经营分析系统工作汇报

1、经营分析系统（）工作汇报目 录1立项背景31.1为什么要开发经营分析系统31.1.1必要性31.1.2可行性31.2立项过程52系统简介52.1实现目标52.2系统架构62.2.1系统逻辑架构62.2.2系统物理架构62.2.3系统架构的特点72.3逻辑数据模型82.4系统运行平台及工具软件92.4.1配置102.4.2软件配置102.5系统功能及特点112.5.1作业自动调度112.5.2数据抽取（E）112.5.3数据加载（L）122.5.4数据转换（T）132.5.5门户管理142.5.6前端展现152.5.7手工采集163主题介绍163.1客户关系管理功能173.2绩效考核功能193.3业务监管功能203.4财务管理功能253.5经营分析功能293.6风险管理功能333.7利润贡献度分析功能354系统研制过程354.1项目组织364.2项目计划364.3项目研制过程384.3.1系统选型384.3.2业务需求编写384.3.3数据源分析384.3.4逻辑数据模型（LDM）设计394.3.5业务需求分析（FRS）394.3.6物理模型（PDM）设计394.3.7源数据/数据仓库数

2、据映射394.3.8数据抽取/加载/转换（ETL）394.3.9作业调度系统开发404.3.10手工采集系统开发404.3.11门户管理开发404.3.12前端展现开发414.3.13利润贡献度主题开发415投产和试点情况介绍415.1投产情况415.2试点情况425.2.1试点推广步骤425.2.2制度的建设、安全控制情况425.2.3培训435.2.4试点取得的成果436下一阶段工作内容446.1做好系统的后续完善工作446.2做好数据上收后经营分析系统的改造工作446.3做好系统推广及培训工作446.3.1系统推广工作446.3.2系统培训工作466.4做好相关的规章制度建设工作466.5做好市场营销的支持工作466.6做好客户信息的补充录入工作466.7做好推进管理流程再造工作477项目建设的经验和体会477.1保障经营分析系统整体项目顺利实施前提条件477.1.1各级领导的重视和支持477.1.2充分的论证和调研477.1.3业务部门和技术部分的充分合作487.1.4先进的技术、概念和经验的引进487.1.5以我为主的项目进度控制497.1.6充分的人力和资源配备497.2在

3、开发经营分析系统过程中的经验507.2.1方向的把握是经营分析系统的基础507.2.2在开发过程中需要重点注意的几个问题507.3如何充分发挥经营分析系统作用517.3.1系统运作的规范化和自动化517.3.2业务人员素质的不断提高527.3.3系统功能的不断增强527.3.4业务以及业务系统和经营分析系统的相互促进527.3.5在广东南海分行推广应用的经验537.4对经营分析系统推广的思考531 立项背景1.1 为什么要开发经营分析系统1.1.1 必要性新一代系统ABIS全面推广后，数据进一步集中到省域中心，二级分行已经没有数据中心，他们每天能够看到的只有日常的会计核算报表，这远远不能满足农行在管理决策、市场营销、风险防范以及内部监控等方面的需要，具体来说，主要有以下几点：一、领导决策层需要全面真实地了解银行的经营状况，以便采取科学的战略决策；二、客户服务部门需要详细地了解客户群体，分析贡献度，以便为客户提供全方位的个性化服务，提升客户的忠诚度；三、市场营销部门需要掌握详细的市场需求，准确地细分市场并快速推出合适的金融产品；四、人力资源部门需要对机构和从业人员进行基于量化的绩效考核，

4、建立合理的激励机制和人力资源配置；五、稽核部门需要对银行业务实现有效监控，堵塞和防范各种金融风险。六、为机构改革、管理流程再造提供一个技术支持。由于我省数据量大，通过目前的技术手段是无法满足上述业务部门的需求，也很难保存历史数据。必须通过建立数据仓库来解决上述问题。1.1.2 可行性一、省域数据中心建立提供了有利的基础经过近几年的努力，我行的生产系统网络建设已取得了很大的成效，业务系统和管理系统都逐步走向了平台的统一和数据的集中，基本上建成全行统一规范的、涵盖金融服务和经营管理的信息技术体系，各种信息管理系统（如信贷二期系统、人事管理系统等）趋于完善，特别是新一代系统ABIS、国际业务系统BIBS、大前置系统AIPS、网银系统和CALLCENTER系统的成功推广，使得基础业务数据达到了空前的统一和规范。数据集中化、业务综合化、管理扁平化、决策科学化已成为我行的发展趋势，这种发展趋势极大地推动了银行业的信息化建设进一步发展，也为我行进行经营分析系统项目的建设提供了有利的基础。二、数据仓库技术在银行界的广泛应用数据仓库及其相关技术在用户需求的推动下，已经发展比较成熟，许多国际级的大厂商都提

5、供相应的数据仓库方面的产品及其实施方法。数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的、面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合。具有以下特点：（）企业范围内数据存储中心。（）全面而一致的数据。（）数据按主题组织。（）包含历史数据。（）数据进入仓库前经过转换加工，保证质量。（）数据仅用于分析，不能更改。经营分析系统应包含银行拥有的、从许多业务系统，管理信息系统的关系型数据库、事务型数据库中提取出来的数据。这些数据全面地反映了银行的现实状况，通过采用数学模型等技术对其进行研究分析，可以快速地、准确地分析经营管理中的问题，为全行各级决策提供现代化的、强有力的决策支持环境和工具；可以通过数据仓库工具对单个产品、单个部门、单个机构进行本利分析，对成本实行事前、事中和事后控制，通过加强成本管理来增加收益，在全行范围内推行全面成本管理。由于我行各项信息的“天量”及以几何级数上升，我行迫切需要建立涵盖全部银行业务范围的数据仓库，存储所有经营和管理信息，经过处理加工，支持银行决策，防范金融风险。基于数据仓库技术的经营分析分析系统可以建立全行统一的数据平台，解决全行各应用系统相互

6、独立、数据互不共享的矛盾。如果我们不采取数据仓库技术来构筑经营分析系统平台，仍然采用数据集市的方式来组织数据，数据不对称和分割状态就会造成信息的零碎和不完整，严重影响信息的准确性，特别在市场竞争日益激烈的今天，由于信息缺乏造成的决策工作的模糊性、不确定性，在业务规模不断发展壮大的而导致信息急速膨胀情况下，将进一步加大我行的经营风险。1.2 立项过程2002年2月，在郑逊副行长的带领下,省行会计处、科技处及省行营业部有关人员组成了考察组，对大连农行的管理信息系统的开发及应用情况进行了考察。大连农行利用IBM公司的数据仓库技术开发完成商业智能决策支持信息系统，其功能包括综合管理、统计、会计监管、银行卡业务分析、中间业务分析、延伸业务分析、客户分析、电子报表等，系统已成功推广应用到各支行和各业务部门。2002年4月，省行会计处、科技处及省行营业部有关人员对香港道亨银行和东亚银行进行了考察学习，就建设经营分析系统的有关事项取得了许多宝贵的经验。这两家银行使用NCR公司的数据仓库技术和经验完成CRM项目建设，并获得良好的经济效益。在调研过程中，我们分别与产品公司和应用开发商进行了五十多次的沟通和

7、交流，并针对技术和业务需求邀请有关专业技术公司举办了多次讲座，我们理清了经营分析系统建设的总体思路，技术人员明确了系统建设的技术难点，业务人员明确了系统要求。2002年7月，总行决定将我行作为经营分析系统建设的试点单位，负责经营分析系统的具体开发工作。因为该系统涉及全国范围内的业务需求和总行一个中心的发展要求，我行对该系统的建设做了规划和部署，并且对IBM、NCR、ORACLE和CA等公司的平台产品进行测试，同时，成立项目评估小组，对四家公司产品进行了评估，最终选定NCR公司产品（Teradata）来构建经营分析系统。经过了系统调研、需求编写、可行性分析后，2002年11月向总行提出了开发经营分析系统的立项申请，2003年初，得到总行的正式审批，同意广东分行的项目建设方案，把广东省分行作为全国数据仓库建设项目的试点行。2003年2月10日，项目正式启动。2 系统简介2.1 实现目标一、建立一个集中银行所有数据信息的数据平台。二、建立一个对银行基础业务数据进行管理和统计分析的综合性应用系统。三、建立一个具有灵活性和扩展性的系统，其服务面向银行决策层、各分支行管理和业务部门、网点管理人员和

8、大客户。2.2 系统架构2.2.1 系统逻辑架构基于经营分析系统所要实现的业务需求的详细分析，遵循经营分析类信息处理系统的设计原则与特性，我们采用了如图2-1所示的系统逻辑架构。数据抽取、变换、加载、刷新数据仓库OLAP服务器 数据挖掘服务器数据挖掘多维分析领导决策随机查询定式报表数据展现数据存储元数据管理数据源构成图 2-1系统逻辑结构图2.2.2 系统物理架构根据经营分析系统的逻辑结构设计方案，在切实考虑系统使用对象以及用户环境等最终用户因素的前提下，结合我行目前的网络建设情况，我们采用了如图2-2所示的物理体系结构。图 2-2 系统物理架构图经营分析系统网络体系结构总体上分为二层：中心层和用户操作层。中心层主要包括数据仓库服务器、OLAP服务器、作业调度控制和作业系统、元数据管理平台、数据展现WEB应用服务器等，中心层的主要完成数据存储、数据处理（包括抽取、清洗、加载、转换和OLAP处理等）和作为访问中间件为客户提供信息访问的服务。用户操作层主要包括通讯节点机（路由和网关）和客户访问机，主要完成数据路由和数据表现。2.2.3 系统架构的特点数据仓库与传统的OLTP系统有较大的区别，图2-3对两者的特点作了一个概要性的总结。从图中来看，数据仓库与OLTP的主要差别在于：前者着重于对大量历史数据(包括当前数据在内)进行复杂的综合分析与处理，回答业务人员和管理人员的各种复杂问题，数据库操作以查询为主；而后者则面向某个方面(如对私、信用卡、对公等)的应用，解决生产过程自动化，用户以柜台操作人员为主，数据库操作为单条记录的插入、更新、删除，查询则根据主键进行。图2-3 OLTP系统与数据仓库系统的特点比较根据数据仓库软硬件所需要平台的特点，选择了NCR的WorldMark 4900并行处理服务器作为我行的数据仓库服务器，该种平台具有以下特点：1、可扩展性2、高可用性3、容易管理2.3 逻辑数据模型NCR基于国内外相关项目的实施，对于金融业逻辑模型的建设有丰富的实施经验，是NCR公司十多年来实施数据仓库经验的结晶，该数据逻辑模型能够有效的整合现有的业务系统的数据，保证数据分析和使用，又能够满足以后我行业务扩展的需求。对银行业务数

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