IBM的商务智能及CRM在银行领域中的应用

IBM的商务智能及CRM

在银行领域中的应用郑晓军DM,SoftwareIBMChina商务智能与银行业务系统的发展银行商务智能及客户关系管理系统的建设IBM数据管理产品和技术IBM的专业咨询服务和成功案例内容提要2银行计算机系统应用趋势以客户为中心业务种类多样化、市场竞争日益激烈企业的竞争实际上是争夺客户的竞争业务经营向客户为中心转化应用系统的发展趋势计算机系统的普及和电子商务使银行拥有前所未有的客户交易数据系统重点由处理转向管理引进商务智能和CRM解决方案捕捉业务交易和客户交流的每个角度来生成有用的信息建立基于分析的企业管理运营体系发现客户特征并实施市场策略银行领域的商务智能解决方案从现有业务系统中获取大量信息客户信息和交易信息建立深层次的分析体系包括建立完善的客户信息管理以信息驱动业务的管理建立、维护并实施商业规则将企业转化为：对市场敏感的以客户为中心的以信息驱动的新一代电子商务企业4商务智能的原理更大的效益使业务更加高效采集数据分析数据商务智能的发展时间业务报表数据仓库商务智能解决方案第一阶段信息管理提供基本、静态信息固定格式、时间、内容第二阶段信息管理建立数据仓库存储业务数据建立数据集市解决特定的专题分析提供OLAP和统计分析第三阶段信息管理建立客户为中心的数据仓库和数据集市集成复杂的管理工具(OLAP,数据挖掘、业务评估)数据的分析影响业务模式集成客户交流渠道更有效的智能化管理

6商务智能与银行业务系统的发展银行商务智能及客户关系管理系统的建设IBM数据管理产品和技术IBM的专业咨询服务和成功案例内容提要7银行数据处理面临的问题传统业务处理系统的客户信息不足多种业务系统形成多个信息孤岛不利于决策客户信息和业务数据的重叠、不一致交易数据的存储管理在分析决策方面的价值极为有限分散的系统和数据源专题分析的数据集市?业务分析人员8商务智能的核心：数据仓库系统操作环境ExtractIntegrateTransformMaintainDataWarehouse分析环境ReportingDataMiningOLAPOLTPExternalLegacy从商务智能到客户关系管理商务智能发现业务运营的规律业务分析发现有价值的客户客户分析客户关系管理系统管理企业与客户的交流渠道柜面业务、网上银行、呼叫中心制定市场和销售策略吸收、保留有价值的客户提升客户的贡献度以及为企业创造的价值基于商务智能建立CRM成为当前商业银行信息系统的发展重点10银行商商务智智能系系统与与CRM的的建设设基础数数据仓仓库帐务分分析交易分分析财务分分析客户信信息管管理收集并并管理理客户户综合合信息息和属属性以客户户为中中心联联系所所有业业务和和服务务建立客客户经经理与与客户户的关关系客户交交流渠渠道的的集成成与网上上银行行和呼呼叫中中心集集成客户关关系管管理应应用客户的的评估估和市市场销销售行行为11CustomerServicesSystemDirectInteractionVerticalAppsCategoryMgmtFieldServiceMobileSales(ProductCFG)SalesAutomationMarketingAutomationCustomerServiceSupplyChainMgmt.OrderPromisingLegacySystemsERP/ERMOrderMgmt.Voice(IVR,CTI,ACD)ConferencingWebConferenceE-MailE-Resp.MgmtFax/LetterDirectInteractionDataWarehouseCustomerDataMartProductDataMartCustomerActivityDataMartBusinessAnalyticalSystemBusinessOperationSupportSystemCustomersInteractionMobileOfficeFrontOfficeBackOfficeCRM应用用的体体系结结构Closed-LoopProcessing业务系系统分析系系统客户交交流渠渠道12银行CRM系统统的特特点客户信信息需需要扩扩充综合业业务系系统以以帐务务为主主综合业业务系系统的的交易易反映映了客客户与与银行行的关关系银行与与客户户联系系的信信息不不依于于赖呼呼叫中中心客户服服务环环节渗渗透到到综合合业务务中网上银银行、、电话话银行行业务数数据详详尽准准确成熟的的综合合业务务系统统客户价价值的的评估估相对对复杂杂涉及成成本的的摊分分和收收入来来源13呼叫中中心/客户户服务务中心心/网网上银银行信信息服服务CRM数据集成系系统CRM数据仓仓库(操作作数据据和分分析模模型)综合业业务系系统银行柜柜面POSATM信用卡卡业务务财务系系统CRM决策分分析环环境客户分分析子系统统操作型型CRM应用基本信信息服服务接接口银行业业CRM系系统的的体系系结构构14CRM系统统的体体系结结构总行主主要负负责决决策分分析客户关关系管管理的的主体体在分分行总行系系统分行系系统分行系系统15CRM数据仓仓库EIS综合柜柜面系系统信用卡卡POSATM……CRM数据仓仓库EIS数据集成系统分行CRM总行CRM…呼叫中中心总行客户信息服务分行客客户信信息服服务综合柜柜面系系统信用卡卡POSATM……CRM数据仓仓库EIS数据集成系统分行CRM呼叫中中心分行客客户信信息服服务CRM系统统在银银行的的总体体分布布16CRM系统统的建建设步步骤建立客客户信信息数数据库库构建基基于客客户信信息的的业务务分析析系统统实现客客户综综合评评估系系统实现操操作型型的CRM应用用17建立客客户信信息数数据库库I设计客客户信信息数数据库库设计多多功能能的客客户标标识号号以及及标识识号的的生成成和分分发区分团团体、、企业业客户户和个个人客客户客户属属性的的设计计：基本属属性：：相对对固定定的自自然属属性扩展属属性：：客户户之间间的关关系、、客户户的文文档、、动态态的属属性派生属属性：：客户户分析析和评评估的的结果果或计计算的的结果果属性的的代码码化和和管理理统一的的固定定代码码表专用的的“不不详””属性性代码码标识识客户属属性的的动态态扩充充和定定制跟踪、、描述述部分分客户户信息息的变变化18建立客客户信信息数数据库库II设计银银行客客户经经理的的管理理建立银银行客客户经经理的的管理理客户经经理可可以分分类客户经理可可为部门或或个人建立客户与与客户经理理的关系客户经理的的考核将基基于该信息息客户业务的的信息纪录客户所所拥有业务务的状态登记表中的的信息，客客户交易不不在此列客户信息与与业务系统统接口利用三层结结构提供客客户数据的的操作对象象接口TPMonitor,CORBA,J2EE,etc.提供LDAP服务供供客户目录录查询19建立客户信信息数据库库III客户信息的的操作提供的客户户信息维护护和访问界界面客户签约/归户终端：与综综合业务系系统前台集集成ASP、JSP：提提供管理人人员和客户户经理使用用固定代码定定义和维护护系统动态属性的的定制和管管理系统客户号的生生成和分发发系统客户信息管管理的系统统管理员和和分组授权权访问体系系用户、用户户组、资源源和访问权权限的管理理客户信息的的质量监控控根据各属性性“不详””代码的百百分比统计计客户信息数数据的装载载和导出客户数据和和客户业务务数据获取取20客户信息管管理系统结结构客户信息访访问/维护护客户签约/归户(终端或其其它应用)客户信息采集/装入入客户信息数数据库综合业务系系统固定代码定定义/维护护动态属性定定制/管理理客户号的生生成/分发发用户授权/访问体系系客户信息质质量监控中间件(TPMonitor,CORBA,J2EE,LDAP)WebServer客户信息访访问/维护护客户签约/归户(浏览器)21构建基于客客户信息的的业务分析析系统I建立银行业业务的数据据仓库系统统综合业务系系统数据前置机的数数据业务交易的的发生细节节网上银行和和呼叫中心心客户服务信信息和投诉诉信息需要扩充现现有呼叫中中心，将客客户服务内内容分类统统计其它台帐信信息业务的收入入财务/会计计数据业务的收支支客户数据客户信息数数据库系统统22构建基于客客户信息的的业务分析析系统II建立综合分分析模型客户信息数数据的采集集是一个过过程业务分析需需要同时提提供基于帐帐户的分析析建立多角度度、多层次次的分析模模型覆盖银行现现有分析决决策的需要要采用多种设设计和实现现技巧如余额等非非累计项的的多维模型型设计实现多层次次综合报表表系统提供基于Web的OLAP应应用模式建立综合性性的、针对对各应用层层次的EIS引入Balanced-Scorecard模模型23银行数据分分析的主题题内容客户业务分析客户构成分析信贷管理分析营业渠道分析总账及损益分析客户关系管理24客户关系管管理/客户户业务行为为分析客户分段赢利水平帐号余额行业客户资料姓名、性别别、年龄、、职业、收收入私人、企业业时段机构与渠道道分行网点、、ATM、、POS电话银行、、网上银行行帐号产品与交易易存款、贷款款、抵押、、信用卡、、代收、代付付转帐机构与渠道道时段客户分段帐号产品与交易易客户资料余额手续费发生额利息利润25客户的构成成分析分析指标开户数销户数持有量基本属性性别年龄段职业分类扩展属性集团客户客户分类客户信用度度贡献度层次次机构时段开户数销户数持有量机构时段客户分类扩展属性基本属性26客户关系系管理分析指标标呼叫次数数服务时长长客户服务务类别服务种类类服务内容容基本属性性性别年龄段职业分类类扩展属性性集团客户户客户分类类客户信用用度贡献度层层次机构时段呼叫次数数服务时长长机构时段客户分类类扩展属性性基本属性性服务类别别27财务分析析/风险险控制资产负债债分析损益分析析现金流量量分析风险监控控/欺诈诈检测机构时段会计科目目/财务务指标/指标比比率一级二级发生笔数数发生额机构时段会计科目目28总帐分析析(Assets/Liability,资产负负债)财务指标标流动性比比率资产管理理比率负债管理理比率赢利能力力比率资产负债债结构(会计科科目)企业活期期存款企业定期期存款活期储蓄蓄存款定期储蓄蓄存款资本金一级储备备二级储备备贷款长期证券券投资固定资产产机构分行网点点、ATM、POS电话银行行、网上上银行货币时段发生额机构时段资产负债债结构货币财务指标标29企业收益益分析(Profit/Loss,损益分分析)财务指标标流动性比比率资产管理理比率负债管理理比率赢利能力力比率利润成分分(会计计科目)营业收入入(利息息、同行行往来、、手续费费、其他他)营业支出出(利息息支出、、同业往往来、手手续费、、其他)营业税金金及附加加营业利润润税前利润润总额净利润机构分行网点点、ATM、POS电话银行行、网上上银行产品存款、贷贷款、抵抵押、信信用卡、、代收、代代付转帐时段发生额机构时段利润成分分产品财务指标标30信贷管理理分析--资产产运用贷款审查查者贷款发放放者贷款利率率无风险利利率风险利率率客户资料料客户财务务状况流动性比比率资产管理理比率负债管理理比率赢利能力力比率客户等级级大客户散客贷款质量量不良贷款款1-5级级贷款额还款额归还利息息客户资料料贷款审查查者客户等级级时间贷款发放放者贷款质量量贷款利率率客户财务务状况31营业渠道道分析(ChannelUsage)存款余额额分段贷款余额额分段客户资料料姓名、性性别、年年龄、职职业、收收入私人、企企业时段机构与渠渠道分行网点点、ATM、POS电话银行行、网上上银行交易类型型存款、贷贷款抵押、信信用卡代收、代代付转帐发生笔数数发生额机构时段营业网点点及渠道交易类型型客户资料料存款余额额分段贷款量分分段32批量数据据提取及信息访访问实时数据据抽取业务通讯讯平台综合柜面面系统POSATM信用卡业业务网上银行行电话银行行呼叫中心心分行CRM数据仓库库数据集成成系统客户数据据收集终端和Web应用总行CRM数据仓库库银行系统统的数据据仓库分析/决决策系统统33实现客户户综合评评估系统统客户信用用评估灵活可定定制的线线性信用用评估算算法采用数据据挖掘方方法取得得算法参参数客户贡献献度评估估取决于会会计数据据和台帐帐信息考虑客户户的费用用客户忠诚诚度评估估根据客户户对银行行的依赖赖程度客户消费费倾向客户采用用银行服服务的特特征客户资金金的消费费特征/信用卡卡的消费费34实现客户户综合评评估系统统II客户评估估算法建建立在线线性系统统或决策策树上适应大批批量计算算评估算法法的参数数由经验验值或数数据挖掘掘系统得得到提高评估估的准确确度和有有效性数据挖掘掘结果和和客户评评估结果果反馈到到系统中中系统的自自适应环环路CRM扩扩展分析模型型OLAPCRM基基本分析模型型DataMining客户评估估模块评估算法法维护35实现操作作型的CRM提供全面面的客户户及其业业务信息息呼叫中心心座席、、客户经经理基于商务务规则控控制个性性化服务务设计并维维护商务务规则客户分析析结果应应用于商商务规则则自动更新新个性化化服务的的控制机机制，并并体现到到客户交交流渠道道中需要扩充充现有呼呼叫中心心或网上上银行以网上银银行和呼呼叫中心心等客户户交流渠渠道展现现个性化化服务提供服务务推介、、理财建建议和咨咨询实现市场场自动化化(MA)根据客户户消费倾倾向，提提供服务务管理和和推介销售行为为自动化化(SFA)提供客户户经理锁锁定客户户生成营销销计划建建议36CRM系系统配置置DataWarehouseOperationalDataStoreCustomerBrowsernetworkUNIX数据库库服务器器WebServerMetaCubeOLAPOption/DB2OLAPServerASPApplicationPagesXPS/RedBrickorDB2/EEECustomerApplicationOLAPFrontEndNT/Win2000OLAP服服务器(应用服服务器)PC客户户机PC客户户机WarehouseManager/DataStageDBMSUNIX业务系系统数据据库服务务器BusinessDatabaseServerIntelligentMiner37客户基本本信息访问交易易(读写写)综合业务务系统帐务信息息访问交交易(只只读)客户基本本信息综合业务务系统帐务信息息综合业务务系统CRM基基本分析模型型CRM分析界面面CRM扩扩展分析模型型CRM算法维护护分析环境境个性化服服务控制及反反馈CRM系系统数据据流向38客户基本本信息访问交易易(读写写)综合业务务系统帐务信息息访问交交易(只只读)客户基本本信息业务系统统基本帐务务信息数据库综合业务务系统CRM基基本分析模型型CRM客客户/业业务分析和报报表CRM扩扩展分析模型型CRM客客户评估估系统数据挖掘掘及算法维护护环境个性化服服务控制、反反馈市场/销销售自动动化数据仓库库操作数据据业务系统统数据中间件和和交换平台台其它业务务系统来自网银银和呼叫中心心的交易请求求及前台处理理反馈到网网银、呼叫中心心、业务部门门和客户基本本信息123456789101412131516银行业务务系统CRM系系统CRM客户信息息操作/维护环环境1139商务智能能与银行行业务系系统的发发展银行商务务智能及及客户关关系管理理系统的的建设IBM数据管管理产品和技技术IBM的专业业咨询服务和和成功案例内容提要40IBM商务务智能产品系系列WarehouseManager数据的抽取和和装载DB2OLAPServerIBM商务智智能/CRM技术咨询服务务DB2/UDB数据存储/管管理数据分析/展展现应用成功的保保证DB2/EEEExtendedParallelServerSeagateInfoMetaCubeOLAPOptionRedBrickDecisionServerIntelligentMinerDynamicServerDataStageDataWarehouseDataMartOperationalDataStoreROLAPSolutionMOLAPSolutionReportingDataMining41数据仓库的数数据抽取过程程数据抽取过程程的技术要点点要能适应各种种数据源、应应付复杂多变变的联机环境境要能嵌入用户户定义的转换换过程相应调度和管管理机制数据抽取过程程多样化解决决数据来源问问题系统的分布性性数据的异构性性信息的不完整整性不被业务系统统的现状所局局限数据抽取过程程的挑战工作量原始应用系统统的复杂度42SunSolaris,HP-UX,IBMAIX,DigitalUnixServerRepositoryDesignerDirectorRepositoryManagerAdministratorDataStageWindowsNT4.0Server(Intel&Alpha)Windows95/WindowsNTWorkstationClientDataWarehouseRDBMSOracleMicrosoftSQLServerSybaseInformixUniVerse/UniDataMainframeQSAMVSAMDB2IMSIDMSAdabasDatacomOthersHashFileSeq.orFTPODBCAnySQLBulkLoadersOracleBCP(Sybase&Microsoft)SybaseIQInformixRedBrickSequentialorFTPODBCStagedDataLoadUtilitiesBulkLoadersHashFileUniVerseUniDataOracle7&8SybaseNativeAPINativeAPIOracle7&8SybaseChangeDataCaptureMainframeDataAccessMetaDataExchangeMicrosoftMetaDataRepositorySequential数据抽取转换换系统：DataStageDataStage直观观管理复杂的的数据

抽取取和加载过程程4445WarehouseManagervs.DataStageWarehouseManager管理全局的MetaData不仅向RDB装载数据，，同时向MDB装载数据据提供主机数据据的连接和处处理DataStage提供直观的图图形化管理模模式提供散列文件件实现高效数数据清洗和装装载主要向RDB和文件系统统装载数据提供主机数据据的联机和处处理46数据仓库存储储的技术特性性只有量的支持持做不到联机分析有数量同时要要有速度服务器访问特特性访问频率稀疏疏、但查询复复杂性增大并行处理优势势突出数据库查询特特性查询涉及数据据范围广涉及多表连接接、星型模式式计算复杂传统索引作用用有限检索方式、优优化算法需要要突破47扩展并行处理理服务器：ExtendedParallelServer和DB2EEE多结点（主机机）组成并行行处理阵列：：针对MPP和Cluster每个结点运行行数据库服务务器的Co-Server结点间采用不不共享策略(SharedNothing)通过数据分割割实现并行处处理，提供近近线性的性能能扩展能力并行数据仓库库服务器的工工作模式———FunctionShipping减少网络流量量降低结点间资资源共享和交交互提高并行扩展展能力(Scalability)星型模式(Star-Schema)FactTable事务处理数据据描述相应的属性（（最低层）DimensionTable各种属性及其其层次星型模式的规规范化“雪花”型(snowflake)“维”Keys属性Facts地点Table时间Table产品Table客户TableManyRecords...未专门优化的的连接过程PERIODjan,...feb,...mar,...SALESjan,pen,east,$100jan,pen,west,$200feb,radio,south,$125mar,watch,east,$225SALES+PERIODjan,…,pen,east,$100jan,…,pen,west,$200feb,…,radio,south,$125mar,…,watch,east,$225PRODUCTradio,...pen,...watch,...SALES+PERIOD+PRODUCTjan,…,pen,…,east,$100jan,…,pen,…,west,$200feb,…,radio,…,south,$125mar,…,watch,…,east,$225MARKETeast,...west,...south,...SALES+PERIOD+PRODUCT+MARKETjan,...,pen,...,east,...,$100jan,...,pen,...,west,...,$200feb,...,radio,...,south,...,$125mar,...,watch,...,east,...,$225普通数据库的的实现方法RedBrick的StarJoin和StarIndex多列星型索引引的作用DimensiontableADimensiontableBDimensiontableCFKAFKBFKCCUST_NOOUTLET_IDPROMO_CODEFKAFKBFKCDATASA001GWEPIZA2UNIT$120TheFACTTable52RedBrick的STARJoinPERIODjan,...feb,...mar,...PRODUCTradio,...pen,...watch,...MARKETeast,...west,...south,...SALESjan,pen,east,$100jan,pen,west,$200feb,radio,south,$125mar,watch,east,$225SALES+PERIOD+PRODUCT+MARKETjan,...,pen,...,east,...,$100jan,...,pen,...,west,...,$200feb,...,radio,...,south,...,$125mar,...,watch,...,east,...,$225明显的性能增增长！RedBrick的位位图索引技术术CAR1= A 4D LeatherCAR2= A 4D Fabric

CAR3= A 2D L CAR4= M 4D L CAR5= M 4D F CAR6= M 2D L TRANS DOOR SEATQ2:SELECTCARwithAUTO-transmissionandSEATisleather1)BitmapforTrans=Auto:[1,1,1,0,0,0]2)BitmapforDoor=4D:[1,1,0,1,1,0]3)BitmapforSEAT=L:[1,0,1,1,0,1]Bitmap1“AND”Bitmap3=[1,0,1,0,0,0]54RedBrick的的TARGETindexSTATE/idnameaddressbillingCOUNTRY1D~~~~~~~~~~~~~~~~~NY2A~~~~~~~~~~~~~~~~~NY3B~~~~~~~~~~~~~~~~~NY7C~~~~~~~~~~~~~~~~~UK8B~~~~~~~~~~~~~~~~~NY9A~~~~~~~~~~~~~~~~~NY1C~~~~~~~~~~~~~~~~~NY6A~~~~~~~~~~~~~~~~~NY5D~~~~~~~~~~~~~~~~~CAN5D~~~~~~~~~~~~~~~~~NY8B~~~~~~~~~~~~~~~~~NY3B~~~~~~~~~~~~~~~~~NY6B~~~~~~~~~~~~~~~~~JAPANTARGETindexoncolumnofhighlyskeweddataRedBrickWarehouseAutomaticallyChoosesAppropriateIndexSub-typeIndexTypeDomainSizePossValuesExampleUncompressedBit-mapSmall 2-75Gender,sizeCompressedBit-mapMedium 75-1,000Country,StateRow-IDList Large1,000-10,000ZIPcode,AreacodeB-Tree VerylargeUniqueSS#,Customer#Mixsub-typesonsinglecolumn!多维分析联机多维分析析使用户在随随机的环境中中通过不同的的角度快速分分析数据仓库库中的信息：：地域分析北美欧洲一月二月CosmeticsPerfumesClothingAccessoriesCosmeticsPerfumesClothingAccessories数据仓库的OLAP多维维视角财务角度产品角度即席查询销售角度销售分析产品时间市场基于关系库的的OLAP体体系结构MetaCube是一一种将关系数数据库的行和和列为最终用用户表示成多多维“立方体体”进行分析析的OALP分析引擎QueryToolsDSS&EISObjectRequestSQLRowsCubesDataWarehouseRDBMSMetadataOLAPEngine58AlerterSchedulerSamplerWebPublisherMetaCubeOLAPServerOpenAPIServer:NTorUNIXMiddleTier:NT数据仓库RedBrick(MetaCubeMetadata)QueryBackAggregatorIncrementalUpdatePartnersVerticalApplicationsMetaCubeforExcelMetaCubeWebExplorerMetaCubeExplorerWarehouseOptimizerWarehouseManagerSecureWarehouseAgentAdministratorClient:NT,95,WebOpenAPI(COM)MetaCubeEngineStatisticsFinancialCustomScientificMetaCubeEngineMetaCubeOLAP多层层体系结构59DB2OLAP的原理理60DB2OLAPServer结结构同时提供MOLAP和ROLAP应应用模式提供OLAP开发接口61报表——平面面的数据表现现需要经常浏览览的数据相对固定的关关系模式支持Intranet浏浏览器的访问问方式SeagateInfo62IntelligentMiner的工作作流程63IntelligentMiner的聚类类分析64商务智能与银银行业务系统统的发展银行商务智能能及客户关系系管理系统的的建设IBM数据管管理产品和技技术IBM的专业业咨询服务和和成功案例内容提要65CRM系统技技术咨询服务务内容系统总体结构构设计客户关系管理理应用设计分布式数据库库设计和部署署数据仓库设计计和实施项目管理和控控制66系统实施的经经验和体会ICRM的实施施需要客户方方有总体的共共识，在项目目规划时需要要考虑系统的的各层次的用用户以及他们们的需求重点点，做到有的的放矢；在CRM系统统实施过程中中，并非每个个模块都可马马上进入编码码阶段。在人人员安排上，，系统的设计计阶段实际要要求人手并不不多，人员的的投入是阶段段性的；现成的CRM系统实际上上是较难直接接上线的，需需要定制的内内容是很多的的，如客户信信息的采集环环境、前台字字符终端的应应用，与现成成的网银和呼呼叫中心集成成，以及同银银行业务系统统的连接等等等。因此成型型的系统可能能需要更大的的投资；67系统实施的经经验和体会II在系统的设计计过程中也有有一些弯路：：在建立客户户基本信息数数据库的时候候，没有将客客户的基本信信息和客户的的派生信息以以及管理/控控制信息分别别对待。这在在系统开发的的后期逐渐显显示出弊端：：在设计客户户基本信息时时，虽考虑了了一些扩展信信息，但它们们是非常粗浅浅的，在分析析客户的模块块中，不可避避免地会引入入内容更为丰丰富的客户属属性，为不影影响先前的系系统，新增部部分用新的结结构表示，从从而导致客户户扩展属性管管理混乱。为为解决这一情情况花费了宝宝贵时间。在建立帐务分分析模型时，，由于受到传传统银行业务务的限制，在在数据来源上上将帐务和交交易混淆起来来。一般的传传统业务系统统将储蓄/对对公业务和其其它的中间业业务分开，但但储蓄和对公公本身在操作作上也拥有多多种渠道，如如ATM机、、网银和呼叫叫中心等。基基本帐务信息息从综合业务务系统抽取数数据时，所抽抽取的都是拥拥有帐户信息息的业务交易易或帐务存量量信息。事实实上，综合业业务系统一般般存储客户的的帐务，而具具体的交易流流程则通过前前置机上的数数据获得。68BIConsulting技术咨咨询案例中国银行人事事系统(96~97)深圳长城国际际–微机机生产管理(97)建行信贷管理理系统(97~98)国信寻呼二期期工程(98)IC卡电话分分析系统(98)寿险分析系统统(98~99)财险分析系统统(99)广东移动客户户行为分析系系统(99)国家专利局专专利信息统计计系统(99)厦门国际银行行业务分析系系统–会会计(99~00)深圳证券时报报–上市市公司分析(00)海南建行商务务智能系统––储蓄、、对公(00)华夏银行CRM系统––集成了呼呼叫中心和网网上银行(00~01)国外的案例：：……69部分国外银行行BI与CRM案例70谢谢！zhengxj@郑晓军DM,SoftwareIBMChina建行四川省分分行资料检索系统统介绍成科副副总工工程师建行四川省分分行科技处72内容提要系统建设背景景系统目标技术方案系统实施与运运行情况发展方向73建行四川省分分行业务系统统大集中运行行状况IBMS85

核心网络全省会计业务、交易转发主机全省储蓄业务主机IBMS7A8万笔交易/天轧帐时间:10多分钟正常交易状态下CPU空闲60%-80%数据规模：6GB40万笔交易/天轧帐时间:60多分钟正常交易状态下CPU空闲70%-90%数据规模：60GBIDS9.2IDS9.2大数据量备份份方式将明细类数据据（占四分之之三以上）分分离出来，单单独放在一个个server中。生产数据每日日手工备份，，明细数据每每周自动备份份大批量数据的的处理策略自编工具程序序并行将数据以文本方方式的快速卸卸出、装入。。在S85上可达到每每分钟卸出、、装入700多MB文本本的速度。数据集中系统统的灾难备份份建行四川省分分行业务系统统大集中运行行状况75与以前前的版版本相相比，，IDS2000（（9.2)在性性能、、稳定定性等方面面有了了很大大提高高实践证证明，，InformixIDS2000完完全能够承承担大大规模模OLTP系系统的的数据据库管管理工工作我们对对Informix的服服务态态度、、服务务水平平感到到满意意建行四四川省省分行行业务务系统统大集集中运运行状状况76内容提提要系统建建设背背景系统目目标技术方方案系统实实施与与运行行情况况发展方方向77资料检检索系系统需需求大集中中导致致中心心节点点交易易量及及数据据量剧剧增生产系系统磁磁盘存存储容容量限限制生产系系统的的运行行效率率降低低必须须通通过过恢恢复复数数据据库库系系统统备备份份查查询询历历史史数数据据业务务部部门门数数据据查查询询不不便便，，数数据据资资源源未未能能得得到到充充分分利利用用需求求没没有有很很好好地地整整合合，，业业务务指指标标体体系系的的建建立立需要要很很长长的的时时间间，，难难以以在在短短时时间间内内建建立立完完整整的数数据据仓仓库库78资料料检检索索系系统统目目标标实现现生生产产系系统统数数据据的的汇汇总总和和统统一一管管理理，，建建立立集集成成的的企企业业信信息息平平台台，，为银银行行业业务务管管理理部部门门提提供供方方便便、、高高效效的的历历史史数数据据查查询询统统计计手手段段利用用数数据据库库及及光光盘盘库库等等数数据据管管理理和和存存储储的的最最新新技技术术,实实现现生生产产主主机机系统统文文本本文文件件以以及及历历史史数数据据的的长长期期保保存存；；利用用Web技技术术，，为为全全省省各各行行提提供供方方便便查查询询历历史史数数据据和和报报表表的的功功能能；；减少少生生产产系系统统的的数数据据存存储储量量，，减减轻轻生生产产系系统统压压力力；；减少