智能数据仓库的设计方法
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2020-03-03
23:37:50
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智能数据仓库的设计方法详细介绍
商业智能的深入实施和应用是中国银行业的必然选择，但是只有把技术的发展与业务
需求真正的融合起来，商业智能的实际价值才能得到的体现。
金融改革不断深入的今天，伴随着对数据分析、业务分析和综合分析需求的不断产生，
各大商业银行都分别实施了不同层次的商业智能(BI)系统。
但是，从整体市场看，国内几乎找不到真正实施成功的商业智能案例，一些已经实施
的项目效果也不是很好，基本上还停留在报表系统的层面。究其原因，主要是商业智能项
目的难度根本就不在技术本身，而在于业务。
首先，商业智能项目需要构建一个全面的业务模型，这个业务模型要把银行现有的全
部业务种类都包容进去。
其次，原始数据积累严重不足。原始数据资料越丰富、越规范，商业智能分析结果的
准确度也就越高。但是银行业尤其是中小商业银行信息化的历史比较短，业务数据也称不
上规范。
业务驱动技术应用
目前，由于企业管理的现实情况，商业智能的业务需求实际分为了两个层面：低端的
企业报表层和高端的决策分析层。国内银行商业化还处于起步阶段，业务决策分析基本还
停留在专家模式，因此业务部门很难在决策分析层面提出多少需求。
而在管理报表层面上，由于过去的企业管理体系一直是围绕报表建立的，业务人员可
以提供一整套完整的基于报表的业务需求，甚至有一套十分完整的生成报表的指标体系。
有些中小银行也实施过通用报表平台的软件，在这个基础上对它作重新的规划和定义，
使其融入商务智能的思想，由于中小银行的数据源并不复杂和数据量也不大的特点，可省
去数据仓库等支撑软件。
三层体系结构
系统由 C/S 结构的报表设计器、报表流程设计器、查询设计器和在 J2EE 应用服务
器/WEB 服务器上运行的报表服务器、查询服务器、服务器管理 Web 应用（系统管理）构
成。在实施上，则要求系统要具备三层体系结构图。
数据层
数据层指的是 digiTower 商业智能平台所涉及的各种数据源。数据层包括下列数据
库和数据源：
业务报表/业务查询数据池：存放各种与具体业务相关的报表定义/查询定义文件、报
表分发流程定义文件、动作组件定义文件、图像等。
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