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心如止水
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博文
(2011-09-13 20:28)
标签:

上海

项目管理经验

博客

数据库技术

集中管理

it

分类: 生活随想

话说天下大势,分久必合,合久必分;我的博客也一样,经历了数次变动。09年开始技术方面的内容都记录在了百度博客(http://hi.baidu.com/nsj820)上;10年5月前后,将博客分别转移到CSDN(http://blog.csdn.net/nsj820)和SINA(http://blog.sina.com.cn/nsj820)上,CSDN是技术方面,而新浪更偏重于仓库理论及业务层面。现在,由于不想让博客内容过于分散,方便以后集中管理,而又逢工作环境变迁,所以想以此为契机,来一个重新开始,以后所有与工作、业务、技术、理论等相关的内容都统一在一个新的博客中。

09年到现在这两年多的时间,自我感觉进步巨大。在数据库技术、仓库理论以及项目管理经验上,都取得了长足的进步;博客记录的习惯功不可没。博客,已经成为我自我提高的重要途径,相信它会一直陪伴着我的工作、学习,乃至整个职业生涯。

昨天是2011年中秋,孤独的一个人在街上走。我有家、有老婆、有房子,何必跑那么远孤单单的一个人如此落寞。现在的公司JBK,我在职的两年多,也就是我在东北出差的两年

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(2011-07-23 10:27)
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ibm

数据仓库

it

分类: DataWareHouse

IBM银行数据仓库(BDW)解决方案可帮助银行满足自身的业务需求,灵活地建立部门数据集市和企业数据仓库,包括核心组件和相关组件。

BDW由30多个业务模板组成,这些模板能帮助银行确定需求和快速实施项目,例如:客户利润分析、市场份额分析、客户贡献度分析、现金流量分析等。同时,BDW还提供了一系列可行的、灵活的和可扩展的技术架构,这有助于银行建立全面的数据仓库,迅速提供业务价值。

BDW主要包括以下组件:

FSDM模型FSDM(Financial Services Data Model)是一个企业级数据模型,它囊括了银行约80%的业务数据,并把预定义的业务模板连接到核心银行业务数据和数据仓库中。

BDW模型BDW是IBM数据仓库的核心,用于连续存放所有信息,从而为大规模商业智能解决方案提供了一个可行的、复杂的、规模化的设计,适合建造部门级数据集市和企业级数据仓库。

 

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(2011-07-16 19:48)
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加特纳

商业智能

数据仓库

数据挖掘

商业决策

it

分类: BI相关

商业智能的概念于1996年最早由加特纳集团(Gartner Group)提出;加特纳集团将商业智能定义为:商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处。

从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用,其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分

商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)
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(2011-07-14 19:37)
标签:

数据模型

业务对象

逻辑

实体

物理

it

分类: DataWareHouse

概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。

conceptual data model

概念数据模型是最终用户对数据存储的看法,反映了最终用户综合性的信息需求,它以数据类的方式描述企业级的数据需求,数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。

概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性,也不用定义实体的主键。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。

概念数据模型的目标是统一业务概念,作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁,确定不同实体之间的最高层次的关系。

在有些数据模型的设计过程中,概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。

logical data model

逻辑数据模型反

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存储区

数据仓库

以客户为中心

贡献度

进行

it

分类: ACRM

在激烈的市场竞争环境下,建设银行山东省分行完成了由“以账务为中心”向“以客户为中心”经营理念的转换。确立“以客户为中心”的经营理念,实施客户关系管理是真正提高建设银行核心竞争力、实现建设银行自身价值最大化的重要战略举措。在此基础上建立分析型客户关系管理系统(ACRM),以实现对客户经营管理的有效把握,提升营销管理层次。本文从商业银行CRM的内涵、ACRM总体构架设计、系统功能设计等方面论述了建行山东分行ACRM系统的设计思路和解决方案。

一、商业银行CRM的内涵

1.CRM的核心理念

CRM的核心理念是一对一营销、彻底的个性化营销。对于国内大银行来说,要面对庞大的客户群实施一对一营销是不现实的,银行客户关系管理的核心思想是将银行的客户作为最重要的资源,选择和管理客户,挖掘客户最大的长期价值

客户关系管理包括识别、挑选、获取、发展和保持客户的整个过程,包括以下几个目标:识别潜在客户,留住中高端客户;提升现有客户价值;吸引更多的中高端客户;根据客户价值分析的结果,对客户实行服务渠道分流,以提

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it

分类: 仓库项目管理

项目管理

1.企业经历过两次失败的数据仓库建设,现在是第三次,人们普遍认为这次也将会失败。项目经理应该作些什么来消除人们对数据仓库的消极看法?

2.企业的业务系统方,即OLTP方的工作人员对数据仓库方不配合,比如对数据仓库的源数据申请置之不理。项目经理应该如何来应付这种情况?

3.企业的管理层变动较频繁,支持数据仓库的企业领导可能会离开,面对这种情况,项目经理应该如何应付?

4.企业雇佣一家咨询公司来实现一个数据仓库,但是企业的CIO认为数据仓库的建设是对其职位和权威的挑战,不断给咨询人员和项目设置障碍。咨询人员应该如何来应付这种情况?

5.企业管理层希望试验系统(原型系统)具有和生产系统相同级别的数据质量。项目经理应该如何做,才能让管理层相信,试验系统不必和生产系统具有相同级别的数据质量?

6.用户部门领导对共享数据不配合或者只在表面上配合。他们希望能够控制谁能查看什么数据以及什么时候可以查看。数据仓库团队怎样才能让部门领导把数据的访问权共享出来?

7.建立好的数据几乎满足所有的成功标准。但是企业的高级管理层对数据仓库的反应很冷淡。数据仓库

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逻辑数据模型

数据仓库

it

分类: DataWareHouse

前言:逻辑数据模型LDM是一种图形化的展现方式,一般采用面向对象的设计方法,有效组织来源多样的各种业务数据,使用统一的逻辑语言描述业务。借助相对抽象、逻辑统一且结构稳健的结构,实现数据仓库系统所要求的数据存储目标,支持大量的分析应用,是实现业务智能的重要基础,同时也是数据管理分析的工具和交流的有效手段。

数据仓库逻辑数据模型特指数据仓库系统的核心基础模型,在搭建企业级数据仓库系统时,需要充分了解和分析各种前台业务处理系统和应用,在此基础上进行有效的重组和整合,为各种分析应用(如客户关系管理、风险管理等)提供单一的、整合的数据基础,保证全行不同业务部门从不同的视角都可以使用统一的数据实现各自的分析需求。——担负这种数据重组和整合任务的数据模型称为数据仓库系统的“基础逻辑数据模型”。

基础逻辑数据模型建设好之后,银行可根据不同的分析应用需要(如客户关系管理、绩效考核、风险管理等),根据应用产品和功能设计不同的分析应用模型,包含具体的、特定的分析逻辑,往往这种模型中都含有较多加工处理的成分。——这种

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olap

dw

dm

bi

it

分类: BI相关

我国银行的信息化可以大致划分为3个阶段:业务自动化、数据集中化、管理信息化。以工、农、中、建、交为代表的综合性大型商业银行都已陆续完成了第二阶段的转变——数据集中。如何运用银行在历年经营中积累的海量数据,利用信息技术的发展,将数据转变为信息,进而发觉其中存在的商业价值,是各大银行信息化第三阶段转变的关键。数据仓库、OLAP和数据挖掘等信息技术经历了数年的应用与发展,不断趋于成熟和完善,它们为银行的信息化管理提供了可靠的技术支撑平台。

一、数据仓库、OLAP和数据挖掘的关系和区别分析

1.数据仓库、OLAP和数据挖掘三者之间的关系

    在比较成熟的系统中,数据分析过程都是基于以数据仓库为基础,OLAP和数据挖掘相辅相成的分析模式。数据仓库将来自于各种数据源的数据,根据不同的主题进行存储,并对原始数据进行抽取、转换和加载等一系列筛选和清理工作。OLAP则将数据通过多维视角和多种层次向用户进行多方式的呈现。数据挖掘则应用不同的算法,向用户揭示数据间的规律性,从而辅助商业决策。比如,在银

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(2011-05-25 22:35)
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关系型数据库

数据存储

维度

钻取

杂谈

分类: BI相关

OLAP (on-line analytical processing) 联机分析处理,这一概念是由关系型数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。20世纪60年代末Codd提出关系型数据模型以后,关系型数据库与OLTP(on-line transaction processing)得到了快速的发展。随着关系型数据库的快速发展,全球的数据量急剧膨胀,越来越多的数据被生产出来,同时人们对信息的需求也在快速的提升;而信息来源的最主要途径便是已掌握的海量数据,于是管理人员对数据的查询需求变得越来越复杂,他们贪婪的希望能够快速的尽可能多的从GB、TB甚至PB级数据中直观的了解到隐藏在这些数据背后的信息。通俗的OLTP技术越来越力显得不从心。于是数据仓库体系结构与OLAP技术应运而生。数据仓库体系结构不是我在这里说的重点,这里我旨在从OLAP技术的特性(总体把握),OLAP技术的常用操作(前台分析操作),OLAP技术中数据存储方式(后台数据存储)三个角度全面介绍介绍OLAP技术。

一、OLAP技术的特性

OLAP技术不同于OLTP技术,有非常多的特性,概括起来主要有如下几点特性:OLAP技术是面向分析人员

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(2011-05-19 22:31)
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bi

olap

dw

dm

it

分类: BI相关

商业智能也称作BI 是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具;与DSS 系统相比,商业智能具有更美好的发展前景。这些年来,商业智能市场持续增长,许多的国外企业已经进入了中端BI,也就是所说的数据分析阶段。同时,也有一些企业开始进入BI 的高端数据挖掘阶段。而目前我国的大部分企业还停留在报表阶段。传统的报表系统技术上包括大家熟悉的Excel、水晶报表、Reporting Service 等都已经被广泛使用;但是,随着数据的增多与需求的提高,传统报表系统面临的挑战也越来越多。

1 BI 的具体内容

随着企业ERP、CRM和SCM等应用系统的使用,企业不再停留在事务处理阶段,而更注重有效的利用企业的数据来为准确和更快的决策提供支持,也就是说商业智能的需求越来越强。商业智能的概念最早在1996 年提出当时对商业智能的定义是由数据仓库查询报表数据分析数据挖掘数据备份和恢复等部分组

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