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如何构建银行数据仓库 |
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| 如何构建银行数据仓库 |
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| 作者：佚名 文章来源：本站整理 更新时间：2008-9-19 9:45:26 |
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据基础，它们之间的联系是必然的，难以割舍的。数据仓库在商业银行的应用范围包括存款分析、贷款分析、客户市场分析、相关金融业分析决策(证券、外汇买卖)、风险预测、效益分析等。在银行信息系统构建时，由于历史情况和现实需求的不同，存在两种途径:1、建设新系统由于目前国内商业银行对银行内部运营的监管，缺乏很好的数据搜集机制，因此可以在构建管理信息系统时，分数据收集录入和数据汇总分析两部分来考虑。这样的系统中由于不需考虑大量历史数据的处理问题，同时考虑到搜集过程中可能存在多个数据来源，因此可以在系统建设的同时构建数据仓库，将搜集来的各种数据通过数据抽取整合到数据仓库中。2、完善原有系统而对于已经存在OLTP系统，其中沉淀了大量历史数据，则可以先在原有系统上建立逻辑数据仓库，即使用数据分析的表现工具，在关系模型上构建一个虚拟的多维模型。当系统需求稳定后，再建立物理数据仓库，这样既节省投资，又缩短开发工期。实现中需要注意的问题一、模型设计中的问题模型设计(包括逻辑模型设计和物理模型设计)是系统的基础和成败的关键，在实际操作中，视实现技术的不同应分别对下列问题引起注意。1、直接构建数据仓库直接构建数据仓库时，必须按业务分析的要求重组OLTP系统中的数据，并要按不同侧重点分别组织，使之便于使用。*主题的确定主题是一个逻辑概念，它应该能够完整、统一地刻画出分析对象所涉及的各项数据以及相互联系。划分主题的根据主要来源于两方面:对原有固定报表的分析和对业务人员的访谈。原有固定报表能较好地反映出以往工作对数据分析的需求，而且数据含义和格式相对成熟、稳定，在模型设计中需要大量借鉴。但仅仅满足于替代目前的手工报表还远远不应是构建管理信息系统的目标，还应该通过业务访谈，进一步挖掘出日常工作中潜在的更广、更深的分析需求。只有这样，才能真正了解构建数据仓库模型所需的主题划分。*分析内容的细化主题的划分实际上是与分析内容的范围直接相关的，一旦主题划分清楚了，下一步就是细化分析的具体内容以及根据分析内容的性质确定它在数据仓库中的位置。通常维元素对应的是分析角度，而度量对应的是分析关心的具体指标。一个指标究竟是作为维元素、度量还是维属性，取决于具体的业务需求，但从实际操作中可以总结出如下的概念性经验:作为维元素或维属性的通常是离散型的数据，只允许有限的取值；作为度量的是连续型数据，取值无限。如果一定要用连续型数据作为维元素，则必须对其按取值进行分段，以分段值作为实际的维元素。判断分析指标是作为维元素还是维属性时，则需要综合考虑这个指标占用的存储空间与相关查询的使用频度。需要特别强调的是，在细化分析内容的过程中，务必解决指标的歧义问题。在不同报表中以及在业务访谈中同一名称的指标，是否是在同样条件限定下，通过同样方法提取或计算得到的，它们之间的相互关系是什么，这些问题都必须从熟悉业务的分析人员那里得到准确、清晰的答案，否则将会影响到模型设计、数据提取、数据展现等多个方面。*粒度的设计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。事实表中以各种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信息分析的功能需求，而粒度的层次划分、以及聚合表中粒度的选择将直接影响查询的响应时间。如果同一个信息系统要在大范围、多层次上同时运行，如部门级和企业级，还应考虑不同层次的数据仓库采用不同的粒度。*模型设计中的技巧复合指标尤其是比率类指标的定义，必须注意累加时是先加减后乘除，还是反之。户数、笔数的计算，这类指标在分析或报表中经常出现，但不需要作为单独的指标物理存在于数据库中，但定义分析模型时 上一页 [1] [2] [3] [4] 下一页
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