商业银行数据仓库研究预期成果

⑴ 数据库与数据仓库的区别

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。

“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。

“不可修改”：数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据（有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息）。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的；当然，向数据仓库添加数据是允许的。

拓展资料：

数据仓库的出现，并不是要取代数据库。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”。

目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。

⑵ 数据仓库项目成功的因素是什么

对数据仓库最大的误解可能是把它当作一个现成的可以直接买来使用的产品。事实上,数据仓库和数据库不同,它不是现成的软件或者硬件产品。比较确切地说,数据仓库是一种解决方案,是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程,用户可以通过分析这些信息从而作出策略性的决策。因此,在很多场合,我们也把数据仓库系统称为决策支持系统。由于这个原因,数据仓库的用户不是类似银行柜员的终端操作人员,而是针对各个业务部门的用户和有关决策人员。因此,数据仓库的用户比传统的OLTP(联机事务处理:On-line Transaction Processing)用户少得多。

从这个定义分析看：是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程,用户可以通过分析这些信息从而作出策略性的决策。因此,在很多场合,我们也把数据仓库系统称为决策支持系统。

⑶ 商业银行客户关系管理的理论与实践的目录

第1章导论
1.1中国银行业环境的变迁
1.2客户管理方式的变革
第2章商业银行客户关系管理概况
2.1客户关系管理
2.2商业银行客户关系管理模式
2.3建立以客户为中心的银行
第3章商业银行客户研究
3.1客户评价
3.2客户满意度调查
3.3培育合理的客户忠诚
3.4客户终身价值理论
3.5商业银行客户终身价值模型分析
案例研究：A公司的客户评价
案例研究：B地区客户满意度和忠诚度调查
第4章商业银行客户细分及其管理
4.1客户细分
4.2公司客户管理
4.3关键客户管理
案例研究：YY银行的客户关系差别化管理
案例研究：ZZ银行公司客户分类营销计划
第5章商业银行客户知识管理
5.1知识管理
5.2客户知识共享理论
5.3商业银行客户知识共享的实现
5.4商业银行客户知识共享实现的辅助支持
案例研究：X X银行客户知识共享分析
第6章商业银行客户经理制
6.1客户经理
6.2管理冲突
6.3谈判技能
6.4客户经理的管理
第7章数据仓库和数据挖掘技术
7.1数据仓库基础知识
7.2构建商业银行数据仓库
7.3数据挖掘技术
7.4数据挖掘与商业银行的客户关系管理
附录
参考文献
后记

⑷ 如何构建商业银行数据分析能力

构建商业银行数据分析能力的步骤如下：
1、建立科学的数据管理工作机制。数据管理工作机制是数据管理体系的“奠基石”。数据管理工作机制的建设依赖于银行高层管理人员的重视和不断推动，同时也需要建立相应的数据管理机制的决策和控制机制。有效的数据管理需要明确专门的部门或组织承担整个银行的数据管理和应用职责。该组织负责从战略的角度进行统筹和规划，确定数据管理的范围，明确数据资产的归属、使用和管理等流程，明确数据管理的组织、功能、角色和职责，以及确定数据管理的工具、技术和平台等内容，切实有效促进数据共享、提高数据价值。 建立统一的数据标准规范。
2、数据标准规范是数据管理体系的“粘合剂”。它是改进、保障和提高数据质量的依据，也是数据管理工作成败的关键。数据标准化旨在促成数据标准的形成和使用而进行的与之相关的一整套数据标准规范，即制订和实施数据标准、提高数据管理水平的过程。数据标准的制订需要参考行业监管和标准机构已制定的数据标准，同时也应参考各个部门内部使用的特定数据的定义，制订出数据标准体系框架，可以分为基础类数据标准、业务类数据标准和应用类数据标准等，并在此标准基础上进行细分。在数据标准体系框架下，通过对数据标准的梳理工作，以在业务属性和技术属性层面实现全行的数据标准化。
3、 建立持续的数据质量管理规范。数据质量管理是数据管理体系的“助推器”。它是对支持业务需求的数据进行全面的质量管理，保障各项数据管理工作能够得到有效落实，达到数据准确、完整的目标，并能够提供有效的增值服务的重要基础。数据质量管理包括数据质量管理团队建设、数据质量管理制度建设、数据质量管理流程建设以及数据质量管理监控平台建设等，其中，数据质量管理监控平台建设至关重要。在数据统一管理的框架下，银行需要依据数据在数据生命周期的各个阶段的特性，建立数据质量管理监控平台，及时发现数据质量问题，不断改善数据的使用质量，降低数据质量导致的业务风险，实现数据更大的应用价值，满足业务分析和管理决策的需要。
4、建立完善的数据安全防范规范。数据安全防范是数据管理体系的“防护罩”。
数据安全管理问题的解决，可以从以下5个角度着手:(1)制度及流程规范。通过建立数据安全和数据保密的相关管理制度和流程，合理划分数据安全级别，规范数据在数据生命周期中的安全。(2)数据安全意识。加强对数据拥有者、数据管理者和数据使用者的安全意识培养，提高数据对于银行业务的重要性认识。(3)数据保密性。系统中的个人身份信息、银行账户信息等是否要进行加密，以避免数据被非法访问。(4)应用系统的访问控制。通过对应用系统的访问权限统一管理及单点登录，达到防止非法访问的目的。(5)数据安全审计。建立数据安全审计机制，检查数据中的安全风险，防患于未然。 数据分析是实现数据资产增值的重要手段 数据分析是指一整套技术、流程与应用工具，通过建立分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将样本数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现潜在的风险线索并搜集证据的过程。在实际应用中，数据分析可帮助银行做出判断，以便采取适当行动。因此，数据分析的过程就是组织有目的地收集数据、分析数据，最终使数据实现资产增值。

⑸ 招商银行数据仓库系统建立的目的是什么

很多目的的，但是现在银行主要还是以数据集成为主，可能把以前分散在各个系统的数据集中到一起，以前一些报表是针对业务系统来出的，现在做数据集成工作的目的就是以后统一数据源，从一处取数，这样做有一个好处就是数据源统一了，但是并不一定就能达到目的的，因为目前为止，发现很多银行出发点是好的，但是最终的系统收到的成效就没有那么多，至少我知道建行是如此

⑹ 数据仓库的技术发展

从数据库到数据仓库
企业的数据处理大致分为两类：一类是操作型处理，也称为联机事务处理，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。另一类是分析型处理，一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。
两者具有不同的特征，主要体现在以下几个方面。
1、处理性能
日常业务涉及频繁、简单的数据存取，因此对操作型处理的性能要求是比较高的，需要数据库能够在很短时间内做出反应。
2、数据集成
企业的操作型处理通常较为分散，传统数据库面向应用的特性使数据集成困难。
3、数据更新
操作型处理主要由原子事务组成，数据更新频繁，需要并行控制和恢复机制。
4、数据时限
操作型处理主要服务于日常的业务操作。
5、数据综合
操作型处理系统通常只具有简单的统计功能。
数据库已经在信息技术领域有了广泛的应用，我们社会生活的各个部门，几乎都有各种各样的数据库保存着与我们的生活息息相关的各种数据。作为数据库的一个分支，数据仓库概念的提出，相对于数据库从时间上就近得多。美国著名信息工程专家WilliamInmON博士在90年代初提出了数据仓库概念的一个表述，认为：“一个数据仓库通常是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，它用于对管理决策过程的支持。”
这里的主题，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，如：收入、客户、销售渠道等；所谓面向主题，是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，而不是像业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。
集成，是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
随时间变化，是指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。
数据库安全
计算机攻击、内部人员违法行为，以及各种监管要求，正促使组织寻求新的途径来保护其在商业数据库系统中的企业和客户数据。
您可以采取八个步骤保护数据仓库并实现对关键法规的遵从。
1. 发现
使用发现工具发现敏感数据的变化。
2.漏洞和配置评估
评估数据库配置，确保它们不存在安全漏洞。这包括验证在操作系统上安装数据库的方式(比如检查数据库配置文件和可执行程序的文件权限)，以及验证数据库自身内部的配置选项(比如多少次登录失败之后锁定帐户，或者为关键表分配何种权限)。
3. 加强保护
通过漏洞评估，删除不使用的所有功能和选项。
4. 变更审计
通过变更审计工具加强安全保护配置，这些工具能够比较配置的快照(在操作系统和数据库两个级别上)，并在发生可能影响数据库安全的变更时，立即发出警告。
5. 数据库活动监控(DAM)
通过及时检测入侵和误用来限制信息暴露，实时监控数据库活动。
6. 审计
必须为影响安全性状态、数据完整性或敏感数据查看的所有数据库活动生成和维护安全、防否认的审计线索。
7.身份验证、访问控制和授权管理
必须对用户进行身份验证，确保每个用户拥有完整的责任，并通过管理特权来限制对数据的访问。
8. 加密
使用加密来以不可读的方式呈现敏感数据，这样攻击者就无法从数据库外部对数据进行未授权访问。
如何应对监控需求
数据，作为企业核心资产，越来越受到企业的关注，一旦发生非法访问、数据篡改、数据盗取，将给企业带来巨大损失。数据库作为数据的核心载体，其安全性就更加重要。
面对数据库的安全问题，企业常常遇到以下主要挑战：数据库被恶意访问、攻击、甚至遭到数据偷窃，而您不能及时地发现这些恶意的操作； 不了解数据使用者对数据库的访问细节，从而不能保证您对数据安全的管理；
信息安全同样会带来审计问题，当今全球对合规/ 审计要求越来越严格，由于不满足合规要求而导致处罚的事件屡见不鲜。美国《萨班斯法案》的强制性要求曾导致2007年7月5日中国第一家海外上市公司—华晨中国汽车控股有限公司从美国纽约证券交易所退市。
有关信息安全的合规/审计要求，中国政府也进行了大量的强化工作，例如，为了加强商业银行信息科技风险管理，银监会出台了《商业银行信息科技风险管理指引》规则，中国政府——财政部、证监会、银监会、保监会及审计署等五部委会联合发布“中国版萨班尼斯－奥克斯利法案（以下简称‘C-SOX法案’）”——《企业内部控制基本规范》。
面对合规/审计要求，企业往往面临以下挑战：
·不能做到持续性审计
用户审计主要是针对数据库、应用系统日志做审计，这些日志内容非常庞大，DBA（数
据库管理员）和信息安全审计人员的审计工作就只能做事后分析，分析时间也长。不能做到持续性审计。
·审计并不规范
用户审计的内容和表格主要是根据外部审计人员要求和内部安全管理要素来考虑，这些
审计工作的好坏基本上取决于DBA和信息安全审计人员的经验和技能，这些不能有效成为公司规范和满足外部审计要求。
·数据库管理员权责没有完全区分开，导致审计效果问题
数据库管理和审计原始数据的收集实际上都是由DBA来做的，这就导致了DBA的权责不明确，DBA没办法客观审计自己所做的工作，尽管用户设置了信息安全审计人员，但该角色的审计工作的部分证据建立在DBA初步审计基础上，因此审计效果与可靠性存问题。
·审计并不完整
人工审计需要面对海量的日志，不可能对所有数据进行细致审计；审计报告就未必能满足
100%可见性。
为了满足企业的信息安全、合规、审计等需求，IBM公司推出了“CARS”企业信息架构，该架构主要从“法规遵从”（Compliance）、“信息可用”(Availability)、“信息保留”(Retention)、“信息安全”(Security) 四个方面进行了全面的满足和保护。不仅如此，IBM Guardium数据库安全、合规、审计、监控解决方案的推出，针对了“法规遵从”和“信息安全”进行了专项治理和加强。
Guardium数据库安全、合规、审计、监控解决方案，以软硬件一体服务器的方式，大大增强数据库安全性，满足并方便审计工作，提升性能，并简化了安装部署工作。可以防止对数据库的破坏、恶意访问、偷窃数据，可帮助判断客户关键敏感的数据在什么地方；谁在使用这些数据；控制对数据库中数据的访问，并可监控特权用户；帮助企业强制执行安全规范；检查薄弱环节、漏洞，防止对数据库配置的改动；满足合规/审计的要求，并可简化内部和外部审计、合规的过程并使其自动化，增强运作效率；管理安全的复杂性。

⑺ 商业银行信息科技岗笔试侧重点范围

随着我们现代的科技发展，我们对于大数据、云计算等新的技术应用其实已经并不陌生，而银行业对于类似的人才需求也逐渐增加。而这一类的人才选拔并不同于我们传统的招聘，那究竟有哪些区别呢？
1.专业要求更加严格
对于这类岗位往往需要有相应的专业技术水平要求，所以对院校的要求以及专业的要求更加严格，以交通银行总行软件开发中心为例，职位要求如下
(1)知名高校全日制应届本科及以上学历毕业生，和初次就业的海外院校留学归国人员；
(2)计算机应用、计算机软件、计算机技术、计算机系统结构、软件工程、信息管理、信息安全、信息与通信工程、信息与计算科学、数学、物理学等专业毕业并获得相应毕业证和学位证；
(3)大学英语四级及以上水平。
(4)计算机专业基础知识扎实，熟练掌握JAVA
、C、C++、C#、SQL、RPG、COBOL等某一种或几种开发语言，熟悉IBM的软件产品、数据仓库及J2EE开发技术的优先；
(5)身体健康，品行端正，无任何违规违纪行为;符合交通银行亲属回避规定。
而这些相对来说比较严苛的条件对于我们符合条件的小伙伴来说其实是大有好处的，因为要求的越严格对于我们来说上岸的几率就越大，因为要求越多，符合条件的人就越少。
2.基础知识方面
对于专业岗考试的基础知识还是有一定区别的，一般来说主要是考察行测方面的知识，和我们传统的行测没有什么太大的差别，难度适中，偶尔可能会增加一些时政公基的知识，相对来说不是太难。那么在学习的过程中，希望大家一定要把控好做题的时间，换句话说就是练习做题的速度，因为行测的难点并不在于题目本身，而是答题时间不够，所以一定要把控好做题的时间。
3.专业课
专业方面的内容主要是和计算机技术相关的东西，比如说java、c语言等，所以对于大家的专业功底要求是非常高的。那么在复习的过程中希望大家能够重新复习大学里学过的相关知识点，对于一些重难点内容一定要理清楚，防止在后续的笔试中出问题。

⑻ 在银行做数据仓库有前途吗

绝对有钱途， 我推荐过两个大学毕业生，做了2,3年月薪都7-8k,如果英语不错，绝对上万
数据仓库最吃钱了，许多都是有钱的大公司钱没地花，大部分的数据仓库在投入前3年都没有多大的ROI,知道正在开始使用在markting, CRM才会产生更多revenue,但对于基本dashboard,还有作为stratedgy的数据基础。
没有数据仓库大企业势必会失去一些竞争优势，特别是前瞻。

⑼ 数据仓库的发展历程

数据仓库是决策支持系统（dss）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。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行，并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能(BI)。
数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）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（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。