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        基于商業(yè)智能的銀行分析型CRM數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)

        2010-08-23 08:33:24
        制造業(yè)自動化 2010年1期
        關(guān)鍵詞:商業(yè)智能數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)挖掘

        鄭 華

        ZHENGHua

        (廣西工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院,南寧 530003)

        0 引言

        中國的銀行業(yè)在發(fā)展的過程中,已逐步積累了大量的客戶數(shù)據(jù)和經(jīng)營數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù),發(fā)掘有價值的信息,已經(jīng)成為銀行業(yè)普遍關(guān)心的問題,而解決問題的關(guān)鍵就是建立銀行企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫,在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上,施行客戶關(guān)系管理,以滿足銀行客戶分析需要和管理決策需要,原有的客戶關(guān)系系統(tǒng)作為一種管理系統(tǒng)難以做到這一點(diǎn),而商業(yè)智能系統(tǒng)則可以很好的解決這個問題,它使我們能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橛行У男畔⒑椭R。

        1 商業(yè)智能技術(shù)

        1.1 商業(yè)智能產(chǎn)生的背景

        如今,在金融行業(yè)大變革之后,一系列的新問題讓我們不得不關(guān)注。例如,如何才能分析上市公司的財務(wù)情況,并規(guī)避財務(wù)風(fēng)險?如何才能讓銀行、信托機(jī)構(gòu)更好地分析、評價客戶的信用程度和還款能力?如何大規(guī)模地分析用戶的消費(fèi)行為?這時商業(yè)智能應(yīng)運(yùn)而生。商業(yè)智能可以為企業(yè)或機(jī)構(gòu)提供大規(guī)模數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析,以及報表展現(xiàn)等服務(wù),通過對大量的特定數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、整理,從而形成量化的決策信息,以供企業(yè)決策者采用。

        1.2 商業(yè)智能的定義

        商業(yè)智能這一術(shù)語1989年由Gartner Group的Howard Dresner首次提出,它描述了一系列的概念和方法,通過應(yīng)用基于事實(shí)的支持系統(tǒng)來輔助商業(yè)決策的制定。商業(yè)智能系統(tǒng)從企業(yè)運(yùn)作的日常數(shù)據(jù)中開發(fā)出結(jié)論性的、基于事實(shí)的和具有可實(shí)施性的信息,使企業(yè)能夠更快更容易的做出更好的商業(yè)決策,使企業(yè)管理者和決策者以一種更清晰的角度看待業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),提高企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)效率、增加利潤并建立良好的客戶關(guān)系,以最短的時間發(fā)現(xiàn)商業(yè)機(jī)會捕捉商業(yè)機(jī)遇。

        1.3 商業(yè)智能的核心技術(shù)

        商業(yè)智能的技術(shù)體系主要有數(shù)據(jù)倉庫(DW)、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)以及數(shù)據(jù)挖掘(DM)三部分組成。

        數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)是支持管理決策過程的、面向主題的、集成的、動態(tài)的、連續(xù)的數(shù)據(jù)集合??梢詮娜萘魁嫶蟮臉I(yè)務(wù)處理型數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù),清理、轉(zhuǎn)換為新的存儲格式。

        聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)技術(shù)則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來、能夠真正為用戶所理解的、并真實(shí)反映數(shù)據(jù)維特性的信息,進(jìn)行快速、一致、交互地訪問,從而獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術(shù)。

        數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining )技術(shù)以數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)為平臺,借助企業(yè)擁有的大量數(shù)據(jù),通過清洗、轉(zhuǎn)換、裝載等數(shù)據(jù)處理方法,發(fā)現(xiàn)大量資料間的關(guān)聯(lián)與趨勢,探尋一種獨(dú)特的、通過其他方法發(fā)現(xiàn)不了的業(yè)務(wù)規(guī)律和模式。

        2 銀行分析型CRM數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)

        數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè),是以現(xiàn)有企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)和大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的積累為基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫不是靜態(tài)的概念,只有把信息及時交給需要這些信息的使用者,供它們做出改善其業(yè)務(wù)經(jīng)營的決策,信息才能發(fā)揮作用,信息才有意義。而把信息加以整理歸納和重組,并及時提供給相應(yīng)的管理決策人員,是數(shù)據(jù)倉庫的根本任務(wù)。因此,從產(chǎn)業(yè)界的角度看,數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)是一個工程,是一個過程。

        整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)是一個包含四個層次的體系結(jié)構(gòu),具體如圖1所示。

        圖1 體系結(jié)構(gòu)

        數(shù)據(jù)源:是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的基礎(chǔ),通常包括企業(yè)內(nèi)部信息和外部信息。內(nèi)部信息包括存放于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(R D B MS)中的各種業(yè)務(wù)處理數(shù)據(jù)和各類文檔數(shù)據(jù),外部信息包括各類市場信息、競爭對手信息和各種手工收集的信息等等。

        數(shù)據(jù)的存儲與管理:是整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的核心。數(shù)據(jù)倉庫的真正關(guān)鍵是數(shù)據(jù)的存儲和管理。針對現(xiàn)有各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù),進(jìn)行抽取、清理,并有效集成,按照主題進(jìn)行組織。

        OLAP(Online Analysis Process)服務(wù)器:對分析需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效集成,按多維模型予以組織,以便進(jìn)行多角度、多層次的分析,并發(fā)現(xiàn)趨勢。

        前端工具:主要包括各種報表工具、查詢工具、數(shù)據(jù)分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具以及各種基于數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用開發(fā)工具。其中數(shù)據(jù)分析工具主要針對O L A P服務(wù)器,報表工具、數(shù)據(jù)挖掘工具主要針對數(shù)據(jù)倉庫。

        3 系統(tǒng)分析

        在銀行各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上建立兩層數(shù)據(jù)倉庫(DB-DW)體系結(jié)構(gòu),利用數(shù)據(jù)挖掘等商業(yè)智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分、客戶保持、客戶最大價值等分析。這樣,銀行的管理者就可以對客戶的動向進(jìn)行預(yù)測,從而調(diào)整產(chǎn)品策略,制定正確的決策。但按照發(fā)展的需求,DB-DW兩層結(jié)構(gòu)不能涵蓋銀行所有的數(shù)據(jù)處理要求,使用效果不能令人滿意。

        沒有支持戰(zhàn)術(shù)決策的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ),難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時分析和挖掘應(yīng)用。

        企業(yè)數(shù)據(jù)集成接口復(fù)雜,難以滿足企業(yè)OLTP系統(tǒng)的需要。

        難以承受大量的分析查詢。

        在銀行網(wǎng)絡(luò)化、智能化應(yīng)用領(lǐng)域,最重要的就是系統(tǒng)功能的擴(kuò)展,隨著生產(chǎn)方向的調(diào)整,系統(tǒng)也應(yīng)該隨之進(jìn)行相應(yīng)的升級擴(kuò)展。因此,兩層體系結(jié)構(gòu)的應(yīng)用不適合應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)智能化銀行各業(yè)務(wù)的實(shí)際生產(chǎn)過程。

        針對傳統(tǒng)三層B/S結(jié)構(gòu)和兩層C/S的不足,本系統(tǒng)提出一種采用Windows環(huán)境下,可以滿足網(wǎng)絡(luò)化集成的系統(tǒng)開發(fā)、系統(tǒng)維護(hù)和跨平臺等方面特殊要求的五層B/S模式開發(fā)。如圖2所示:

        圖2 五層B/S模式

        該模式采用JBuilder9.0和數(shù)據(jù)連接池技術(shù),將傳統(tǒng)三層B/S結(jié)構(gòu)的第二層(服務(wù)器端)劃分為表示邏輯層、商業(yè)邏輯層和數(shù)據(jù)連接管理層。這樣,CRM系統(tǒng)的服務(wù)請求及響應(yīng)實(shí)現(xiàn)過程為 :客戶端的瀏覽器通過超文本鏈接標(biāo)記語言(H y p er Text Markup Language,HTML)向應(yīng)用服務(wù)器發(fā)出請求;服務(wù)器端商業(yè)邏輯層中的Servlet對請求進(jìn)行分派,調(diào)用EJB(enterprise Javabeans),Java Beans組件進(jìn)行商業(yè)邏輯處理,涉及到數(shù)據(jù)庫操作時,從數(shù)據(jù)連接管理層中的連接池中取出一個數(shù)據(jù)連接,使用Java數(shù)據(jù)庫連接(Java Data Base Comectility,JDBC)技術(shù)訪問數(shù)據(jù)庫取得所需數(shù)據(jù)后,將數(shù)據(jù)連接放回連接池,以釋放所占用的資源。最后,Servlet調(diào)用表示邏輯層的結(jié)果處理J S P頁面對獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化,形成最終H T ML頁面并發(fā)往客戶端,以完成對該次服務(wù)請求的響應(yīng)。服務(wù)器端運(yùn)用S QL Server 2000數(shù)據(jù)庫,完成相關(guān)業(yè)務(wù)的后臺處理。

        4 數(shù)據(jù)倉庫的組織與結(jié)構(gòu)設(shè)計

        4.1 選取業(yè)務(wù)處理

        設(shè)計的第一步是通過將對業(yè)務(wù)需求的理解與對可用數(shù)據(jù)的理解組合起來而確定建模的業(yè)務(wù)處理內(nèi)容,如圖3所示。業(yè)務(wù)處理過程并不是指業(yè)務(wù)部門或者職能,如果建立的維度模型是同部門捆綁在一起的,就無法避免出現(xiàn)具有不同標(biāo)記與術(shù)語的數(shù)據(jù)拷貝的可能性。多重數(shù)據(jù)流向單獨(dú)的數(shù)據(jù)模型,會使用戶在應(yīng)付不一致性的問題方面顯得很脆弱。

        圖3 銀行業(yè)務(wù)關(guān)系

        4.2 維表的設(shè)計

        目前銀行賬務(wù)管理都采用以賬戶為核算的單位,同一客戶在不同的網(wǎng)點(diǎn)擁有賬戶;同一客戶在同一網(wǎng)點(diǎn)擁有不同產(chǎn)品的賬戶;甚或同一客戶在同一網(wǎng)點(diǎn)、相同的產(chǎn)品目錄中擁有不同的賬戶。客戶同銀行打交道會選擇不同的賬戶,因此在分析系統(tǒng)中賬戶信息應(yīng)當(dāng)設(shè)置成為一個維表。同一客戶擁有多個賬戶,并且客戶的大部分信息在一定的時間段中保持不便,設(shè)計客戶信息維表來統(tǒng)帥客戶的賬戶信息,通過客戶號可以歸約得出客戶在該分行的存款、貸款等信息。

        客戶交易可以選擇卡、存折等不同的載體;可以選擇通過網(wǎng)點(diǎn)柜臺、ATM, POS、網(wǎng)上銀行、電話銀行等不同的渠道;目前銀行所提供的全國聯(lián)網(wǎng)實(shí)時交易系統(tǒng),客戶可以在全國不同的地區(qū)進(jìn)行存取款、消費(fèi)等交易。這些不同顯示出客戶不同的交易行為、習(xí)慣,也反映出客戶對金融服務(wù)的不同需求。設(shè)計維表時,交易載體、交易渠道、交易地點(diǎn)應(yīng)當(dāng)首要考慮。

        將客戶信息作為一個維表設(shè)計,主要依據(jù)客戶的信息在某一個時期內(nèi)保持不變,而將交易信息作為事實(shí)表??蛻粜畔⒕S表包含客戶的所有屬性,如出生年月、性別、學(xué)歷等等。如圖4所示。

        圖4 信用卡業(yè)務(wù)多維數(shù)據(jù)模型

        4.3 數(shù)據(jù)裝載

        將多種銀行業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)操作型環(huán)境數(shù)據(jù)移入數(shù)據(jù)倉庫必須作出許多決策,其中首要的一個關(guān)鍵技術(shù)問題是決定從操作型環(huán)境中選取哪些數(shù)據(jù)移入Oracle數(shù)據(jù)倉庫。我們須全面考慮具體需求,對一組操作型系統(tǒng)進(jìn)行分析并決定哪些擁有對決策支持過程有用的數(shù)據(jù)。一旦選定了源數(shù)據(jù),我們就要著手考慮如何將它們移入racle數(shù)據(jù)倉庫中。

        利用Oracle企業(yè)管理器(OEM)部件中的S L*Loader(SQL*裝載器)可以將平面文件中的數(shù)據(jù)移入racle數(shù)據(jù)倉庫中。SQL*Loader的輸入通常是一個在racle或非racle的操作型環(huán)境下產(chǎn)生的ASCII文本平面文件。當(dāng)向racle轉(zhuǎn)載數(shù)據(jù)時,由一個控制文件控制SQL*Loader如何將輸入文本映射至racle數(shù)據(jù)庫表的一列或多列中。

        激活SQL*Loader有兩種方法,一是用一系列命令行參數(shù)控制會話行為:

        Sqi1dr80 userid=/control=regional bad=regbad.datdiscard=regdsc.dat

        第二種是用一個命令行參數(shù)的最小集,并同時在控制文件中說明會話的參數(shù),兩種方法實(shí)質(zhì)上是一致的:

        使用以上操作方式有兩個關(guān)鍵性要點(diǎn):

        1)源數(shù)據(jù)庫的表的屬主不必與目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的表的屬主相同,數(shù)據(jù)可從一個用戶的表轉(zhuǎn)移到另一個用戶的表中。

        2)當(dāng)導(dǎo)入表時,如果這些表事先不存在,可在它們的數(shù)據(jù)被導(dǎo)入之前利用在導(dǎo)出文件中的代碼產(chǎn)生。

        3)導(dǎo)出/導(dǎo)入有三種操作方法:

        (1)交互式對話:使導(dǎo)出/導(dǎo)入進(jìn)入一種對話狀態(tài),操作者可詢問一些問題并接受回答。

        (2)命令行一參數(shù):激活在命令行中帶有參數(shù)及其值的導(dǎo)出得入。

        (3)參數(shù)文件:激活導(dǎo)出得入并為關(guān)鍵字parfile提供一個值,該值是一個文件名,在這個指定的文件中存放著導(dǎo)出/導(dǎo)入操作需讀取的關(guān)鍵字和它們的值。

        導(dǎo)出命令為:

        5 結(jié)束語

        根據(jù)銀行企業(yè)分析型CRM數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用需求,深入研究了數(shù)據(jù)倉庫的組織與結(jié)構(gòu)設(shè)計,并結(jié)合企業(yè)的實(shí)際情況,對數(shù)據(jù)模型進(jìn)行了設(shè)計。為下一步CRM系統(tǒng)的實(shí)施奠定了堅實(shí)的基礎(chǔ)。

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