随着计算机软、硬件技术的不断发展,数据仓库技术已经开始走向成熟。同时随着商业银行各种业务系统的逐渐完善和同业竞争的不断加剧,管理决策信息化对商业银行来说已经变得至关重要,而构建银行的数据仓库系统则是搭建商业银行管理决策信息平台的必由之路。 论文首先阐述了数据仓库的基本原理,介绍了数据仓库的体系机构以及构建数据仓库的“业务维生命周期法”。然后选择商业银行的数据仓库作为研究对象,站在整个商业银行的业务和管理角度,运用维度建模方法,对商业银行的数据仓库模型进行了详细阐述和具体分析,主要分为下面四个方面: 1) 主题模型。通过对国内商业银行核心业务系统等相关业务系统数据源及系统中各类统计分析等需求的详细分析和归纳总结,将银行业务归纳为客户、产品、帐户、交易、渠道、银行组织六大主题。 2) 逻辑建模。我们运用维度建模的方法来分析构建商业银行数据仓库的逻辑模型,主要有下面四个步骤:第一,创建数据仓库总线结构矩阵;第二,根据数据集市设计每个事实表;第三,根据所有事实表设计数据仓库的一致性维度;第四,根据数据仓库统计分析的需要,设计聚集事实表。 3) 物理设计。根据逻辑建模的结果,在IBM DB2环境下设计数据库表结构,主要分维度表、基本事实表和聚集事实表三类。 4) 数据集成。根据数据仓库的数据库表结构,分析数据来源并确定数据源表和数据仓库表之间的对应关系,并确定数据抽取、数据整合和数据验证的算法,将数据从数据源集成到数据仓库中。 通过分析,论文阐述了一种新的构建商业银行数据仓库系统的方法和思路,同时提供了一个较好的商业银行数据仓库的分析模型和成功案例,这对于所有商业银行数据仓库的构建都具有较好的参考价值。