商業(yè)銀行信貸信息數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的研究與應(yīng)用.pdf

1、在我國(guó)加入WTO以及巴塞爾新協(xié)議在各成員國(guó)的實(shí)施后，中國(guó)的銀行面臨著越來(lái)越激烈的國(guó)內(nèi)銀行和國(guó)外銀行雙重競(jìng)爭(zhēng)壓力。為了在強(qiáng)烈的競(jìng)爭(zhēng)中盈利，最重要的是能夠及時(shí)地為銀行的生存與發(fā)展做出正確的決策。目前，中國(guó)的銀行業(yè)正日趨多元化，信貸信息來(lái)源于銀行的多種業(yè)務(wù)和不同系統(tǒng)，這使得銀行需要進(jìn)行科學(xué)統(tǒng)一地管理和整合這些資源，以輔助銀行決策。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)是近年來(lái)應(yīng)用和發(fā)展得非?？斓囊环N商業(yè)智能技術(shù)，它向企業(yè)提供對(duì)企業(yè)內(nèi)部積累的大量歷史數(shù)據(jù)以及可

2、能得到的外部信息進(jìn)行分析和挖掘，并從中提取有價(jià)值信息的解決方案，幫助管理人員分析業(yè)務(wù)狀況，預(yù)測(cè)市場(chǎng)，并做出正確決策。 本文在調(diào)研分析的基礎(chǔ)上，提出了滿(mǎn)足商業(yè)銀行業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)總體架構(gòu)和建設(shè)目標(biāo)，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型；分別以O(shè)racle和DataStage作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)體和ETL工具，開(kāi)發(fā)并建立了一個(gè)信貸信息數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)集成；最后給出了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)和ETL性能優(yōu)化的措施。通過(guò)