银行CRM数据仓库的研究与设计

论文摘要

自上世纪90年代开始,国外的商业银行就开始应用数据仓库相关技术实现对银行卡业务分析、利润分析、客户分析等,并在实施后取得了很好的利润回报。尤其在客户分析上,国外银行通过实施以客户为中心的经营理念和运用数据仓库相关技术而建立的客户关系管理(CRM,Customer Relationship Management)系统,使国内的商业银行特别是中小型商业银行,在激烈的竞争环境中将不再具有国内客户资源优势。本文首先深入分析了目前国内商业银行面临的激烈竞争局面和数据仓库技术在国内外商业银行的实施动态,讨论了数据仓库相关技术现状发展状况和前景。在充分理解银行业相关领域知识、分析国内某银行的业务现状和发展目标的基础上,论文设计了用于该银行CRM系统的数据仓库。针对目前该银行处理数据量较大的问题,该系统采用的是分布式数据仓库系统和三层体系结构。其次,本文围绕该银行CRM系统是用于客户分析这一目的,建立了数据仓库的数据模型。数据模型设计确认了该数据仓库系统的四个主题客户、账户、交易、产品及其数据粒度;并围绕这四个主题进行深入的分析,设计了相应的事实表、维表、索引策略、存储结构、存储策略等。最后,本文对本数据仓库系统构建过程的关键技术ETL(Extract—Transformation—Loading)作了重点研究。针对该银行源数据库系统中数据量大且有部分异构数据的问题,提出了该数据仓库系统的数据抽取方案、数据接口、数据映射关系和数据清洗加载的解决方案,并对该数据仓库系统的ETL做了部分实现。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景
• 1.2 国内外银行实施数据仓库的动态
• 1.2.1 国外银行业的现状
• 1.2.2 国内银行业的现状和不足
• 1.3 数据仓库相关技术研究
• 1.3.1 数据仓库技术
• 1.3.2 数据挖掘技术
• 1.3.3 CRM相关内容
• 1.4 课题来源及研究意义
• 1.5 论文的研究内容及结构
• 第二章 数据仓库系统的总体设计
• 2.1 国内某银行业务现状分析
• 2.2 系统的设计目标与原则
• 2.2.1 设计目标
• 2.2.2 设计原则
• 2.3 系统总体构架的设计
• 2.3.1 系统的体系结构
• 2.3.2 系统工具选择
• 2.4 本章小结
• 第三章 数据仓库系统逻辑模型及物理模型设计
• 3.1 概念模型设计
• 3.2 逻辑数据模型设计
• 3.2.1 逻辑模型的重要性
• 3.2.2 逻辑数据模型设计过程
• 3.2.3 粒度设计
• 3.3 物理模型设计
• 3.3.1 事实表与维表的设计
• 3.3.2 存储结构
• 3.3.3 索引策略
• 3.3.4 存储策略
• 3.4 本章小结
• 第四章 数据仓库系统关键技术研究
• 4.1 ETL技术讨论
• 4.1.1 ETL的定义
• 4.1.2 ETL的重要性
• 4.2 ETL工具的选取
• 4.3 数据抽取
• 4.3.1 数据抽取方式
• 4.3.2 数据接口
• 4.4 数据转换
• 4.4.1 数据映射关系
• 4.4.2 数据清洗
• 4.4.3 异构数据合并
• 4.5 数据加载
• 4.6 系统ETL部分实现
• 4.7 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 不足与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要的研究成果