【文章內(nèi)容簡介】 國外先進(jìn)銀行的經(jīng)驗，結(jié)合國內(nèi)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展策略和應(yīng)用現(xiàn)狀推進(jìn)數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)，也是面臨的重大挑戰(zhàn)。 數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用與優(yōu)勢數(shù)據(jù)倉庫在銀行的應(yīng)用范圍包括存款分析、貸款分析、客戶市場分析、相關(guān)金融業(yè)分析決策（證券、外匯買賣）、風(fēng)險預(yù)測、效益分析等。數(shù)據(jù)倉庫的最大優(yōu)點在于它能把企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中不同信息島上的商業(yè)數(shù)據(jù)集中到一起，存儲在一個單一的集成的數(shù)據(jù)庫中，并提供各種手段對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計、分析、并且允許企業(yè)的各個部門共享數(shù)據(jù)，為企業(yè)更快、更好地做出商業(yè)決策提供更加準(zhǔn)確、完整的信息。數(shù)據(jù)倉庫可以在競爭力、客戶、風(fēng)險、利潤、組織機構(gòu)等幾個方面對銀行產(chǎn)生影響，例如：銀行可以根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫中的信息做出決策，響應(yīng)日益嚴(yán)峻的競爭，不斷使用新的技術(shù)，使業(yè)務(wù)和產(chǎn)品的革新進(jìn)一步全球化。銀行可以利用數(shù)據(jù)倉庫支持和把握以下業(yè)務(wù)：傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的發(fā)展趨勢；產(chǎn)品之間的差距和機會；銀行業(yè)務(wù)行為和績效；銀行的經(jīng)營目標(biāo)；交叉銷售的機會；市場細(xì)分；交易渠道使用情況；競爭對手的產(chǎn)品；合理的價格。一旦數(shù)據(jù)倉庫中的信息按照上述方式進(jìn)行組織，銀行就可以通過以下機會獲得業(yè)務(wù)優(yōu)勢：市場促銷、產(chǎn)品客戶化、產(chǎn)品包裝、銀行業(yè)務(wù)評估、績效跟蹤、交叉銷售、風(fēng)險管理、渠道使用情況、設(shè)定優(yōu)惠價格、競爭對手聯(lián)盟、客戶份額預(yù)估、費用預(yù)先確定。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的業(yè)務(wù)價值有： 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的業(yè)務(wù)價值業(yè)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用功能涉及方面客戶關(guān)系管理客戶細(xì)分、客戶獲取、客戶挽留、客戶凈值提高、目標(biāo)市場營銷、交叉銷售/向上銷售、營銷活動管理個人金融業(yè)務(wù)、銀行卡業(yè)務(wù)、信貸管理業(yè)務(wù)、結(jié)算與現(xiàn)金管理業(yè)務(wù)、公司業(yè)務(wù)、機構(gòu)銷售業(yè)務(wù)、電子銀行業(yè)務(wù)、管理信息業(yè)務(wù)財務(wù)管理監(jiān)管報表/信息披露、總賬分析、財務(wù)盈利分析、財務(wù)預(yù)算與計劃、預(yù)測與情景分析、動態(tài)財務(wù)報告財務(wù)會計業(yè)務(wù)、管理信息業(yè)務(wù)續(xù)表 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的業(yè)務(wù)價值績效管理產(chǎn)品、機構(gòu)（部門）績效考核、渠道績效考核、員工（客戶經(jīng)理）績效考核、業(yè)務(wù)量考核財務(wù)會計業(yè)務(wù)、人力資源業(yè)務(wù)、個人金融業(yè)務(wù)、銀行卡業(yè)務(wù)、結(jié)算與現(xiàn)金管理業(yè)務(wù)、信貸管理業(yè)務(wù)、電子銀行業(yè)務(wù)風(fēng)險管理合規(guī)與披露、信用風(fēng)險管理、市場風(fēng)險管理、操作風(fēng)險管理、全面風(fēng)險管理、流動性管理、利率管理、資本管理、反欺詐與反洗錢風(fēng)險管理業(yè)務(wù)、金融市場業(yè)務(wù)、運行管理業(yè)務(wù)、資產(chǎn)負(fù)債管理業(yè)務(wù)、內(nèi)部審計業(yè)務(wù)、內(nèi)控合規(guī)業(yè)務(wù)、管理信息業(yè)務(wù)、信貸管理業(yè)務(wù)、個人金融業(yè)務(wù)、銀行卡業(yè)務(wù)、結(jié)算與現(xiàn)金管理業(yè)務(wù)、電子銀行業(yè)務(wù)信息管理企業(yè)數(shù)據(jù)整合、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)有效期管理、數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)模型管理管理信息業(yè)務(wù)、信息科技業(yè)務(wù)另外，數(shù)據(jù)倉庫支持下述方面的大量應(yīng)用： 數(shù)據(jù)倉庫支持的應(yīng)用資產(chǎn)負(fù)債管理電子銀行人力資源信用卡財務(wù)會計私人銀行風(fēng)險管理GCIB房地產(chǎn)銀行企業(yè)銀行全球資金服務(wù)中小企業(yè)資金市場營銷電話銀行以針對高端客戶提供服務(wù)的私人銀行業(yè)務(wù)，主要的應(yīng)用有：客戶細(xì)分：建立客戶的單一視圖精確計算客戶利潤貢獻(xiàn)度對不同類型的客戶實施不同的服務(wù)策略產(chǎn)品/渠道喜好：提供合適的產(chǎn)品給客戶，提高其利潤貢獻(xiàn)計算，跟蹤市場營銷活動的成本縮短營銷活動的周期客戶保留：有效識別值得重點營銷的客戶保留現(xiàn)有的高利潤客戶改善不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域客戶的流失率產(chǎn)品購買傾向：了解客戶的消費購買特征為不同產(chǎn)品尋找相應(yīng)的目標(biāo)客戶群準(zhǔn)備分析、定位客戶將來可能購買的產(chǎn)品以美國某銀行為例：該銀行在推銷信用卡時，在數(shù)據(jù)倉庫中找出了25萬個經(jīng)常有信用卡消費、收入穩(wěn)定、信用度較好但又沒有使用信用卡的客戶，向他們寄去已經(jīng)填好的信用卡申請表格，并承諾給予一定的優(yōu)惠，客戶只需簽名即可申請到信用卡，結(jié)果這次促銷活動的回應(yīng)率達(dá)30%，經(jīng)后評估發(fā)現(xiàn)該家銀行由此獲到了6萬個高貢獻(xiàn)度的信用卡客戶[5]。通過使用數(shù)據(jù)倉庫，使得該銀行在第一年的成本節(jié)約大概八千五百萬美元，第一年的投資不超過四千三百萬美元，年度維護(hù)成本節(jié)約了一千一百萬至一千四百萬美元。在風(fēng)險管理方面的主要應(yīng)用：數(shù)據(jù)倉庫能提供10年的明細(xì)歷史數(shù)據(jù)，供后續(xù)分析每個月對八萬位公司客戶進(jìn)行評分使用賬戶級的利潤貢獻(xiàn)度分析來管理和定價設(shè)計、實施信用評分卡，輔以各種分析來為信用風(fēng)險的監(jiān)控政策，避險等提供決策支持符合監(jiān)管要求的反欺詐監(jiān)控和識別幫助建立、監(jiān)控和改進(jìn)信貸政策，改善信用風(fēng)險管理風(fēng)險管理的最終“產(chǎn)品”是為銀行創(chuàng)造出高質(zhì)量的現(xiàn)金流 本章小結(jié)本章主要介紹了數(shù)據(jù)倉庫的相關(guān)概念、特點，以及商業(yè)銀行使用數(shù)據(jù)倉庫所帶來的好處，著重介紹了英國巴克萊銀行數(shù)據(jù)庫建設(shè)和使用數(shù)據(jù)倉庫，以及后者帶來的經(jīng)濟(jì)效益。數(shù)據(jù)倉庫最大的貢獻(xiàn)是不僅僅作為一個單純的報表系統(tǒng)，它允許業(yè)務(wù)用戶直接進(jìn)行動態(tài)分析和信息訪問，以真正起到?jīng)Q策支持的作用。數(shù)據(jù)倉庫可以將現(xiàn)有的、分散的數(shù)據(jù)孤島集中起來并大幅度降低運營成本[6]。此外，透過業(yè)務(wù)運營和客戶數(shù)據(jù)的統(tǒng)一視圖，銀行各業(yè)務(wù)部門將充分享有信息增值帶來的優(yōu)勢。巴克萊銀行將數(shù)據(jù)統(tǒng)一到倉庫中，已成為歐洲很多金融機構(gòu)的普遍做法。浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文 第3章國內(nèi)商業(yè)銀行數(shù)據(jù)倉庫第3章 國內(nèi)商業(yè)銀行數(shù)據(jù)倉庫 發(fā)展階段與目標(biāo)隨著查詢復(fù)雜度、負(fù)載復(fù)雜度，以及銀行數(shù)據(jù)復(fù)雜度的不斷增長，數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用至目前共經(jīng)歷了五個發(fā)展階段[7]。圖 數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展階段2000年底開始著手啟動全行數(shù)據(jù)倉庫體系的建設(shè)。目前已經(jīng)構(gòu)建了客戶分析（PCRM、CCRM）、業(yè)績考核（PVMS，PASN）、風(fēng)險管理（風(fēng)險監(jiān)控、反洗錢、內(nèi)部評級法、內(nèi)部審計）、資產(chǎn)負(fù)債管理（利率風(fēng)險）、統(tǒng)計報表（CS2002）等分析型應(yīng)用，并正在發(fā)揮著重要的業(yè)務(wù)作用；目前已立項，正在規(guī)劃或建設(shè)的分析型應(yīng)用有：統(tǒng)計報表指標(biāo)庫、資本管理、市場風(fēng)險、內(nèi)控合規(guī)等操作風(fēng)險；2004年9月－05年1月：數(shù)據(jù)倉庫邏輯數(shù)據(jù)模型客戶化建設(shè)項目；2005年5月－12月：數(shù)據(jù)倉庫物理平臺選型測試項目；2006年4月－07年2月：商務(wù)采購和招標(biāo)；2007年4月：啟動了數(shù)據(jù)倉庫物理實施一期項目。從功能架構(gòu)及技術(shù)特征上看，數(shù)據(jù)集市主要具有報表、分析等功能，基本滿足業(yè)務(wù)用戶考察業(yè)務(wù)上“發(fā)生了什么”、“為什么發(fā)生”的需要，處于業(yè)界數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展的第二向第三階段的過渡階段?，F(xiàn)階段數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用的不足：數(shù)據(jù)集市之間存在一定程度的數(shù)據(jù)重復(fù)下載、重復(fù)加工和冗余存儲；數(shù)據(jù)集市之間的加工規(guī)則和流程不同，容易產(chǎn)生結(jié)果的不一致；數(shù)據(jù)集市各自獨立，信息集中共享程度較低，不能滿足跨系統(tǒng)、跨產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)性、綜合性分析；數(shù)據(jù)交換平臺不保留歷史數(shù)據(jù)，難以實現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)加工，以及出現(xiàn)差錯難以追溯補救；缺乏完整規(guī)范的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、監(jiān)控機制，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證；數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)范圍、存放周期和詳盡粒度存在局限，難以支持應(yīng)用的擴展要求； 前臺業(yè)務(wù)系統(tǒng)有變化，相關(guān)的集市都要進(jìn)行維護(hù)；各個集市的設(shè)備資源較難共享利用，加大維護(hù)管理成本；集市平臺處理能力有限，無法支撐海量數(shù)據(jù)存儲和處理；集市之間的數(shù)據(jù)交互日趨密切和復(fù)雜解決以上問題的關(guān)鍵：建立集中式數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。最終目標(biāo)：面向銀行業(yè)務(wù)主題、按照數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型的結(jié)構(gòu)來組織數(shù)據(jù)，涵蓋銀行的主要業(yè)務(wù)范圍和相關(guān)數(shù)據(jù)；搭建全行統(tǒng)一的業(yè)務(wù)信息視圖和數(shù)據(jù)平臺，提供對數(shù)據(jù)的一致理解，體現(xiàn)各種業(yè)務(wù)規(guī)則，實現(xiàn)跨區(qū)域、跨部門、跨產(chǎn)品的綜合性分析；平臺具有海量數(shù)據(jù)處理能力，能滿足日益增長的企業(yè)級分析型應(yīng)用需求。數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)規(guī)劃如圖：圖 數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)規(guī)劃11 數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)規(guī)劃和集市整合綜上所述，數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)的關(guān)鍵為：邏輯模型和物理平臺數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展階段如圖：圖 數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展階段國際先進(jìn)銀行的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)實踐表明，實現(xiàn)需求主要有以下三種主要的應(yīng)用模式：靈活分析、數(shù)據(jù)挖掘（如：評分系統(tǒng)）和應(yīng)用開發(fā)[8]。應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)離不開需求的成熟和穩(wěn)定，只有通過大量的靈活查詢和數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，才能形成成熟穩(wěn)定的應(yīng)用需求；反之，應(yīng)用系統(tǒng)在業(yè)務(wù)中的大量使用，又會促進(jìn)分析人員更加深入、有效的分析探索數(shù)據(jù)[9]。圖 三種應(yīng)用模式靈活分析：具有IT和業(yè)務(wù)兩方面的知識和技能，能利用數(shù)據(jù)查詢工具進(jìn)行任意的數(shù)據(jù)探索和查詢，以回答各種未預(yù)先定義的業(yè)務(wù)問題。數(shù)據(jù)挖掘：在靈活查詢的基礎(chǔ)上，對某些業(yè)務(wù)問題進(jìn)行數(shù)據(jù)屬性層面的提煉和歸納，如典型的如“評分模型”、“違約模型”、“細(xì)分模型”等。應(yīng)用系統(tǒng) 聯(lián)機或批量訪問數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用系統(tǒng)，典型的應(yīng)用有營銷管理系統(tǒng)、利潤貢獻(xiàn)度模塊、反洗錢應(yīng)用、關(guān)鍵指標(biāo)/平衡計分卡應(yīng)用。其中，數(shù)據(jù)倉庫體系組織架構(gòu)規(guī)劃如下：圖 數(shù)據(jù)倉庫體系組織架構(gòu)規(guī)劃組織架構(gòu)中職能崗位架構(gòu)規(guī)劃如下：圖 組織架構(gòu)中職能崗位架構(gòu)規(guī)劃各職能崗位相應(yīng)的職能如下： 各職能崗位相應(yīng)的職能數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)探索，支持業(yè)務(wù)部門和監(jiān)管機構(gòu)的靈活和緊迫的數(shù)據(jù)需求；引導(dǎo)來自業(yè)務(wù)部門的需求，對需求進(jìn)行整理、提煉，改善業(yè)務(wù)需求的質(zhì)量以提高應(yīng)用開發(fā)的效率和效益；對現(xiàn)有的報表進(jìn)行整理和完善，逐步規(guī)范報表的開發(fā)、發(fā)布、維護(hù)；進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查和追蹤，提出數(shù)據(jù)質(zhì)量改善的建議和方法；基于數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)探索的成果，形成業(yè)務(wù)分析報告，提供給各級決策人員作為決策輔助信息；為各部門、分行業(yè)務(wù)分析人員提供培訓(xùn)和應(yīng)用支持；數(shù)據(jù)倉庫體系應(yīng)用架構(gòu)規(guī)劃如下：圖 數(shù)據(jù)倉庫體系應(yīng)用架構(gòu)規(guī)劃數(shù)據(jù)源從主機源系統(tǒng)以及開放平臺源系統(tǒng)獲取，上述源系統(tǒng)必須理清業(yè)務(wù)處理邏輯以及數(shù)據(jù)存儲方式；數(shù)據(jù)下載集成環(huán)境必須與上游源系統(tǒng)確定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)傳輸格式，數(shù)據(jù)下載頻率，確保存儲在不同源系統(tǒng)中且有相互依賴管理的數(shù)據(jù)能夠在下載集成環(huán)境中成功匹配；通用文件傳輸平臺負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的接收上傳（分行數(shù)據(jù)經(jīng)過分行數(shù)據(jù)交換平臺傳入給總行交換平臺）、數(shù)據(jù)拆分（集中式應(yīng)用數(shù)據(jù)需要由數(shù)據(jù)交換平臺按地區(qū)對數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分工作，然后按地區(qū)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分發(fā)、傳輸工作）、分發(fā)（數(shù)據(jù)需要從某一個開發(fā)平臺應(yīng)用傳輸?shù)搅硪粋€開放平臺或多個平臺的應(yīng)用，但不需要數(shù)據(jù)交換平臺對數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分工作。數(shù)據(jù)交換平臺在數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程中僅按照一定的規(guī)則，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分發(fā)） 數(shù)據(jù)倉庫體系的定位由于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、綜合統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘的定位不同，所以從邏輯層面或者應(yīng)用層面將它們分開，物理層面是否使用統(tǒng)一的技術(shù)平臺，以及是否整合集中部署，則要根據(jù)具體情況而定。主要有以下因素考慮：對于某些特定的處理和展現(xiàn)要求（比如數(shù)據(jù)挖掘、OLAP分析），由于需要特定的平臺環(huán)境，所以可能無法與數(shù)據(jù)倉庫共享統(tǒng)一技術(shù)平臺[10]；國內(nèi)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量龐大、用戶數(shù)目眾多、各種分析型應(yīng)用日漸增長，在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)備配置一定的情況下，不能期望數(shù)據(jù)倉庫能夠完成所有的工作負(fù)荷，從性能上考慮應(yīng)該建立物理獨立的數(shù)據(jù)集市，而不與數(shù)據(jù)倉庫平臺環(huán)境整合部署[11]。數(shù)據(jù)倉庫定位：全行統(tǒng)一、共享的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺；部署在全行的數(shù)據(jù)中心，屬于總行集中模式的分析型應(yīng)用。數(shù)據(jù)集市定位：面向特定應(yīng)用主題而建立；部署在數(shù)據(jù)中心，屬于總行集中模式的分析型應(yīng)用。綜合統(tǒng)計定位：全行的統(tǒng)計報表平臺；部署在總行數(shù)據(jù)中心和一級分行，屬于分布模式的分析型應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘定位：為業(yè)務(wù)模型的挖掘、研制與訓(xùn)練平臺，而不能充當(dāng)簡單的查詢分析與報表定制平臺。部署在數(shù)據(jù)中心，屬于總行集中模式的分析型應(yīng)用系統(tǒng)[12]。 數(shù)據(jù)倉庫體系的功能 數(shù)據(jù)倉庫的功能存儲運算功能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)：采集源系統(tǒng)數(shù)據(jù)，經(jīng)過加載整理，按照銀行業(yè)務(wù)主題進(jìn)行組織和存儲。特點為以數(shù)據(jù)為驅(qū)動；基礎(chǔ)、細(xì)節(jié)、歷史的數(shù)據(jù)。匯總數(shù)據(jù)區(qū)：對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，生成中間的、通用的指標(biāo)數(shù)據(jù)。特點為基于成熟應(yīng)用，但不針對特定應(yīng)用。數(shù)據(jù)支持功能為數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)挖掘、前臺操作型應(yīng)用、綜合統(tǒng)計提供接口數(shù)據(jù)。查詢分析功能數(shù)據(jù)倉庫為高級分析用戶提供查詢分析環(huán)境，通過BI工具進(jìn)行較為靈活復(fù)雜的SQL查詢，以及簡單的統(tǒng)計分析操作[13]。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的功能限制：在目前數(shù)據(jù)下載和加載能力的限制下，數(shù)據(jù)倉庫的時效性設(shè)計為T＋2，只能實現(xiàn)時效性要求不高的加工處理，對于時效性要求高的需求，應(yīng)該在數(shù)據(jù)倉庫之外實現(xiàn)。數(shù)據(jù)倉庫以批量處理為主要處理模式；數(shù)據(jù)倉庫不提供用于數(shù)據(jù)查詢的聯(lián)機應(yīng)用接口（不含參數(shù)維護(hù)、元數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)質(zhì)檢模塊）。數(shù)據(jù)倉庫非萬能；數(shù)據(jù)倉庫為輔助決策提供分析依據(jù)和數(shù)據(jù)支持，必須與其他應(yīng)用系統(tǒng)有機銜接才能真正完成業(yè)務(wù)管理活動[14]。 數(shù)據(jù)集市的功能存儲運算功能主要接收數(shù)據(jù)倉庫提供的接口數(shù)據(jù)，按照特定業(yè)務(wù)需求或應(yīng)用主題對數(shù)據(jù)進(jìn)一步加工處理。數(shù)據(jù)支持功能為數(shù)據(jù)挖掘、前臺操作型應(yīng)用、綜合統(tǒng)計提供接口數(shù)據(jù)；對于由數(shù)據(jù)集市加工計算的某些通用指標(biāo)，應(yīng)提供給數(shù)據(jù)倉庫存儲，以便諸多應(yīng)用系統(tǒng)共享使用。查詢分析和OLAP探索通過BI工具進(jìn)行較為靈活復(fù)雜的SQL查詢，以及簡單的統(tǒng)計分析操作；通過OLAP工具進(jìn)行OLAP的靈活分析和模型探索。應(yīng)用程序接口面向用戶提供聯(lián)機應(yīng)用程序接口，主要用于聯(lián)機觸發(fā)風(fēng)險計量、情景模擬分析等[15]。 綜合統(tǒng)計的功能統(tǒng)計報表分類按照數(shù)據(jù)存儲和展現(xiàn)形式劃分為兩類：一類是關(guān)系型報表；另一類是多維報表（即OLAP報表）。數(shù)據(jù)組織存儲按照