文档介绍：Teradata
银行业数据仓库
业界对数据仓库的主要观点(之一)
数据仓库定义:
核心定义[1] :数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化的(Time Variant)数据集合,用于支持管理决策和信息的全局共享
数据仓库作用:
实现跨业务条线、跨系统的数据整合,为管理分析和业务决策提供统一的数据支持
数据仓库主要优势:
擅长海量数据处理,为复杂模型计算、数据挖掘等深层次数据应用提供技术平台
[1]:引自全球数据仓库之父
源系统
数据仓库
基础数据层
客户主题
财务主题
数据集市
客户关系管理
数据集市
核
心
系
统
信
贷
系
统
…
系
统
资
金
系
统
数
据
缓
冲
区
公
共
汇
总
层
客户关系管理
主题应用
风险数据集市
市场风险系统
风险主题应用
评级器系统
RWA系统
客户风险预警系统
机构绩效考核
数据集市
机构绩效
考核系统
……
产品主题
资产主题
交易主题
数据挖
掘工具
数据装载
数据装载
数据装载
数据装载
数据
清洗
与转换
数据访问
数据访问
数据提供
数据挖掘
营销主题
渠道主题
协议主题
内部组织
主题
地址主题
数据仓库建设的意义不仅是解决IT层面的数据问题,更重要的是吸引客户和提升客户忠诚度、改进工作效率、建立一个敏捷的创新的组织、改进重要的工作流程,加强风险和合规管理…
数据仓库是持续建设过程,需要持续投入。
“一个”企业级的数据仓库能够满足各类用户的需要。
数据仓库有助于反映数据的真实情况,提升数据质量。
-摘自Gartner “ Overview of Data Warehouse Project Delivery in 2010 ”
-摘自Gartner “Fundamentals of Data Warehousing for the CIO”
2002年以前,数据仓库和商务智能(BI)的成功率只有30%。但是,从2002年到2008年初,由于产品和实施能力的持续提升,自报的成功率稳步上升到70%左右。
从2008年到2010年,具有成熟的数据仓库的组织持续扩大其对仓库的使用,更积极的将其应用在绩效管理、业务活动监控、在线分析、业务整合分析和战略决策中,来支持企业战略目标的实现。
业界对数据仓库的主要观点(之二)
国内金融业数据仓库发展现状
4
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
中国工商银行
工行北京分行
中国建设银行
农业广东分行
交通银行
中国民生银行
中国光大银行
兴业银行
浦东发展银行
上海银行
邮政储蓄银行
徽商银行
上海登记结算
中结总公司
上证券交易所
Phase I
Phase II
Phase I
后续开发
Phase 0
Phase I
Phase II
Phase III
Phase 1
Phase I
Phase II
Phase III
Phase I
Phase II
Phase III
Phase IV
Phase V
Phase I
Phase II
Phase III
Phase I
MA
Phase I
Phase II
Phase III
Phase I
Phase I
Phase II
Phase III
Phase I
Phase I
Phase II
Phase I
Phase II
Phase III
Phase IV
Phase I
Phase II
MA
Phase III
Phase III
PhaseIV
Phase IV
Phase V
Phase IV
Phase III
Phase III
Phase IV
应用开发
Phase V
应用开发
Phase III
Phase III
新一代
应用开发
应用开发
应用开发
数据仓库引导的业务提升
驱动维度
业务提升机会
客户管理
事件和营销管理
关系优化和引导
行为分析与模型
客户细分
自动化服务
标准
客户关系管理& ROI
运营管理
销售绩效
管理和
关键指标
渠道绩效
管理和
关键指标
产品绩效
管理及
关键指标
流程管理和关键指标
客户绩效
管理和
关键指标
集团绩效
管理和
关键指标
风险管理
合规和信息披露