商业银行IT系统中的数据仓库应用

数据仓库的三层架构思路挺清晰的，抽取、管理、一条龙搞定，适合银行这种数据量爆炸的业务场景。ETL 那块讲得蛮细，尤其是增量更新和调度监控，做得不好的话，光是数据同步就能把你拖死。数据存储用了经典的ODS-DW二层结构，支持多维，查询也快，像Oracle、Teradata这些老牌数据库都在用这套思路。主题清晰、数据稳定，做 BI 再合适不过了。和展示层用了OLAP和数据挖掘配合，像SAS那套行为计分和申计分机制，用数学模型动态调整授信额度，还能找出高价值用户，这操作可以说是“懂业务+懂技术”的典范。工具方面也挺全，ETL 有Informatica、DataStage；这块有Business Ob

数据仓库的三大技术层面 数据仓库的功能和逻辑结构决定了其三大技术层面：数据抽取、存储和管理以及数据分析和展现。 1. 数据抽取层 负责设计和实现ETL过程。 完成数据仓库的数据加载和更新。 数据源包括行内业务系统和行外相关数据。 2. 存储和管理层 采用ODS-DW二层结构。 存储的数据具有以下特性： 面向主题 集成 相对稳定（不可删改） 随时间不断变化 支持多维分析的查询模式。 存储内容包括业务数据和元数据。 保存的数据类型包括结构化数据和非结构化数据。 3. 数据分析和展现层 提供OLAP设计、分析和展现手段。 包括联机分析和数据挖掘两大技术。 ETL过程 ETL包括数据抽

数据仓库的一套原版资料，内容挺全，逻辑结构也清晰。基于银行 IT 系统场景，把 ETL、DW、OLAP、数据挖掘这些知识点串得比较顺，适合你深入理解数据流怎么走，怎么存，怎么。哦，对了，还有真实案例，比如广发银行怎么用 SAS 做行为计分和信用评估，蛮实用的。 ETL 的 ET部分讲得细，增量抓取、转换调度、监控点都有提，基本能还原你做一个数据加载系统的全过程。Informatica、Datastage这种老牌工具也有提，拿来对比现代工具也挺有意思。 DW 存储结构是走 ODS-DW 两层，老方案但还蛮经典的。面向主题、集成、不可删改这类特性都写得明明白白。内容还提到了结构化和非结构化数据的混

中国大型商业银行在信贷应用与分析系统中，建立了全行的信贷数据仓库，包括450个信贷数据集市，每个地市级分行均设有信贷数据分析中心。数据规模达到6T，年增长500G。系统运行八年，服务超过20,000名用户，累计投资超过5亿。该系统采用ROLAP模型，使用BusinessObjects作为分析工具，以Informix为数据仓库平台，Domino/Notes为应用平台。

数据仓库的压缩知识包，挺适合做银行系统的同学快速过一遍核心概念。像 ETL、OLAP、数据挖掘这些老朋友全都涵盖了，讲得也蛮系统。结构是按三层逻辑来拆的，从数据怎么抽取、怎么存储，到怎么展现。内容还穿插了实际案例，比如广发银行怎么用 SAS 做信用评分，这种就挺接地气。 数据的抽取层，重点是 ETL——抽、转、载，技术细节还不少。像增量更新、调度监控啥的，讲得比较清楚。你要做批、同步数据，那部分可以反复看几遍。 存储和管理这块，用的是ODS-DW的二层架构。ODS 偏近实时，DW 偏，结构清晰，方便你做后续的主题建模。数据的四大特性也有讲，像面向主题、不可删改这些，做银行类系统要注意合规要求。

商业银行的系统技术栈，还真挺有年代感的，但也有不少技术现在依然吃香。像J2EE和COBOL，在银行核心业务系统里，至今还活跃着。嗯，虽然听起来有点老派，但稳定性和吞吐量是真顶。搞报表、OA 那一块，多时候就上了.NET、VBA甚至NOTES这种轻量级技术，响应快、开发也省心，适合非交易类的轻量系统。要说未来几年银行 IT 里比较火的，应用整合肯定是主角。像ESB、SOA、TIBCO这类构件化平台，用来打通各类业务子系统，效果还不错。你在搞系统对接或者老系统改造，基本都得碰。BPM和工作流也越来越刚需了，是在信贷、审批这些流程里，配个像Biztalk、FileNet这种平台，流程走得顺，改规则也

商业银行中有多种数据挖掘技术的应用方法正在研究中。

商业银行IT系统架构复杂，技术应用广泛。在业务和交易系统层级，J2EE、C、COBOL（大机）、PRG（400平台）、PL/SQL、CICS、TUXEDO、MQ等技术扮演着关键角色。而在OA、报表展示等低端应用场景，NOTES、VBA、JSP、PASCAL、.NET等也占据一席之地。 展望未来，以下技术将成为商业银行IT系统发展的重要趋势： 应用整合与构件化: ESB、EAI、SOA、TIBCO等技术推动系统互联互通，提升业务敏捷性。 流程化与自动化: 影像工作流、BPM、内容管理技术优化信贷审批、作业中心等业务流程，提高效率。 智能化与数据驱动: 规则引擎技术应用于信用卡反欺诈、反洗钱

商业银行客户关系管理中的数据挖掘应用，这篇内容充实而详尽，适合作为数据挖掘课设的优秀参考资料。