第10章——金融信息增值服务系统课件.ppt

第十章 金融信息增值服务系统 第一节 金融信息增值服务系统概述 第二节 金融信息增值服务系统的体系? 第三节 商业智能中的数据仓库技术和数据挖掘技术 第一节 金融信息增值服务系统概述 关于金融信息增值服务系统的重要性；关于金融信息增值服务系统的基础--金融综合业务处理系统的特点、应用软件开发平台及其实例 第一节 金融信息增值服务系统概述 1、金融信息增值服务系统的重要性在于？ 2、金融信息增值服务系统的基础是什么？ 3、金融综合业务处理系统的特点是什么？ 4、金融综合业务处理系统应用软件开发平台？ 5、金融综合业务处理系统的实例 第二节 金融信息增值服务系统的体系 关于客户信息与服务系统、信贷经营管理系统、金融企业内部管理信息系统、企业理财的智能系统、金融监控与预警系统、智能化的银行决策支持系统等内容 第二节 金融信息增值服务系统的体系 金融信息增值服务系统的体系的内容？ 金融信息增值服务系统的体系 客户信息与服务系统 信贷经营管理系统 金融企业内部管理信息系统 企业理财的智能系统 金融监控与预警系统 智能化的银行决策支持系统 第三节 商业智能中的数据仓库技术和数据挖掘技术 关于商业智能系统的功能和应用领域、对数据仓库的需求；关于数据仓库的含义、组成、建置方案、实施、解决方案实例、数据挖掘技术及其应用 第三节 商业智能中的数据仓库技术和数据挖掘技术 1、商业智能的功能？ 2、商业智能系统的主要应用领域有哪几个方面？ 3、商业智能系统对数据仓库的需求原因？ 4、数据仓库的含义、基本特点？ 5、数据仓库的组成？ 6、数据仓库的实施过程？ 7、OLAP的特点？ 8、数据挖掘的含义？ 1、商业智能的功能？ 商业智能系统具备如下两个主要功能： (1)像对待最宝贵的资源那样，能对来自电子支付系统和来自Internet中 的相关的综合数据，进行有效的管理。 (2)能快速、准确地深入分析上述治如烟海的数据，从中找出有意义的信 息，再将信息转化为知识，将知识转化为竞争优势。就是说，要能对数据资源 进行及时的有效开发和利用，从而作出更好的商业决策。  2、商业智能系统的主要应用领域 3．商业智能系统对数据仓库的需求原因 商业智能系统不仅使用业务数据库，而且更需要数据仓库。主要原因有以下几方面： (1)业务数据库不保存许多历史数据，若从时间上分析问题，则需要用到许多历史数据。 (2)业务数据库通常不存储小结性数据．如每日、月、季、年的统汁数据等，而为了加快数据分析，数据仓库需要存储这些小结性数据。 (3)数据分析要处理大量数据，性能〔速度)是关键，不能忍受从远程业务数据库中抽取数据。 (4)数据分析中的查询，要动用大量的系统资源，系统的负担大。若把这样大的负载加到业务系统中去，会影响业务系统的正常反应时间。 (5)数据分析不仅需要内部数据，还常常需要外部数据，而业务系统一般不装载这些外部数据。 (6)数据分析需要一致格式(如相同日期格式、相同货币单位等)的数据。 4、数据仓库的含义、基本特点？ 20世纪80年代中．Bill Inmon首次提出“数据仓库”（Data Warehouse)这一名词。数据仓库是面向主题的、与时间相关联的、一致的和集成的数据仓储，主要用来在整个企业范围内提供决策支持的手段和工具。 数据仓库的起本特点有以下几方面： (1)是一致的集成的中央数据仓储。以保证各种应用所获得的数据的一致性。 (2)能支持复杂的查询方式。数据仓库中采用的联机分析处理OLAP(Online Analytical Processing)技术的查询方式， 比传统的联机事务处理OLTP技术要复杂得多。OLAP中的查询都是复杂查询，要联合有哪些信誉好的足球投注网站很多表，查询的结果常常很大，如几千条记录，还要根据返回的信息作进一步的数据挖掘，以获得决策支持所需的信息。 (3)有详尽的历史数据。这是决策支持所必须的。由于需要存储详细的历史数据，数据仓库的容量一般会增长很快。 (4)系统的可扩展性。数据仓库的重要特点是，随着应用的增加，其数据量快速增大。因此，数据仓库对系统的可扩展性要求很高，包括硬件平台的可扩展性和软件平台的可扩展性。 5、数据仓库的组成 6、数据仓库的实施过程？ 7、OLAP的特点？ 联机数据分析处理(OLAP)技术，是以灵活、可用和及时的方式，构造、处理和表示综合数据的一种技术。它是从商业角度来组织数据的，而不是按通常的行、列和表来组织数据。 OLAP作为一种数据分析技术，具有快速性、可分析性、多维性、信息性等特点。 快速性是指具有快速反应能力; 可分析性是指它具备逻辑分析和统计分析能力： 多维性是指它能将数据依不同条件群集起来，用户可自由捡索各维的数据，这是说可提供多维视图，包