银行数据仓库解决方案交流.ppt

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1、南昌商业银行数据仓库交流,天正智能,议程,公司介绍银行业数据仓库体系结构及技术解决方案数据仓库.vs.数据集市银行业数据仓库业务解决方案数据仓库实施总结及建议,议程,公司介绍银行业数据仓库体系结构及技术解决方案数据仓库.vs.数据集市银行业数据仓库业务解决方案数据仓库实施总结及建议,数据仓库不是一个产品！,首先申明：数据仓库是一个过程，而不是一个产品！数据仓库的整个过程包括很多产品和实施服务：平台产品数据库服务器存储数据处理工具ETL工具数据质量及数据管理工具前端应用工具OLAP工具数据挖掘工具报表及展现工具门户等业务应用自主开发（如：报表、绩效考核等）套装软件（如：Fair Isaac,Su

2、ngar)备份设备,数据仓库及信息决策演变过程,动态查询,持续数据更新和快速查询,批处理,分析预测,事件驱动,Increasing Query and Workload Complexity,Increasing Data Detail,Volume,Integration&Schema Sophistication,国内商业银行,企业级数据仓库系统框架,企业 数据仓库,从属数据集市,业务人员,IT 用户,数据导入,析取,清洗,条件,剔除,家庭关系,加载,知识发现 数据挖掘,信息存取 工具,源数据,采集,存储和管理,数据存取,IT Users,Business Users,业务系统,业务系统,

3、业务数据,外部数据,关系数据库管理系统,聚集,统计,人工智能,神经网络,多维,可视化,EIS/DSS,电子表,对象语言,开发,银行业数据仓库解决方案,是从多个数据源收集的详细交易数据和其他业务相关数据（包括企业内部和外部），并按照企业内部的整体规则整合数据，保持一定期限的历史数据用于分析,企业级分析平台,描述,基于实际的数据回答业务问题:从同一个数据源以任何数据粒度从企业的整体出发获得真实的唯一视图（single version of the truth）,企业级数据仓库系统企业分析平台,Single Version of the TruthIntegrated corporate infor

4、mationApplication neutralNon redundantSystem of record for all reporting and decision makingDetailed DataSummary data only help inferior toolsSummary data limits and controls usersAsk any question,any data,any time,功能,体系结构逻辑数据模型,可扩展性 不仅仅是数据量,Simple Direct at the startModerate Multi-table JoinRegress

5、ion analysisQuery tool supportComplex,58-way table join15 Pages,37 From Clauses,7 UNIONs,(Largest table 1 B rows,43 minutes),详细数据量,并发用户,模型复杂度,查询复杂度,数据仓库系统选择标准,在选择合作伙伴时应当考虑是否有业内足够的成功案例？是否有成功实施过数据仓库系统的专业队伍？是否有该行业的丰富经验？在选择技术时应当考虑该平台在数据仓库领域是否具有普遍成功的案例？系统的整体性能是否能够满足海量数据和复杂、并发查询的要求？整个系统是否具有线性可扩展的能力？整个系统是否

6、具有高可靠性？系统管理是否简单？系统是否能确保投资保护？,广泛的源数据支持DB2OracleInformixSybaseSQL ServerVSAMOLE DBODBCJDBC,源数据支持,数据平台 源数据支持,ETL系统：1、工具1).Teradata ETL工具2).Datastage3).Informatica2、管理系统1).调度系统2).数据管理系统（数据质量）,ETL产品,数据平台 ETL产品,运行在HP-UX、AIX、Solaris、Windows NT/200、NCR MP-RAS、MVS,数据仓库引擎-数据库系统,RDBMS:WorldMark PlatformWES/EMC

7、 StorageTape Library,关系数据库管理系统,数据仓库管理工具,Data Warehouse ManagementTeradata ManagerTeradata BARTeradata Metadata ServiceTDQM,数据库管理工具,数据仓库应用-OLAP Server,OLAP ServerCognosHyperion(Essbase)Microsoft Analysis ServiceMicroStrategyCA,OLAP Server,数据仓库应用-数据挖掘工具,Teradata Warehouse MinerSAS Enterprise MinerSPSS

8、 Clementine,数据挖掘工具,数据仓库应用 信息访问工具,查询工具：BTEQQuerymanBI套件：Business ObjectBrioCognosMicroStrategyExcelBI Portal:Brio,BO,Cognos,CA,信息存取工具,议程,公司介绍银行业数据仓库体系结构及技术解决方案数据仓库.vs.数据集市银行业数据仓库业务解决方案数据仓库实施总结及建议,选择：数据集市 vs 企业级数据仓库,数据获取,数据组织,数据访问,单一视图？,数据一致性？,系统维护？,系统扩展？,部门级&企业级,分析系统&业务系统的区别,分析系统,业务系统,议程,公司介绍银行业数据仓库体

9、系结构及技术解决方案数据仓库.vs.数据集市银行业数据仓库业务解决方案数据仓库实施总结及建议,银行数据仓库应用体系规划,OLAP工具/数据挖掘工具/分析模型,数据源,数据源,数据源,银行数据仓库,FS-LDM,地域,合约,事件,组织,渠道,产品,参与人,行销活动,浦发业务远景与目标,财务,客户资产,财务管理,监管报表总帐分析SVA分析财务预算与计划预测与场景分析动态财务报告,盈利分析,绩效管理,机构考核业务量考核客户经理考核,风险管理,信息披露（BII）市场风险信用风险操作风险反欺诈/反洗钱全面风险管理,资产负债管理,监管报表流动性管理利率管理资本金分配场景分析,客户管理,客户单一视图客户细分

10、目标客户搜索客户行为分析营销活动管理营销自动化,应用功能描述,营销活动管理,业务功能,客户单一视图,客户细分,客户行为分析,目标客户筛选,客户管理,应用领域,绩效管理,财务管理,风险管理,资产负债管理,全面风险管理,操作风险管理,市场风险管理,反欺诈与反洗钱,监管报表Basel II,监管报表,利率管理,流动性管理,资本金分配,场景分析,SVA分析,盈利分析,总帐分析,监管报表信息披露,预测与场景分析,财务预算与计划,机构绩效考核,CRM ROI,营销自动化,业务量考核,客户经理考核,动态财务报告,信用风险管理,产品绩效,渠道绩效,应用模块之间的相互关系,数据源,数据源,数据源,银行数据仓库,

11、结果,结果,结果,客户单一视图客户行为分析客户细分分析交叉分析事件营销分析,GAP分析方法 Duration方法利率敏感性分析到期日分析方法,集中度分析违约概率模型评分评级模型相关分析模型 IRB,结果,分析方法举例：,盈利分析资金转移计价场景分析利润贡献度分析,报表,分析,KPI仪表盘平衡计分卡,FS-LDM,地域,合约,事件,组织,渠道,产品,参与人,行销活动,财务,客户资产,绩效指标管理,平衡计分卡,绩效 管理,报表,分析,报表,分析,报表,分析,应用功能集成,资产负债管理,.,客户关系管理,信用风险管理报表,组织利润贡献度,帐户/客户/产品利润贡献度,BIS II自动报表,信用风险模型

12、,资金转移计价（FTP）,基于活动成本（ABC）,BIS II 报表,资产负债管理报表,预算与计划,现有客户利润贡献度,客户LTV,风险因子,BIS II 信息,资本系数,资产负债和净利息收入（按产品和到期日）每月预测,净利息收入预测,损益表和资产负债表每月预测（按组织和总帐科目）,当月利润，包括损益表和资产负债表（按组织和总帐科目）,当月预算与实际比较,当月利润（按帐户）只包括帐户级别的成本与收入,当期按活动的成本,按产品和帐户特性定义转移计价利率,资本需求模型、历史分析、资本系数（按产品）,按产品风险因子和风险属性历史分析,FTP利率,单位成本,当月总帐数据与贡献度产出进行调帐,LTV，N

13、PV盈利的折扣现值,利润贡献度分析,资产负债管理,信用风险管理,客户关系管理,银行职能部门完成,财务管理模块,SVA分析,盈利分析,总帐分析,监管报表信息披露,预测与场景分析,财务预算与计划,动态财务报告,财务管理,1,2,3,4,5,6,7,资产负债表损益表信贷收支表其他监管报表,资产负债表分析损益表分析现金流量表分析财务指标分析,银监会、人民银行所需要的监管报表，上市需要或银行自身财务信息的披露，如：资产负债表、业务状况表等。,利用银行的总帐数据，针对三大财务报表，根据财务管理的不同要求，分别设定不同的评价分析方式，进行财务指标的分析、利息收支分析、费用监控分析等。,运用一致适当的资金转移

14、计价及成本分配的方法论，获取真实反映客户行为对利润贡献度影响的详细数据，进行帐户贡献度的统计，并自下而上的统计和分析客户、机构、产品、渠道的贡献度，定义超越总帐之上的利润评估方法。,基于盈利分析的基础，将市场风险、信用风险、操作风险进行资本的分配，并以此为基础计算股东附加价值(SVA)，以股东附加价值建立了一个衡量单位以确定任何的投资是否符合股东所需回报的基准；无二级功能，直接体现SVA值。,建立关联模型，通过参数设置的调整，来进行财务数据的预算，并以此调整计划值；通过经营过程中监控计划的完成情况和年末计划执行结果的分析，反馈调整预算模型并建立起全面的财务监管体系。,财务预算财务计划执行监控执

15、行过程分析年末计划执行分析,利用What-If的功能，建立业务量、收益的预测模型，并可以假设不同的经营状态下的收益状况。,业务规模预测收益预测,利用分户帐数据和内部费用所关联的分户帐数据，动态根据需要生成财务报告,绩效管理模块,绩效管理,机构考核,业务量考核,客户经理考核,产品绩效,渠道绩效,1,2,3,4,5,根据平衡计分卡的原理，建立以财务、客户、流程、员工四个构面组成的绩效考核的指标体系，分析和控制银行及下辖机构经营管理的效率，并对指标进行详细的分析和预警提示。,仪表盘平衡计分卡KPI管理与分析,存贷款业务国际结算业务卡业务资金运营业务其他中间业务,以客户经理为考核的出发点，对客户经理所

16、服务的客户带来的收益、风险损失以及不良贷款清收额度等综合评估客户经理工作的绩效。,产品分布分析产品贡献度分析新产品捆绑销售策略,了解不同地区分销渠道的业务量、容量和利用率，作为分销渠道管理与部署的决策参考，以及制定经营绩效评估的标准。,以业务为出发点，分析各业务经营的规模、收益、风险以及收益、风险、规模是否均衡。,客户经理工作量评估客户经理收益评估客户经理贡献度,了解产品在地区、网点、客户细分、到期日的分布情况，指定产品的经营绩效评估标准，以及设计新产品捆绑销售方案。,渠道的业务量分析渠道容量分析渠道利用率分析渠道分布分析渠道收益与成本,风险管理模块,全面风险管理,操作风险管理,市场风险管理,

17、反欺诈与反洗钱,监管报表Basel II,信用风险管理,风险管理,1,2,3,4,5,6,市场风险暴露值计算关联进入其它功能,基于Basel II协议所规定的要求，进行银行自身信息的披露，满足央行、银监会及其他相关管理部门监管的要求。,进行市场风险暴露值的计算，并建立与资产负债管理中流动性管理、利率管理模块的关联，评估和衡量目前银行所承担的流动性风险、利率风险，以及这些风险暴露的变化及原因。,衡量和评估银行目前面临的信用风险值，同时建立信用风险的监控管理模块，根据资产业务的贷前、贷中、贷后三个环节的不同特性，建立全面监管体系。,信用风险暴露值计算信用风险控制,衡量和评估银行目前面临的操作风险值

18、，并设定异常交易特征及时预警和提示可能的违规操作，并与后督管理相结合，进行交易差错管理,异常交易预警后督差错检查非现场稽核,设定和维护欺诈、洗钱交易特征模型，根据模型自动预警可能性的洗钱和欺诈交易，并对已经发生的欺诈、洗钱交易的分布特点进行分析，反馈修改欺诈、洗钱交易特征模型。,定义欺诈、洗钱交易模型可能性欺诈、洗钱交易预警欺诈、洗钱交易分布分析,全面计算和评估银行和其管理的各分支机构目前所暴露的各类风险值，并利用不同的分析方法，进行风险的全面管理。计算组合风险，VAR，RAROC等。,流动性报表利率敏感性报表资本充足率报表其他监管报表,资产负债管理模块,监管报表,利率管理,流动性管理,资本金

19、分配,场景分析,资产负债管理,1,2,3,4,5,资产负债管理模块是进行综合的缺口管理，让资产负债在流动性、到期、利率敏感性等基础上保持结构匹配，并在可承担的风险暴露下，获得更高的收益；满足资产负债管理模块定义的所有上报的监管报表都被涵盖在此。,利用资金结构方法和到期分布方法评估目前的经营状态是否存在流动性风险，并匡算目前流动缺口值。,包括利率敏感性管理、汇率管理和产品定价三方面的全面综合的利率管理。,针对银行资本金的管理模块，了解资本金的来源分布已经针对风险资本进行计算，衡量和评估资本金的分配。,利用What-If的功能，根据对未来利率变化的各种预测，分析和评估目前的资金和利率结构下产生的影

20、响，从而获取是否需要通过策略控制调整资金和利率结构的信息。,资本管理资本充足管理资本结构决策模型资本计划利润分配管理,资金结构分析流动性缺口资金缺口管理到期分布头寸匡算,利率敏感性分析汇率管理外汇资金缺口产品定价,资本管理利率缺口估算资金到期估算汇率变化外汇资金缺口估算,客户管理模块,1,2,3,4,5,6,客户管理,营销活动管理,客户单一视图,客户细分,客户行为分析,目标客户筛选,CRM ROI,营销自动化,7,以客户号为唯一索引，将散落在各系统中的客户信息和客户在银行中的全部往来进行整合并统一展示。包括客户基本信息、帐户信息、结算信息、交易信息、担保信息、授信信息、产品信息等。,根据定义相

21、应的指标和给定的条件，对目标客户进行搜索和选择。,计算并跟踪每一次市场营销活动对每一个客户所带来的ROI（投资回报率），并据此调整沟通和营销活动计划，优化客户关系的管理。,分析型CRM与操作型CRM的有机集成，集成银行各种渠道，使营销活动执行自动化。,根据不同的营销计划的目标，选择不同的营销策略活动，针对银行各种策略活动管理，对活动对象、活动的内容，成本等内容进行详细的管理。,基于客户的交易行为数据为分析的主体，了解特定客户群体对分销渠道的偏好程度，以及使用产品的情况、对产品的需要、购买倾向等。,个人客户信息公司客户信息同业客户信息,客户关怀管理重点客户管理风险客户管理异动客户管理,划分具有同

22、质的客户群体，并根据客户细分群体的不同特征进行不同的营销活动。,机构客户细分对公客户细分个人客户细分卡客户细分,客户轮廓分析产品交叉销售分析百分比分析渠道偏好分析,营销活动规划营销活动定义营销活动执行营销活动评估,渠道接口定义渠道集成营销自动化,应用功能与业务部门的关系,应用功能与业务部门的关系（续）,应用功能集成演示,Demo,关键绩效指标管理,客户信息与客户关系管理系统,总体目标 建立以客户为中心的基础数据仓库和客户信息文件，分期分批实现客户关系管理各个应用模块，逐步实现银行以客户为中心的客户信息管理、客户分析管理、分销渠道管理、利润成本管理、客户细分、绩效管理、客户关系优化、先进的市场营

23、销和风险管理，最终实现以客户为中心的差异化服务(One to One Marketing)。近期目标构造以客户为中心的基础数据平台（EDW）实现客户单一视图、客户信息管理和客户分析体系（CIM）进行市场营销和营销活动管理，集成现有渠道，实现营销自动化，做到真正的客户关系管理（CRM）。,目标客户搜索,第一期,第二期,第三期,以客户为中心的中央数据仓库（EDW）,客户细分分析,客户单一视图,营销活动管理,事件式营销,数据挖掘模型,客户倾向模型,客户评分模型,CIM/CRM系统总体规划,实施客户信息管理,实施客户关系管理,增强市场应变能力,客户信息管理,营销活动规划,渠道集成与营销活动自动化,探索

24、熟悉期客户全面了解产生报表/分析,发掘业务知识客户/产品/渠道/机构基本分析与定位理解客户及产品生命周期客户利润贡献度建立分析岗位/激励制度客户重大事件分析客户评级,建立运营模式事件式营销客戶保留机制自动化活动管理机制客戶滿意度/忠誠度評價关键绩效指标差异化定价与服务倾向评分 客戶生命周期,客户接触点系统,数据,业务,应用,客户信息管理（CIM）,是实现客户关系管理的基础和起步工作，目的是建立以客户为中心的数据平台，将分散在各个系统的客户信息进行采集、规范和集中管理，实现客户单一视图，实现客户信息管理、客户细分分析和客户行为分析体系。构建以客户为中心的数据平台 建立客户单一视图 实现客户信息管

25、理 目标客户筛选 客户细分分析,客户行为分析客户特性分析客户忠诚度分析客户性能分析客户贡献度分析客户未来分析客户产品分析客户促销分析客户行为预测,客户单一视图,建立客户单一视图，就是利用数据仓库技术和逻辑数据模型将分散在原有业务系统中不一致、不完整的客户信息进行整合，建立基于数据仓库技术基础上的面向市场的客户信息文件，并了解客户的轮廓、特征及交易行为。包括：集中的客户信息文件（CIF）对所有的客户进行集中的定义 唯一标识每一个客户 建立帐户到客户的归户 建立客户与产品、交易、区域、机构、渠道等逻辑关系,全面的客户信息管理,CIM应该遵循以下几个基本的原则：集中性 统一性和规范性 层次性 综合性

26、,客户信息银行资产,商业银行任一客户,客户基本情况,客户存款总量,客户贷款情况,客户中间业务情况,客户代理业务情况,客户信用情况,客户经理,广义的客户信息,狭义的客户信息 CIF,全面客户信息管理的设计,公司客户,客户基本情况,客户资产情况,客户负债情况,客户存款情况,客户贷款情况,客户资信状况,客户信用风险情况,单一客户,同业客户,客户分类,个人客户,CIM 系统功能,客户信息管理 客户总览 帐户信息 资产信息 结算信息 担保信息 授信信息 产品信息,客户细分分析 机构客户细分 对公客户细分 对公存款客户细分 对公贷款客户细分 个人客户细分 个人存款客户细分 个人贷款客户细分 同业客户细分

27、同业存款客户细分 同业贷款客户细分 卡客户细分,目标客户搜索 重点客户 关怀客户 风险客户 异动客户,安全管理 用户管理 安全管理 授权管理,议程,公司介绍银行业数据仓库体系结构及技术解决方案数据仓库.vs.数据集市银行业数据仓库业务解决方案数据仓库实施总结及建议,项目实施策略,“想大做小（Think Big,Start Small）”从全行的角度进行总体规划68个月之内搭建基础数据平台，并出初步成果采用循环式开发，每三个月向业务部门提供切实的成果应用先行解决各业务部门或分行的迫切需求比如客户信息管理、全行统一管理报表、绩效考核、经营快报等边开发、边投产、边推广、边收益,项目实施架构,数据标准

28、,技术架构,数据架构,数据质量,数据模型,公共维度,数据接口,数据存储体系,数据访问体系,安全管理体系,ETL体系,财务管理监管报表总账分析盈利分析SVA分析财务预算与计划预测与场景分析动态财务报告,绩效管理机构考核业务量考核网点考核,风险管理信息披露（Basel II）市场风险信用风险操作风险反欺诈/反洗钱全面风险管理,资产负债管理监管报表流动性管理利率管理资本金分配场景分析,客户管理客户单一视图客户细分目标客户搜索客户行为分析营销活动管理营销自动化CRM ROI,经营快报统一管理报表,应用架构,项目一期初步建议（68个月）,数据标准,技术架构,数据架构,数据质量,数据模型,公共维度,数据接

29、口,数据存储体系,数据访问体系,安全管理体系,ETL体系,财务管理监管报表总账分析盈利分析SVA分析财务预算与计划预测与场景分析动态财务报告,绩效管理机构考核业务量考核网点考核,风险管理信息披露（Basel II）市场风险信用风险操作风险反欺诈/反洗钱全面风险管理,资产负债管理监管报表流动性管理利率管理资本金分配场景分析,客户管理客户单一视图客户细分目标客户搜索客户行为分析营销活动管理营销自动化CRM ROI,经营快报统一管理报表,应用架构,逻辑数据模型设计,系统体系结构设计,需求分析,ETL开发,3月,时间,物理数据库设计,应用开发,数据调研,需求分析阶段,系统设计阶段,系统开发阶段,测试上

30、线阶段,5月,7月,业务调研,应用模块设计,数据导入,8月,一期工作计划初步,1月,项目管理,项目组织架构建议,应用开发小组,项目管理办公室,质量保证小组,业务规范小组,项目领导小组,基础设施小组,体系结构,LDM,ETL,人员需求：天正:10-12人 商行:4人左右,项目实施流程建议,信息调研(ID),业务需求分析,应用功能概要设计,数据仓库策略开发,业务调研(BD）,业务需求编写,应用功能详细设计,应用开发,逻辑数据模型设计,系统体系结构设计,物理数据模型设计,ETL开发,系统软硬件设备安装,系统管理与维护,系统测试与验收,项目结束回顾,业务访谈,项目管理（Project Manageme

31、nt）,需求分析,系统开发,系统设计,上线与维护,项目实施流程举例业务调研,业务调研：6月13日：公司业务部6月15日：客户服务中心 6月17日：零售业务部（含按揭中心）6月17日：客户服务中心6月18日：武汉分行（电话）6月18日：上海分行（电话）6月18日：北京管理部6月19日：金融同业部6月19日：资金管理部6月19日：风险管理部6月23日：北京管理部,共20余场次,CIM/CRM业务调研报告,CIM/CRM业务需求列表,项目实施流程举例业务需求编写,一、编写人员要求各部门的资深业务人员二、编写前准备工作数据仓库基本概念培训数据仓库应用范围、应用案例培训业务部门内部沟通,三、需求编写参照

32、模板确定需求大类对每一个具体需求，必须描述：目的与用途需求详细描述：描述内容包括但不限于要实现的具体功能、涉及的指标、查询条件、分析维度、统计口径、计算公式、报表格式、处理周期等。展现方式数据来源,项目实施流程举例业务需求分析,业务需求分析模板：,项目实施流程举例业务需求分析,业务需求分析方法与步骤：,数据支持程度分析,需求确认,需求的整理与归类,需求实现优先级排定,需求分析报告,召开业务需求确认会议（对每一个需求提出部门）了解每个需求的真实含义，包括：统计口径、解析维度、量值，相应数据源，报表周期、维度层次。参照模板，将业务需求填写为需求清单从部门的角度对每一个需求进行评估和判断,需求框架确

33、定需求重新整理与归类分析维度整理 通过对需求的分析，总结频繁出现的维度如：机构、区域、品种、日期、时间段、客户群体、交易渠道、交易类型、错误码等。讨论每一个维度的层次、级别。分析维度一览表c,根据业务需求的紧迫程度根据数据的支撑情况从宏观和微观上排定应用的优先级一期实现？二期实现？未来实现？,重新整理修正后的业务需求撰写业务需求分析报告,在数据调研的基础上，分析需求对数据的要求，判断数据的支持程度：完全满足部分满足没有数据数据决定了需求实现的可能性，也决定了需求实现的优先级,项目实施流程举例数据调研,债券管理系统银证通系统客服中心ATM系统银联前置个人消费系统分行系统手工数据,数据调研：综合业

34、务系统票据系统保理系统国际结算个贷系统个人实盘外汇买卖开放式基金代销网银系统资金拆借系统,30余种系统300多种报表,业务系统数据字典,数据源分析报告,项目实施流程举例体系结构与逻辑数据模型设计,系统体系结构设计前端工具选型系统组件设计数据导入体系设计信息存取体系设计数据管理体系设计安全体系设计运行与管理体系设计系统容量规划系统配置,逻辑数据模型设计模型框架设计模型主题设计代码表整合模型详细设计模型审查模型定稿,CIM/CRM 系统体系结构设计说明书,中央数据平台逻辑数据模型,中央数据平台逻辑数据模型说明书,项目实施流程举例物理数据模型设计,物理数据库设计数据结构设计命名规划设计索引设计DDL

35、生成物理数据库建立,中央数据平台物理数据模型,项目实施流程举例数据抽取、清洗、加载与转换,综合业务系统票据系统保理系统国际结算系统个人信贷系统个人实盘外汇买卖开放式基金代销网上银行系统资金拆借系统债券管理系统银证通系统客服中心ATM系统/银联前置,企业级数据仓库,数据抽取、清洗、加载和转换,源系统数据的抽取、清洗、加载和转换,加载策略设计、ETL流程设计、ETL任务定制、ETL脚本开发、ETL测试、数据导入,项目实施流程举例应用设计与开发,应用功能设计 应用概要设计单一客户信息管理行业信息库目标客户搜索客户分析业务查询与统计后台管理 应用详细设计 系统界面设计 系统集成设计 安全管理设计.,应

36、用开发客户单一视图开发多维分析业务查询与统计后台管理开发应用集成,CIM/CRM应用功能模块概要设计说明书,CIM/CRM应用功能详细设计说明书,项目实施流程举例系统功能测试,编写系统功能测试手册签署保密协议各业务部门参与系统功能测试 12月9日 金融同业部 12月10日 客户服务中心 12月11日 零售银行部 12月12日 公司业务部提交功能测试记录测试记录分析、修改应用程序,项目实施步骤总结,项目实施步骤总结(续),议程,公司介绍银行业数据仓库体系结构及技术解决方案数据仓库.vs.数据集市银行业数据仓库业务解决方案数据仓库实施总结及建议,投资面,使用成本,购买成本,管理和运行成本,故障成本

37、,时间面,何时能看到成果整体规划度身订制分步实施,应用需求面,市场开放给竞争者带来的压力客户的需求远景和经营理念业务发展重点主管机关的要求,数据仓库规划时需要考虑的主要因素,数据仓库项目需要考虑的主要因素,行业实施经验成功案例专业队伍系统的扩展能力投资保护线性扩展（平台/应用）系统整体性能复杂查询并行处理优化器,项目实施时间总体设计、分步实施3-6月内出成果整体拥有成本（TCO）前期投资后期维护、扩容易于使用,我们的优势,专业而专注（BI/DW）经验与资源 本地专业服务队伍 成功的实施案例（浦发银行、上海银行企业级数据仓库系统 合作伙伴：Teradata全球专业的数仓库方案提供厂商可持续发展的

38、完整解决方案最低的项目实施风险,后续建议,建议就企业级数据仓库规划、设计、实施的关键技术点及风险点进行具体、结合实际案例的深入交流：ETL（数据生命周期的处理）LDM/PDM（数据仓库的核心）总体规划（平台、容量、应用、队伍、标准、BIU等）项目计划、进度以及预期数据质量评估及解决方案常见风险点扩展性差：ETL、LDM/PDM、APP层设计扩展性差，无法满足后续新业务发展以及新应用的要求（需要大量新开发甚至重建）；性能瓶颈：体系架构、ETL系统、模型、应用在设计上没有考虑数据量、并发量、分析复杂度增加等因素而导致系统很快出现性能瓶颈；BIU、数据质量管理等预计不足导致系统成为一个单纯的数据堆积、存放系统而业务应用价值缺乏。,谢谢大家,问题与回答,