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银行卡分析系统解决方案

随着中国金融体制改革的逐渐深入以及中国加入WTO,中国银行业面临着前所未有的竞争压力。各个银行都通过开发新的产品和服务,来提高自身的竞争力。希望能够发挥自身的竞争优势满足客户需求,提高客户忠诚度,提高决策水平和效率。商业智能正是满足这类需求的关键所在,通过商业智能技术,可以全面了解和掌握客户和业务的信息,并快速做出相应的决策。 $$银行卡业务是银行业务中的重要组成部分,银行卡业务本身蕴涵了成本收益、客户管理、信用风险等诸多分析要素,货币的电子化发展趋势也使银行卡成为商业银行所提供的重要金融工具,在银行业务量中占有越来越大的比重。银行卡业务的开发、应用、服务、管理的水准直接关系到银行的经济收益。多年来,大部分银行在银行卡业务开展方面投入了大量的人力与财力,目前、在全国范围内无论从地域、发卡量、设备装机量方面都已构成相当大的规模。同时也积累了大量的业务数据。通过实施商业智能,可以有效地为银行进行银行卡业务的客户关系管理、风险管理、收...  (本文共2页) 阅读全文>>

《金卡工程》2002年11期
金卡工程

银行卡分析系统解决方案

一、月I】吕 随着中国金融体制改革的逐渐深入以及中国加入WTO,中国银行业面临着前所末有的竞争压力。各个银行都通过开发新的产品和服务,来提高自身的竞争力。希望能够发挥自身的竞争优势满足客户需求,提高客户忠诚度,提高决策水平和效率。商业智能正是满足这类需求的关键所在,通过商业智能技术,可以全面了解和掌握客户和业务的信息,并快速做出相应的决策。 银行卡业务是银行业务中 的重要组成部分,银行仁业务 本身蕴涵了成本收益、客户管 理、信用风险等诸多分析要,素,货币的电子化发展趋势也一使银行卡成为商业银行所提供一的重要金融工具,在银行业务一量中占有越来越大的比重。银一行片业务的开发、应用、}报{务、管理的水准直接关系到银}行的经济收益。多年来,大部{分银行在银行卜业务开展方面{投入了大量的人力与则一力,目{前、在全国范围内无论从地…域·发卡量、设备装机量方面一都已构成相‘l、大的规模·同时一也积累了大量的业务数据。通{过实施商业智能,可以有...  (本文共3页) 阅读全文>>

《吉林交通科技》2011年01期
吉林交通科技

数据仓库技术在高速公路数据仓库系统中的应用

1数据仓库技术1.1什么是数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。数据仓库是根据决策的需要,按照不同的应用主题来组织数据,把分散在不同地域、不同部门有关该主题的信息集合在一起,经过格式转换、整理、加工后存储在数据仓库中,基本不再改变。然后采用合适的分析工具(OLAP)、数据挖掘技术、用户查询工具等对数据仓库中的数据进行操作,将数据按照不同的条件汇集起来以辅助决策者作为决策依据。1.2数据仓库的四个特点(1)面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,一个主题通常与多个操作型信息系统相关。(2)集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关,数据库之间相互独立,并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库...  (本文共2页) 阅读全文>>

《延边教育学院学报》2018年06期
延边教育学院学报

计算机数据仓库的构建原理及发展趋势

一、数据仓库及数据仓库的特征数据仓库是著名的数据仓库专W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述:数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。1.数据仓库面向主题的原理操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务,各个业务的系统彼此分离,而数据仓库中的数据分为不同的主题域。主题是指用户使用数据进行决策时所关心的某个方面。从信息管理的角度看,是指在一个相对比较高的层次将数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念,一个主题基本对应的一个宏观的分析领域。[1]2.数据仓库的集成原理数据仓库里的信息不是对各个数据源的选择、抽取,而是首先进行一系列的加工、整合和转换来消除数据源的不一致,与此同时又...  (本文共4页) 阅读全文>>

《网络安全技术与应用》2015年11期
网络安全技术与应用

基于网络数据仓库及OLAP技术的决策支持系统设计

0引言2010年7月颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010一2020年)》提出:“信息技术对教育发展具有革命性的影响,必须予以高度重视”。数据仓库是在以事务处理为主要任务的数据库基础上发展起来的,数据仓库的安全控制有着更高的复杂性,原因主要在于数据仓库的建立目的与限制对数据的访问是矛盾的;决定了对数据仓库安全的研究是一个复杂的领域。OLAP是数据仓库之上的一个自然地应用,它使用数据的领域背景知识,允许在不同的抽象层上提供数据。建立决策支持系统主要是基于web数据仓库安全和OLAP技术,既是信息化建设成果的展示,也是向智慧校园迈进的重要里程碑,对高校未来的发展和建设有着重要的实际意义。1数据仓库安全问题及防范措施数据仓库中的安全问题涉及到对数据仓库技术实质的理解、数据仓库的设计、管理、操作等各个方面。尽管数据仓库的目的是利用信息,但还是需要限制数据仓库用户可以访问的信息并控制用户可访问的内容。在数据仓库的建立过程中,每...  (本文共2页) 阅读全文>>

《电子技术与软件工程》2015年02期
电子技术与软件工程

大数据环境下动态数据仓库的应用研究

在大数据时代,新的经济竞争环境决定了行业对信息数据掌握情况的高要求。动态数据仓库能够准确地捕获到实时变更的重要数据,将重要实时数据加载到数据仓库中,并将处理后得出的决策结果及时反馈给业务系统,用于企业高层决策。本文主要介绍动态数据仓库的特点并研究其应用。1动态数据仓库的概念及特点动态数据仓库是一个集中的、全面的、集成的、逻辑一致的、易访问的企业级的数据的集合,它不仅能像传统数据仓库那样支持OLAP和数据挖掘等应用分析技术,还增加了能实时监测、实时进行数据分析帮助企业决策的功能。动态数据仓库战术性的决策支持与企业事件的自动检测、处理功能,是异于传统数据仓库之处,更明确的说,是对传统数据仓库的补充与扩展。动态数据仓库不同于一项技术,它是一个处理过程,数据仓库中的加载方式也有多种,常见的为传统ETL批量加载、实时加载技术等。动态数据仓库与传统数据仓库相比,具有数据实时加载、混合工作量、事件检测和处理的特点。动态数据仓库的信息并不是在企...  (本文共1页) 阅读全文>>

《通讯世界》2015年03期
通讯世界

维数据仓库及其在复杂数据建模中的应用研究

1数据建模及其应用概述信息系统建设主要在于根据有关理论方法总体对数据进行规划,一般分为业务分析及模型建立、管理信息资源、功能及数据模型研发、物理设计四个阶段,其中功能及数据模型研发是重点,它基于稳定的数据环境建立,也是标志性成果。数据模型建立就是采用CASE工具,充分利用实体关系建模技术,对概念数据模型及物理数据模型进行设计。实体关系建模技术采用实体关系图对实体、属性及其之间的联系进行描述,进而构建功能完善的数据模型。信息系统中的数据通常分为操作型与分析型两种,操作型数据产生于业务过程中,分析型数据基于此产生,主要用于分析统计及辅助决策。数据仓库数据模型属于分析型数据模型,主要采用基于星型模式的维数据仓库建模技术。在数据仓库设计及实现中,比较常用的是基于操作型数据产生分析型数据,将数据库与数据仓库相结合。利用实体关系建模技术构建操作型数据模型,进而设计实现操作型数据库,使其同时满足操作型及分析型数据库设计要求,以建立完备的数据环...  (本文共1页) 阅读全文>>