商业银行IT系统解析：数据仓库与分析技术

"该资源主要介绍了商业银行IT系统中的数据仓库概念及其在实际应用中的重要性，特别是数据的抽取、存储和管理、分析和展现三个技术层面。文中提到了ETL（数据抽取、转换、装载）过程以及数据挖掘技术在风险管理中的应用，并列举了一些常见的BI厂商和产品。" 在商业银行的IT系统中，数据仓库扮演着至关重要的角色。数据仓库是一种专门设计用于支持决策制定的系统，它整合了来自不同业务源的大量数据，提供了一种集中、一致且易于理解的数据视图。数据仓库通常分为三个技术层面： 1. **数据的抽取**：这一层负责从各种数据源（如行内业务系统、行外数据）中获取数据。ETL（Extract, Transform, Load）过程是数据抽取的核心，它包括数据的提取、清洗、转换，以及加载到数据仓库中。 2. **存储和管理**：数据仓库采用ODS（Operational Data Store，操作数据存储）和DW（Data Warehouse，数据仓库）的两层结构。ODS主要用于临时存储最近的业务数据，而DW则存储经过整合和预处理的、面向主题的数据，这些数据具有稳定性、不可删改性，并随时间变化。数据仓库支持多维分析，存储的内容不仅包括结构化的业务数据，还有元数据，即关于数据的数据。 3. **数据分析和展现**：此层利用OLAP（Online Analytical Processing）技术和数据挖掘工具，对存储的数据进行深入分析和展示。OLAP提供快速、灵活的多维查询和汇总能力，帮助用户进行深度探索。数据挖掘则从海量数据中发现隐藏的模式和趋势，例如，广东发展银行通过SAS的行为计分和申请计分机制，对信用卡用户行为和信用风险进行分析，以优化信贷策略和服务推广。 在实施这些技术的过程中，银行通常会采用不同的软件工具。例如，ETL工具有Informatica、SQL Server Analysis Server、datastage等；DW平台有IBM DB2、Oracle、Sybase IQ、NCR Teradata等；OLAP工具包括Cognos、Business Objects、MicroStrategy、Hyperion、IBM等；而数据挖掘软件则有IBM、SAS、SPSS等。 在商业银行的IT系统中，除了数据仓库，还包括各种业务系统，如核心业务系统、国际结算系统、网银系统、保理业务系统、外汇清算系统、卡系统、基金托管系统、债券交易系统等。这些系统共同构成了银行日常运营和技术支持的基础，确保了金融服务的高效、安全和智能化。