数仓|商业银行数据仓库浅析

Posted 2021-04-24 了不起的亚普

商业银行数据仓库浅析

  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。人们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。产生了一种新的信息处理技术——数据仓库技术（Data Warehouse）。

OLTP和OLAP

        当今的数据处理主要分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。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。

原始数据/操作型数据	导出数据/DSS数据
面向应用的	面向主题的
详细的	综合的或提炼的
在存取瞬间是准确的	代表过去的数据
为日常工作服务	为管理者服务
可更新	不更新
重复运行	启发式运行
处理需求事先可知	处理需求事先不知道
生命周期符合SDLC（传统的系统开发生命周期）	完全不同的生命周期
对性能要求高	对性能要求宽松
一个时刻存取一个单元	一个时刻存取一个集合
事务处理驱动	分析处理驱动
更新控制主要涉及所有权	无更新控制问题
高可用性	松弛的可用性
整体管理	以子集管理
非常冗余	时常有冗余
静态结构、可变的内容	结构灵活
一次处理数据量小	一次处理数据量大
支持日常操作	支持管理需求
访问的高可能性	访问的低可能性或适度可能性

数据源系统

    在商业银行中操作型的系统主要包括核心业务系统、国际结算系统、信贷管理系统、财务系统、ECIF等等。这些系统每天都会产生大量的业务数据和交易数据，数据仓库可以每天从这些系统中获取有用的数据加载到数据仓库中供决策分析使用。随着银行业务的发展壮大，银行产品的不断增多，数据源系统也会不断的扩充，如银行卡系统、网上银行系统、资金系统等内部系统以及监管，工商，第三方支付等外部数据。

    也正是由于数据源系统是会不断扩充的，所以说数据仓库建设对于银行来说不是一个项目而是一个过程。即随着银行操作型系统的不断增多、数据仓库的构建也需要一直持续下去。

未完待续。。。