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关键词： 商业银行   数据仓库   风险管理   核心竞争力  

摘要： 随着2001年中国加入WTO,中国的金融行业开始逐步融入到了全球经济一体化的进程中。而西方发达资本主义国家近些年在金融业尤其是银行业掀起的金融创新、金融变革或者引发的金融危机则正越来越深地影响着我国的金融业,影响着我国商业银行发展的方向。金融市场竞争的日趋白热化,金融监管要求的高标准和定量化以及金融标准化的大力推广是今后我国商业银行发展和生存的现实环境,数据仓库凭借其海量的数据存储能力,强大的数据整合和数据挖掘能力,可以整合银行的系统,实现数据的整合,支持经营决策和监管报送,因此数据仓库应用必将成为商业银行信息技术应用的重点。而国外银行的数据仓库建设的经验告诉我们,数据仓库的建设没有一个统一的模式,特别是数据仓库应用领域的探索仍存在很大的发展空间。\n 从我国商业银行数据仓库建设的现状来看,目前中国银行业数据仓库建设虽然已经实施了很长一段时间,但整体上仍处于基础建设和应用部署方面的探索阶段。围绕数据仓库这个概念所创造出来的客户关系管理、风险管理、决策支持、管理信息系统、数据平台、综合报表平台等等应用系统名称,乃至一些诸如多维分析、数据挖掘等等系统和纯技术概念被广为接受,与此相关的各类应用和集成服务项目也一直被当作各专业服务商、咨询商、产品厂商的工作重点。但是,近十年的时间过去了,纵观林林总总的这些数据仓库项目,却会发现真正为银行经营管理起到关键推动作用,真正达到“决策支持”目的的成功案例却是凤毛麟角。\n 本文希望立足于我国商业银行的现状,找到商业银行在数据仓库应用中存在的一些问题,并深入剖析这些问题的根源,从而在商业银行现有的组织架构、管理模式、数据质量和开发方式的基础上,提出一些符合实际,切实可行的数据仓库应用解决方案,使数据仓库应用能真正地为银行用户接受并使用,从而发挥出其真正的数据整合和数据挖掘的功效,提升我国商业银行的核心竞争力。\n 本文采用理论分析和案例研究相结合的方法。从分析数据仓库的特点、作用等基本理论入手,结合国内外银行在数据仓库应用方面的情况,分析我国商业银行数据仓库的现状,并在此基础上深入分析我国商业银行数据仓库应用建设中存在的问题,从而针对这些问题,提出了数据仓库应用的建设原则和具体解决方案,最后通过设计具体应用的开发方案,来证明所提解决方案的可行性和体现出本文研究的价值。\n 文章在结合本人在银行产品开发部门多年负责数据仓库应用的项目开发经验的基础上,主要做了以下富有创新性的工作:\n (1)本文根据我国商业银行开发数据仓库应用的实际情况,站在产品开发的角度,从项目管理和银行内部管理两个方面归纳了商业银行开发和推广数据仓库应用中可能存在的问题,提示商业银行,数据仓库应用的开发不是一个技术项目,不同于一般业务系统的项目开发模式,不是依靠一两个部门就可以完成的项目,数据仓库应用要达到出预期的效果,真正支持经营决策,需要全行自上而下给予高度的重视和银行各部门的协调一致。\n (2)本文针对我国商业银行的现状和特点,总结了一套数据仓库开发和推广的原则,既可以作为商业银行数据仓库应用的开发原则,也是本文解决对策的方向指引。\n (3)围绕商业银行的数据仓库应用开发原则,针对存在的问题,本文提出了商业银行数据仓库应用开发和推广的解决对策。本文的解决对策是建立在商业银行现状和特点基础上的,有实际可操作性的,可以立即付诸行动并获取效果的解决方案。

关键词： 数据仓库   网络安全   网络态势   数据挖掘   评估系统  

摘要： 网络态势感知系统是未来网络安全管理系统发展方向,开展对网络态势感知系统的研究具有重要的理论与现实意义。\n 本文以建立一个基于数据仓库的网络安全态势感知系统为目标,集成多源的网络安全数据建立网络安全态势数据仓库,利用OLAP和数据挖掘技术对网络安全态势数据进行分析与评估。\n 本文的主要工作有以下几个方面:网络态势评估系统的体系架构,网络态势数据仓库建模,网络态势数据仓库ETL、网络态势评估、网络态势OLAP。\n 在网络态势评估系统的体系架构研究方面,本文根据系统需求设计了基于数据仓库的网络态势感知系统的体系架构,将系统分成数据源层,网络态势数据获取层,网络态势数据存储层和应用层4个层次,并介绍了各个层次中采用的技术实施方案。\n 在网络态势数据仓库模型研究方面,本文根据网络态势评估的需求,参考网络态势评估指标,对网络态势数据仓库的概念模型、逻辑模型、物理模型和粒度模型进行建模。\n 在数据仓库ETL方面,本文采用微软集成服务作为数据仓库ETL的解决方案,并介绍了基于集成服务的网络态势数据抽取器实现的关键技术。同时,本文设计了网络态势数据仓库抽取器管理平台,实现对数据仓库的抽取器及其元数据的统一管理。\n 在态势评估方面,本文介绍了基于攻击模式图的态势评估方法。在数据仓库的基础上,通过序列模式挖掘算法,生成态势评估规则,并将态势评估规则应用于评估实例中。最后针对评估结果进行分析,并给出合理的解析。\n 在网络态势OLAP方面,本文利用OLAP技术对数据仓库中多维数据集进行展示,通过上卷、下探、切片和切块等操作,对态势数据进行展示和分析并给出结论。

关键词： 电信公司   数据整合   收入归集系统   数据仓库   数据转换   稽核管理  

摘要： 目前中国联通公司黑龙江省分公司的固网系统所使用的进行业务数据收集、存储等功能的系统为业会合拢系统。该系统只针对业务数据进行收集、存储和待查询等极为简单的操作，无其它更多可以为客户和决策层带来便利的功能。随着第三代移动通信技术即3G技术等各种最新技术的广泛应用，联通公司急需一个可以将各外围系统的业务数据进行统一抽取并进行数据相应管理的系统。\n 在以上需求的基础上我们在联通系统集成有限公司黑龙江省分公司的组织下针对面向电信数据整合的收入归集系统进行了设计和开发。在该系统中，首先我们设计了一个接口，通过该接口可以将各个外围系统如固网BSS系统、G网营帐系统、CRM系统等的数据统一传输到收入归集系统。收入归集系统主要分为数据收集、数据归集、数据转换、稽核管理、参数设置、数据录入、统计分析、报表展示、启动管理、系统监控、系统管理、日志管理等功能，能够将各个外围系统上传的数据按照规则进行相应转换，生成便于存储和使用的数据，以报表的形式展示出来。转换后的数据被存储在构建的数据仓库中，形成各个数据集市进行主题分析，便于集团公司及时调整经营策略，制定和开发出针对不同年龄段不同使用群体的新产品新资费，从而可以更好的占领市场和扩大市场，使公司更好更快的发展。\n 在本文中着重介绍了数据仓库的构建，接口的设计与实现以及数据收集功能、数据归集功能、数据转换功能、稽核管理功能、统计分析功能和报表展示功能等的设计与实现。\n 本系统目前已经在联通系统集成有限公司黑龙江省分公司进行了试运行，在实际作业中通过接口能够较好的达到数据抽取和传输的完整性、准确性、及时性，并能对数据按照规则进行统一转换并存储到数据仓库中，最后以报表的形式展现出来，供决策者使用，较好的体现了该系统的价值。

关键词： 净利息收支测算系统   参数管理模型   数据仓库   商业银行   系统设计  

摘要： 综合经营计划是商业银行落实发展战略，统筹各项目标任务和资源配置的载体。净利息收支测算作为综合经营计划编制的主要组成部分，其准确与否，直接关系到对银行效益的判断和相关政策的制定。因此，建立可操作的净利息收支测算系统变得日益迫切。\n 本文通过对净利息收支测算系统需求的分析，阐述了系统的设计思想和实现技术，以及如何建立先进的参数管理模型，最终通过固定和灵活报表方式，为客户实现互动的损益动态模拟和绩效预测分析系统功能。\n 该系统基于数据仓库的总体技术框架和平台工具，构建利息收支测算功能，统一总行、分行在不同测算参数情景下的存量和增量利息收支测算方法。利息收支测算覆盖资产负债表中全部生息资产和负债产品，并建立先进的参数管理模型，实现对利息收支测算的多维参数管理，实现各类固定报表和灵活报表，支持产品、条线、机构、客户等级、期限结构等维度的利息收支预算报告，从而提升了综合经营计划净利息收支测算系统的稳定性和可靠性。

关键词： 企业资源计划系统   数据仓库   信息块  

摘要： 介绍了基于SAP商务智能仓库(BW)平台的生产经营综合分析系统在中国石油化工股份有限公司北京燕山分公司(简称燕化公司)的实施应用情况,如业务体系架构、数据建模和模型设计的技术实现过程。生产经营综合分析系统以企业资源计划系统为主要数据源,对燕化公司生产和经营数据进行全面整合,能够快速、准确、高效地处理应用系统中的海量数据,为企业经营管理和领导决策提供了可靠的数据支撑。

关键词： 电信行业   数据仓库   数据挖掘   数据集市  

摘要： 数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，研究和解决从数据库中获取信息的问题。由于数据仓库技术解决了不同数据模型的转换，不同数据语言的转换，不同表示的转换等复杂问题，具有统一的能够反映历史变化的数据，因此面对越来越激烈的市场竞争，电信为了提升企业内部的科学决策能力，越来越重视数据仓库数据的发展以及决策支持系统的建设。\n 本文首先介绍数据仓库的理论和应用背景，从市场应用需求的角度阐述数据仓库出现的原因及其重要性。其次，介绍数据仓库的基本概念、基本定义、体系架构和模型框架。最后，根据数据仓库在电信行业中的应用现状，描述数据集市的建设方案、数据仓库的关键技术、电信行业中数据仓库系统分层设计模型与实现方法、层次模型在数据仓库中的作用。以分层思想建立数据仓库模型，减少了系统之间的耦合度，提高电信行业应用系统的统计效率。

关键词： 多维关联规则   成人教育   数据仓库   数据挖掘  

摘要： 数据挖掘是近十几年中迅速发展起来的多学科交叉研究领域,它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、信息检索等最新技术的研究成果。它不仅能对过去的数据进行查询,而且能够找出过去数据之间的潜在联系、预测未来的发展趋势等,应用范围非常广泛。基于数据仓库的多维数据挖掘技术,是一种将OLAP技术和数据挖掘技术相结合而形成的技术。\n 目前,大部分的成人教育学校都建立了自己的管理信息系统,积累了大量的数据。但这些数据由于没有进行更进一步的深入挖掘和分析,无法发现数据中隐藏的关系和规则。本课题利用数据挖掘技术对成人教育数据进行挖掘和分析,重点对多维关联规则挖掘技术的应用进行了探索,并设计和实现了一个数据挖掘实验系统,用来发现成人教育数据间的内在联系和潜在知识。\n 本课题主要研究内容包括:\n 1.在以Apriori算法为核心的多维关联规则挖掘算法基础上,引入相关度概念的定义,基于该定义,能够生成用户真正感兴趣的规则。\n 2.对成人教育原有数据进行预处理,用SQL Server建立数据仓库并使用Analysis Services工具创建多维数据集(数据立方体)。\n 3.将多维关联规则挖掘算法应用到成人教育实验系统中,使用Visual Studio2005作为开发工具,设计并实现了一个基于Web服务器的B/S结构的实验系统。\n 4.结合成人教育的背景,对挖掘系统的实验结果进行分析,总结了论文研究的意义和作用。

关键词： 工商银行   经营管理   客户关系管理   数据仓库   企业文化   客户满意度  

摘要： 随着经济的全球化和入世过渡期的结束，外资银行大量涌入我国,国内金融市场竞争日益激烈,金融买方市场已初步形成。面对新的经营发展环境，如何在激烈的竞争中求生存、谋发展，已成为各家商业银行面临的重要课题。工商银行作为国内规模最大的商业银行，要想全面提高核心竞争力就必须从根本上转变经营观念，优化资源配置，建立完善的客户关系管理体系和科学的系统评价体系，提高客户忠诚度。\n 首先，本文在查阅大量参考文献的基础上，总结了客户关系管理的理论基础和商业银行数据仓库建设的一般发展趋势，分析了黑龙江省工商银行建立客户关系管理系统的必要性。其次，对黑龙江省工商银行现有的客户关系管理系统进行了研究，归纳了现有客户关系管理系统存在组织结构繁琐、业务系统性能下降、客户管理效率低下、数据质量治理和风险管理不充分等问题。为了解决这些问题，提出对现有客户关系管理系统进行改进的方法：一是建立企业级数据仓库。企业级数据仓库的建立整合了客户资源、提升了数据质量和风险防控能力，还能帮助客户关系管理系统对客户需求做出精确判断，为决策层提供有价值的分析报告；二是建立“以人为本”的企业文化。“以人为本”的企业文化能不断提升员工满意度，进而提升客户满意度；同时企业文化是企业的灵魂，是推动客户关系管理系统不断完善的强大动力。最后，为客户关系管理系统建立了系统评价体系，其目的是让银行审视客户关系管理实施情况，确保客户关系管理系统的运作效率，最终成功实施客户关系管理系统。

关键词： 同伴关系   联机分析处理   数据仓库   数据挖掘   分析服务   儿童情绪能力   关联规则  

摘要： 儿童是祖国、社会的未来，儿童的健康发展也越来越受到人们的关注。而在儿童情绪能力发展过程中，同伴关系具有成人不可替代的独特的重要作用。在人生的各个发展阶段所形成的同伴关系不尽相同，而且各时期的同伴关系对于个体本身的发展意义也不相同。青少年时期就是同伴关系发展的一个特殊时期。本论文以青少年同伴关系研究作为背景，以SQL Server2000中的Analysis Services作为数据挖掘工具，研究了数据挖掘技术在青少年同伴关系中的应用。基于数据仓库和数据挖掘的有关概念和知识，提出了一个青少年同伴关系研究的基本框架，构建了青少年同伴关系研究数据仓库，使数据挖掘技术成功的应用于在心理学数据分析中。主要研究成果如下：\n 1.以青少年同伴关系研究为主题，通过需求分析、概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计等步骤，构建了用于青少年同伴关系研究的数据仓库，并选择SQLServer2000为构建平台完成数据仓库的实现。\n 2.基于.NET的青少年同伴关系研究平台开发，具有用户管理、数据查询、关联规则挖掘、研究成果管理等功能，并通过SPSS Clementine软件验证该平台中关联规则挖掘算法的正确性。\n 3.使用Analysis Services创建了用于青少年同伴关系研究的多维数据集，基于该多维数据集进行了部分数据挖掘工作，包括决策树挖掘和聚集挖掘。通过均值替代空缺值的方法对比不同数据处理方法的结果。\n 研究成果表明，数据挖掘技术应用于心理数据分析是完全可行的。为心理学问题研究提供了一种新的方法。

关键词： DSS   DW   OLAP   SDSS  

摘要： 本文介绍了决策支持系统的概念和体系结构,分析了传统DSS系统的局限性。从而提出了基于现代数据仓库(DW)和数据分析工具(OLAP)的综合决策支持系统(SDSS)的构想,并给出了它的体系结构。同时,总结了这种基于数据仓库技术的决策支持系统的特点和优势,以及它的模型表示和知识获取的过程。