数据仓库在金融和保险行业的多重应用

随着技术的进步，某保险行业客户正在实施Oracle10g RAC集群，这是一份详细的实施手册。

案例研究探讨了SYBASE数据仓库在证券行业的应用方案，提供真实案例参考。

在数据仓库应用的范围中，IT人员为业务用户开发支持独立分析的系统，满足不同用户群体的需求。主要应用包括： 专业分析人员：为这些用户提供复杂分析工具和资源。 标准报表：针对常规数据分析需求，提供稳定的报表输出。 即席查询分析：为用户提供灵活、实时的查询分析功能，支持即时决策。 复杂分析：通过深度分析工具，帮助专业人员进行数据挖掘和高级分析。

与完全独立的数据仓库模式不同，大多数企业内部的部门之间存在一定程度的集成。很少有企业像图6-20所示那样完全自主运作。更常见的是，多个数据仓库项目以图6-21所示的形式开发。 逻辑上属于同一个数据仓库 在图6-21中，一家公司在世界各地设有不同的分支机构（站点），例如美国、加拿大、南美、远东和非洲等地。每个分支机构都拥有自己特有的数据，机构之间不存在数据重叠，特别是对于详细的事务数据。 当第一个体系结构环境建立后，公司期望为每个分公司创建一个数据仓库。不同分支机构之间存在一定程度的业务集成，同时也假定在不同的区域，业务运作具有当地特色。这种企业组织模式在许多公司中很常见。 许多企业在构建数据仓库时，首先是在每个位于不同地域的部门内创建一个局部数据仓库。图6-22展示了一个局部数据仓库的构造情况。每个分部根据自己的需要创建具有本地特色的自主数据仓库。值得注意的是，至少就事务数据而言，在不同的区域之间不存在冗余的细节数据。换句话说，反映非洲事务的数据单元不可能出现在欧洲的局部数据仓库中。 局部数据仓库的优缺点 使用这种方法创建分布式全局数据仓库有几个优缺点。 优点： 快速完成：每个局部小组控制局部数据仓库的资源和设计，并乐于拥有这样的自主权和控制权。 立竿见影：这种方式开发的数据仓库的优点能够在整个企业内实时地表现出来。局部数据仓库可以在6个月内建成、运行并使局部层分公司受益。 缺点： 无法识别或合理处理部门间数据结构（非内容）的共同性。

金融渠道是金融机构提供服务、销售产品的关键途径和机制，涵盖多种类型如大众媒体（电视、收音机、出版物）、设备渠道（ATM、POS、自助终端、存款机）、通讯渠道（网上银行、电话银行）以及人员服务（客服、柜台）。从数据仓库系统角度来看，各种渠道类型具有不同的功能、特征和地理位置，每种渠道都有其独特的业务处理能力和管理要求。当前业务系统中涉及的主要渠道包括ATM、ECTIP、CCBS、ETB等。

深入探讨数据挖掘在金融和电信行业的实际应用案例，从多个维度剖析其运作机制与实施策略，并结合具体实例阐述其带来的效益与挑战，为相关从业者提供借鉴与参考。

数据仓库技术在现代信息管理中具有重要地位，其革新应用已成为企业数据处理的核心。

仓库管理通过外购工具或自定义程序实现数据仓库管理，自动化程度决定了程序复杂性。

数据仓库是企业信息技术中的重要组成部分，专门用于存储和管理大规模历史数据，以支持高效的数据分析和决策。清华大学出版的《数据仓库教程》由陈文伟教授撰写，系统介绍了数据仓库的核心理论、设计原则及实际应用。书中详细解释了数据仓库与在线事务处理系统的区别，强调了其在决策支持方面的重要性。涵盖了数据抽取、转换、加载（ETL）、数据建模（星型模型、雪花模型）、以及现代工具如云数据仓库和大数据处理框架对数据仓库的影响。此外，还探讨了性能优化策略和实际案例，帮助读者理解和应用所学内容。通过本书，读者能够全面掌握数据仓库的设计与实施，提升数据驱动决策的能力。