数据仓库实践与技术系列专题(一) 数据仓库项目投资回报评估的方法

数据仓库已经进入一个快速发展的阶段。当企业开始重视信息的价值时,数据仓库就成为一个必然的选择。经济的发展和业务环境的变化是数据仓库发展的主要原因。 今天,国内金融企业面对WT O和世界经济增长减缓的双重压力,准确全面的信息支持是在变革中制胜的法宝。随着经营策略从“以产品为中心转变为“以客户为中心”,信息的潜在价值正在得到越来越多的关注,金融企业已经认识到充分利用信息是应对挑战的关键,数据仓库因而成为IT领域中被关注的热点之一。 数据仓库的技术难度和复杂性是大家公认的,在国内各行业的数据仓库实践中,部分失败甚至完全失败的项目占有很高比例。在本系列文章中,作者根据自己在数据仓库领域的经验和教训,结合国内金融行业的实际情况,介绍了数据仓库项目不同环节的方法和技巧。我们衷心的希望这些文章能够对金融科技工作者有所帮助。

商业银行数据仓库项目需求管理过程探析

随着IT技术的不断发展、金融市场竞争加剧及自身经营与管理的深化，国内多数商业银行在21世纪初期开始实施数据仓库项目，并逐步以这一数据平台为依托，开发出支持各种决策分析的应用。由于数据仓库项目在国内还是一个比较新鲜的事物，各家商业银行的建设历程、实施方式也各不相同，需求管理过程也有差异，本文以中国建设银行（以下简称“建行”）的实践为例，与大家一起探讨数据仓库的需求管理过程。

数据仓库项目的探索阶段

作者在上一期的文章“七个步骤成功搞定数据仓库项目”中介绍了她设计的“7D数据库生命周期管理法”，而为了实施一个成功的数据仓库项目的第一个步骤：探索阶段。收集需求绝对是必需的。在本文中。作者详细介绍了针对三个项目轨道：技术、数据和应用层进行需求收集的主要内容。

七个步骤成功搞定数据仓库项目-针对数据库管理员、开发人员和IT专业人士的项目管理

数据仓库与一般数据库项目不同。总是处于不断变化的状态中。创建一个数据仓库并非一项简单的任务。它融合了商务系统的最佳策略和信息系统的最佳技术。需要进行精细的设计和规划。作者介绍了她设计的数据库生命周期管理方法。面向不是项目经理的参与人员。详细描述了数据仓库项目开发的全过程。

数据仓库项目的风险管理研究

本文结合数据仓库项目风险管理的科学理论，对齐鲁证券数据仓库项目风险管理的案例进行深入研究，对风险管理过程进行分解研究，并且提出了数据仓库项目中风险管理的优化措施。

数据仓库项目的十大重症

在数据仓库项目中,存在着十大重症:难以确定需求范围;用户对未来系统用途理解有偏差;实施双方没有对仓库中的数据质量标准达成一致……。如何规避,如何应对,且听本文作者细细分讲。

中远集运MIS系统数据仓库项目

面对迅速激增的各种企业信息系统数据,如何进行更深层次的数据挖掘,提高企业数据加工能力,正成为人们关注的新课题。这里中远集运MIS系统数据仓库项目正好在此作出了很好的尝试。

迪多维迈向数据仓库资讯服务之路

中国各行业正如火如荼地构建各自企业级数据集成、数据仓库项目，以更快速、更科学、更全面的分析方法为企业领导者提供决策信息。

三大模型架起数据仓库大厦

任何需求都来源于业务，业务决定了需求，需求分析的正确与否是关系到项目成败的关键所在，从任何角度都可以说项目是由业务驱动的所以数据仓库项目也是由业务所驱动的。

上海证券交易所再度携手Teradata共建数据仓库二期工程

NCR Teradata数据仓库事业部近日宣布，上海证券交易所（简称上证所）在与Teradata合作完成一期操作性数据存储系统建设工程之后，又再度携手，共同致力于以建设应用分析系统和完善数据仓库管理为目标的二期工程建设。通过实施企业数据仓库项目，上海证券交易所将可以更好地共享信息资源，提高运营效率，同时为信息增值服务和其他创新服务提供综合性的计算、验证和实验平台。

数据财富

19年历史累积、26TB数据容量、每天超过1000万笔交易记录……上海证券交易所通过数据仓库项目将海量数据转化为灵活流动的财富。

Informatica助农商行深挖“数据”价值

江苏紫金农村商业银行是江苏农信体系下57家农商行的一员,总部位于南京,下辖9家一级支行,125家营业网点.紫金农商行于2013年建设了江苏农信体系下首例ODS数据仓库项目,整合托管于省联社的核心系统及外围系统数据,建立统一数据视图.通过统一数据加工,解决了数据有效性和标准化两大基础问题.

同步/异步ETL架构的比较

数据的抽取、转换和加载（ETL）是构建数据仓库过程中最复杂的至关重要的一个步骤。根据数据统计，通常的数据仓库项目有将近70％的时间用于ETL，该部分占据了相当大的工程开发量。本文力图就应用领域的开发实践进行经验总结，对ETL架构理论进行比较。通常用两种办法来处理ETL流程：一种是异步（Asynchronous）ETL方式，也称为展平文件（Flat File）方式；另一种是同步（Synchronous）ETL方式，也称为直接传输（Direct Transfer）方式。

华为赛门铁克助力中国商业智能系统市场发展

华为赛门铁克科技有限公司在中国最大的第三方电子支付服务提供商、阿里巴巴集团旗下支付宝公司的数据仓库项目中，携手分布式数据库软件厂商Greenplum共同提供定制化服务和高品质产品及技术支持，实现支付宝成功构筑目前中国最大的商业智能系统。

杨顺生接任Teradata大中华区总裁

2008年12月17日，Teradata公司在京宣布，Teradata公司大中华区总裁吴辅世于2008年12月31日卸任。自2009年1月1日起，原Teradata华东区总经理杨顺生将接替吴辅世担任公司大中华区总裁。据介绍，迄今为止，Teradata已经在全球成功建设了2000多个大型数据仓库项目，其中包括全球十大电信公司中的九家，全球十大航空公司中的七家，全球十大物流运输公司中的六家，全球十大零售业者中的五家，以及全球十大商业与储蓄银行中的五家。

商务智能需要目标驱动

在电信行业的经营分析系统或者金融行业数据仓库项目中，大量的固定报表大约占到整个项目的75％，即席查询或者OLAP分析，占到了大约20％，而真正的数据挖掘还不足5％。经营分析和数据仓库应用也没有完全按照部门划分或者角色划分，项目大而全，却缺少重点和主线，从而导致人们认为这些系统几乎没有多大的作用。

大处着眼 小处着手

一个合格的CIO要站在管理者的角度思考问题、提出问题、找到解决问题的辅助方法。

ETL中增量抽取的机制及其Kette实现

目前,数据仓库工具中并没有提供自动生成增量抽取数据的功能,而是需要用户自行实现。本文主要介绍了增量抽取的几种机制,并利用开源ETL工具Kettle进行实现,为数据仓库项目中ETL的实施提供参考和帮助。