商业银行数据仓库浅析

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1、商业银行数据仓库浅析营口银行内部资料BYK商业银行数据仓库浅析37商业银行数据仓库浅析商业银行数据仓库浅析第一版孟凡涛2012年12月37商业银行数据仓库浅析目录引言51基本概念61.1操作型系统61.2OLTP和OLAP61.3数据源系统71.4数据仓库71.4.1面向主题71.4.2集成81.4.3非易失性91.4.4随时间变化101.5决策支持系统111.6维度和度量112数据仓库的好处123数据仓库核心内容143.1典型数据仓库架构图143.2数据模型143.2.1模型设计思路153.2.2模型设计原则163.2.3模型主题划分163.2.4拉链表

2、193.2.5快照表203.2.6流水表203.3ODS层203.3.1ODS定义203.3.2ODS作用213.4FDS层223.5IDS层223.6数据集市223.7ETL过程233.8调度管理233.9元数据管理243.9.1基本定义243.9.2元数据管理的作用253.10数据质量管理264数据仓库规范274.1数据层规范274.2主题域命名274.2.1基础数据层（FDS）主题命名284.2.2集成数据层（IDS）主题命名294.2.3实体/表命名2937商业银行数据仓库浅析4.2.4属性/列命名325历史数据346常见问题346.1数据量356

3、.2拉链表356.3索引3637商业银行数据仓库浅析引言近年来，由于计算机技术的飞速发展和科技的不断进步，数据库技术的应用在各个领域也不断的深入。在金融领域，数据库技术的发展和应用为商业银行积累了大量的日常业务数据，这些数据对于商业银行来说无异于一个巨大的宝库，蕴藏着大量的对银行管理和决策有用的信息。但如何使这些数据转换成有用的信息，为商业银行各种业务的发展提供正确的决策，传统的数据库系统已经无法满足需求。于是人们不断尝试对数据库中的数据进行再加工，形成一个综合的、面向分析的环境，以更好的支持银行决策者进行决策分析。在这种情况下，就产生了一种新的信息处理技

4、术——数据仓库技术（DataWarehouse）。数据仓库技术在商业银行领域的应用越来越多，那么究竟什么是数据仓库，如何构建数据仓库就是本文所要探讨的内容。目前国内的很多商业银行都在建设自己的数据仓库，然而不同的厂商、不同的银行对于数据仓库的理解也各不相同，建设的成果五花八门，有很成功的案例、也有很多失败的案例。无论是哪种情况、也无论是采取哪种思路建设数据仓库，如果所建设的成果能够真正为银行所用、能够对于银行的统计分析、决策支持起到一定的作用，并且对于后续的维护工作、升级工作能够很顺畅的进行下去，我们就可以说，这样的数据仓库对于银行来说是成功的。本人从事金

5、融行业的软件系统建设工作已经近七年的时间，也参与过一些商业银行数据仓库的规划、建设过程。对于商业银行数据仓库有一些基本的理解与认识，为了使自己的经验以及所学、所想不至于随着时间的推移而遗忘和丢失，特整理了本文关于商业银行数据仓库方面的知识。本文是基于相关数据仓库项目的经验、结合数据仓库一些书籍、文档以及本人对数据仓库的理解和在数据仓库项目中遇到的一些问题总结的一份适合银行内部科技人员在数据仓库方面学习的文档。数据仓库技术本身包含的内容较多，文中还有很多章节还可以进一步的精斟细酌，我会在后续的工作和学习中不断的对其进行完善。每个人对数据仓库的理解程度也各不相

6、同，针对本文如果有欠缺之处，希望在数据仓库领域的资深前辈加以斧正。37商业银行数据仓库浅析1基本概念1.1操作型系统操作型系统也称为面向交易的处理系统，联机事务处理（OLTP）系统。其基本特征顾客的原始数据可以立即传送到计算机中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。其最大优点是可以即时地处理输入的数据，及时地得到响应。也称为实时系统，它的一个重要性能指标是响应时间。OLTP是由数据库引擎负责完成的。OLTP数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据，以便尽快处理单个事务。OLTP数据库能够支持大量并发用户定期添加和修改数据，对个别事务能够很快地处理完成，

7、并且只需访问相对较少的数据。OLTP旨在处理同时输入的成百上千的事务。对于商业银行来说，核心业务系统、国际结算系统是典型的操作型系统。1.2OLTP和OLAP当今的数据处理主要分成两大类：联机事务处理OLTP（on-linetransactionprocessing）、联机分析处理OLAP（On-LineAnalyticalProcessing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。下表列出了OLTP与OLAP之间

8、的比较。原始数据/操作型数据导出数据/DSS数据面向应用的面向主题