（工商管理专业论文）HSB银行数据仓库的逻辑数据模型研究.pdf

hsb 银行数据仓库的逻辑数据模型研究 摘 hsb 银行数据仓库的逻辑数据模型研究 摘 要要 hsb 银行作为一家逐步走向全国的区域性银行，业务发展快速，经营管理 逐步规范，信息化水平逐步提升，全行营运系统已初具规模。当前 hsb 银行的 信息化建设正向管理信息化、决策知识化方向迈进，正需要充分利用宝贵的基 础业务数据，开展数据仓库的建设，以提高银行业务数据的分析水平与决策能 力，创造竞争优势，提高科学决策能力，促进市场竞争能力的提升，为经营管 理与业务发展奠定良好的基础。 本文旨在通过金融逻辑数据模型的研究， 为 hsb 银行建设数据仓库奠定良好的技术与业务基础。 本文首先在充分掌握 hsb 银行现有信息系统概貌， 了解 hsb 银行业务发展 战略以及与之配套的信息系统建设规划的基础上，分析现有信息系统之间的逻 辑关系，特别是管理信息系统获取源数据的方式，揭示出源数据使用中存在的 问题以及改善方式。 其次通过分析确定金融逻辑数据模型的面向客户服务的六个最基础业务系 统，确定符合 hsb 银行的金融逻辑数据模型 hsbldm 的设计原则，阐述逻辑 数据模型设计的主要内容，研究面向十大主题的 hsb-ldm 设计概揽与模型框 架，阐述 hsb-ldm 主题内容的确定方法，揭示 hsb-ldm 设计的意义。 再次对以 hsb-ldm 为基础开展的数据仓库建设给银行带来的收益进行分 析，对 hsb-ldm 的应用范围与方向进行阐述 。 最后对 hsb 银行数据仓库金融逻辑数据模型的设计与完善进行总结与展 望。 关键词：关键词：信息系统；数据仓库；逻辑数据模型；主题 research on logistic data model of huishang banks data warehouse abstract as a local bank which is developing through the whole country, the business of hsb develops rapidly, the management standardizes gradually, the level of it application improves gradually, and the operating system of the whole bank has begun to take shape. at present, the information construction of hsb is striding forward to the direction of information-based management and knowledge-based decision. therefore, its necessary to take full advantage of valuable basis business data to construct data warehouse, which could improve the ability of analyzing business data and making decisions, create competitive advantages, increase the capacity of making scientific decisions, promote the marketing competitiveness, and establish the foundation for the development of management and business. based on the research of the financial logistic data model, this paper aims to lay the technology and business foundation to build the data warehouse for hsb. first of all, based on the overview of current information system of hsb, business development strategy, and plans of information system construction, this paper analyzes the logistic relationships of current information system, especially the mode of acquiring the source data from information system, and then exposes problems in using the source data and gives the way to promote it. secondly, by analyzing, we design six most basic operation systems which orient to custom services, as the source data of the financial logistic data model. also, we determine the design principle to conform the hsb bank financial logical data model, expound the main content of the logistic data model designing, research the general terms and framework facing the ten themes of hsb-ldm, elaborate the methodology of hsb-ldm subject content, and show the significance of hsb-ldm design. thirdly, the paper analyzes the profit of building data warehouse which is based on hsb-ldm, expounds the range and orientation of hsb-ldm application . finally, the paper gives the conclusions and prospects of the design and maintenance of hsb-ldm model. keywords ：information system；data warehouse；logistic data model；theme 插图清单 插图清单 图 2-1 数据仓库模型5 图 3-1 国际银行应用架构参考模型11 图 3-2 应用体系架构及应用群规划11 图 3-3 hsb 银行现有数据流向图12 图 3-4 源系统数据传输 14 图 3-5 完善后的源系统数据传输图14 图 4-1 范式建模法示意图 20 图 4-2 hsb-ldm 模型整体框架21 图 4-3 事件概况 er 图28 图 4-4 金融事件 er 图 30 图 4-5 核心非金融事件 er 图 31 图 4-6 外围事件 er 图32 图 4-7 国际业务事件 er 图33 图 4-8 重要关系 er 图34 表格清单 表格清单 表 2-1 不满足 1nf 的结构 4 表 2-2 满足 1nf 的结构 4 表 3-1 hsb 银行主要信息系统情况表 8 独独 创创 性性 声声 明明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰 写过的研究成果，也不包含为获得 合肥工业大学 或其他教育机构的学位或证书而使 用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示谢意。 学位论文作者签字：王勇 签字日期： 2010 年 11 月 30 日 学位论文版权使用授权书学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 合肥工业大学 有关保留、使用学位论文的规定，有权 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人 授权 合肥工业大学 可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检 索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 （保密的学位论文在解密后适用本授权书） 学位论文作者签名：王勇 导师签名：倪志伟 签字日期： 2010 年 11 月 30 日 签字日期：2010 年 11 月 30 日 学位论文作者毕业后去向： 工作单位： 电话： 通讯地址： 邮编： 特别声明 特别声明 本学位论文是在我的导师指导下独立完成的。在研究生学习期间，我的 导师要求我坚决抵制学术不端行为。在此，我郑重声明，本论文无任何学术 不端行为，如果被发现有任何学术不端行为，一切责任完全由本人承担。 论文作者： 王勇 签字日期： 2010 年 11 月 1 第一章第一章 绪绪 论论 1.1 本文研究的背景本文研究的背景 中国加入 wto 后，银行业的市场环境已发生了巨大的变化。随着金融自由 化、国际化进程的加快以及非银行业对国内金融服务市场的蚕食鲸吞，中国银 行业面临着前所未有的激烈竞争。领先银行的管理实践和经验告诉我们，对业 务良好的管理和创新能力，对风险的把握和控制能力，对客户关系管理和营销 服务能力，是体现商业银行核心竞争力的重要方面。如何利用成熟的技术手段 快速而有效地掌握客户动向、建立并管理客户关系，如何将数据（data）转化 为有用的信息（information）和知识（knowledge） ，为银行创造竞争优势、 提高科学决策能力，已成为现代商业银行经营决策的当务之急。在这一背景下， 中国的银行业， 特别是中小银行纷纷着力研究和部署符合银行特点的数据仓库， 以提高银行业务数据的分析水平与决策能力，为经营管理与业务发展奠定良好 的基础，促进市场竞争能力的提升。 1.2 本文研究的意义本文研究的意义 本文旨在根据银行业务数据特点，利用技术分析手段，在充分了解与分析 面向客户服务的业务系统基础上，借鉴先进银行的逻辑数据模型，研究与设计 符合 hsb 银行的金融逻辑数据模型。 这项研究需要充分的银行业务知识，充分了解现有的基础业务系统，需要 技术人员与业务人员的充分沟通，是对现有基础业务系统的梳理、归纳与总结， 并充分考虑到 hsb 银行管理信息系统建设规划与特点，提炼出一个基础的灵活 的金融逻辑数据模型，为 hsb 银行建设数据仓库奠定良好的技术与业务基础。 1.3 本文研究的内容本文研究的内容 本文研究的内容主要有： 首先充分掌握 hsb 银行现有信息系统概貌， 了解 hsb 银行业务发展战略以 及与之配套的信息系统建设规划，分析现有信息系统之间的逻辑关系，特别是 依赖基础业务系统作为源数据的管理信息系统获取源数据方式，揭示出源数据 使用中存在的问题以及改善方式。 其次通过分析确定本文设计金融逻辑数据模型的面向客户服务的六个最基 础业务系统，确定符合 hsb 银行的金融逻辑数据模型 hsbldm 的设计原则， 阐述逻辑数据模型设计的主要内容， 研究面向十大主题的 hsb-ldm 设计概揽与 模型框架，阐述 hsb-ldm 主题内容的确定方法，揭示 hsb-ldm 设计的意义。 再次对以 hsb-ldm 为基础开展的数据仓库建设给银行带来的收益进行分 析，对 hsb-ldm 的应用范围与方向进行阐述，同时对 hsb-ldm 模型的拓展性 2 进行分析。 最后对 hsb 银行数据仓库金融逻辑数据模型的设计与完善进行总结与展 望。 3 第二章第二章 数据仓库与逻辑数据模型的理论与方法概述数据仓库与逻辑数据模型的理论与方法概述 2.1 数据库的有关概念数据库的有关概念 2.1.1 数据库概念 数据库从本质上说，就是信息的集合。一般来讲，数据库是指由 dbms 管 理的数据的集合。9 dbms 需要有以下功能： 允许用户运用专门的数据定义语言（data-definition language）建立新的 数据库，并说明模式（schema） ，即数据的逻辑结构。 使用合适的查询语言 （query language） 或数据操作语言 （data-maniulation language） ，为用户提供查询（query）和更新（modify）数据的能力。 支持超大数据量的数据的长时间存储， 防止对数据意外的或非授权的访问， 并且在数据查询和更新时支持对数据的有效存储。 控制多个用户对数据的立即存取，但不允许一个用户的操作影响另一个用 户，也不允许同时存取对数据的意外破坏。17 2.1.2 e/r 模型 数据库结构抽象表示的最常用模型就是 e/r 模型。在 e/r 模型中，数据的 结构被表示为“实体联系”图，图中有三个主要的元素类型：实体集、属性、 联系。24 实体（entity）是某个抽象事物，相似实体的集合形成实体集（entity set） 。 实体集有相关的属性（attribute） ，属性是这个实体集中的实体所具有的性质。 联系（relationship）是两个或多个实体集间的连接。 e/r 图（e/r diagram）是用来描述实体集、属性和联系的图形。 2.1.3 数据的规范化 关系模型满足的确定约束条件称为范式，根据满足约束条件的级别不同， 范式由低到高分为 inf（第一范式） 、2nf（第二范式） 、3nf（第三范式） 、bcnf （bc 范式） 、4nf（第四范式）等。16 函数依赖，通俗地说，就像自变量 x 确定之后，相应的函数值 f(x)也就唯 一地确定了一样，函数依赖式衡量和调整数据规范化的最基础的理论依据。15 第一范式式最低的规范化要求， 如果关系 r 中所有属性的值域都是简单域， 其属性不可再分，是属性项而不是属性组，那么关系模型 r 是第一范式的，记 作 r1nf。 4 表 2-1 不满足 1nf 的结构 职工工号 职工姓名 住址 32060231 张晓明 安徽省合肥市安庆路 56 号（230001） 表 2-2 满足 1nf 的结构 职工工号 职工姓名 所在省 所在市 详细地址 邮编 32060231 张晓明 安徽省 合肥市 安庆路 56 号 230001 第二范式，如果一个关系 r 属于 1nf，且所有的非主属性都完全地依赖于 主属性，则称之为第二范式，记作 r 2nf。 第三范式，如果一个关系 r 属于 2nf，且每个非主属性不传递依赖于主属 性，这种关系是 3nf，记作 r 3nf。 2.2 数据仓库概念数据仓库概念 信息技术的迅速发展已将从简单的批处理、 联机事务处理的信息处理时代， 带入了联机分析处理、数据仓库和数据挖掘的的信息分析时代。数据仓库在短 短的几年内已经从一种单纯的理论研究发展成信息管理与信息系统开发领域中 一种实用性极强的技术。28 数据仓库之父w.h.inmon 对数据仓库做出描述：数据仓库是一个面向主 题的、集成的、非易失的，并且随着时间而变化的数据集合，该数据信息是可 以用来支持管理人员的决策。4 数据仓库中的数据应具备以下 4 个基本特征：1 （1）数据仓库的数据是面向主题的(subject -oriented)：oltp 数据库主 要是根据应用程序的要求来进行数据的相关处理，一般不会像数据仓库按照同 一主题对数据进行存储，而数据仓库则一般侧重于对数据进行分析，是按照主 题来对数据进行存储的； （2）数据仓库的数据是集成的(integrated)：在数据仓库的各个特性中， 集成性是最重要的。oltp 数据库中存储的数据一般来说是面向应用的，而数据 仓库中存储的数据则主要是面向主题的，因此数据从 oltp 数据库中传送到数 据仓库时，就必须按照一定的规则进行集成。这种集成规则主要包括编码、命 名、度量等各个方面的一致性处理； （3）数据仓库的数据是非易失的(nonvolatile)：对于数据仓库来说，其中 存储的数据并不是最新的，它是其他数据源组织而来，反映的是历史的信息。 5 为此数据仓库中存储的数据一般来说是极少或根本不修改的。不过向数据仓库 添加数据是被容许的； （4）数据仓库的数据是随着时间不断变化的(time-variant)：oltp 数据库 在存储数据信息的时候，并不一定强调数据需要有时间信息。而数据仓库则不 同，由于决策时候的客观需要，数据仓库中存储的数据都需要标明时间属性。 这是因为决策分析中，时间属性是非常重要的。3 2.3 数据模型概念数据模型概念 模型一般来说是对现实世界的一种抽象，对于数据库来说，表示实体类型 以及实体类型之间联系的模型被称之为“数据模型”。数据模型是一种抽象描 述现实世界的方法和工具，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，以表示 现实世界中事务相互关系的一种映射。数据模型表现的抽象的是实体和实体之 间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具 体的业务关系。 23 数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数 据模型，一般的来说，数据仓库模型分为几下几个层次，如下图所示。 图 2-1 数据仓库模型 数据模型是对一组数据的概念和定义来进行描述的，主要包括三个方面： 27 (1) 概念数据模型 ，是实现世界的数据模型，并且是面向数据库用户， 主要对世界的概念化结构进行描述。它在数据库设计的初始阶段，可让设计人 员摆脱计算机系统及数据库管理系统的具体技术问题，可以集中精力对数据以 及数据之间的联系进行详细分析等，而与具体的数据库管理系统无关。不过概 念数据模型必须换成一定的逻辑数据模型，才能在数据库管理系统中实现。 (2) 逻辑数据模型 ，是用户从数据库层面所看到的数据模型，是在具体 的数据库管理系统中所支持的数据模型，比如说层次数据模型、网状数据模型 等等。该类模型既要面向系统，又要面向用户。 (3) 物理数据模型 ，是描述储存在介质上的数据的组织结构的数据模型， 它不但与具体的数据库管理系统有关系，而且还与硬件和操作系统有关系。逻 辑数据模型在具体实现时，都会有相对应的物理数据模型。由于数据库管理系 6 统为了保证可移植性与独立性，为此大部分物理数据模型的实现，是由系统自 动完成的，而模型的设计者只是负责设计索引、聚集等特殊结构。 数据模型的三要素： 一般来说数据模型是严格定义的一组概念的集合，数据模型的三要素就是 精确地描述了系统的动态特征（数据操作）、静态特征（数据结构）和完整性 约束条件。 27 （1）所谓的数据操作就是对数据库中对象的实例可以执行的操作的集合， 主要包括检索和更新（插入、删除、修改）这两类操作。数据模型对这些操作 的确切含义、操作符号、操作规则（如优先级）以及实现操作的语言进行严格 的定义。数据操作是描述系统动态特性的。 （2） 所谓的数据结构就是所研究的对象类型的集合。数据结构是指对象 和对象间联系进行表达和实现的，是描述系统静态特征的，主要包括两个方面： 数据本身的类型、内容、性质。比如关系模型中的域、属性、关系等。 数据之间的联系，描述数据之间是如何进行相互关联的，比如关系模型中 的主码、外码联系等等。 （3）所谓的数据完整性约束就是一组完整性规则的集合，它是用来规定数 据库状态及状态变化所应满足的相关条件，以确保数据的有效性、相容性和正 确性。 2.4 逻辑数据模型概念逻辑数据模型概念 逻辑数据模型（logical data model）是利用图形方式，通过数据和关系反 映业务的一个过程，是进行数据管理、分析和交流的重要手段，也是 it 和业务 人员沟通的桥梁。 数据模型可灵活扩展能力是一个数据仓库得以延续和发展的保证，数据仓 库系统成功与否的关键。 18这需要逻辑数据模型设计要考虑 3 个层次的扩展要 求： （1）主题的扩展。主题是一个抽象的概念，是对企业业务数据在较高层次 上进行整合、分类并且加以分析运用的抽象，每个主题对应企业中的某一个宏 观分析领域所涉及的分析对象，它聚集在一个特定的业务分析领域上，数据仓 库的逻辑数据模型是主题的逻辑事项； （2）实体的扩展，在业务发展中出现的 新数据，需要在逻辑数据模型中新增实体，这些新增实体会与现有实体有关系， 需要在新旧实体之间建立关联，以及在现有实体中新增属性； （3）属性的扩展。 随着业务发展与分析问题的深度、广度的增加，在采用第 3 范式设计的数据模 型中增加新的属性的情况非常常见。29 7 2.5 逻辑数据模型设计方法逻辑数据模型设计方法 2.5.1 逻辑数据模型设计理论 对于银行企业级的金融数据逻辑数据模型建设和进行银行的分散的独立分 析应用系统的建设，其建模思想和方法是不一样的。 对于银行的企业级数据仓库的模型建设，其目的是在与整合银行的所有的 不同业务系统的信息，生成基础数据平台，为企业的各种分析性应用提供数据 支撑服务。所以我们通常采用的 data driven（数据驱动）的模式。 对于银行的分散的独立分析应用系统的模型建设。其模型不属于企业级的 数据模型。而是为了某个独立的应用建设的业务分析模型。这种模型通常是和 业务分析方法和模式有紧密地结合，所以我们通常采用 business driven（业务 驱动）的模式。 2.5.2 逻辑数据模型设计理念 建立一个统一的、共享的基础数据仓库，为银行各个业务部门的不同业务 需求提供一致的、规范的数据；数据的组织围绕银行主要的主题领域进行，如 客户、产品、账户和渠道等； 一个可扩展的、动态的模型能够经得住时间的考验，当业务改变时（如改 变组织结构和产品交易） ，能够将对数据模型的影响减至最小甚至完全不受影 响； 数据仓库的数据模型应该是中性的，能够满足各种不同的分析逻辑的要求 而设计的，因此它不同于通常所看到的为了支持某个特定的、预先定义的处理 过程而设计的模型。 数据模型涉及范围广阔，是多功能的和集成的。 2.5.3 逻辑数据模型的业务需求探索方法 在进行逻辑数据模型的设计过程中，业务需求的探索至关重要。一般来说 业务需求探索可采用问卷调查、实际访谈等方法。 通过问卷调查，了解企业的组织架构、业务概况，以及企业未来发展的业 务目标、发展策略等。 通过对企业的业务、技术人员实际访谈，可了解业务目标，对源数据结构 与功能逐步清晰，以便开展分析工作。 8 第三章第三章 hsb 银行信息系统数据现状分析与改善方法银行信息系统数据现状分析与改善方法 3.1 hsb 银行信息系统应用现状银行信息系统应用现状 当今银行业的客服服务、产品创新、业务发展与经营管理等方面发展都越 来越依赖于信息化，信息化建设是银行业改革、开放和发展的重要支撑。面临 着激烈的市场竞争压力， 正在由城市商业银行向区域性银行转型的 hsb 银行着 力加强信息化建设，以信息技术提升竞争力。通过该行的不断努力，现主要信 息应用现状如下： 表 31 hsb 银行主要信息系统情况表 系统名称 实现功能 核心业务系统 负责全行的帐务管理、资金清算及核心报表的生成 综合前置系统 全行集中业务的多渠道接入平台，完成不同平台、不同系统间数据转换、检查及 转发等工作 现代支付前置系统 负责大、小额支付业务及汇票业务的检查、组包、加解密及与人行连通的功能 中间业务平台 为客户提供理财产品及相关衍生产品的服务和管理，现在已上线的有银保通、银 基通及银行理财产品 国际结算系统 实现进口、出口、汇款、贸易融资等国际结算功能及基础数据、统计数据的电子 化管理 网上银行系统 在 internet 上实现银行的业务处理 信贷管理系统 主要负责贷款生命周期的申请、审批、授信及贷后的管理 票据管理系统 对全行的票据的来源、流向、资金运用进行管理、并和核心业务系统结合实现相 关核算 财务管理系统 构建一套规范、健全的财务核算体系，实现财务的集中式管理 历史查询系统 提供查询核心业务系统历史业务数据的功能（与核心业务系统的数据有重复） 非现场审计系统 依据对业务数据的分析，发现风险点，评估被审计对象的风险状况，为制定审计 计划提供支持 统计信息管理系统 通过采集业务系统交易数据，展现各类统计报表，以及提供行内手工数据电子化 报送工具 客户经理绩效考核系统 采用关键业务指标考核法，实现对客户经理、信贷经理和产品经理的考核 反洗钱报送系统 按照人民银行的大额、可疑交易标准，抽取业务系统数据形成报表上报人民银行 征信系统 负责企业征信、个人征信数据的收集、整理及上报 金融统计综合报送系统 按照人民银行数据报送的要求，抽取业务系统数据形成报表上报人民银行 1104 非现场监管报送系统 按照银监会 1104 报表报送的要求，抽取业务系统数据形成报表上报银监会 办公自动化系统 实现行内公文的流转和查阅、消息和通知的发布、内部邮件等办公功能 财务管理系统 实现财务的集中式管理，主要包括财务总账、固定资产、报帐审批、预算等管理 9 hsb 银行信息化建设在起步上晚于其他国有银行和股份制银行。从系统数 量看，hsb 银行还是处于基础业务系统搭建阶段，业务系统建设为主，管理系 统分析为副的状态。 经过几年的信息化建设，hsb 银行的信息化水平实现了较大的飞跃，核心 业务、信贷、国际结算、网上银行等业务系统已实现集中运行，全行营运系统 已初具规模。主要表现在：一是已经实现了基础业务数据的全行集中处理，将 生产业务运行集中到统一的数据中心，将各类基础业务系统一到新一代核心业 务系统中，搭建了统一的渠道支撑环境，基本形成了以核心业务系统、综合前 置系统为基础的技术平台；二是沿着集约化、科学化和精细化的方向，信息化 建设步伐不断加快，it 治理与管理的制度、标准、规范、体系建设和执行力度 都有了较大的发展与提升；三是以信贷管理系统、国际结算业务等集中处理的 顺利推进为标志，信息技术的应用从业务操作层逐步提升到管理分析与决策层 面，it 的管理决策支持作用得到充分发挥，为科学管理决策提供信息支持；四 是充分运用信息技术，进行了持续的金融服务与产品的创新。依托人民银行的 现代支付系统建立了覆盖全国的实时大小额清算网络，大力发展了自助银行、 网上银行、客户服务中心、手机银行等电子服务渠道；五是逐步建立了信息安 全管理体系。通过安全管理的基础设施建设和综合性的安全技术措施，构建了 安全技术防范的基本体系，实行了信息安全等级管理，建立和完善了信息安全 保障体系，制定了注重信息安全的保障策略，形成了可操作的较为完善的安全 制度体系。 当前 hsb 银行的信息化建设正向管理信息化、决策知识化方向迈进，正在 需要充分利用宝贵的基础业务数据，加强管理信息系统领域的建设，以提高全 行的风险管控水平，提升管理效能，大力提升 hsb 银行的综合管理水平。 3.2 hsb 银行信息系统应用规划银行信息系统应用规划 3.2.1 全球成功银行的业务特征概述 随着国际金融全球化步伐的进一步加速，全球成功银行呈现以下的业务特 征： 管理决策仅被银行战略目标所驱动，银行战略决定银行的经营模式、组织 架构、风险偏好等经营决策； 管理层采用高质量的业务信息，管理层需要更为及时和准确的业务信息， 为其决策提供依据； 科技和营运的集中带来规模效益，通过科技的手段，实现营运的集中，降 低成本，提高效率，防范风险； 良好的财务管理是关键因素，通过全面的预算管理和成本控制，提升银行 的财务管理水平； 10 it 能使银行的操作更有效率，提升 it 建设在银行经营过程中的地位，现代 化商业银行的经营越来越依赖于 it 的支持， 信息化可以不断提升银行的管理和 营运效率； 两个原则：客户关系所有者和或者产品提供者； 分行的角色从业务处理改变到销售，使分支行的管理职能上移，营销功能 下移； 分离客户/销售渠道，产品/操作的管理，合理划分银行前、中、后台的职 能，推进流程化银行建设； 使用外部的建议和经验刺激大规模的操作变革（25%的人力） ，通过与咨 询公司合作，促进商业银行内部变革。 3.2.2 hsb 银行业务发展战略 hsb 银行的总体发展目标是要发展成为具有核心竞争力的中等股份制商业 银行，以跨区域经营、引入战略投资者和上市为经营战略重点，以提高人力资 源素质和各项管理能力为基础，以创新产品和创新的服务为手段，努力形成针 对目标市场和目标客户的核心竞争力，确立较强的同业竞争能力和领先的经营 管理水平的地位，最终实现股东价值最大化。 为实现总体发展战略目标，hsb 银行需要逐步推进“流程银行”建设，参 照国际先进模式，搭建“三纵三横”矩阵式管理模式，清晰界定总、分、支行 三个层次和前、中、后台三类机构的职责，实现“管理中心上行、营销平台下 移” ，建立以事业部制为核心流程化银行体系、以客户为中心的营销服务体系、 以客户为中心的产品创新体系、以 basel ii 为中心的风险管理体系、以条线型 管理为基础的财务管理体系、兼顾公平和效率的绩效管理体系，提升 hsb 银行 在战略管理、客户管理、产品管理、渠道管理、风险管理、财务管理、绩效管 理和营运管理等八大方面能力的提升， 实现 hsb 银行市场化经营、 扁平化管理、 流程化运营、标准化操作和专业化服务的现代化商业银行经营模式。 为配合总体发展目标的实现，信息化系统的数据架构、应用架构和技术架 构组成整体技术框架， 将从 it 系统实现的角度为业务需求的实现提供有力的支 持，是支持业务战略从业务要求向技术支持要求转化的强力支撑。 3.2.3 hsb 银行信息系统应用规划 为满足 hsb 银行的业务发展战略要求，根据以客户为中心、服务为导向、 开放、松散耦合的目标架构的决策原则，以及客户为中心的业务架构的需求， 以下述国际银行业应用架构为参考模型，结合 hsb 银行的业务架构对应用体系 的要求，hsb 银行将需要建设与部署七个主要应用群。 11 channel layer 业务渠道层面业务渠道层面 channel management layer 业务渠道管理层面业务渠道管理层面 customer interaction layer 客户交互层面客户交互层面 business integration layer 业务集成层面业务集成层面 product engine layer 产品核心系统层面产品核心系统层面 mailing （2）每个非主属性必须完全依赖于整个主键，而非主键的一部分 ; （3）每个非主属性不能依赖于其他关系中的属性。 根据 inmon 的观点，数据仓库模型的建设方法和业务系统的企业数据模 型类似。在业务系统中，企业数据模型决定了数据的来源，而企业数据模型也 分为两个层次，即主题域模型和逻辑模型。同样，主题域模型可以看成是业务 模型的概念模型，而逻辑模型则是域模型在关系型数据库上的实例化。 图 4-1 范式建模法示意图 inmon 的范式建模法的最大优点就是从关系型数据库的角度出发，结合了 业务系统的数据模型，能够比较方便的实现数据仓库的建模。本文在进行 hsb 银行数据仓库数据逻辑模型设计中正是采用了范式建模法。 4.3.2 主要任务 主题设计时的主要任务包括： （1）创建各个主题的实体和属性，对创建的实体与属性尽可能做到详细、 准确的定义和说明； （2）建立各实体间的关系，这些关系需要尽可能准确地体现业务规则； （3）建立主题之间的关联，根据业务需求对创建的实体和属性进行调整； 21 （4）设计过程中也需要对相关代码表进行整理，建立主外键关系。 在完成逻辑模型框架设计后，需要进行评审和完善，主要包括： （1）与熟悉业务系统的技术人员进行交流和探讨 是否正确理解了原业务系统的数据？ 是否有重要的数据被遗漏？ 实体之间的关系是否正确？ （2）与业务专家进行模型的回顾和检讨 是否能够帮助实现业务需求？ 是否能够很容易地理解？ 重要的业务规则是否得以体现？ 回答、解决问题是否方便？ （3）对数据主题、实体、属性进行确认和完善。 4.4 hsb-ldm 模型设计概览与整体框架模型设计概览与整体框架 本文研究的 hsb 银行逻辑数据模型是以 teradata 的 fs-ldm 产品为蓝本， 结合 hsb 银行操作型业务系统的业务特性，采用面向主题的方法，按照第三范 式规则进行设计。将来源于 hsb 银行诸多业务系统的数据有效地组织起来，为 hsb 银行提供了中性数据平台和单一信息视图，能够全面体现各种业务规则， 支持将来的分析型应用。 根据 hsb 银行基础信息系统的分析，重点对核心业务系统、信贷管理系统、 国际结算系统、网上银行、票据管理系统、中间业务平台进行信息分析和逻辑 数据模型设计。今后可逐步融入其它源业务系统，实现数据模型的不断增强完 善，最终完成 hsb 银行企业级数据仓库逻辑数据模型的设计。 本文研究的 hsb 银行逻辑数据模型框架中，包括当事人、产品、协议、机 构、事件、地理位置、渠道、营销、财务、资产 10 个主题以及主题之间的关系， 模型的概貌如下图所示： 图 4-2 hsb-ldm 模型整体框架 22 4.5 hsb-ldm 逻辑数据模型主题域概述逻辑数据模型主题域概述 （1）当事人（party） 当事人(party)： 是指银行作为一个金融机构所服务的任意对象和感兴趣进 行分析的各种对象。如个人或公司客户、潜在客户、代理机构、合作伙伴、雇 员、分行、部门等。一个当事人可以同时是这当中许多种角色。借助当事人主 题的建立可以实现基于客户基本信息的分析，是实现以客户为中心的各种分析 应用的重要基础。 当事人主题的数据是银行业务活动过程的关键数据要素，也是构建基于数 据仓库的各类分析型应用的不可或缺的数据基础，在以客户为中心的商业经营 模式过程中，这些信息显得尤其重要。通过建立 party 主题可保留客户重要信 息的历史并基于这些数据信息进行关于客户基本信息的各种分析，为实施全面 客户关系管理和市场营销奠定基础。该主题的主要信息应用如下： 客户关系管理，当事人的各类基本信息以及它与协议、事件、产品、地域 的关联可以很好地实现客户的基本分析，如客户的平均生命周期最长？那种客 户最易流失？持卡人的年龄分布、性别分布、职业分布等如何？这些是进行客 户细分、实现交叉/增量销售、防止流失的重要数据基础；此外，还可以根据 客户不同的关交易行为确定向不同的客户推荐不同的产品、采用不同的方式联 络等； 风险管理，当事人的人口统计学信息、财务状况以及一些外部给予的风险 评级信息都是进行信用风险分析的重要数据，如果再辅以客户的交易行为信息 以及持有的账户、产品信息，可实现客户的全面风险管理； 利润贡献度分析，当事人的各类统计信息以及和协议、事件的关联都可用 来分析贡献度结果，例如：80%的利润是由那些特质的客户贡献的;哪种客户的 利润贡献最大;主要利润点是在什么产品或者服务上。 （2）产品（product） 产品(product)：指为拓展市场占有率，满足客户更广泛需求而制定的可营 销的交易品种的集合，产品是金融机构向用户销售的或提供给客户所使用的服 务。如果有必要，可以包括竞争对手所提供的产品。 产品主题的信息除了记录产品本身的基本信息以外，还存储了产品的大量 描述信息，包括各种特征，如金额、数量、率等。这些可以帮助进行产品的梳 理，为相关部门设计、开发新产品以及进行现有产品改造等提供数据支持。通 过产品和其他主题的关联，还可以实现一些复杂的分析，例如： 协议与产品的关系，这是本主题其中最主要的关联关系，许多协议层面的 分析，如账户的收益分析、成本分析、风险分析、利润贡献度分析等，都可以 汇总到产品层面，以考察产品的运用状况； 产品与渠道的关系，可以实现相关产品在不同渠道的使用情况分析； 23 产品和当事人的关系，通过机构/部门对产品的角色（如销售、开发等） ， 可以实现一些机构级别的考核；此外，还可以分析一些特色产品和特殊客户群 的关系（如“现金管理“服务和集团客户的关系等） ； 风险管理，将具有类似特征的产品进行一些组合，然后可以按照不同的风 险权重进行各种指标的计算和分析，这是风险管理日益精确的要求，因此本主 题中留有很大空间可以实现不同口径的各种分类和分组。 （3）资产（asset） 资产（asset）主题是指客户的资产信息，从客户的角度出发的，而不是指 我行自身的资产。同时，这里的客户资产不包括客户在我行的直接资金沉淀， 但包括客户在其他金融机构的存款等资产，如他行存款、股票、国债等。这些 信息的来源很多情况下是在客户申请贷款时所提供的各种担保品信息、抵质押 品信息等，这些资产信息在风险管理方面能够提供很好的数据支持。 客户的资产信息主要为风险管理应用特别是信用风险的分析提供数据支 持： 提供客户全面信用评分，记录了所有能够采集到的客户的各种资产、负债 信息，可以通过资产和当事人的关系，给予客户一个全面、综合、准确的信用 评分； 准确评估贷款的潜在风险，本主题中记录了各种资产的价值历史，既保存 了资产的各种价值（如评估价、购买价、市场价等） ，同时还记录了其变化历史。 通过“协议资产的关系”便于评估贷款的潜在风险； 精确衡量违约损失，贷款一旦发生违约情况，不同担保品、抵押品会给银 行造成不同的处置成本以及变现、回收的差异，因此记录它们的详细信息，可 以帮助银行在发生违约时精确计量可能造成的损失情况。 （4）区域（location） 区域主题的信息主要用于记录当事人与银行的各种联络方式，包括电话、 电子邮件、网络地址、邮政地址、异常情况联络方式。客户可以将这些信息用 于和银行的交互和沟通，也可以仅仅用于某个特殊的场合（比如对帐单寄送地 址等） 。此外，出于分析的需要，可能还有一些类似“地区”等一些相对比较宏 观的地域信息。但是模型的结构设计是既能够支持存储各种类型的详细地域信 息，又能够存储和记录各种分析所需的宏观区域信息。 区域主题的信息和渠道、事件等都有着密切的关系，通过地理信息、通讯 方式的存储，可以实现渠道的布局分析、事件的发生地分析等（如通过区分本 卡异地交易、本卡本地交易或者外卡本地交易，可发现不同的用卡模式） 。 此外，联络信息作为客户和银行往来的重要信息，可以为实现客户关系管 理、营销活动的目标市场定位等提供很好的数据支持，同时还可以通过客户联 络方式的变化分析客户的生命周期，帮助市场部门寻找新的机会。 24 （5）内部组织（internal organization） 机构（internal organization）是一个比较宽泛的概念，可能是正式机构， 也可能是一些具有特定功能的团队。本模型中机构是指 hsb 银行的内部组织和 业务单元，如分行、支行、储蓄所、部门、销售团队等等。 作为一种特殊的当事人，机构信息作为业务活动主体的一方在经营活动中 扮演了重要的角色，也是进行各种管理分析所需的重要数据来源，它的信息能 在如下几个应用领域担当重要角色： 机构绩效分析，通过机构信息与协议、事件、地域、产品、财务以及渠道 信息的关联可以实现机构业务活动成本、业务活动收益、业务活动态势等分析。 如机构所持有的协议/产品/渠道分布分析、趋势分析、机构员工规模/自助设 备数量与其业务量关系如何？机构网点分布是否合理？ 风险管理分析，作为银行业务经营和活动中的重要元素，将机构信息与协 议、事件信息相关联可以为操作风险分析提供很好的数据支持； 员工绩效分析，员工作为机构的重要组成部分，主要信息都存放在“个人 当事人”中，他和机构的关系可以利用“当事人关系历史”体现。结合协议以 及事件的信息，可以进行关于员工或客户经理的绩效分析，例如：员工的平均 在职时间如何？流失率如何？员工的工作量与其薪酬的关系如何？客户经理所 辖客户的贡献度与其薪酬的关系如何？离职员工的特质如何？薪酬如何？对哪 种员工需有目的的加以挽留？ （6）协议（agreement） 协议(agreement)：是金融机构与当