数据仓库建模技术的研究及其在银行客户管理系统中的应用

论文摘要

近年来，我国银行业市场得到了迅猛的发展，客户数据、业务数据越来越庞大和复杂。面对这些数据资源，如何有效地管理和重组数据资源，提炼出有价值的信息以供决策使用，是企业亟需解决的问题。数据仓库、数据挖掘技术应运而生，它们的产生和发展为这个问题提供了有效的理论和方法论指导。在数据仓库系统的建设中，数据建模对于系统的成败起着关键性的作用，它直接决定了数据仓库的易用性、易扩展性和易维护性。本文针对某银行业务系统数据相对独立，形成信息孤岛的数据库系统现状，基于该银行对市场决策和业务拓展的需求，研究并利用数据仓库建模技术来指导和构建了该银行的数据仓库系统模型。同时通过以该银行全国中心级客户管理系统为例，对项目的实施背景、过程和效果进行了阐述。本文首先分析了数据仓库的发展状况以及银行业的背景，详尽给出了数据仓库以及其相关概念，研究了数据仓库模型构建的关键理论。本文重点是通过研究数据仓库的建模理论，分析并建设了该银行客户管理系统数据仓库的概念模型、逻辑模型以及实现模型；并在此基础上，总结出了适合大多数银行目前实际需求的按6个分析主题（客户、产品、协议、事件、渠道、营销）划分的数据仓库模型；同时，结合实际项目，给出了适合全国中心级银行业数据仓库分布和存储策略；最后，详细给出了客户管理系统数据仓库建设的过程和实施成效。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 数据仓库的发展情况
• 1.1.2 国内银行业数据仓库应用情况
• 1.2 本文内容和结构
• 第二章 相关研究综述
• 2.1 数据仓库介绍
• 2.1.1 数据仓库的特点
• 2.1.2 数据仓库的架构
• 2.2 数据仓库建模理论综述
• 2.2.1 数据仓库建模的原则
• 2.2.2 数据仓库设计的三层模型
• 2.2.3 维度建模理论及方法
• 第三章 银行客户管理系统需求分析及数据仓库模型设计
• 3.1 系统需求分析
• 3.1.1 业务需求分析
• 3.1.2 功能需求分析
• 3.2 系统数据仓库概念模型设计
• 3.2.1 问题的提出
• 3.2.2 模型分析主题的确立
• 3.3 系统数据仓库逻辑模型设计
• 3.3.1 客户主题
• 3.3.2 产品主题
• 3.3.3 协议主题
• 3.3.4 事件主题
• 3.3.5 渠道主题
• 3.3.6 营销主题
• 3.3.7 公共维度
• 3.4 系统数据仓库物理模型设计
• 3.4.1 从LDM到PDM
• 3.4.2 主索引和分区设计
• 第四章 银行客户管理系统实例研究
• 4.1 项目描述
• 4.2 项目实施
• 4.2.1 系统总体架构
• 4.2.2 数据分布和存储策略
• 4.2.3 ETL数据处理
• 4.2.4 系统数据仓库模型建设
• 4.3 项目小结
• 第五章 结论与展望
• 致谢
• 参考文献
• 研究成果