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如今社會智能化是非?；馃岬囊粋€話題，商業(yè)智能的深入實施和應(yīng)用是中國銀行業(yè)的必然選擇，但是只有把技術(shù)的發(fā)展與業(yè)務(wù)需求真正的融合起來，商業(yè)智能的實際價值才能得到的體現(xiàn)。 金融改革不斷深入的今天，伴隨著對數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)分析和綜合分析需求的不斷產(chǎn)生，各大商業(yè)銀行都分別實施了不同層次的商業(yè)智能(BI)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)倉庫也逐步實現(xiàn)了智能化，接下來就為大家介紹智能數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計方法。
但是，從整體市場看，國內(nèi)幾乎找不到真正實施成功的商業(yè)智能案例，一些已經(jīng)實施的項目效果也不是很好，基本上還停留在報表系統(tǒng)的層面。究其原因，主要是商業(yè)智能項目的難度根本就不在技術(shù)本身，而在于業(yè)務(wù)。
首先，商業(yè)智能項目需要構(gòu)建一個全面的業(yè)務(wù)模型，這個業(yè)務(wù)模型要把銀行現(xiàn)有的全部業(yè)務(wù)種類都包容進(jìn)去。 其次，原始數(shù)據(jù)積累嚴(yán)重不足。原始數(shù)據(jù)資料越豐富、越規(guī)范，商業(yè)智能分析結(jié)果的準(zhǔn)確度也就越高。但是銀行業(yè)尤其是中小商業(yè)銀行信息化的歷史比較短，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)也稱不上規(guī)范。
業(yè)務(wù)驅(qū)動技術(shù)應(yīng)用
目前，由于企業(yè)管理的現(xiàn)實情況，商業(yè)智能的業(yè)務(wù)需求實際分為了兩個層面：低端的企業(yè)報表層和高端的決策分析層。國內(nèi)銀行商業(yè)化還處于起步階段，業(yè)務(wù)決策分析基本還停留在專家模式，因此業(yè)務(wù)部門很難在決策分析層面提出多少需求。
而在管理報表層面上，由于過去的企業(yè)管理體系一直是圍繞報表建立的，業(yè)務(wù)人員可以提供一整套完整的基于報表的業(yè)務(wù)需求，甚至有一套十分完整的生成報表的指標(biāo)體系。
有些中小銀行也實施過通用報表平臺的軟件，在這個基礎(chǔ)上對它作重新的規(guī)劃和定義，使其融入商務(wù)智能的思想，由于中小銀行的數(shù)據(jù)源并不復(fù)雜和數(shù)據(jù)量也不大的特點，可省去數(shù)據(jù)倉庫等支撐軟件。
三層體系結(jié)構(gòu)
系統(tǒng)由C/S結(jié)構(gòu)的報表設(shè)計器、報表流程設(shè)計器、查詢設(shè)計器和在J2EE應(yīng)用服務(wù)器/WEB服務(wù)器上運行的報表服務(wù)器、查詢服務(wù)器、服務(wù)器管理Web應(yīng)用（系統(tǒng)管理）構(gòu)成。在實施上，則要求系統(tǒng)要具備三層體系結(jié)構(gòu)圖。
關(guān)于智能數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計方法就為大家介紹這么多，希望大家通過本文的學(xué)習(xí)之后都能夠有所收獲。
網(wǎng)站題目：智能數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計方法
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