EDW在商业银行中的应用与研究

论文摘要

企业级数据仓库（EDW）被广泛用于管理银行内部积累的庞大数据,挖掘其中的知识,支持业务应用并发挥越来越重要的作用。国内银行业越来越重视企业级数据仓库的建设,并为此进行了大量的投入,积累了较为丰富的实践经验,在实施方法和技术上不断获得提升。本文对企业级数据仓库的实施和实现做了较为深入的研究和总结,详细介绍了建立企业级数据仓库的标准实施流程,包括:前期准备、业务调研、信息调研、逻辑与物理设计、系统体系结构设计、应用设计等等。在对实现技术进行研究和总结的基础上,针对逻辑模型与物理模型的设计与实施提出了相应的过程和方法,并进行了物理模型的实际实施。论文主要工作包括以下内容:1、介绍数据仓库理论的相关概念与Terdata数据库技术,包括Terdata数据库的设计思想、体系结构与并行处理机制。2、总结企业级数据仓库的标准实施流程,包括整体流程、项目前期准备、业务调研、信息调研、逻辑数据模型设计、物理数据库设计、系统体系结构设计、应用设计、ETL开发、软硬件设备安装、系统管理与维护、验收与测试以及项目的结束与总结等内容。3、探讨了基于Terdata FS-LDM逻辑数据模型进行银行本地化的实现的方法和策略,以及基于逻辑模型进行物理模型设计和优化的原则、目标和方法并实际进行了物理数据模型的实施。4、对本论文进行总结和展望,对本论文取得的阶段性成果进行总结,对未来需要不断研究的课题进行展望,提出数据仓库要想真正发挥作用的实现关键。论文的主要成果是:总结和提出了优化以后EDW的标准实施流程,阐述了商业银行EDW逻辑数据模型和物理数据模型设计和实现的方法和过程,并根据某商业银行的自身需求,设计和实施了具体的物理模型。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景和研究意义
• 1.1.1 金融信息化概述
• 1.1.2 金融信息化的意义
• 1.1.3 国内商业银行的信息化进程和趋势
• 1.1.4 国外商业银行的信息化进程和发展趋势
• 1.2 研究目标与技术路线阐述
• 1.2.1 信息化基本框架
• 1.2.2 国内外银行业数据仓库的发展现状
• 1.2.3 研究目标
• 1.2.4 路线阐述
• 1.3 论文的组织结构
• 第二章 Teradata数据仓库技术概述
• 2.1 数据仓库发展历史
• 2.2 OLTP与OLAP
• 2.3 数据仓库的构造方法
• 2.4 数据仓库系统的查询特点
• 2.5 详细数据与小结数据（Detail Data与Summary Data）
• 2.6 数据仓库与数据集市（Data Warehouse与Data Mart）
• 2.7 Teradata的出现
• 2.7.1 Teradata数据库的设计思想
• 2.7.2 Teradata数据库的体系结构
• 2.7.3 Teradata的并行处理机制
• 2.8 小结
• 第三章 Teradata技术应用于EDW的标准实施流程
• 3.1 整体流程介绍
• 3.2 需求与调研阶段
• 3.2.1 业务访谈的流程和任务
• 3.2.2 业务需求编写
• 3.2.3 业务需求分析
• 3.2.4 信息调研（Information Discovery）
• 3.3 设计阶段
• 3.3.1 逻辑数据模型设计
• 3.3.2 物理数据库设计
• 3.3.3 系统体系结构设计
• 3.3.4 应用设计
• 3.4 开发阶段
• 3.4.1 ETL开发
• 3.4.2 应用开发
• 3.5 上线部署与运维阶段
• 3.5.1 系统软硬件设备安装
• 3.5.2 数据仓库管理与维护
• 3.6 项目收尾
• 3.7 小结
• 第四章 企业级数据仓库逻辑数据模型设计与实施
• 4.1 逻辑数据模型简述
• 4.1.1 逻辑数据模型基本概念
• 4.1.2 逻辑数据模型示例
• 4.1.3 逻辑数据模型的重要性
• 4.1.4 一个好的逻辑数据模型的评判标准和成功设计的关键
• 4.2 Teradata FS-LDM综述
• 4.2.1 Teradata FS-LDM简介
• 4.2.2 Teradata FS-LDM结构
• 4.3 Teradata FS-LDM在某银行的客户化实施
• 4.3.1 实施策略
• 4.3.2 BANK-LDM的团体域（Party Area）实施
• 4.3.3 BANK-LDM的协议域（Agreement Area）实施
• 4.3.4 BANK-LDM的资产域（Asset Area）实施
• 4.3.5 BANK-LDM的财务域（Finance Area）实施
• 4.3.6 BANK-LDM的产品域（Product Area）实施
• 4.3.7 BANK-LDM实施过程中业务种类的整理
• 4.3.8 在某银行的BANK-LDM管理界面
• 4.4 小结
• 第五章 企业级数据仓库物理数据模型设计与实施
• 5.1 物理模型优化
• 5.1.1 物理模型优化设计原则
• 5.1.2 物理模型优化设计目标
• 5.1.3 物理模型优化前提
• 5.1.4 物理模型优化的主要方法
• 5.1.5 脚本优化设计
• 5.1.6 仓库翻牌调度优化设计
• 5.1.7 物理模型优化测试设计
• 5.2 某银行物理数据模型（PDM）的实施
• 5.2.1 PDM设计
• 5.2.2 物理模型命名
• 5.2.3 部分主题标识生成规则
• 5.2.4 某银行的PDM管理界面
• 5.3 小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间取得的主要科研成果
• 致谢