基于商业智能的银行分析型CRM数据仓库的设计与实现.pdf

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1、基于商业智能的银行分析型CRM数据仓库的设计与实现Bank-basedbusinessintelligenceanalyticalCRMdatawarehousedesignandimplementation郑华ZHENGHua(广西工商职业技术学院，南宁530003)摘要：根据银行企业分析型CRM数据仓库的应用需求，详细论述了CRM数据仓库的设计思路和设计过程，深入研究了数据仓库的组织与结构设计，并结合企业的实际情况，对多维数据模型进行了设计。为下一步CRM系统的实施奠定了坚实的基础。关键词：CRM；商业智能；设计中图分类号：T

2、P242文献标识码：B文章编号：1009-0134(2010)01-0136-040引言HowardDresner首次提出，它描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业中国的银行业在发展的过程中，已逐步积累了决策的制定。商业智能系统从企业运作的日常数据大量的客户数据和经营数据，利用这些数据，发掘中开发出结论性的、基于事实的和具有可实施性的有价值的信息，已经成为银行业普遍关心的问题，信息，使企业能够更快更容易的做出更好的商业决而解决问题的关键就是建立银行企业级的数据仓库，策，使企业管理者和决策者以一种更清晰的角度

3、看在数据仓库的基础上，施行客户关系管理，以满足待业务数据，提高企业运转效率、增加利润并建立银行客户分析需要和管理决策需要，原有的客户关良好的客户关系，以最短的时间发现商业机会捕捉系系统作为一种管理系统难以做到这一点，而商业商业机遇。智能系统则可以很好的解决这个问题，它使我们能1.3商业智能的核心技术够将数据转变为有效的信息和知识。商业智能的技术体系主要有数据仓库（DW）、1商业智能技术联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（DM）三部1.1商业智能产生的背景分组成。数据仓库（DataWarehouse）是支持管理决策如今，在金融行业

4、大变革之后，一系列的新问过程的、面向主题的、集成的、动态的、连续的数题让我们不得不关注。例如，如何才能分析上市公据集合。可以从容量庞大的业务处理型数据库中抽司的财务情况，并规避财务风险？如何才能让银行、取数据，清理、转换为新的存储格式。信托机构更好地分析、评价客户的信用程度和还款联机分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、能力？如何大规模地分析用户的消费行为？这时商业管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能智能应运而生。商业智能可以为企业或机构提供大规够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的模数据联机处理、数据挖掘、数据分

5、析，以及报表展信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对现等服务，通过对大量的特定数据进行分析、整理，数据的更深入了解的一类软件技术。从而形成量化的决策信息，以供企业决策者采用。数据挖掘（DataMining）技术以数据仓库和联1.2商业智能的定义机分析处理（OLAP）为平台，借助企业拥有的大量商业智能这一术语1989年由GartnerGroup的数据，通过清洗、转换、装载等数据处理方法，发收稿日期：2009-08-21作者简介：郑华（1977－），女，讲师，工程硕士，研究方向为数据挖掘和平面设计。【136】第32卷第1期201

6、0-1现大量资料间的关联与趋势，探寻一种独特的、通(DB-DW)体系结构，利用数据挖掘等商业智能技术过其他方法发现不了的业务规律和模式。可以实现客户细分、客户保持、客户最大价值等分析。这样，银行的管理者就可以对客户的动向进行2银行分析型CRM数据仓库体系结构预测，从而调整产品策略，制定正确的决策。但按数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大照发展的需求，DB-DW两层结构不能涵盖银行所量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概有的数据处理要求，使用效果不能令人满意。念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，没有支持战术决策的数

7、据结构基础，难以实现供它们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥实时分析和挖掘应用。作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重企业数据集成接口复杂，难以满足企业OLTP组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓系统的需要。库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓难以承受大量的分析查询。库建设是一个工程，是一个过程。在银行网络化、智能化应用领域，最重要的就整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体是系统功能的扩展，随着生产方向的调整，系统也系结构，具体如图1所示。应该随之进行相应的升级扩展。因此，两层体系结构的应用不适合应用于网

8、络智能化银行各业务的实际生产过程。针对传统三层B/S结构和两层C/S的不足，本系统提出一种采用Windows环境下，可以满足网络化集成的系统开发、系统维护和跨平台等方面特殊要求的五层B/S模式开发。如图2所示：图1体系结构数据源：是数据仓库系统的基