基于数椐仓库技术的中小金融机构经营分析

发布时间：2017-04-20 01:10

  本文关键词：基于数椐仓库技术的中小金融机构经营分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本研究通过分析金融服务行业的激烈竞争,促使中小金融机构提高自身的商业智能系统,从而最终提高竞争力。随着时代的发展,金融机构和商业银行在供应和需求方面从卖方市场变化为买方市场,银行业务的集中度也依次从以产品为导向向以客户为导向转变,同样需要银行有促销和分类服务的意识。客户是商业银行最重要的资源,因此,关键是开发以客户为中心的战略,并建立忠诚的客户关系。通过透彻了解客户的需求和想法,使得定制的产品和服务能够交付。客户关系管理(CRM)则是根据现代服务业的特殊需求开发的一种管理理念。本研究从组织、环境和项目规划等不同角度分析数据仓库技术在中小金融机构的成功应用。在内部有三个主要因素,即顶部管理支持,决策层和组织规模。在外部因素中,经济状况和竞争对手的策略很大程度上影响银行的行为,并在决策方面运用数据仓库技术。从项目规划的角度来看,经验丰富的数据仓库工程师在其间起着重要的作用。此外,中小金融机构的合作是另一个关键因素。由此可见,从银行信息化过度到信息化银行,再从信息化银行向智能化银行转变,在这个转变的浪潮中,数据发挥了巨大的作用,而用于整合、管理数据的数据仓库也应运而生。数据仓库是智慧型的有组织的,它随时间变化而集成的非易失并且面向主题的集合。一般情况下,事务性的(0LTP)系统向数据仓库(分析性的(0LAP)系统)提供源数据,数据仓库对数据存储进行相应的设计与管理。中小金融机构建设数据仓库的目标是提供不同视角的数据,为不同用户提供方便快捷准确的视角数据。根据业务发展和经营决策分析的需要,中小金融机构收集数据需求非常迫切。通过工具进行优化,数据仓库能够制作基于指标的复杂报表,提供定制化的灵活查询,自定义指标监控和展现平台,支持移动终端等,同时不断提高用户体验,将急需的且查询较慢的数据和报表下发,优化系统。数据仓库平台由基础设施、逻辑数据、数据加工、管理控制四大组件构成,介绍了相关软件,从技术框架、物理拓扑图、工具予以阐述,通过前期规划、需求分析、方案设计、开发测试、上线维护的过程,完整展示了数据仓库在中小金融机构的应用。数据仓库的建设主要分为数据导入和数据建设两个阶段。在数据导入阶段,通过数据抽取、数据转换、数据加载等三个过程,完成数据仓库建立的初级阶段,为后序数据管理及应用打下良好的基础。在数据存储方面,需要设计一个良好的存储方式,以实现数据更好地得到应用。数据存储的方式很多,比较好的做法是使用范式化模型存放数据仓库,并且通过调用视图引擎将范式化模型转换为维度模型展现给用户。数据仓库对我国银行发展具有现实意义,特别是中小金融机构需要一定的时间来建立数据仓库,并在过程中培养高水平的技术人员。更为重要的是,能够改变信息技术建设的规则不够统一严密,项目开发更加侧重于业务操作系统,而在管理信息系统上投入较少的现状,进一步提高信息技术水平,成为中小金融机构把握发展机遇的重要手段。
【关键词】：数据仓库 中小金融机构 客户关系管理 数据模型
【学位授予单位】：福州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F832.3;TP311.13
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究的问题和目标9
• 1.3 研究的原因9-11
• 1.4 本文纲要11-12
• 第二章 研究与分析12-24
• 2.1 数据仓库(DW)12-14
• 2.1.1 数据仓库的定义12-13
• 2.1.2 数据仓库的优势13-14
• 2.1.3 数据集市14
• 2.1.4 决策支持系统(DSS)14
• 2.2 数据仓库在银行业作为工具的意义14-18
• 2.2.1 国内银行业面临的问题和挑战14-15
• 2.2.2 建立数据仓库对我国银行发展的现实意义15-16
• 2.2.3 数据仓库的定位16-18
• 2.2.3.1 中小金融机构业务数据仓库面临的问题和挑战16-17
• 2.2.3.2 数据仓库的需求17-18
• 2.3 数据仓库的受众18-22
• 2.3.1 数据仓库的结构体系18-19
• 2.3.2 数据仓库的服务体系19-20
• 2.3.3 数据仓库的作用20-22
• 2.4 数据仓库的分析方法22-23
• 2.4.1 OLAP简介22
• 2.4.2 联机分析处理和多维分析22-23
• 2.5 本章总结23-24
• 第三章 数据仓库的应用24-49
• 3.1 数据仓库的体系架构24-27
• 3.1.1 技术框架24-25
• 3.1.2 物理拓扑25
• 3.1.3 数据加工流程25-27
• 3.2 两种主要的企业级数据仓库体系架构27-28
• 3.2.1 集线器与车轮状结构的企业级数据仓库27
• 3.2.2 集中式企业级数据仓库27-28
• 3.3 数据仓库模型28-29
• 3.4 数据仓库的软件介绍29-34
• 3.4.1 基于日志的InfoSphere CDC过程29-30
• 3.4.2 DataStage30-31
• 3.4.3 MOIA31
• 3.4.4 报表平台—Cognos31-34
• 3.5 数据仓库的实现34-37
• 3.5.0 目标34
• 3.5.1 研究问题34
• 3.5.2 本研究的方法论34-35
• 3.5.3 策略的研究35
• 3.5.4 数据生成方法35-36
• 3.5.5 数据分析36-37
• 3.5.6 研究的可靠性和有效性37
• 3.5.7 本节总结37
• 3.6 数据仓库系统简介37-48
• 3.6.1 基本界面37-40
• 3.6.2 公共报表40
• 3.6.3 查找报表40-41
• 3.6.4 报表查看41-43
• 3.6.5 电子报表下载43-46
• 3.6.6 公告46
• 3.6.7 查看公告46-48
• 3.7 本章总结48-49
• 第四章 结论49-50
• 4.1 总结和贡献49
• 4.2 研究限制49
• 4.3 未来的研究49-50
• 参考文献50-52
• 致谢52

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 史金红,吴永明;影响数据仓库成功的关键因素[J];电子工程师;2000年01期

2 宋玉长,李本勇,郭小红;如何构建银行数据仓库[J];上海微型计算机;2000年47期

3 贾纳豫;数据仓库的概念与机制[J];玉溪师范学院学报;2000年S1期

4 陈京民;数据仓库开发的规划研究[J];计算机与网络;2000年09期

5 杨顺生;数据仓库锁紧商业银行(上)[J];中国计算机用户;2000年04期

6 ;数据仓库仔细看[J];每周电脑报;2000年10期

7 禾川;;数据仓库起热潮之应用篇[J];每周电脑报;2000年48期

8 杨顺生;;中国商业银行应实施数据仓库[J];金融电子化;2000年03期

9 顾晓姝;;数据仓库体系及其实现[J];运城高等专科学校学报;2000年S1期

10 袁磊,陈长清,冯玉才;数据仓库的信息供应链模型[J];计算机工程与应用;2001年22期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 陈金雄;刘雄飞;王庆森;;医院数据仓库的设计与实现[A];首届中国IT与医药卫生高层论坛论文集[C];2004年

2 何朝红;;数据仓库在我国企业的应用现状及实施策略分析[A];广西计算机学会2006年年会论文集[C];2006年

3 刘奇;;肿瘤专业数据仓库的建立[A];第四届中国肿瘤学术大会暨第五届海峡两岸肿瘤学术会议教育集[C];2006年

4 郭远远;舒红平;宫蕊;;基于数据仓库的构建和马尔可夫过程的应用研究[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集（二）[C];2008年

5 金周;;基于数据仓库的能耗指标查询体系[A];全国冶金自动化信息网2009年会论文集[C];2009年

6 李洁;李庆忠;王海洋;;一种有效的在线修改数据仓库算法[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年

7 冯建华;蒋旭东;刘建民;周立柱;;面向市场分析与预测的数据仓库平台[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年

8 王晓玲;谢鸿强;刘安;董逸生;;数据仓库建模工具的研制[A];第十七届全国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2000年

9 张德辉;李建中;;多维压缩数据仓库上的并行聚集算法[A];第十七届全国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2000年

10 潘海为;李建中;;数据仓库的并行加载算法[A];第十七届全国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2000年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 本报记者　　于　岫;建设数据仓库 打造信息时代的“航母”[N];中国国门时报;2005年

2 庄川 编译;如何迈出实施数据仓库的第一步[N];中国计算机报;2005年

3 本报记者 龚杰;数据仓库解决策之惑[N];计算机世界;2004年

4 记者 王璐;上证所建成中国金融业最大数据仓库[N];上海证券报;2005年

5 ;数据仓库的历史[N];中华读书报;2003年

6 万振龙;动态数据仓库承接历史与未来[N];网络世界;2009年

7 本报记者 薛斐;数据仓库沙中淘金[N];计算机世界;2002年

8 本报记者 王向东;“数据仓库不是玩酷”[N];计算机世界;2003年

9 本报记者 潘永花;数据仓库峥嵘时[N];网络世界;2003年

10 本报记者 潘永花;数据仓库创新与众不同[N];网络世界;2010年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 宋旭东;企业集团数据仓库系统关键技术研究[D];大连理工大学;2010年

2 陈燕;数据仓库的设计与实现[D];大连理工大学;2000年

3 冯玉;数据仓库环境中近似查询处理技术研究[D];中国科学院研究生院（计算技术研究所）;2002年

4 孙剑;海洋环境数据仓库与数据挖掘应用研究[D];中国海洋大学;2011年

5 栗然;电力负荷分析与预测的分布式数据仓库和数据挖掘研究[D];华北电力大学（河北）;2009年

6 李学锋;矿山企业数据仓库的应用研究[D];昆明理工大学;2005年

7 马军杰;基于数据仓库与联机处理的区域经济发展管理决策支持系统研究[D];华东师范大学;2007年

8 陈金玉;数据仓库实体化视图联机—致性维护研究[D];重庆大学;2002年

9 赵贵菊;勘探开发数据仓库的模型研究和应用[D];中国地质大学（北京）;2010年

10 朱传华;三峡库区地质灾害数据仓库与数据挖掘应用研究[D];中国地质大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 李佳航;基于数据仓库的银行中间业务系统研究[D];厦门大学;2008年

2 王R

本文编号：317586