銀行客戶研究
3.1客戶評價
3.2客戶滿意度調查
3.3培育合理的客戶忠誠
3.4客戶終身價值理論
3.5商業銀行客戶終身價值模型分析
案例研究：A公司的客戶評價
案例研究：B地區客戶滿意度和忠誠度調查
第4章商業銀行客戶細分及其管理
4.1客戶細分
4.2公司客戶管理
4.3關鍵客戶管理
案例研究：YY銀行的客戶關系差別化管理
案例研究：ZZ銀行公司客戶分類營銷計劃
第5章商業銀行客戶知識管理
5.1知識管理
5.2客戶知識共享理論
5.3商業銀行客戶知識共享的實現
5.4商業銀行客戶知識共享實現的輔助支持
案例研究：X X銀行客戶知識共享分析
第6章商業銀行客戶經理制
6.1客戶經理
6.2管理沖突
6.3談判技能
6.4客戶經理的管理
第7章數據倉庫和數據挖掘技術
7.1數據倉庫基礎知識
7.2構建商業銀行數據倉庫
7.3數據挖掘技術
7.4數據挖掘與商業銀行的客戶關系管理
附錄
參考文獻
後記

⑷ 如何構建商業銀行數據分析能力

構建商業銀行數據分析能力的步驟如下：
1、建立科學的數據管理工作機制。數據管理工作機制是數據管理體系的「奠基石」。數據管理工作機制的建設依賴於銀行高層管理人員的重視和不斷推動，同時也需要建立相應的數據管理機制的決策和控制機制。有效的數據管理需要明確專門的部門或組織承擔整個銀行的數據管理和應用職責。該組織負責從戰略的角度進行統籌和規劃，確定數據管理的范圍，明確數據資產的歸屬、使用和管理等流程，明確數據管理的組織、功能、角色和職責，以及確定數據管理的工具、技術和平台等內容，切實有效促進數據共享、提高數據價值。 建立統一的數據標准規范。
2、數據標准規范是數據管理體系的「粘合劑」。它是改進、保障和提高數據質量的依據，也是數據管理工作成敗的關鍵。數據標准化旨在促成數據標準的形成和使用而進行的與之相關的一整套數據標准規范，即制訂和實施數據標准、提高數據管理水平的過程。數據標準的制訂需要參考行業監管和標准機構已制定的數據標准，同時也應參考各個部門內部使用的特定數據的定義，制訂出數據標准體系框架，可以分為基礎類數據標准、業務類數據標准和應用類數據標准等，並在此標准基礎上進行細分。在數據標准體系框架下，通過對數據標準的梳理工作，以在業務屬性和技術屬性層面實現全行的數據標准化。
3、 建立持續的數據質量管理規范。數據質量管理是數據管理體系的「助推器」。它是對支持業務需求的數據進行全面的質量管理，保障各項數據管理工作能夠得到有效落實，達到數據准確、完整的目標，並能夠提供有效的增值服務的重要基礎。數據質量管理包括數據質量管理團隊建設、數據質量管理制度建設、數據質量管理流程建設以及數據質量管理監控平台建設等，其中，數據質量管理監控平台建設至關重要。在數據統一管理的框架下，銀行需要依據數據在數據生命周期的各個階段的特性，建立數據質量管理監控平台，及時發現數據質量問題，不斷改善數據的使用質量，降低數據質量導致的業務風險，實現數據更大的應用價值，滿足業務分析和管理決策的需要。
4、建立完善的數據安全防範規范。數據安全防範是數據管理體系的「防護罩」。
數據安全管理問題的解決，可以從以下5個角度著手:(1)制度及流程規范。通過建立數據安全和數據保密的相關管理制度和流程，合理劃分數據安全級別，規范數據在數據生命周期中的安全。(2)數據安全意識。加強對數據擁有者、數據管理者和數據使用者的安全意識培養，提高數據對於銀行業務的重要性認識。(3)數據保密性。系統中的個人身份信息、銀行賬戶信息等是否要進行加密，以避免數據被非法訪問。(4)應用系統的訪問控制。通過對應用系統的訪問許可權統一管理及單點登錄，達到防止非法訪問的目的。(5)數據安全審計。建立數據安全審計機制，檢查數據中的安全風險，防患於未然。 數據分析是實現數據資產增值的重要手段 數據分析是指一整套技術、流程與應用工具，通過建立分析模型對數據進行核對、檢查、復算、判斷等操作，將樣本數據的現實狀態與理想狀態進行比較，從而發現潛在的風險線索並搜集證據的過程。在實際應用中，數據分析可幫助銀行做出判斷，以便採取適當行動。因此，數據分析的過程就是組織有目的地收集數據、分析數據，最終使數據實現資產增值。

⑸ 招商銀行數據倉庫系統建立的目的是什麼

很多目的的，但是現在銀行主要還是以數據集成為主，可能把以前分散在各個系統的數據集中到一起，以前一些報表是針對業務系統來出的，現在做數據集成工作的目的就是以後統一數據源，從一處取數，這樣做有一個好處就是數據源統一了，但是並不一定就能達到目的的，因為目前為止，發現很多銀行出發點是好的，但是最終的系統收到的成效就沒有那麼多，至少我知道建行是如此

⑹ 數據倉庫的技術發展

從資料庫到數據倉庫
企業的數據處理大致分為兩類：一類是操作型處理，也稱為聯機事務處理，它是針對具體業務在資料庫聯機的日常操作，通常對少數記錄進行查詢、修改。另一類是分析型處理，一般針對某些主題的歷史數據進行分析，支持管理決策。
兩者具有不同的特徵，主要體現在以下幾個方面。
1、處理性能
日常業務涉及頻繁、簡單的數據存取，因此對操作型處理的性能要求是比較高的，需要資料庫能夠在很短時間內做出反應。
2、數據集成
企業的操作型處理通常較為分散，傳統資料庫面向應用的特性使數據集成困難。
3、數據更新
操作型處理主要由原子事務組成，數據更新頻繁，需要並行控制和恢復機制。
4、數據時限
操作型處理主要服務於日常的業務操作。
5、數據綜合
操作型處理系統通常只具有簡單的統計功能。
資料庫已經在信息技術領域有了廣泛的應用，我們社會生活的各個部門，幾乎都有各種各樣的資料庫保存著與我們的生活息息相關的各種數據。作為資料庫的一個分支，數據倉庫概念的提出，相對於資料庫從時間上就近得多。美國著名信息工程專家WilliamInmON博士在90年代初提出了數據倉庫概念的一個表述，認為：「一個數據倉庫通常是一個面向主題的、集成的、隨時間變化的、但信息本身相對穩定的數據集合，它用於對管理決策過程的支持。」
這里的主題，是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，如：收入、客戶、銷售渠道等；所謂面向主題，是指數據倉庫內的信息是按主題進行組織的，而不是像業務支撐系統那樣是按照業務功能進行組織的。
集成，是指數據倉庫中的信息不是從各個業務系統中簡單抽取出來的，而是經過一系列加工、整理和匯總的過程，因此數據倉庫中的信息是關於整個企業的一致的全局信息。
隨時間變化，是指數據倉庫內的信息並不只是反映企業當前的狀態，而是記錄了從過去某一時點到當前各個階段的信息。
資料庫安全
計算機攻擊、內部人員違法行為，以及各種監管要求，正促使組織尋求新的途徑來保護其在商業資料庫系統中的企業和客戶數據。
您可以採取八個步驟保護數據倉庫並實現對關鍵法規的遵從。
1. 發現
使用發現工具發現敏感數據的變化。
2.漏洞和配置評估
評估資料庫配置，確保它們不存在安全漏洞。這包括驗證在操作系統上安裝資料庫的方式(比如檢查資料庫配置文件和可執行程序的文件許可權)，以及驗證資料庫自身內部的配置選項(比如多少次登錄失敗之後鎖定帳戶，或者為關鍵表分配何種許可權)。
3. 加強保護
通過漏洞評估，刪除不使用的所有功能和選項。
4. 變更審計
通過變更審計工具加強安全保護配置，這些工具能夠比較配置的快照(在操作系統和資料庫兩個級別上)，並在發生可能影響資料庫安全的變更時，立即發出警告。
5. 資料庫活動監控(DAM)
通過及時檢測入侵和誤用來限制信息暴露，實時監控資料庫活動。
6. 審計
必須為影響安全性狀態、數據完整性或敏感數據查看的所有資料庫活動生成和維護安全、防否認的審計線索。
7.身份驗證、訪問控制和授權管理
必須對用戶進行身份驗證，確保每個用戶擁有完整的責任，並通過管理特權來限制對數據的訪問。
8. 加密
使用加密來以不可讀的方式呈現敏感數據，這樣攻擊者就無法從資料庫外部對數據進行未授權訪問。
如何應對監控需求
數據，作為企業核心資產，越來越受到企業的關注，一旦發生非法訪問、數據篡改、數據盜取，將給企業帶來巨大損失。資料庫作為數據的核心載體，其安全性就更加重要。
面對資料庫的安全問題，企業常常遇到以下主要挑戰：資料庫被惡意訪問、攻擊、甚至遭到數據偷竊，而您不能及時地發現這些惡意的操作； 不了解數據使用者對資料庫的訪問細節，從而不能保證您對數據安全的管理；
信息安全同樣會帶來審計問題，當今全球對合規/ 審計要求越來越嚴格，由於不滿足合規要求而導致處罰的事件屢見不鮮。美國《薩班斯法案》的強制性要求曾導致2007年7月5日中國第一家海外上市公司—華晨中國汽車控股有限公司從美國紐約證券交易所退市。
有關信息安全的合規/審計要求，中國政府也進行了大量的強化工作，例如，為了加強商業銀行信息科技風險管理，銀監會出台了《商業銀行信息科技風險管理指引》規則，中國政府——財政部、證監會、銀監會、保監會及審計署等五部委會聯合發布「中國版薩班尼斯－奧克斯利法案（以下簡稱『C-SOX法案』）」——《企業內部控制基本規范》。
面對合規/審計要求，企業往往面臨以下挑戰：
·不能做到持續性審計
用戶審計主要是針對資料庫、應用系統日誌做審計，這些日誌內容非常龐大，DBA（數
據庫管理員）和信息安全審計人員的審計工作就只能做事後分析，分析時間也長。不能做到持續性審計。
·審計並不規范
用戶審計的內容和表格主要是根據外部審計人員要求和內部安全管理要素來考慮，這些
審計工作的好壞基本上取決於DBA和信息安全審計人員的經驗和技能，這些不能有效成為公司規范和滿足外部審計要求。
·資料庫管理員權責沒有完全區分開，導致審計效果問題
資料庫管理和審計原始數據的收集實際上都是由DBA來做的，這就導致了DBA的權責不明確，DBA沒辦法客觀審計自己所做的工作，盡管用戶設置了信息安全審計人員，但該角色的審計工作的部分證據建立在DBA初步審計基礎上，因此審計效果與可靠性存問題。
·審計並不完整
人工審計需要面對海量的日誌，不可能對所有數據進行細致審計；審計報告就未必能滿足
100%可見性。
為了滿足企業的信息安全、合規、審計等需求，IBM公司推出了「CARS」企業信息架構，該架構主要從「法規遵從」（Compliance）、「信息可用」(Availability)、「信息保留」(Retention)、「信息安全」(Security) 四個方面進行了全面的滿足和保護。不僅如此，IBM Guardium資料庫安全、合規、審計、監控解決方案的推出，針對了「法規遵從」和「信息安全」進行了專項治理和加強。
Guardium資料庫安全、合規、審計、監控解決方案，以軟硬體一體伺服器的方式，大大增強資料庫安全性，滿足並方便審計工作，提升性能，並簡化了安裝部署工作。可以防止對資料庫的破壞、惡意訪問、偷竊數據，可幫助判斷客戶關鍵敏感的數據在什麼地方；誰在使用這些數據；控制對資料庫中數據的訪問，並可監控特權用戶；幫助企業強制執行安全規范；檢查薄弱環節、漏洞，防止對資料庫配置的改動；滿足合規/審計的要求，並可簡化內部和外部審計、合規的過程並使其自動化，增強運作效率；管理安全的復雜性。

⑺ 商業銀行信息科技崗筆試側重點范圍

隨著我們現代的科技發展，我們對於大數據、雲計算等新的技術應用其實已經並不陌生，而銀行業對於類似的人才需求也逐漸增加。而這一類的人才選拔並不同於我們傳統的招聘，那究竟有哪些區別呢？
1.專業要求更加嚴格
對於這類崗位往往需要有相應的專業技術水平要求，所以對院校的要求以及專業的要求更加嚴格，以交通銀行總行軟體開發中心為例，職位要求如下
(1)知名高校全日制應屆本科及以上學歷畢業生，和初次就業的海外院校留學歸國人員；
(2)計算機應用、計算機軟體、計算機技術、計算機系統結構、軟體工程、信息管理、信息安全、信息與通信工程、信息與計算科學、數學、物理學等專業畢業並獲得相應畢業證和學位證；
(3)大學英語四級及以上水平。
(4)計算機專業基礎知識扎實，熟練掌握JAVA
、C、C++、C#、SQL、RPG、COBOL等某一種或幾種開發語言，熟悉IBM的軟體產品、數據倉庫及J2EE開發技術的優先；
(5)身體健康，品行端正，無任何違規違紀行為;符合交通銀行親屬迴避規定。
而這些相對來說比較嚴苛的條件對於我們符合條件的小夥伴來說其實是大有好處的，因為要求的越嚴格對於我們來說上岸的幾率就越大，因為要求越多，符合條件的人就越少。
2.基礎知識方面
對於專業崗考試的基礎知識還是有一定區別的，一般來說主要是考察行測方面的知識，和我們傳統的行測沒有什麼太大的差別，難度適中，偶爾可能會增加一些時政公基的知識，相對來說不是太難。那麼在學習的過程中，希望大家一定要把控好做題的時間，換句話說就是練習做題的速度，因為行測的難點並不在於題目本身，而是答題時間不夠，所以一定要把控好做題的時間。
3.專業課
專業方面的內容主要是和計算機技術相關的東西，比如說java、c語言等，所以對於大家的專業功底要求是非常高的。那麼在復習的過程中希望大家能夠重新復習大學里學過的相關知識點，對於一些重難點內容一定要理清楚，防止在後續的筆試中出問題。

⑻ 在銀行做數據倉庫有前途嗎

絕對有錢途， 我推薦過兩個大學畢業生，做了2,3年月薪都7-8k,如果英語不錯，絕對上萬
數據倉庫最吃錢了，許多都是有錢的大公司錢沒地花，大部分的數據倉庫在投入前3年都沒有多大的ROI,知道正在開始使用在markting, CRM才會產生更多revenue,但對於基本dashboard,還有作為stratedgy的數據基礎。
沒有數據倉庫大企業勢必會失去一些競爭優勢，特別是前瞻。

⑼ 數據倉庫的發展歷程

數據倉庫是決策支持系統（dss）和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。數據倉庫研究和解決從資料庫中獲取信息的問題。數據倉庫的特徵在於面向主題、集成性、穩定性和時變性。
數據倉庫 ，由數據倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）於1990年提出，主要功能仍是將組織透過資訊系統之聯機事務處理(OLTP)經年累月所累積的大量資料，透過數據倉庫理論所特有的資料儲存架構，作一有系統的分析整理，以利各種分析方法如聯機分析處理(OLAP)、數據挖掘(Data Mining)之進行，並進而支持如決策支持系統(DSS)、主管資訊系統(EIS)之創建，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應外在環境變動，幫助建構商業智能(BI)。
數據倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）在1991年出版的「Building the Data Warehouse」（《建立數據倉庫》）一書中所提出的定義被廣泛接受——數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用於支持管理決策(Decision Making Support)。