数据仓库建设规划.ppt

南充市商业银行数据仓库建设规划南充市商业银行科技部第*页概述第*页数据仓库业务支持的目标数据仓库的投产不同于传统的信息系统,它是萃取原始数据转换成决策信息,进而衍生企业智慧的一段旅程,数据仓库系统的投产是旅程的起点而非终点。数据仓库的价值体现在深度运用中,用于持续改善的过程,而非一个短暂的项目。建立成熟完备的BI环境进行业务支持是一个重要手段,应该建立、健全一套完整的业务支持流程,针对不同特点的应用使用不同的方式,提供不同种类的应用模式,从而提高对业务需求的响应速度和质量。除了流程的规范,还应该完善EDW自身数据体系的建设,同时加大用户的培训力度,用各种可能的方式和渠道推广数据仓库,实现最大程度发挥信息平台业务价值的终极目标。第*页数据仓库的应用模式随机查询–具有IT和业务两方面的知识和技能,进行任意数据探索和查询,回答各种未预先定义的业务问题。数据挖掘–在灵活分析的基础上,对某些业务问题进行数据属性的提炼和归纳,如“评分模型”、“违约模型”、”细分模型”等。应用系统–支持复杂业务逻辑的应用系统,典型的包括营销管理、利润贡献度、平衡计分卡等。国际先进银行的企业级数据仓库系统实践表明,应用系统的开发离不开需求的成熟和稳定,只有通过大量的灵活分析和数据挖掘的应用,才能形成成熟稳定的应用需求,反之,应用系统在业务中的大量使用,又会促进分析人员更加深入、有效的分析探索数据。DataMining(Modeling)ApplicationsAdHocReports固定报表–以固定模式回答简单、常规的业务管理、统计类问题。第*页应用模式描述应用模式定义及特色与其他应用模式关系关键点Report固定报表该应用模式主要满足常态,定期的业务统计需要;具有确定性和普遍性,也包含一些常态的交互式报表部分常用的,能够提炼出共性的灵活查询可能会转化为固定报表;报表的管理,建立准入与退出机制;数据共享管控Ad-hoc灵活查询具有IT和业务两方面的知识和技能,进行任意数据探索和查询,回答各种未预先定义的业务问题具有随意性和不可重复性浏览固定报表发现问题,并进行问题的追踪;探索性问题的获取,并转化成Report需求;建立有效的支持中心,支持服务并推广培训和推广是要分步骤分阶段分别推广Application应用包括分析型应用和操作型应用,分析型应用由一系列逻辑整合的固定报表,交互式报表和数据挖掘的结果构成,在明确的业务主题内的流程和任务的指导下,提供整合的信息,使得用户能够访问,分析与操作;可以将各类的结果直接部署到操作型应用上,用于指导业务流程和业务操作,一般多用于前端营销系统分析型应用并不是一堆报表的堆砌,而是将固定报表和交互式报表甚至数据挖掘的结果嵌入流程中,体现一定的管理逻辑建立业务解决方案架构小组;应用数据共享管控DataMining数据挖掘通过模式识别与数学模型技术从数据仓库中的大量明细数据中发现隐藏的模式与趋势,预测未来趋势及行为,做出前摄的、基于知识的决策。目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识数据挖掘应该和分析型应用系统嵌套使用,并整合至业务流程中,将业务决策和营销管理文化发生转变如何将数据挖掘与应用系统整合发挥作用,而不是为了数据挖掘而数据挖掘第*页应用模式一:灵活查询特点:随机性-随时发生、可以由任何部门发起。时效性-应对突发需求的相应能力,要求比较高。开放性-可能是简单统计,或是某种测算,或是某项明细数据查询,也可能是某种复杂逻辑的处理。独特性-特定的目标,特有的度量、专用的视角和算法。不确定性-过程不确定、方法不确定、查询路径不确定、分析结果不确定、表现形式也不确定。关注点:需求、数据、效率的平衡业务人员的参与和交互提供知识共享的途径和办法分析模板用户培训依赖条件数据的了解业务知识和经验查询分析工具的运用沟通、应变能力利用分析工具直接进行任意的数据探索和查询,回答各种未预先定义的业务问题。第*页应用模式二:固定报表特点:确定性-信息所涉及的度量和维度是确定的、权威的,一般由归口业务部门对其进行明确定义。普遍性-信息经常在部门内部乃至全行的信息需求中多次出现;简单、容易理解,对用户要求不高。跨系统-不依赖单一业务系统,需要全局视图。关注点:信息共享统计口径大用户量主要元素维度、指标设计报表设计规范控制总量准入准出制度数据要求:语义层的准备固定报表是数据仓库信息共享的主要途径之一,是最重要的展现方式。部分常用的,能够提炼出共性的灵活查询可能会转化为固定报表第*页应用模式三:应用特点:逻辑整合—某种程度的业务逻辑内嵌于此应用以便用户能够按照一定的规则完成其任务。交互式—相对于操作型应用非常固定的用户界面,分析型应用提供交互式的访问途径。信息整合—分析型应用是以业务主题为导向的,会使用多个信息来源。建构在数据仓库环境上的分析型应用在多个维度上