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商业银行的数据仓库建模分析

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中国银行广东省分行数据 仓库整合了银行内所有重要的信用卡数据，并通过快速准确数据和挖掘，具有商业价值 。龙江银行:数据 仓库大条_ Bank数据 仓库龙江银行建立全行统一数据-1 。

1、银行 数据 分析系统都有哪些?是自己搭,还是用第三方的?首先，Bank 数据 分析系统比较复杂 。除非你公司技术实力很强，否则不建议自己建，人力物力成本太高 。其次，银行-4分析系统需求来自底层数据图书馆，中层需求-4分析系统和顶层需求- 。最终目的是将银行众多的业务、财务、用户数据以可视化图表的形式呈现给决策层，决策层用来辅助决策 。像中信、华夏这样的银行，用的是永红科技的数据 分析系统 。这个厂商从底层数据库到最后的可视化呈现似乎都能做到 ， 而且会帮助银行梳理业务指标，搭建数据系统 。

2、商场 数据 仓库ETL系统架构设计shopping mall数据仓库ETL系统架构设计基于CWM数据仓库ETL系统架构的shopping mall是用Java语言编写的 。我之所以选择Java语言，不仅是因为它是一种简单的、面向对象的、分布式的语言 ， 还因为它具有平台无关性和安全性的优势 。跟我一起了解一下吧！一、ETL概述ETL是数据 Extract ， Transform，Load的简称，意思是:从各种异构的源中提取数据 ， 分离不同的/ 。获取一致的数据，然后加载到数据 仓库 。
【商业银行的数据仓库建模分析】
ETL工具的获取方式有两种:利用现有的商用ETL工具可以缩短系统的开发周期，但存在投资成本高、软件的针对性、通用性和兼容性差等问题 。设计和开发一个标准的、通用的ETL工具，对于提高ETL的实用价值，降低项目实施的成本和风险具有重要意义 。因为数据 仓库和数据源系统在数据格式、数据模型等方面都有很大的差异 。，客观上形成为 。

3、 商业银行应用大 数据之策商业银行Big Application数据随着以社交网络为代表的web2.0的兴起，智能手机的普及以及各种监控系统和传感器的大量分布，人类正在进入一个数据 Big Bang的时代 。Big 数据被誉为继云计算、物联网之后，IT界又一次颠覆性的技术变革，引起了各方的高度关注 。“大数据”的意义在于及时从海量的数据中识别并获取信息价值 。与其他行业相比，金融行业在IT基础设施、数据管控和人才富集方面具有优势，具有深度“淘金”的潜力 。

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