银行数据仓库系统功能概述

银行数据仓库系统功能概述系统功能规格版本：1.0(初稿)目录TOC\o"1-1"\h\z\t"标题2,2,标题3,3,标题4,4,标题5,5"1. 概述 41.1. 系统介绍 41.2. 系统架构 41.3. 体系结构 51.4. 数据仓库管理系统(DWMS) 51.4.1. 数据采集模块 61.4.2. 数据转换模块 61.4.3. 增量计算模块 61.4.4. 调度模块 61.4.5. 配置模块 61.5. OLAP逻辑模型 71.5.1. 分析角度 71.5.1.1. 公共维 71.5.2. 分析主题 81.6. 银行业数据仓库E-R模型(DataModel) 101.6.1. 贷款客户分析(DataModel) 101.6.2. 存款客户分析(DataModel) 111.6.3. 内部账号分析(DataModel) 121.6.4. 业务及流淌性分析(DataModel) 131.6.5. 资产负债财务分析(DataModel) 141.6.6. 风险操纵分析(DataModel) 151.6.7. 现金配钞分析(DataModel) 161.7. 例外处理 161.8. 准确性 161.9. 性能 171.10. 数据容量 171.11. 备份/恢复 171.12. 运行环境 171.12.1. 数据仓库平台 171.12.2. 数据仓库硬件平台 171.12.3. 操纵台平台 171.13. 安全性 182. 报表系统 182.1. 业务分析 182.2. 财务分析报表系统 182.2.1. 资产业务分析（月） 182.2.1.1. 资产规模增长情况分析 192.2.1.2. 资产增量变化情况分析 192.2.1.3. 资产结构变化情况分析 192.2.1.4. 贷款资产专项统计 202.2.2. 负债业务分析 202.2.2.1. 负债规模增长情况分析表 202.2.2.2. 负债增量变动情况分析表 202.2.2.3. 负债结构变化情况分析表 212.2.2.4. 存款负债专项统计 212.2.3. 所有者权益分析 212.2.3.1. 所有者权益增长情况分析 212.2.3.2. 所有者权益增量变动情况分析 222.2.3.3. 所有者权益结构变化情况分析 222.2.4. 财务收支分析 222.2.4.1. 收支规模增长情况分析 222.2.4.2. 收支增量变动情况分析 222.2.4.3. 当期收支情况分析 232.2.4.4. 财务收支结构变动情况分析 232.2.4.5. 财务收支计划完成情况分析 232.2.5. 财务比率分析 242.2.5.1. 各项财务比率分析表 242.3. 资金计划业务需求 252.3.1. 资金头寸统计 252.3.2. 资金负债管理指标 252.3.3. 现金管理 252.3.3.1. 结算备付金统计 252.3.3.2. 库存现金统计 262.3.3.2.1. 即时余额统计 262.3.3.2.2. 日均余额统计 262.3.3.3. 业务量统计 262.3.4. 票据贴现业务统计 262.4. 综合统计分析 272.4.1. 存款统计 272.4.1.1. 存款结构统计 272.4.1.1.1. 日均存款统计 272.4.1.1.2. 存款即时余额统计 272.4.1.1.3. 储蓄业务统计 272.4.1.2. 存款明细统计 282.4.2. 贷款统计 282.4.2.1. 贷款结构统计 282.4.2.1.1. 贷款日均统计 282.4.2.1.2. 贷款即时余额统计 282.4.2.2. 贷款明细统计 292.4.3. 业务量统计 292.4.3.1. 会计综合业务量统计 292.4.3.2. 现金收付量统计 292.5. 安全性 302.5.1. 安全操纵逻辑 303. 客户经理服务系统(ASS) 303.1. 总体分析 303.1.1. 分析角度 303.1.2. 分析指标 303.2. 安全性 304. 附录 314.1. 定义 314.2. 资金头寸项目说明与计算公式 314.3. 资金负债管理指标 324.4. 术语说明 344.4.1. Datawarehouse 344.4.2. Datamart 344.4.3. OLAP 344.4.4. ROLAP 354.4.5. MOLAP 354.4.6. ClientOLAP 354.4.7. DSS 354.4.8. ETL 354.4.9. Adhocquery 364.4.10. EIS 364.4.11. BPR 364.4.12. BI 364.4.13. Datamining 364.4.14. CRM 364.4.15. MetaData 36

概述系统介绍**商业银行数据仓库项目以OLAP（在线分析处理）为要紧技术技术，由业务数据采集、清洗，转换，加载、OLAP处理等步骤构成。处理数据涵盖银行内部方方面面的数据信息。通过对数据的重组、分类与关联，将银行内部分散的数据信息组织成一个高效有用的数据仓库，同时用第三方OLAP前端与报表工具，提供了方便快捷的查询，公布。

系统架构数据仓库管理系统(DWMS)数据仓库管理系统(DWMS)第三方OLAP前端与报表工具,数据挖掘工具第三方OLAP前端与报表工具,数据挖掘工具信贷系统OALP信贷系统OALPOLAP处理OLAP处理会计分析系统会计分析系统综合业务系统缓冲区企业级数据仓库资金计划系统综合业务系统缓冲区企业级数据仓库资金计划系统综合统计系统综合统计系统其它业务系统其它业务系统清洗，整理，转换，加载。清洗，整理，转换，加载。采集程序采集程序其它系统其它系统体系结构用户界面层WEBBrowser/WindowsAPP应用服务器层Essbase/关系DBMS/其它数据存取组件……数据仓库层AS/400数据转换模块业务数据库1 业务数据库2 其它数据库……(系统体系结构)数据仓库管理系统(DWMS)负责数据采集参数的配置，如：采集的数据源，采集的时点等；负责数据的采集，转换，加载及OLAP处理任务的调度；负责数据转换过程中转换参数的配置，如数据字典的定义，对应关系的设置等；负责报表查询的参数的定义，如报表格式，查询组合的定义；DWMS包含下列几个模块数据采集模块负责从银行的业务系统中采集建设数据仓库所需要的源数据。由于银行数据的安全性，在本系统设计过程中，使用NASERVER用CGS中间件采集成文本文件。数据转换模块数据仓库中的数据来源于联机事务处理系统（OLTP），这些系统由于建立时间不一致，系统选型不一致，开发人员不一致等原因，使得各个业务系统的硬件环境与软件环境各不相同，数据结构不统一，要将这些系统中的有用数据提取出来，进行净化、整理、综合、概括，去掉没用的数据项，转换成统一格式加载到数据仓库中。数据转换模块负责将源数据通过清洗，整理，转换，编码后加载到数据仓库中。增量计算模块每天所采集的增量数据，加载到数据仓库后，处理OLAP的增量计算，加载这部分数据到OLAP数据库。调度模块负责每天数据转换(ETL)的调度配置模块各类参数的配置OLAP逻辑模型分析角度公共维分析角度描述层次来源取值机构总行分行营业网点业务系统**商行总行科目科目种类一级科目二级科目业务系统资产类，负债类，损益类等100、210等10001、30212等时间年半年季月旬日自定义时间段自定义8-9时、9-10时等货币货币类型人民币、美元等货币存款期限结构存款种类存储类型期限业务系统企业、储蓄、其他活期，定期6个月，1年等贷款期限种类贷款类型期限业务系统信用、保证、抵押质押、消费贴现、逾期贷款短期、中长期客户等级业务系统凭证类别业务系统企业性质业务系统私营、国营、三资等所有者权益项目项目大类项目小类实收资本、资本公积、盈余公积本年利润、利润分配国家资本金等等行业结构工业、商业、建筑业、农业、乡镇企业等帐户类别对公账户、储蓄帐户、贷款帐户帐户种类基本帐户、通常帐户、临时帐户专用帐户支取方向存入、取出交易类别利率代码业务系统券别类型券别类型业务系统10元、50元等资产结构按客户资产结构区分可由用户设定资产类型项目盈利类型资产分类业务系统盈利资产贷款资产、存放同业同行拆借及债券投资、其他非盈利资产注1：”可由用户设定”–由用户将设定类型对应到原有交易系统中一个或者多个类型值。注2：OLAP分析粒度到账号还是科目关于公共维的设计存在着差异注3：数据仓库模型中所存储的数据的粒度将对信息系统的多方面产生影响。事实表中以各类维度的什么层次作为最细粒度，将决定存储的数据能否满足系统分析的功能需求，而粒度的层次划分、与聚合表中粒度的选择将直接影响查询的响应时间。分析主题主题指标机构时间资产项目分类科目期限贷款种类方式贷款种类行业贷款种类利率贷款种类负债项目类型期限存款种类方式贷款种类资金来源种类利率贷款种类所有者权益项目客户类型支取方向货币企业性质行业结构客户存款分析余额XXX日均余额XXX增减量XXX增减幅度XXX增减变动量XXX增减变动量差异XXX占比XXX占比增减量XXX客户贷款分析余额XXXXXX日均余额XXXXXX增减额XXXXXX增减幅XXXXXX占比XXXXXX负债业务分析余额XXX日均余额XXX增减量XXX增减幅度XXX增减幅度的差异XXX增减量的变化量XXX占比XXXXXXX存款余额统计余额XXXX日均余额XXXX增减额XXXX增减幅XXXX所有者权益分析余额XXX增减量XXXX增减幅度XXXX差异XXXX增减的变动量XXXX变动差异XXXX占比XXXX占比的增减量XXXX占比的差异XXXX财务收支分析余额XXXX增减量XXXX增减幅度XXXX增减的变动量XXXX变化差异XXXX增减的变动量XXXX占比XXXX财务比率分析利率分析利率XX银行业数据仓库E-R模型(DataModel)贷款客户分析(DataModel)年客户状态客户类型行业结构总行年客户状态客户类型行业结构总行半年分行半年分行季季网点网点月月币种帐户类别客户协储员币种帐户类别客户协储员旬旬日期日期科目期限利率账号科目期限利率账号贷款账户明细表贷款账户明细表存款客户分析(DataModel)年客户状态客户类型行业结构总行年客户状态客户类型行业结构总行半年分行半年分行季季网点网点月月币种帐户类别客户协储员币种帐户类别客户协储员旬旬日期日期科目期限利率账号科目期限利率账号存款帐户明细表存款帐户明细表表内部账号分析(DataModel)年客户状态客户类型行业结构总行年客户状态客户类型行业结构总行半年分行半年分行季季网点网点月月币种帐户类别客户协储员币种帐户类别客户协储员旬旬日期日期科目期限利率账号科目期限利率账号内部帐户明细表内部帐户明细表表业务及流淌性分析(DataModel)年客户状态行业结构客户类型总行年客户状态行业结构客户类型总行半年分行半年分行季季网点网点月月账号类型协储员客户币种账号类型协储员客户币种旬旬柜员日期科目账号柜员日期科目账号交易明细表交易明细表凭证类型业务类型方向时间段凭证类型业务类型方向时间段资产负债财务分析(DataModel)年年半年半年总行总行季季月支行月支行旬旬日期币种网点日期币种网点总账户表总账户表科目科目资产项目资产项目权益项目负债项目权益项目负债项目存款项目贷款项目存款项目贷款项目存款方式贷款方式存款方式贷款方式风险操纵分析(DataModel)年行业结构客户类型客户状态总行年行业结构客户类型客户状态总行半年支行半年支行季网点季网点月协储员账户状态币种客户月协储员账户状态币种客户旬旬日账号日账号贷款借据信息表贷款借据信息表贷款类型记息类型还款方式贷款类型记息类型还款方式现金配钞分析(DataModel)总行总行分支分支借贷标志券别币种借贷标志券别币种日期柜员网点日期柜员网点配钞明细表配钞明细表注：黑点方向表示一对多关系兰色实体均为实事表灰色实体关系表示须保留动态变更例外处理准确性对下面变更，系统的各项统计计算应能准确反映：客户资产结构的变更客户所属协款员的变更客户状态变更客户所属行业的变化性能1、日数据处理时间<3Hours客户端查询响应通常查询<15秒数据即时性每天日结以后从业务系统中抽取数据到数据仓库，因此只能查询前一交易日往常的数据。即时性的数据直接从业务数据中查询。数据容量数据要求处理容量(记录数)帐户数100万备份/恢复运行环境数据仓库平台操作系统：AIX4.3数据库系统：使用IBMDB2产品。建模工具：ERWIN。数据采集及转换工具：VisualWarehouse多维数据库：DB/2OLAPServer前端分析工具：BRIO、MSExcel(Vba编程)。数据仓库硬件平台硬件平台推荐使用IBM的AS400系列产品。操纵台平台操作系统： WINDOWS98，WINDOWSNT4.X，WINDOWS2000硬件平台： 586CPU，256M以上内存，10G以上硬盘空间。显示器分辨率： 缺省支持800X600，但在其他模式下也应能显示正常安全性角色DWMS管理员数据仓库的修改、OLAP的修收DWMS操作员运行DWMS操纵程序报表系统业务分析业务分析的方法要紧是多维分析法，根据业务决策的需要，可进行各类分析。利用多维分析的方法，能够对统计及明细记录进行分析、对比、排序，各类分析结果能够通过图表直观的反映。利用业务分析功能，可与时、明了的掌握银行业务工作各方面的情况与进展。DB2OLAP服务器，提供100多种内置的财务、统计或者者数学功能，能够进行复杂的趋势分析、创建比率等。同时，DB2OLAPServer拥有几种API与一组可用于构建定制应用程序的ActiveX控件。选择何种API将取决于应用程序的复杂程度。使用WiredforOLAP(HyperionAnalyzer)，能够非常快地构建一个简单的主管信息系统(EISExecutiveInformationSystem)应用程序。使用电子表格如MSExcel或者Lotus123的Add-In，能够构建相当复杂的应用程序。EssbaseObjects是一组非常灵巧的ActiveXOLAP控件，能够将其置入到VisualBasic应用程序（能够按传统方式或者通过网络部署）中。此外，还能够使用'C'API与’VisualBasice’API定制应用程序。财务分析报表系统资产业务分析（月）资产项目分类描述资产总额资产负债表中的总资产贷款资产122+123+124+125+126+127+128+129+130存放央行及同行110+111+113+114+115+116+（407、408、411、412、413、414、451、452、453、454科目借贷轧差数）拆借及债券投资120+121+140+141+142+145盈利资产贷款资产+存放央行及同行+拆借及债券投资+其他盈利资产非盈利资产资产总额-盈利资产资产规模增长情况分析多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(日均金额、月末余额)行资产类型项目选择字段日期（月），分支机构计算指标增减量：比上期（上年同期）的增减量增减幅度：增减量/上期（上年同期）的实绩*100%增幅的差异：当期全行平均增幅比较分析比上期，比上年同期缺省图形风格资产增量变化情况分析多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(本期与上期比较的增量)行资产类型项目选择字段日期（月），分支机构计算指标增减变化量：比上期（上年同期）的增减变化量增减变化幅度：增减变化量/上期（上年同期）的实绩*100%增幅的差异：当期全行平均增幅比较分析比上期，比上年同期（增减变化量，增减量变化差异）缺省图形风格资产结构变化情况分析多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(占比)行资产项目类型选择字段日期（月）计算指标增减变化量、与全行比较差异占比分析比上期，比上年同期缺省图形风格贷款资产专项统计多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(贷款余额)行期限贷款种类，贷款方式种类，贷款行业种类，贷款利率分类选择字段日期（月）计算指标比较分析比上期，比上年同期（增减变化量，增减量变化差异）缺省图形风格负债业务分析负债项目分类描述存款负债科目210+202+205+211+215+217+221+243同业存放拆入科目234+235+236+241+242+255其他有息负债科目231+232+233+251+272无息负债科目222+223+244+251+252+260+261+262+263+264+265+266+267+268+277+280负债规模增长情况分析表多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(占比)行负债项目类型选择字段日期（月）计算指标增减变化量、与全行比较差异占比分析比上期，比上年同期缺省图形风格负债增量变动情况分析表多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(增量)行负债项目分类选择字段日期（月）计算指标增量变动量、变化差异占比分析比上期，比上年同期缺省图形风格负债结构变化情况分析表多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(占比)行负债项目分类选择字段日期（月）计算指标占比增量变动量、差异占比分析比上期，比上年同期，与当期全行比较缺省图形风格存款负债专项统计多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(余额，占比)行分来源的存款种类，分期限的存款种类，按存款利率分类选择字段日期（月）计算指标增减变化量、与全行比较差异占比分析比上期，比上年同期缺省图形风格所有者权益分析所有者权益增长情况分析多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(本期余额)行所有者项目分类选择字段日期（月）计算指标增减量、增减幅度，差异比较分析比上期，比上年同期当期全行平均增幅与上期（上年同期）缺省图形风格所有者权益增量变动情况分析多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(本期余额)行所有者项目分类选择字段日期（月）计算指标增量变化量、变化差异比较分析比上期，比上年同期当期全行平均增幅与上期（上年同期）缺省图形风格所有者权益结构变化情况分析多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(占比)行所有者项目分类选择字段日期（月）计算指标增减量、变化差异比较分析比上期，比上年同期当期全行平均增幅与上期（上年同期）缺省图形风格财务收支分析收支规模增长情况分析多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(本期余额)行收入付出，项目类别，科目账号选择字段日期（月）计算指标增减量、增减幅度，差异比较分析比上期，比上年同期当期全行平均增幅与上期（上年同期）缺省图形风格收支增量变动情况分析多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(本期余额)行收入付出，项目类别，科目账号选择字段日期（半年度，季，月），机构（总行，分行，营业网点）计算指标增减量变化量、变化差异，差异，增量变化差异比较分析比上期，比上年同期当期全行平均增幅与上期（上年同期）缺省图形风格当期收支情况分析多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(本期余额)行收入付出，项目类别，科目账号选择字段日期（半年度，季，月），机构（总行，分行，营业网点）计算指标增减量、增减幅度，实绩，差异比较分析比上期，比上年同期当期全行平均增幅与上期（上年同期）缺省图形风格财务收支结构变动情况分析多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(本期余额)行收入付出，项目类别，科目账号选择字段日期（半年度，季，月），机构（总行，分行，营业网点）计算指标增减量、增减幅度，实绩，差异比较分析比上期，比上年同期当期全行平均增幅与上期（上年同期）缺省图形风格财务收支计划完成情况分析多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(本期余额)行收入付出，项目类别，科目账号选择字段日期（半年度，季，月），机构（总行，分行，营业网点）计算指标增减量、增减幅度，实绩，差异比较分析比上期，比上年同期当期全行平均增幅与上期（上年同期）缺省图形风格财务比率分析指标值计算值公式综合费用率费用总额/营业收入经营成本率总成本/营业收入收入利润率利润总额/营业收入成本利润率利润总额/营业成本盈利资产利润率利润总额/盈利资产日均余额信贷资产利润率利润总额/信贷资产日均余额资产成本率总成本/资产总额负债成本率总成本/负债总额总资产盈利率收入总额/资产总额日均余额盈利资产盈利率收入总额/盈利资产日均余额盈利资本成本率成本总额/盈利资产日均余额存款付息率存款利息支出/存款年日均余额/月份贷款收息率贷款利息收入/贷款年日均余额/月份实收利率（利息收入-应收利息净增数）/贷款日均日均库存占用率（本期）本期日均库存/本期日均存款日均库存占用率（累计）全年日均库存/全年日均存款日均存贷比例（本期）本期贷款日均/本期存款日均日均存贷比例（累计）全年贷款日均/全年存款日均业务宣传费用率业务宣传费/营业收入业务招待费用率业务招待费/营业收入资金利用率盈利性资产/资产总额资金自给率（资本总额+各项存款）/资产总额银行利率差（利息收入–利息支出）/盈利资产日均存款费用率费用总额/日均存款投资报酬率投资收益/投资平均余额净利息收息率（总利息收入-总利息支出）/资产总额净非利息业务收益率（非利息业务收入–非利息业务支出）/资产净非业务收益率（非业务收入–非业务支出）/资产总额各项财务比率分析表多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(本期比率)行分析比率选择字段日期（月），机构（总行，分行，营业网点）计算指标增减量比较分析比上期，比上年同期缺省图形风格资金计划业务需求资金头寸统计多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(余额)行项目（资金来源，资金运用）选择字段日期（日），机构（总行，分行，营业网点）计算指标缺省图形风格资金负债管理指标多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(期末余额)行分析项目分析比例选择字段日期（月），机构（总行，分行）比较分析比上年末，比上月末计算指标增减数，增减百分点缺省图形风格现金管理结算备付金统计多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(账户余额，比上期增减，备付率，一级准备金，二级准备金)行分支机构选择字段日期（日）比较分析比上期计算指标缺省图形风格库存现金统计即时余额统计多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(库存余额，占有率)行分支机构选择字段日期（日）比较分析计算指标缺省图形风格日均余额统计多维分析表格分析角度或者指标列分析指标(日均余额，增减量，增减幅，占有率)行分支机构选择字段日期（日）比较分析比上月，比上年同期计算指标缺省图形风格业务量统计多维分析表格分析角度或者指标列收入付出，分析指标(总量，增减量，增减幅)行分支机构选择字段日期（日），分支机构比较分析比上期，比上年同期计算指标缺省图形风格票据贴现业务统计多维分析表格分析角度或者指标列票据种类，利率，到期日，分析指标(即时余额)行分支机构选择字段日期（日），金额范围比较分析比上期，比上年同期计算指标缺省图形风格综合统计分析存款统计存款结构统计日均存款统计多维分析表格分析角度或者指标列行选择字段比较分析计算指标缺省图形风格存款即时余额统计多维分析表格分析角度或者指标列行选择字段比较分析计算指标缺省图形风格储蓄业务统计多维分析表格分析角度或者指标列行选择字段比较分析计算指标缺省图形风格存款明细统计多维分析表格分析角度或者指标列行选择字段比较分析计算指标缺省图形风格贷款统计贷款结构统计贷款日均统计多维分析表格分析角度或者指标列行选择字段比较分析计算指标缺省图形风格贷款即时余额统计多维分析表格分析角度或者指标列行选择字段比较分析计算指标缺省图形风格贷款明细统计多维分析表格分析角度或者指标列行选择字段比较分析计算指标缺省图形风格业务量统计会计综合业务量统计多维分析表格分析角度或者指标列行选择字段比较分析计算指标缺省图形风格现金收付量统计多维分析表格分析角度或者指标列行选择字段比较分析计算指标缺省图形风格安全性银行的数据属于高度敏感级别，系统需要提供完整的安全操纵机制，实施严格的用户管理，对系统的每个环节（包含系统数据管理与业务分析及其报表打印）进行相应的安全操纵，保障只有被授权的用户才能存取其存取范围内的数据。安全操纵逻辑操纵角度描述功能用户只能使用授权的功能客户经理服务系统(ASS)总体分析对客户经理所服务的客户的总量与对比分析，并可深入分析到具体客户分析角度分析指标安全性客户用户只能查看所管辖客户的资料客户类别用户只能查看所同意的客户类别的资料指标用户只能查看指定的指标附录定义术语定义协储员关注业绩，要进行业绩考核；客户号表示实际的客户。一个客户号能够有多个帐户。资金头寸项目说明与计算公式项目名称计算公式存款总额科目（201+202+205+211+215+217+221+243）同业存放科目（234+235+236）拆入资金、债券正回购科目（241+242+255）开出汇款科目244应付利息科目260所有者权益科目301+302+303+311+312本年度利润科目（501+502+511+512+513+514+515-521-522-523-527-529–530-531-533-534-535–536–550–560）其他应付款科目262其他资金来源科目（223+231+232+233+251+252+261+263+264+265+266+267+268272+277+280）贷款总额科目（122+123+124+125+126+127+128+129+130）拆出资金、债券逆回购科目（120+121+140）存款准备金科目110短、长期投资科目（141+142+145）固定、无形资产及待摊费用科目（151-152+161-162）在建工程科目154其他应收款科目139其他资金运用科目（103+132+133+135+136+137+138+149+153+163+190-131-134-143）+资产负债共同类（4开头）的借贷方轧差数备付金总额101科目+人行营业部+结算资金+承兑保证金+税款人行营业部科目（111+113）其他通汇社科目（114+115+116）-承兑保证金–税款-结算资金中除通汇社外的全部账号计算公式计算项目计算公式今日结算备付金率备付金总额/存款总额*100%存贷比贷款总额/存款总额*100%资金负债管理指标项目名称计算公式资本总额科目（301+302+303+311+312+131+134+143）核心资本：科目（301+302+303+317）调整后的资产资本总额–科目（101+103+110+111+113+114+115+116+120*50%+121*50%+140+141+142+145）存款总额科目（201+202+205+211+215+217+221+243）贷款总额科目（122+123+124+125+126+127+128+129+130）投向比例要求的贷款现金–科目（12603+12703）现金科目101中长期贷款科目（126+127+128）+130中贷款期限加逾期时间一年以上的贷款逾期贷款科目130催收贷款：科目130中逾期达三年以上的部分购置固定资产科目（151-152）银行机构拆放科目（241+242）金融性机构拆放0存放中央银行科目（110+111+113）存放银行机构科目（114+115+116）存放金融性公司0各项流淌性资产科目[101+103+111+114+115+116+14101+142+（120+121+122+123+124+125+126+127+128+129+130+14102+14103+145）中一个月内到期部分]各项流淌性负债科目[201+202+205+211+217+221+222+223+234+235+236+243+（205+215+241+242+255）中一个月内到期的部分]资产总额资产负债表中的总资产利润总额科目（501+502+511+512+513+514+515-521-522-523-527-529-530-531-533-534-536-550-560）投资科目（141+142+145）最大一户企业贷款科目122、123、124、125、126、127、128、129、130中同一个企业单户金额最大的贷款余额最大一户个体户贷款科目12123、124、125、126、127、128、129、130中同一个体、工商户或者居民个人单户金额最大的贷款余额委托存款0委托贷款分析比例计算项目计算公式资本充足率（1）资本总额/调整后的资产*100%资本充足率（2）核心资本/调整后的资产*100%存贷款比例各项贷款/各项存款*100%中长期贷款比例中长期贷款/各项贷款*100%资产流淌性比例各项流淌性资产/各项流淌性负债*100%备付金比例（各项存款+存放中央银行+存放银行机构）/各项贷款单户贷款比例（1）最大一户企业贷款/资本总额*100%单户贷款比例（2）最大一户个体户贷款/资本总额*100%贷款投向比例投向比例要求的贷款/各项贷款*100%逾期贷款比例逾期贷款/各项贷款*100%催收贷款比例催收贷款/各项贷款*100%拆入资金比例银行机构拆放/各项存款*100%经营收益率（1）利润总额/资产总额*100%经营收益率（2）利润总额/资本总额*100%购置固定资产比例购置固定资产/资本总额*100%术语说明Datawarehouse本世纪80年代中期，“数据仓库之父”WilliamH.Inmon先生在其《建立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念，随后又给出了更为精确的定义：数据仓库是在企业管理与决策中面向主题的、集成的、与时间有关的、不可修改的数据集合。与其他数据库应用不一致的是，数据仓库更像一种过程，对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工与分析的过程。而不是一种能够购买的产品。Datamart即数据集市，或者者叫做“小数据仓库”。假如说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，他要紧面向部门级业务，同时只面向某个特定的主题。数据集市能够在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。OLAP联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。当时,Codd认为联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要,SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果,而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。因此Codd提出了多维数据库与多维分析的概念,即OLAP。Codd提出OLAP的12条准则来描述OLAP系统：准则1 OLAP模型务必提供多维概念视图准则2 透明性准则准则3 存取能力推测准则4 稳固的报表能力准则5 客户/服务器体系结构准则6 维的等同性准则准则7 动态的稀疏矩阵处理准则准则8 多用户支持能力准则准则9 非受限的跨维操作准则10 直观的数据操纵准则11 灵活的报表生成准则12 不受限的维与聚集层次

ROLAP基于Codd的12条准则，各个软件开发厂家见仁见智，其中一个流派，认为能够沿用关系型数据库来存储多维数据，因此，基于稀疏矩阵表示方法的星型结构（starschema）就出现了