蓬天数据仓库系统

●银行

随着社会主义市场经济改革的深化，传统的计划金融模式逐渐瓦解，市场金融模式逐渐形成。在这个变革过程中，由于体制、市场、企业、个体等经济要素变化、发展的不平衡性，带来了银行对各种金融变量控制的随机性和模糊性。如何防范银行的经营风险、实现科学管理以及进行决策，成为当今金融研究的一个重要课题。利用数据仓库的强大功能，银行可以建立企业客户群、个人客户群的数据库，并对企业的结构、经营、财务、市场竞争等多个数据源进行统一的组织，形成一个一体化的存储结构，为决策分析奠定基础。通过先进的信息加工、分析、处理软件，加上银行的经营决策、信贷营销人员的个人经验，对每一个投资方向、每一笔贷款作出科学的判断，可以有效控制投资、信贷风险。

●税务

增加税收、提高效率、改善执法的一致性与公平性、降低对纳税人的负担和干扰，是税务稽征部门的重要目标。然而这些目标往往又是相互冲突的，要在其间找到最适当的平衡点非常困难。通过应用数据仓库技术，对税收部门的内部和外部数据进行综合分析处理，可以解决三个方面的问题：一是查出应税未报者和瞒税漏税者，并对其进行跟踪；二是对不同行业、产品和市场中纳税人的行为特性进行描述，找出普遍规律，谋求因势利导的税务策略；三是对不同行业、产品和市场应收税款进行预测，制定最有效的征收计划。数据仓库技术之所以能够查出漏税者，其基本思想是通过对大量数据资料的分析来掌握各行各业、各种产品和各类市场的从业人员以及企业的纳税能力，并与其实际纳税金额进行对比，从而查出可能的偷漏税者。澳大利亚政府税务部门将数据仓库技术用于支持税收业务，系统经过3年的运行，投入回报率达到1∶15。

●保险

随着商业保险公司业务系统日趋完善，数据交换和处理中心的建立，如何满足保险行业日益增长的各种查询、统计、报表以及分析的需求，如何提高防范和化解经营风险的能力，如何有效利用这些数据来实现经营目标，预测保险业的发展趋势，甚至如何利用这些数据来设计保险企业的发展宏图以在激烈的竞争中赢得先机，是保险决策支持系统需要解决的问题，也是目前保险企业在信息技术应用上的首要难题。

数据仓库的实施

数据仓库是一个解决方案，而不是一个可以买到的产品。不同企业会有不同的数据仓库，企业人员往往不懂如何利用数据仓库，不能发挥其决策支持的作用，而数据仓库公司人员又不懂业务，不知道建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据，因此需要双方互相沟通，共同协商开发数据仓库。

开发数据仓库流程包括以下几步：

●汇海工程 建立开发数据仓库工程的目标及制定工程计划。计划包括数据范围、提供者、技术设备、资源、技能、组员培训、责任、方式方法、工程跟踪及详细工程调度。

●建立技术环境 选择实现数据仓库的软硬件资源，包括开发平台、DBMS、网络通信、开发工具、终端访问工具及建立服务水平目标（可用性、装载、维护及查询性能）等。

●确定主题进行仓库结构设计 因为数据仓库是面向决策支持的，它具有数据量大但更新不频繁等特点，所以必须对数据仓库进行精心设计，才能满足数据量快速增加而查询性能并不下降的要求。

●数据仓库的物理库设计 基于用户的需求，着眼于某个主题，开发数据仓库中数据的物理存储结构。

●数据抽取、精练、分布 根据数据仓库的设计，实现从源数据抽取数据、清理数据、综合数据和装载数据。

●对数据仓库的OLAP访问建立数据仓库的目的是要为决策支持服务，所以需要各种能对数据仓库进行访问分析的工具集，包括优化查询工具、统计分析工具、C/S工具及数据挖掘工具，通过分析工具实现决策支持需要。

●数据仓库的管理 数据仓库必须象其他系统一样进行管理，使数据仓库正常运行。

数据仓库支持

●任何数据源

搜集在数据仓库中的数据来源众多，包括内部存储的业务数据和外部的数据。在传统上，数据仓库中的大多数数据来自内部业务系统，如业务系统或各客户信息系统等方面的数据。然而外部来源的数据也越来越普通，并且将会提供比内部来源更多的数据。上述两种数据来源融合在一个单一的存储系统中，并且加以管理，从而为最终用户提供对这两种数据源的无缝访问。

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