（金融学专业论文）数据仓库在商业银行经营管理中的应用.pdf

首都经济贸易走学硕士学住论文 数据仓库在商业银行经营管理中的应用静 a b s t r a c t i n9 0 sm i d d l e m a n yl a r g ec o m m e r c i a lb a n k so ft h ew o r l ds t a r t s b u i l du pt h ed a t aw a r e h o u s es y s t e m ，w h i c hc a na d a p tt h er e q u e s t so f m a r k e tv a r i e t ya n ds a r i s f yt h er e q u e s to fc o n d u c ta n dm a n a g e m e n t t h e d a t aw a r e h o u s ei sak i n do fs y s t e m a t i cs o l u t i o nw h i c hh e l pb u s i n e s s e n t e r p r i s em a k e d e c i s i o na n dh a v e m a n yc h a r a c t e r i s t i c s e sa n d a d v a n t a g e n o w a d a y s ，t h e d a t aw a r e h o u s es o l u t i o na l s oj u s te n t e rt h e c h i n e s em a r k e tq u i c k l y ，b e c o m i n gi m p o r t a n tm o t i v a t i o nt of a c i l i t a t et h e c h i n e s ec o m m e r c i a lb a n k st og a i nb e n e f i ta n da c h i e v ed e v e l o p m e n t i nt h i st h e s i s t h ea u t h o rc o m m e n c e sf r o mi n t r o d u c i n gi nd e t a i lt h e r e l e v a n tk n o w l e d g eo fd a t aw a r e h o u s et e c h n i q u e ，e m p h a t i c a l l ye x p a t i a t e s t h er e a l i s t i cm e a n i n ga n dc o n d i t i o no fd a t aw a r e h o u s ea p p l i c a t i o n i n d o m e s t i cc o m m e r c i a lb a n k s t h r o u g hd e s c r i b i n gt h eo r i g i n ，e x p e r i e n c e a n de f f e c to f a p p l i c a t i o ni nf o r e i g nc o m m e r c i a lb a n k s f u r t h e r m o r e ，t h e a u t h o ra l s od i s c u s s e sd e t a i l e d l yt h em a i nb o d yo fa p p l i c a t i o no fd a t a w a r e h o u s e ，a n dp u tf o r w a r df i n a l l yt h ep r o b l e m st h a ts h o u l db en o t i c e db y d o m e s t i cc o m m e r c i a lb a n k sw h e n b u i l d i n gu pa n da p p l y i n gd a t a w a r e h o u s e h o p et h ed o m e s t i cc o m m e r c i a lb a n k sc a nf i n do u tt h e a p p r o p r i a t ei n t e r s e c t i o nb e t w e e nt h e d a t aw a r e h o u s e t e c h n i q u ea n d e x a l t a t i o no ft h el e v e lo fc o n d u c ta n dm a n a g e m e n t ，a d e q u a t e l ye x e r tt h e a p p l i e dv a l u eo f d a t aw a r e h o u s e ，r a i s et h ec o r ec o m p e t e n c i e so ft h e d o m e s t i cc o m m e r c i a lb a n k s t h ed a t aw a r e h o u s ei sa s u b j e c to r i e n t e d ，i n t e g r a t e d ，n o n - v o l a t i l e a n dt i m ev a r i a n tc o l l e c t i o no fd a t ai ns u r p o r to fm a n a g e m e n td e c i s i o n i ns u m m a r y ，w ec a r lc a t c ho nt h ec o n c e p to fd a t aw a r e h o u s ef r o mt w o l a y e r s ，f i r s t , t h ed a t aw a r e h o u s ei sa p p l i e dt os u p p o r td e c i s i o n ，o r i e n t e dt o t h ea n a l y t i c a ld a t ap r o c e s s i n g ，i td i f f e r sf r o mt h ee x i s t i n gm a n i p u l a t i v e s t y l ed a t a b a s eo f b u s i n e s se n t e r p r i s e n e x t ，t h ed a t aw a r e h o u s ei n t e g r a t e m a n yd a t as o u r c e sw h i c hh a v e d i f f e r e n ts t r u c t u r ee f f e c t i v e l y ，t h e n r e o r g a n i z ea c c o r d i n g t ot h es u b j e c t ，a n di n c l u d et h eh i s t o r i c a ld a t a m e a n w h i l e t h ed a t as t o r e dj nt h ed a t aw a r e h o u s ei sf i x e d g e n e r a l l y d a t a w a r e h o u s ei sn o to n l yak i n do fn e wt e c h n i q u e ，b u ta l s os y s t e m a t i c s o l u t i o nb yw h i c ht oh e l pc o m o r a t i o nm a k ed e c i s i o nf r o mt h ev i e wo f 首都经济贸易大学硕士学位论文 数据仓库在商业银行经营管理中的应用 i n d u s t r y ，a n di t i sm o r eap r o j e c t ，ap r o g r e s s t h ed a t aw a r ew h i c hi s d i s c u s s e di nt h i st h e s i si sb a s e do nt h i sv i e w p o i n t b yb u i l d i n gd a t aw a r e h o u s e ，t h ed o m e s t i cc o m m e r c i a lb a n k sc a n r a i s em a r k e tc o m p e t i t i v ea b i l i t y ，a f f o r dt h eb e t t e rc o n s u m e rs e r v i c e i ta l s o c a l lh e l pt h eb a n k sr a i s ea s s e t sq u a l i t y ，a v o i df i n a n c i a lr i s k , i m p r o v et h e b a n k s l e v e lo fc o n d u c ta n dm a n a g e m e n t 1 i f t 圭l i g h e f f i c i e n c ya n ds o o n n o w ，d a t ac o n s o l i d a t i o na n dn e wc o m p r e h e n s i v eb u s i n e s ss y s t e m w h i c ha r ei m p l e m e n t i n gl a yag o o df o u n d a t i o nf o rd a t aw a r e h o u s e ，a n d s o m eb a n k sh a v ea l r e a d yl a n c h e dt h ed a t aw a r e h o u s ep r o j e c t i nt h ef i r s tc h a p t e r , t h ea u t h o rm a i n l yt a l k sa b o u t6a s p e c t so fd a t a w a r e h o u s e ， i n c l u d i n g t h e c o n c e p t ，c h a r a c t e r i s t i c s e s ，p r o d u c e ，s y s t e m s t r u c t u r e ，e f f e c t ，i n v e s t m e n ta n dp r o f i t t h ec o n t e n t so ft h es e c o n dc h a p t e rm a i n l yi n c l u d et h eo r i g i n ， e f f e c t s ，e x p e r i e n c ea n dc l a s s i cc a s e so fd a t aw a r e h o u s ea p p l i c a t i o ni n f o r e i g nc o m m e r c i a lb a n k s t h e r e a l i s t i cm e a n i n go fd a t aw a r e h o u s e a p p l i c a t i o ni n d o m e s t i cc o m m e r c i a lb a n k sa n dt h ep r o g r e s so fd a t a w a r e h o u s ea p p l i c a t i o n c h a p t e r3t h e ni n t r o d u c es o m ef i e l d so fc o n c r e t ea p p l i c a t i o no fd a t a w a r e h o u s e ，i n c l u d i n gb a l a n c es c o r e c a r d ( c o n d u c ti n d e xs y s t e m ) ，c o n s u l t l e r r e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t ，c r e d i t r i s k m a n a g e m e n t ，a s s e t s l i a b i l i t i e s m a n a g e m e n ta n da n a l y s i so f p r o f i t sc o n t r i b u t i o n i nc h a p t e r4 ，t h ea u t h o rp u t sf o r w a r ds e v e r a lp r o b l e m st ow h i c ht h e c o m m e r c i a lb a n k ss h o u l dp a ya t t e n t i o nw h e nb u i l d i n ga n da p p l y i n gt h e d a t aw a r e h o u s e t h e r ea r e2e x p e r i e n c e so fw e s t e r nc o m m e r c i a lb a n k sw e s h o u l dd e e p l ys t u d ya n de x t r a c tf r o m f i r s t ，w ec a l l tc o n f u s et h ed a t a w a r e h o u s es y s t e m 埘mt h eb u s i n e s sp r o c e s s i n gs y s t e m s e c o n d w ec a n t o n l yr e g a r dt h eb u i l d i n go f d a t aw a r e h o u s e a st e c h n i c a lp r o j e c t 2 独创性声明 8 u 7 勰0 本人郑重声明：今所呈交的数据仓库在商业银行经营管理 中的应用论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的 科研成果。尽我所知，文中除了特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写的内容及科研成果，也不包 含为获得首都经济贸易大学或其它教育机构的学位或证书所使用 过的材料。 作者签名： 酶垂聋幺 日期：至q q 曼年土月兰卫日 关于论文使用授权的说明 本人完全了解首都经济贸易大学有关保留、使用学位论文的 有关规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查 阅、借阅或网络索引；学校可以公布论文的全部或部分内容，可 以采取影印、缩印或其它复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 作者签名：，癣五红导师签名：盗垡一日期：盟年月盟日 序言 9 0 年代中期，世界各国大型商业银行先后开始建立能够适应市场变化要求， 满足经营和管理要求的数据仓库体系。这既是现代商业银行业务与经营管理发展 到一定阶段后对银行信息管理水平提出的现实需要，又是现代商业银行发展与信 息技术发展高度融合的必然趋势。数据仓库作为支持管理决策过程的、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，是一种帮助企业 做决策的体系化解决方案，具有许多特点和优点。随着我国加入w t o ，国内商业 银行正面临着与外资银行的激烈竞争，时不我待，我国商业银行必须进步提高 电子化的水平，而与此同时，数据仓库解决方案也正加快进入中国市场，成为助 力中国商业银行赢利和发展的重要推动力。 本文从详细介绍数据仓库技术方面的有关知识入手，通过数据仓库在国外 商业银行应用的起源、经验和作用描述，重点阐述国内商业银行应用数据仓库的 必要性和条件，并对其具体应用主体展开较为详细的讨论，最后提出了国内商业 银行建设和应用数据仓库需要注意的问题。希望国内商业银行能够找到数据仓库 技术与提高本行经营管理水平之间的结合点，充分发挥数据仓库的应用价值，提 高国内商业银行的核心竞争力。 首都经济贸易太学硕士学位论文数据仓库在商业银行经营管理申的应用 数据仓库在商业银行 经营管理中的应用 随着当前全球经济和金融一体化的进程的深入，世界范围内商业银行发展 的一个主流趋势是向着综合化、全能化方向发展，世界各国银行都加快了业务创 新和金融创新的步伐。另一方面，随着现代科学技术的发展，世界各国商业银行 业务运作和经营管理的方方面面都越来越依赖于科学技术的支撑，普遍重视信息 技术在商业银行的广泛应用。以美国为代表的现代商业银行信息技术的发展历程 是：在8 0 年代中期陆续建立了管理信息系统( m i s ) ，实现了对业务交易和经营 管理信息的一体化管理；在9 0 年代初期陆续建立了决策支持系统( d s s ) ，在对 业务交易信息和经营管理信息一体化管理的基础上实现了对信息分析、加工的集 成；到了9 0 年代中期，世界各国大型商业银行先后开始建立能够适应市场变化 要求，满足经营和管理要求的数据仓库体系。这既是现代商业银行业务与经营管 理发展到一定阶段后对银行信息管理水平提出的现实需要，又是现代商业银行发 展与信息技术发展高度融合的必然趋势。 第一章数据仓库概述 数据仓库到底能帮我们干点什么? 在美国或其他国家，人们谈到数据仓库往往会津津乐道地提起尿布与啤酒 的故事。这个故事的主角就是w a l - m a r t ，它目前拥有世界上最大的数据仓库系 统，总容量达到1 0 1 t b ( 1 t b = i o o o g b ) 。纸尿片和啤酒有什么关系? 简直风马牛 不相及。但是n c r 公司旗下的t e r a d a t a 数据仓库事业部为沃尔玛公司所建的数 据仓库进行数据分析时，发现在纸尿片销量上升时，啤酒的销量也同步上升。深 入调研后发现，原来，受妻子指使做购买纸尿片这一乏味事情时，多数的丈夫， 在买尿片时，也顺便会附带购买啤酒“喝一杯”来解乏。于是商场便将纸尿片与 啤酒安排在相邻的货架上，从此，纸尿片与啤酒的销量日见上升。 假设你用自动柜员机取2 0 0 美元，当你等待柜员机交易确认时，银行可以 首都经济贸易大学硕士学位论文数据仓库在商业银行经营管理中的应用 查看一下你的帐号，告诉你现金帐上钱太多，应该换另一个帐号，以便获得更多 利息。如果银行这么对待你，你做为消费者肯定会觉得这是一个好银行。然而没 有数据仓库，银行就做不到这一点。 现在上网购物常常给人带来意外的惊喜。网站在你不知不觉中记录你的行 踪，抓到你的喜好。如果你在网上点击一下衬衫，之后又看了一下书和裤子。网 站就会记住你的点击顺序，记下你在每个产品上停留的时间以及你买了什么，没 买什么。这些信息都由数据仓库保存整理。假如你买了裤子，没买衬衫，下次你 上网时，数据仓库会跟你说， “欢迎再次光顾，上次您买了裤子，现在我们有 一件衬衫可以优惠卖给你。你感兴趣吗? ”顾客遇到这种情况，一定是又惊又 喜。这就是数据仓库的魅力。 那么到底什么是数据仓库? 本章就将较为详细的介绍数据仓库的概念、特 点、体系结构及其作用，以帮助我们更好地理解数据仓库在商业银行经营管理中 的具体应用。 一、数据仓库的概念 目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，公认的数据仓库之父 w h i n m o n 在其著作b u i l d i n gt h ed a t ew a r e h o u s e ) ) 一书中给予如下描述： 数据仓库是支持管理决策过程的、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。其中，“主题”是指用户使用数据仓库辅助决策时所 关心的重点问题，每一个主题对应一个客观分析领域，如销售、成本、利润的情 况等。那么，所谓“面向主题”就是指数据仓库中的信息是按主题组织的，按 主题来提供信息。“集成的”是指数据仓库中的数据不是业务处理系统数据的简 单拼凑与汇总，而是经过系统地加工整理，是相互一致的、具有代表性的数据。 所谓“随时间变化”，是指数据仓库中存储的是一个时间段的数据，而不仅仅是 某一个时点的数据，所以主要用于进行时间趋势分析。一般数据仓库内的数据时 限为5 年至1 0 年，数据量也比较大，一般为i o g b 左右。相当于一般数据库l o o m b 的1 0 0 倍，大型数据仓库是一个t b ( 1 0 0 0 g b ) 。“信息本身相对稳定”，是指数据 一旦进入数据仓库，一般情况下将被长期保留，变更很少。 2 首都经济贸易大学硕士学位论文数据仓库在商业银行经营管理中的应用舟 概括起来讲，对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先， 数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据 库：其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重 组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。 二、数据仓库的产生 数据仓库是计算机技术应用需求推动的结果。当年数据库技术大发展的过 程是伴随着o l t p ( o nl i n et r a n s a c t i o np r o c e s s 联机业务处理) 应用需求的推 动。联机业务处理最迫切的技术要求就是快速响应。数据库技术，特别是基于 e f c o d d 提出的关系理论的数据库的技术，将数据集分成了甚少冗余的实体 ( e n t i t y ) ，然后又将它们按一定的关系( r e l a t i o n s h i p ) 编织成一个有机的整 体，比较完美地满足了o l t p 的应用需求。对于每个业务处理最好只须涉及一个 实体，业务处理对于实体的a d d 或u p d a t e 也只涉及数据媒体的可能最小的空间 ( 如记录级封锁技术) ，对于其它实体的相关更新通过关系保持了一致性和完整 性。这个切合当时o l t p 应用实际需求的理论和技术的成功，推动了关系数据库 产品风靡世界。 象计算机技术的迅速发展一样，激烈竞争的市场也激发了各行各业对计算 机应用的更多样的需求。计算机用户早已不满足于计算机能帮助他迅速地处理具 体业务，他们要从这大量业务数据中探索业务活动的规律性，市场的运作趋势， 并从中为他们参与市场竞争作出重要的决策。由此而来产生了对d s s ( d e c i s i o n s u p p o r ts y s t e m ) 决策支持系统的需求。支持决策就要进行数据，信息的分 析，这就产生了o l a p ( o nl i n ea n a l y s i sp r o c e s s ) 联机数据分析处理的需要。 决策支持所依据的数据从哪里来，当然是成功运行着的业务处理数据库中的数 据。所以最早的决策支持所进行的数据处理就是直接使用数据库中的数据。可称 之为r o l a p ，即利用关系数据库的数据进行联机分析处理。 当r o l a p 只使用很少的关系数据库表时，这一操作是可行的。这种操作往 往是针对局部性问题进行的决策支持数据分析。但面对市场的决策往往是涉及整 个企业范畴的数据和信息。这就要同时启动大量的数据库表，并且要将众多表中 首都经济贸易大学硕士学位论文 数据仓库在商业银行经营管理中的应用 的数据按一定的规律拟合起来，形成恰好针对所支持决策问题的数据内容。这样 一个过程或许是十分复杂，且耗费大量资源。如果企业的数据是分布在若干个系 统中的，这样的数据整合过程几乎是难以完成的。 除此之外，在一个数据库表中的每一条记录也并不是某项决策都需要的， 这要按决策支持的需要编制专用的数据筛选程序。再者，联机业务处理系统中的 数据有一个特性：即每一条记录都有产生，反复的变更、修改，直至数据记录不 再变化的过程，称之为”数据到位”。例如：一个物料在一个工厂中产生了，联机 业务处理系统中就要添加一条相应的记录；这个物料不断地进行加工，就要在它 的记录中记入m t 的参数；当这个物料加工成产品，被发货出厂，就要再登录这 些出厂信息，此后，记录其生产过程的数据就再也不能修改了。如果要进行产品 生产周期的分析，就只使用发货出厂后的那些物料的数据，而不能使用同一表中 的正在加工的物料的数据。 由此可见，e r 型的数据库结构能完美地执行联机业务处理，但其是分散的， 缺乏足够的历史数据以支持数据分析，不适应较大规模的决策支持数据分析，尤 其不适应企业级的决策支持数据分析处理的需要。适应这一需求，应运而生的就 是数据仓库技术。 三、数据仓库的特点 数据仓库与数据库相比，其主要的特点表现在： ( 一) 面向主题。 操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离， 而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。一个主题通常与多个操作型 信息系统相关。 ( 二) 集成的 面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相 互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据 抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不 一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 4 首都经济贸易大学硕士学位论文数据仓库在商业银行经营管理中的应用 ( 三) 相对稳定的。 操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据 仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，旦 某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般 有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。 ( 四) 反映历史变化。 操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据 通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点( 如开始应用数据仓库的时 点) 到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋 势做出定量分析和预测。 从以上数据仓库的特点中还可以发现数据仓库的三个优点：一是数据信息 在逻辑和模式上统一，保证重要数据的致性和权威性，可大大减少各部门查找、 整理数据所花的时间和精力。二是数据按主题设计，具有多维特征，便于满足不 同用户要求。三是数据具有“可组装性”。 四、数据仓库的体系结构 从数据仓库基础角度看，数据仓库技术囊括了数学、管理科学、系统科学、 计算机科学、人工智能等多项现代科学技术，而且由于数据仓库实现的是面向主 题的非结构化决策，所以在具体行业的应用中还必须与行业内的组织、经营、管 理实际相结合，因此，数据仓库不仅仅是一种新技术，从产业界的角度看，数据 仓库是一种帮助企业做决策的体系化解决方案，更多的是一个工程，是一个过程。 本文探讨的数据仓库正是基于这个认识而展开的。 整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示。 首都经济贸易大学硕士学位论文 数据仓库在商业银行经营管理中的应用 ( 一) 数据源 是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息 和外部信息。内部信息包括存放于r d b m s 中的各种业务处理数据和各类文档数 据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等。 ( 二) 数据的存储与管理 是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。 数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数 据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数 据仓库的技术特点着手分析。构建数据仓库的重要一环是数据抽取( e x t r a c t ) 、 转换( t r a n s f o r m ) 、清洗( c l e a n s i n g ) 、装载( l o a d ) 的过程。即用户从数据源 抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数 据加载到数据仓库中去。 数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库 ( 通常称为数据集市) 。数据集市是指具有特定应用的数据仓库，主要针对某个 具有战略意义的应用或者具体部门级的应用，支持用户利用已有的数据获得重要 的竞争优势或者找到进入新市场的具体解决方案。数据集市可以在一定程度上缓 解访问数据仓库的瓶颈。 ( 三) o l a p ( 联机分析处理) 服务器 联机分析处理是针对特定问题的联机数据访问和分析，通过对信息进行快 速、稳定、一致和交互式的存取，对数据进行多层次、多阶段的分析处理，以获 得高度归纳的分析结果。联机分析处理是一种自上而下、不断深入的分析工具： 首都经济贸易太学硕士学位论文氍数掘仓库在商业银行经营管理中的应用 在用户提出问题或假设之后，它负责提取出关于此问题的详细信息，并以一种比 较直观的方式呈现给用户。 联机分析处理对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以 便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。维就是人们观察现实世界的角度， 决策分析需要从不同的角度观察分析数据，以多维数据为核心的多维数据分析是 决策的主要内容。多维数据库是以多维方式来组织数据的。目前，联机分析处理 的工具可分为两大类，一类是基于多维数据库( m o l a p ) 的，另一类是基于关系 数据库( r o l a p ) 的。两者的相同点是基本数据源仍是数据库和数据仓库，都是 基于关系数据模型的，都向用户显示多维数据视图；不同点在于，前者是把分析 所需的数据从数据仓库中抽取出来，物理地组织成多维数据库，而后者则是利用 关系表来模拟多维数据，并不是物理地生成多维数据库。 ( 四) 前端工具 主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各 种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对o l a p 服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。 数据挖掘，d a t am i n i n g 是一种决策支持过程，它主要基于a i 、机器学习、 统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖 掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险， 做出正确的决策。 数据挖掘的任务有六项：关联分析、时序模式、聚类、分类、偏差检测以 及预测。数据挖掘作为数据仓库的前端工具，能挖掘出更深层次上的信息，例如， 哪些商品一起销售好( 利用关联分析) ； 偏爱某类商品的客户特征是什么( 利用聚类分析) ； 还有哪些客户具有上述特征( 利用类比分析) ； 高价值客户的共同点是什么( 利用分类分析) ； 在整个数据仓库系统中，数据存储与管理部分自底层数据库收集大量事务 级数据的同时，对数据进行集成、转换和综合，形成面向全局的数据视图，形成 整个系统的数据基础。联机分析处理从数据仓库中的集成数据出发，构建面向分 首都经济贸易大学硕士学位论文数据仓库在商业银行经营管理中的应用 析的多维数据模型，利用这个带有普遍性的数据分析模型，用户可以使用不同的 方法，从不同的角度对数据进行分析，实现了分析方法和数据结构的分离。数 据挖掘以数据仓库和多维数据库中的大量数据为基础，自动地发现数据中的潜在 模式，并以这些模式为基础自动做出预测。数据挖掘反过来又可以为联机分析处 理提供分析的模式。 五、数据仓库的作用 从本质上说，数据仓库的目标是从联机业务处理系统中筛选出某项决策所 需的支持数据，再在分析处理过程中得出进行决策时有用的信息，即从各种数据 源主动的取出数据；经过清理、整合；再按决策支持的需要分别主题，重组数据： 按照时序节奏不断地自动装载、更新数据仓库；用世界权威的，丰富的数据处理 工具进行决策分析；最后以多种形式将决笨支持的意见呈现给你。这就是完整的 数据仓库解决方案。 通过数据仓库可以使企业对客户有全方位的认识；可以共享客户信息，提 供客户服务，提升客户满意度，以增加收入；为科学化分析和决策作参考；快速 地产生各种经营指标，缩短信息反馈时间，设计促销方案，对市场变化作敏锐反 应；根据产品及服务类别，对客户进行细分，计算收益性。 六、数据仓库的投资与收益 数据仓库的建立是以实现决策支持、取得投资收益为目的的，所以正确评 估投资与收益很有必要。目前，较常用的衡量标准是用投资回报r o i ( r e t u r no f i n v e s t m e n t ) 来对收益进行量化。据i d c 对6 2 家数据仓库的研究表明，在数据仓 库项目上的总体r o i 为3 2 1 ，总体回报时间为2 - 3 年，数据集市的r o i 经检验 为5 3 3 。其他类型的收益衡量标准还包括成本节约程度以及可获得的能够进行 衡量的效率。 美国第六大银行第一联合银行于1 9 9 8 年采用了i n f o r m i x 数据仓库解 决方案，系统运行在i b mr s 6 0 0 0 s p 2 上，具有2 5 0 个处理器和1 0 0 多个节点， 首都经济贸易大学硕士学住论文数据仓库在商业银行经营管理中的应用 他目前的数据量已经超过7 t b ，最终的目标容量将达到2 7 t b ，他们在该项目上投 资2 7 0 0 万美元，而在短短的1 年内便为公司增加了1 亿美元的利润。所以，建 立数据仓库是一项投资大收益也大的工程。 第二章商业银行应用数据仓库的背景分析 信息时代的银行，结束了陈旧、缓慢、散乱的传统业务操作，转向了一个 全新的工作模式，在现代的金融世界里，信息技术象血脉一样贯穿在银行的每一 个分支中，营养着他们，给他们以最充足的冲力。随着数据仓库技术的银行业应 用的不断深化，也促使银行转变了发展方式和服务方式，使银行业的经营管理发 生了巨大的变化，催生着银行全新管理模式的诞生。 近几年，信息技术也广泛渗透到我国金融经营管理的各个机构、各项业务、 各个环节，信息技术的应用水平、网络化和电子商务的链接成为衡量“新世界、 新金融、新银行”的一个重要标准。为了赶上潮流，适应wt0 形势下的新竞争 格局，中国的金融企业也正在加快脚步迈入信息化时代。 一、国外商业银行应用数据仓库的起源 ( 一) 国际商业银行的新银行战略推动了商业银行定量化管理技术的大发 展 商业银行自诞生的时候起就在不断地进行管理制度创新和管理方法创新， 特别是近年来两大因素对商业银行的创新和发展起到了巨大的推动作用。一是世 界范围内各国监管当局放松了商业银行业务经营范围的限制，商业银行逐步走上 了混业经营的道路；二是信息科技的大发展，极大地提高了商业银行的金融服务 功能，加速了商业银行的金融产品创新和金融服务创新步伐。在以上两大因素的 共同作用下，当前世界范围内商业银行基本上都采取了具有如下五大主要特征的 现代商业银行发展战略： 1 、业务综合化。它们力图通过在银行、证券、保险三大类金融业务领域开 9 首都经济贸易大学硕士学位论文 “数据仓库在商业银行经营管理中的应用 拓业务，努力扩大非利息收入，大力进行金融产品创新和金融服务创新。 2 、手段电子化在提供金融服务方式上，除凭借庞大的分支机构网络体系 外，还广泛借助于i t 技术的最新发展成果大力开拓网上银行、电话银行等新型 金融服务渠道，大大延伸了传统商业银行的服务领域。 3 、经营全球化。在业务布局的地理分布上，国际商业银行已经将经营范围 拓宽到全球金融市场，力争在全球范围内有效地实施自己的业务战略，以便最大 限度地发挥比较优势，降低整个商业银行的组合风险。 4 - 发展多元化。当前发达国家商业银行在发展模式上的一个重要特征是进 行大规模的兼并、合并，迅速扩大自己的资产规模和经营范围，用极短的时间就 完成了过去需要几十年甚至上百年资本积累才能完成的规模扩张和多元化经营 能力。目前世界1 0 0 0 家大银行中排在前面的大型商业银行几乎都是经过大规模 的兼并活动实现跳跃式、多元化发展的。 5 、目标市场化目前的国际商业银行普遍按照以客户为中心，以市场为导 向，以效益为目标进行经营活动。 在商业银行“五化”新银行战略的指引下，现代商业银行的经营方式正在 逐渐发生深刻的变化，这些变化的主要特征可以用图1 表示出来。 现在 重视客户财产占有率 重视客户价值 由利润决定定价 重视客户终身价值 重视智能资源投入 坚持客户导向型经营理念 实施目标客户经营策略 业务范围往往遍及全球 图1 新银行战略指引下的西方商业银行经营策略变化趋势 现代商业银行的新银行战略是通过一系列具体化、定量化管理技术和管理 l o 首都经济贸易大学硕士学位论文r 数据仓库在商业银行经营管理中的应用 措施实现的。例如，为了有效支持新银行发展战略，以美国为代表的世界大型商 业银行近年来开始陆续推行了下列先进的科学化、定量化管理方法：8 0 年代中 期建立了资本金分配方法( r i s k a d j u s t e dr e t u r no nc a p i t a l ，简称r a r o c ) ， 实现了按不同机构、部门、业务的风险收益状况分配资本金，以便达到全行整体 资本收益率最高和对股东的投资回报率最高；9 0 年代初期开始推行作业成本法 ( a c t i v i t y b a s e dc o s t i n g ) ，实现了按客户、业务、部门、机构的分类成本效 益核算，建立了银行内部不同部门之间科学的资金转移定价方法和成本、利益分 摊方法，建立了科学合理的业绩评价体系；9 0 年代中期开始建立客户关系管理 系统，实现了客户信息一体化管理，改变了过去以市场占有率为市场营销目标的 战略，提出了以客户贡献度、客户财产占有率、客户终身价值等为目标的一系列 商业银行营销新理念：2 0 0 0 年以后，开始按照新巴塞尔协议( b a s e li i ) 要求， 广泛采用包括v a r ( v a l u ea tr i s k ，称为在险分析) 等现代综合性管理技术在内 的风险评估方法，大力发展商业银行的内部风险分析、评估和管理理论。现代商 业银行定量化经营管理技术的发展轨迹见图2 。 图2 美国银行业定量化经营管理技术和信息管理技术发展轨迹 1 9 8 5 年1 9 9 0 焦1 9 9 5 盆2 0 0 0 正 业务综合化，手段电子化、经营全球化、发展多元化、目标 新银行战略市场化。 定量管理技术发展轨迹 r r o c a b c c r m v a r 信息管理技术发展轨迹 m i s d s s b d w b i ( 二) 商业银行定量化经营管理技术的发展推动了商业银行信息系统管理 技术的发展 为了支持商业银行各种定量化管理技术的实施，全面落实新银行发展战略， 国际现代商业银行近年来充分利用现代信息技术发展提供的条件，逐步建立、发 展了完备的大型商业银行前台业务处理系统和后台信息分析系统。其一般发展历 程是： 1 、2 0 世纪8 0 年代以前重点发展业务处理系统。 在2 0 世纪8 0 年代以前，美国银行业的内部数据大都是根据业务种类分别 首都经济贸易大学硕士学住论文 数据仓库在商业银行经营管理中的应用 管理的。在信息数据量较少时，采用这种模式来建立信息管理系统具有简易方便、 及时发挥作用的好处。与这种信息管理模式相适应，以大型通用计算机为主机的 集中式信息处理系统是银行业当时信息技术运用的主流，信息技术在银行的应用 是发展业务操作系统为重点，它的主要功能是进行数据的保存与处理，当时还很 少考虑数据的管理、查询、分析功能。 2 、2 0 世纪8 0 年代中期陆续建立商业银行管理信息系统娜i s ) 2 0 世纪8 0 年代以后，国际银行业出现了注重零售业务的发展趋势，零售业 务的比重越来越大，客户信息越来越多。特别是8 0 年代中期以来，美国的金融 业活跃的金融创新逐步绕过了分业监管的障碍，商业银行业务出现了综合化发展 趋势。与此同时，市场竞争也在日趋加剧，银行的各级管理者迫切需要面对不同 业务层面的大量信息迅速做出正确的分析与判断。由于商业银行早期的业务处理 系统是以支持业务处理为思想进行划分与设计的，一家银行往往有数十个业务处 理系统，而这些业务系统往往是分散的封闭系统，相互联接性差，难以实现资料 共享。正是在这种背景下，西方商业银行以关系数据库为主要技术工具整合了银 行的后台信息，建立了全行性管理信息系统( m a n a g e m e n ti n f o r m a t i o n s y s t e m ，m i s ) ，实现了对业务交易信息和经营管理信息的集成和一体化管理。相 对于数据仓库系统而言，这还是一种相对低层次上的信息整合。 3 、2 0 世纪9 0 年代初期各种分析方法引进商业银行信息分析领域，建立了 早期的决策支持系统( d s s ) 随着商业银行业务量的提高和金融产品的丰富，商业银行的管理信息系统 ( m i s ) 中需要管理与分析的数据以惊人的速度迅速增长。为了从大量的信息中获 取有用的决策信息，商业银行逐渐引进了包括统计分析、系统分析、人工智能等 理论在内的数据分析方法，建立了早期的以商业银行管理信息系统为基础的决策 支持系统( d s s ) ，推动着商业银行数据处理的重点逐渐从以往对业务处理系统的 支持与模拟转向对巨量数据的集中分析和处理，并将分析结果广泛深入地运用于 客户服务、市场营销、风险管理、决策支持等方面。 4 、2 0 世纪9 0 年代中期商业银行数据仓库技术的兴起促进发达国家商业银 行信息管理系统建设达到了一个新水平 8 0 年代中期以数据库技术为主要工具陆续建立的现代商业银行管理信息系 首都经济贸易是学硕士学位论文 数据仓库在商业银行经营管理申的应用* 统在处理业务系统数据和进行数据分析时往往会遇到以下三方面不可逾越的应 用缺陷：( i ) 数据库技术无法处理巨量数据：( i i ) 数据库技术难以处理跨部门、 跨业务、跨时间、跨信息平台等复杂信息集成问题( i i i ) 数据库技术构造的管 理信息系统检索及访问信息的能力不足，无法满足在线访问要求。 9 0 年代中期以来，以美国为首的国际银行业为满足对商业银行信息分析与 决策支持需要，积极将数据仓库技术引进银行业，作