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数据仓库技术构建新一代银行商业智能平台 |
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阳志宇、郭中泽 |
二十一世纪的银行业已经成为典型的依赖于信息技术的数据密集型行业。广东某农信社作为当地举足轻重的地方银行，历来十分重视新技术的应用，面对市场的激烈竞争，如何让现有数据资源得以充分利用，如何保持原有的行业领先地位，已成为该农信社经营者日常工作的一项重要任务。2002年上半年，该农信社经过广泛、充分地论证和比较，决定与IBM公司和石竹科技有限公司联合实施数据仓库项目。
问题与对策规划
该农信社前几年已开发了综合业务系统、中间业务系统等面向业务的应用。这些系统的投产运行大大提高了银行整体运行效率，为日常业务管理打下了良好的基础，但同时该系统也显现出一些不足之处如：
·面向各个应用的系统难以充分共享
·缺少对数据的深入分析和挖掘
为了解决这些问题，该农信社决定实施数据仓库项目，并制订了“整体规划、分段实施、循序渐进”的商业智能系统建设思路。目标是：一期，整合现有数据资源、搭建信息综合平台、开发若干主题的分析应用。二期，进一步完善分析型应用，包括利润分析、关系营销分析、风险分析、资产负债管理。
该项目一期于2002年8月开始实施，采用石竹银行商业智能分析系统，引进IBM公司EZMart产品的业务方案模板及其咨询服务，并由石竹科技有限公司负责项目具体实现。EZMart包括几十种业务模板和工具，已成功地在世界一百多家银行应用。
系统逻辑结构
按石竹银行商业智能分析系统所构筑的系统在逻辑层次上细分为：数据获取层、信息综合层、分析应用层、信息交互层四大部分。该农信社商业智能系统的系统结构为四层体系结构，充分体现层次化的系统设计思想，功能分布逻辑性强，各层次间接口清晰，适合于规模扩展，具有相对的独立性（详见系统结构图）。这样既有利于系统的逻辑设计和开发，也能方便、灵活地进行物理分布实施，达到系统性能的充分发挥。
石竹银行商业智能分析系统
石竹银行商业智能分析系统的定位是以提高银行持续竞争力为目标，综合运用数据仓库、OLAP、数据挖掘、定量分析模型等技术，为银行管理人员提供业务综合分析和决策的有力支持手段。该分析系统由智能信息平台、数据仓库模型、业务分析模板，以及咨询服务、支持服务等部分构成，其特色是：
·实现决策智能化。通过智能分析平台，科学分析银行客户的消费行为、贡献度，充分掌握客户的需求，改变随意型的决策方式。
·提供全面、灵活的分析机制。使用的分析工具，分析人员对关键性能指标可选择多层次、多角度的分析，灵活操纵数据，进行探索式数据分析。
·业界最完整、先进技术的集成运用。实现当今世界一流的Essbase OLAP、DataStage XE、前端产品与数量经济模型、Web服务等技术的无缝连接。
·信息集成，极大提高信息资源利用度。面向主题的数据仓库模型集成来自储蓄、会计、信贷、银行卡等经营数据，将现有数据利用率由不足10%提高到80%以上。
·成熟模板定制，降低实施风险。以成熟的分析模板为指引，快速启动项目，实施过程可控，实施效果可预测。
石竹银行商业智能分析系统的智能信息平台是一个实现商业智能和数据挖掘的核心技术，紧密集成数据抽取（ETL）、元数据管理、OLAP、数据挖掘、模型管理、知识处理产品等支撑工具。该项目已使用的产品有：
·DataStage 数据整合软件，主要功能是从多个不同业务系统的数据源中抽取数据，完成转换和清洗，并装载到数据仓库中，可以极大提高开发和调试整合程序的效率。
·MetaStage元数据管理软件，主要功能是元数据的管理及转换，进行碰撞分析，跟踪元数据的来源和去向等。
·Quality Manager数据质量管理软件。
·Essbase OLAP服务器，为企业级的报告、分析、做模型和计划应用商业需求而设计，支持历史性和前瞻性的分析。它支持大规模的数据容量，强健的分析计算和复杂的OLAP查询，提供直观的多维数据探询和连续快速的响应时间。 |
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中国计算机报 |
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