数据仓库技术在商业银行中的应用与发展摘要：针对我国商业银行日趋白热化的竞争局面以及银行业务数据量几何倍数增长的现实情况，如何实现将海量数据快速有效的整合、分析，充分挖掘有价值的数据规律，及时把握银行自身经营情况，对提高商业银行竞争力至关重要。本文就数据仓库本身的技术特点，介绍了其在商业银行经营管理中运用以及目前我国银行业数据仓库发展状况。关键词：数据仓库；商业银行；经营发展：F830.4文献标识码：Adoi：10.3969/j.issn.1672-3309（s）.2012.05.43：1672-3309（2012）05-103-03一、数据仓库的概念数据仓库的概念是由数据仓库创始人H.Inmon最早提出的：数据仓库是指面向主题的、集成的、相对稳定的且反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策行为。二、数据仓库的特点相对传统的数据库而言，数据仓库的特点主要表现在：1、“面向主题”。数据库主要面向事务处理任务，各系统之间相对分离。而数据仓库是按主题分类组织并提供信息的。一个主题通常关联多个信息系统。2、“数据集成”。数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间是相互独立的，甚至是异构的。而数据仓库则在对原有分散的数据库进行数据抽取、清理的基础上再进行加工整理，使之具有一致性。3、“随时间变化”。传统数据库往往只关心当前时间段内的的数据。而数据仓库主要进行的是时间趋势分析，包含有大量历史信息，通过分析可以帮助目标客户对其未来发展方向做出准确的预测和判断。三、数据仓库的结构组成1、数据源。数据源是整个数据仓库系统的，它构成了数据仓库的基础。数据源的组成基本包含了两部分：内部信息和外部信息。内部信息是指各种业务处理数据和文档型数据，外部信息则由各类法律稽核、市场消息等组成。2、数据的存储和管理。它是数据仓库系统的核心。数据的存储和管理就是指针对数据的抽取、转换、清洗、装载的过程，这种数据的存储和管理方式不同于传统的数据库数据，从而外部数据的展现方式也和传统数据库有所区别。3、OLAP（OnLineAnlvsisProcess）联机分析处理服务器。针对特定问题的联机数据，通过对信息进行快速、稳定的读取，加以高归纳度的分析，发现内在趋势。4、前端工具。主要包括各种数据分析工具、报表工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。四、商业银行运用数据仓库技术的优势目前商业银行建立数据仓库的目的就是为用户提供分析和决策的支持工具，通过这些工具，用户可以对其商业行为和未来发展做出预测。数据仓库的建立增强了所提供数据的丰富性和关联性。银行业务的管理信息系统主要针对客户、关系信息、银行产品、银行交易数据加以验证并建立一套自身的多维信息库，并通过特有的统计、计算方法制作出所需要的各类报表统计数据。这些统计数据往往是目标群体所需要的隐藏在海量数据中的关键信息。由于数据是存在于多维结构中，对数据的各种操作的速度比那些用其他结构存储的数据来说要更加稳定和快速。五、数据仓库在商业银行经营管理中的作用1、有助于商业银行及时全面掌握经营状况。数据仓库技术对商业银行及时、准确、全面了解自身资产数据、信贷规模及分布、目标客户信用、资产情况等，提供了必要的服务手段和技术支撑。2、有助于提高商业银行经营管理水平。商业银行经营管理的依据都是以对现实的分析和对未来的预测为基础的。数据仓库此时能够对不同银行产品的盈利性和风险性加以复合分析，并将不同平台上的业务数据和外部信息汇集在一起，得出商业银行可以采纳的运行策略，从而达到了对产品、部门、机构的成本――利润分析，增强了银行经营成本的事前、事中和事后控制水平，达到既降低成本又增加银行自身效益的双重目标。3、可以有效降低银行自身经营风险。通过构建数据仓库体系，与商业银行业务往来的大量客户交易数据可以随时被银行拿来调用和检索。有了这样及时的查询和推断，就可以有效的防范商业银行内部经营风险的发生。加上外部环境相关数据的分析，还可以帮助商业银行掌握银行同业经营状况和国际经济发展走势，减少发生外部经营风险的可能...