工商银行数据仓库建设：PCRM系统开发与应用

"该文档是关于中国工商银行数据仓库建设的设计方案，主要涵盖了开发进度、最终应用展现和数据仓库架构三个方面。文档中详细介绍了个人客户关系管理（PCRM）、业绩价值管理（PVMS）、信贷台帐报表（CMIS-REPT）等关键模块的开发进展，并对PCRM的应用主题进行了深入探讨，包括银行卡应用和个人金融应用等，以及对客户贡献度的分析。" 在工商银行的数据仓库设计方案中，有几个核心知识点： 1. **数据仓库建设**：数据仓库是一个集中的、非易失性的数据存储系统，用于支持管理决策。在工商银行的案例中，数据仓库被用来整合和管理来自不同业务系统的数据，提供统一视图以进行数据分析和业务洞察。 2. **开发进度**：项目按照阶段进行，例如PCRM的开发涵盖了需求分析、总体方案设计、原型开发与评估、以及各个功能模块的具体设计与开发。这种分阶段的方法有助于确保项目的有序进行和质量控制。 3. **个人客户关系管理（PCRM）**：PCRM系统是银行为了管理和优化个人客户关系而建立的。它包括了银行卡应用和个人金融应用等，通过对客户行为和贡献度的分析，来提升服务质量并促进客户满意度。 4. **银行卡应用**：这部分着重于银行卡持有者的分析，包括基本信息查询、存款余额分析、用卡行为分析、贡献度分析和风险分析。通过这些分析，银行可以了解客户的消费习惯，识别高价值客户，以便提供定制化的服务和产品。 5. **贡献度分析**：银行通过客户贡献度指标来评估客户对银行利润的贡献，如年龄在25-45岁的客户群体贡献度较高，尤其是36-45岁区间。这有助于银行制定针对性的营销策略，吸引并保留高价值客户。 6. **业绩价值管理（PVMS）和信贷台帐报表（CMIS-REPT）**：这些模块关注银行的业绩衡量和信贷管理，通过收集和分析数据，帮助管理层做出决策，监控业务表现，并降低信贷风险。 7. **数据仓库架构**：虽然文档没有详细展开，但数据仓库架构通常包括数据源、ETL（提取、转换、加载）过程、数据模型设计、数据分区策略、以及前端分析工具。良好的架构设计能够保证数据的准确性和高效访问。 8. **应用展现**：最终应用可能包括各种报表和仪表板，直观展示数据仓库中的信息，使业务人员能够快速理解和利用数据，推动业务发展。 这个设计方案展示了工商银行如何利用数据仓库技术提升其业务运营效率和服务质量，通过深入挖掘客户数据，实现精细化管理和决策支持。