随着计算机软、硬件技术的不断发展,数据仓库技术已经开始走向成熟。同时随着商业银行各种业务系统的逐渐完善和同业竞争的不断加剧,银行已经进入到以客户为中心、面向管理效益、以信息技术创意为主要特征的发展阶段,管理决策信息化对商业银行来说已经变得至关重要。 数据仓库(data warehouse)是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合,它用于支持经营管理中的决策制定过程。其主要优点就是可以将不同的数据整合在一个中央存储环境中,并为用户提供灵活方便的联机分析处理平台。数据仓库以传统的数据库技术作为存储数据和管理资源的基本手段,以联机分析处理技术作为分析数据和提取信息的有效方法,以数据挖掘、人工智能技术作为发现知识和规律的途径。它是诸多学科相互交叉、综合应用的结果。数据仓库技术的提出,建立了一种体系化的数据存储环境,将分析决策所需要的大量数据从传统的操作型环境中分离出来,使分散、不一致的操作数据转换成集成、统一的信息。数据仓库成了管理信息和分析应用最有效的方式,数据仓库技术与其他软件的有机结合,可以有效地为银行业进行风险管理、绩效评估、盈利分析和客户关系管理。构建银行的数据仓库系统就成了搭建商业银行管理决策信息平台的必由之路。 本文在对国内外银行数据仓库的应用现状进行了深入论述和分析的基础之上,阐述了数据仓库的基本原理,介绍了数据仓库的体系结构以及构建数据仓库的过程。然后选择商业银行的数据仓库作为研究对象,站在整个商业银行的业务和管理角度,运用维度建模方法,对商业银行的数据仓库模型进行了详细阐述和具体分析。通过分析商业银行的数据仓库特点以及国内商业银行数据仓库的应用现状,结合数据仓库的基本原理、数据仓库的体系结构以及构建数据仓库的过程,本文阐述了构建商业银行数据仓库系统的方法和思路,结合国内商业银行实际,给出了一套数据仓库系统建设的总体设计方案,并对方法和实现进行了探讨。 通过构建适合银行自身的数据仓库体系,可以开发出基于数据仓库应用的客户关系管理、资产负债管理、成本管理、绩效管理和风险管理等多个系统,为其经营管理提供科学的决策支持。目前,国内的多家银行已经在建设和利用数据仓库系统方面进行了有益的探索和尝试,取得了一定的进展,同时获得了良好的效果。