技术介绍
 
数据仓库
XBRL
新巴塞尔协议
测试服务
BPM咨询与实施
大型项目监理
数据挖掘
IT战略规划
风险管理
现金流预估
分析型CRM
多维分析
信用卡与信贷管理建设
 
 
当前位置:业务领域->技术介绍->数据仓库
 
     
                              == == 数据仓库 == ==

manbet-manbetx官网-manbetx有限公司凭借在银行、证券、保险、电信、零售、政府等行业的多年开发经验,开拓了能提供优质可靠的咨询和集成服务,以帮助用户增进客户服务、市场开拓、销售和风险管理的能力的数据仓库系统解决方案。

GBICC的数据仓库系统解决方案的优势是:

科学的方法论

数据仓库的数据源包含了多个不同业务系统的数据,何时该采集数据,如何加载数据,如何确保模型的可扩展性等一系列技术难点都是在数据仓库实施之前需要考虑和规划的。GBICC凭借在数据仓库领域的多个项目经验总结了一套“统一规划、分布实施”的科学的方法论。

强大的业务分析师团队和专家组支持

数据仓库实施的难点之一就是对用户需求的理解。数据仓库需要整合多个业务系统数据,少则两三个、多则十几个。如果仅靠技术人员去跟最终用户进行需求沟通就会存在很多障碍,技术人员很难理解那些专业名词和业务规则,无法与用户进行有效沟通是现在很多数据仓库项目失败的原因之一,也是很多BI领域公司的瓶颈。GBICC为此专门组建了一只专职的业务分析师团队,针对不同的领域有不同的业务专家。比如银行业分析师团队就由来自中国银行、中国工商银行和中国建设银行等不同银行的具有多年银行工作经验的业务人员组成。除了业务分析师,GBICC还拥有具有世界领先水平的管理团队、强大的海外兼职顾问小组和顾问委员会,他们有着丰富的工作经验和深厚的管理经验,并且对中国的文化和市场有着深刻的理解。

成熟的行业数据模型

数据模型是数据仓库的基础和核心,就像造房子打地桩一样,只有基础打好了,项目才能成功。GBICC根据不同行业设计了不同的数据仓库模型。例如,银行业数据仓库模型涵盖了核心业务系统、风险管理系统、个贷管理系统、网银系统、财务系统、国际结算系统、前置系统、呼叫中心系统、信用卡系统、企业年金系统、银基通系统、第三方存管系统等多个银行业务系统的数据,并设计了统一的命名规范和数据定义,形成了面向客户关系管理、市场营销分析、1104报表分析、风险管理分析、Basel II 分析、企业战略决策分析为目标的数据模型。

完善的ETL开发模块

ETL开发是数据仓库实施过程中任务最重的一部分,为此,市面上有很多的ETL开发工具来简化ETL开发人员的工作量。但工具是死的,数据是活的。有很多情况下工具无法实现人所预期的目标,这就需要人去开发ETL。GBICC在ETL开发过程中设计了一套完整的ETL总控方案,包括ETL日常处理模块、ETL出错处理模块、ETL回滚处理模块和ETL断点处理模块等。

精美的前端展示设计

前端展示是直接面向用户的,界面设计的合不合理,页面美不美观,查询操作复不复杂都是前端设计师需要考虑的问题。GBICC的前端设计师都具有丰富的开发经验,并精通各种主流开发工具,可以按不同用户需求设计前端展示应用。

丰富的项目管理经验

数据仓库是为不同客户度身打造的一套解决方案,而不是一个产品,我公司的实施团队由包括业务分析师、模型设计师、ETL工程师、前端设计师等多种角色的专业技术人员组成。公司有着丰富的项目管理经验,涉及设计开发文档的管理、人员的管理、项目组的规章制度、项目进度安排、项目验收方式等一系列的环节,GBICC根据多年的数据仓库项目经验积累和总结了一整套完善的项目管理制度及质量控制体系,很好的保障了项目的顺利实施。

数据仓库的应用行业

在竞争激烈的知识经济环境和电子商务经济模式下,重要的信息往往可以决定企业的成败,甚至决定企业的生死存亡。因此,很多行业都采用了数据仓库解决方案充当企业决策机构的智囊和参谋,如银行、证券、保险、电信、零售、医药、税务等行业。

银行
如何防范银行的经营风险、实现科学管理以及进行决策,是当今金融研究的一个重要课题。利用数据仓库的强大功能,银行可以建立企业客户群、个人客户群的数据库,并对企业的结构、经营、财务、市场竞争等多个数据源进行统一的组织,形成一个一体化的存储结构,为决策分析奠定基础。通过先进的信息加工、分析、处理软件,加上银行的经营决策、信贷营销人员的一个经验,对每一个投资方向、每一笔贷款做出科学的判断,可以有效控制投资、信贷风险。

证券
证券公司利用客户行为分析系统将所有客户的操作记录进行归类和整理,并结合行情走势、上市公司资料、宏观微观经济数据等,在掌握大量数据的情况下,对客户的行为和市场各因素的关联、客户的操作习惯、盈亏情况、公司的利润分布等进行统计和分析,从而获得以往一直想获得但却无法获取的关于客户在本公司的行为、盈亏、习惯等关键信息。证券尚在获得这些信息后,就有能力为客户提供针对其个人习惯、投资组合的投资建议,从而真正作到对客户的贴心服务。

保险
随着商业保险公司业务系统日趋完善,数据交换和处理中心的建立,如何满足保险行业日益增长的各种查询、统计、报表以及分析的需求,如何提高防范和化解经营风险的能力,如何有效利用这些数据来实现经营目标,预测保险业的发展趋势,甚至如何利用这些数据来设计保险企业的发展宏图以在激烈的竞争中赢得先机,是保险决策支持系统需要解决的问题,也是目前保险企业在信息技术应用上的首要难题。

税务
增加税收、提高效率、改善执法的一致性与公平性、降低对纳税人的负担和干扰,是税务稽征部门的重要目标。然而这些目标往往又是相互冲突的,要在其间找到最适当的平衡点非常困难。通过应用数据仓库技术,对税收部门的内部和外部数据进行综合分析处理,可以解决三个方面的问题:一是查出应税未报者和瞒税漏税者,并对其进行跟踪;而是对不同行业、产品和市场中纳税人的行为特征进行描述,找出普遍规律,谋求因势利导的税务策略;三是对不同行业、产品和市场应收税款进行预测,制定最有效的征收计划。