商业银行IT系统：数据仓库与数据分析

本文主要介绍了商业银行的IT系统，特别是数据仓库的设计与应用，以及相关技术如ETL、OLAP和数据挖掘。 数据仓库是商业银行IT系统的重要组成部分，它按照功能和逻辑结构分为三个技术层面：数据抽取、存储和管理、数据分析和展现。数据抽取层通过ETL（Extract, Transform, Load）过程，从行内业务系统和行外数据源获取数据，进行清洗和整合。ETL不仅涉及全量数据的加载，还包括增量数据的处理，以及转换规则的设定和调度监控。 存储和管理层则采用ODS（Operational Data Store）和DW（Data Warehouse）两层结构，其中ODS用于临时存储和快速访问近期数据，DW则存储经过集成、清洗后的主题数据，这些数据具有稳定性和时间序列特性，支持多维分析。在这一层，数据不仅包括结构化的表格数据，也有非结构化的文本、图像等信息。 数据分析和展现层是数据仓库的前端，通过OLAP（Online Analytical Processing）技术，提供多维分析和报表展示，帮助决策者理解业务状况。数据挖掘是此层的另一关键技术，它能从海量数据中发现模式，预测趋势，如广东发展银行运用SAS的行为计分机制，对信用卡用户的消费行为进行智能分析，以优化信贷策略。 此外，文章还列举了一些常见的BI（Business Intelligence）厂商及其产品，例如ETL工具有Informatica、SQL Server Analysis Server和datastage，DW平台有IBM DB2、Oracle、Sybase IQ和NCR Teradata，OLAP工具包括Cognos、Business Objects、MicroStrategy、Hyperion和IBM的相关产品，而数据挖掘软件则有IBM、SAS和SPSS等。 商业银行的IT系统通常包括多个业务子系统，如核心业务系统处理日常交易，国际结算系统管理跨境资金流动，网银系统提供在线服务，保理业务系统处理应收账款，外汇清算系统处理不同货币的交换，卡系统管理信用卡和借记卡业务等。这些系统相互协作，共同构建了复杂而全面的银行IT架构。由于银行业务的复杂性和监管要求，银行IT人员需要深入理解业务流程，同时也需要保持对新技术的敏锐度，以适应不断变化的市场需求和法规环境。