产品选择、技术组件选择、技术标准（开发平台、工具、软件、硬件、操作系统、数据库 ）
接口服务
接口标准、内部接口、外部接口 可集成性
网络环境
网络资源、高可靠性（数量、性能、容量和链路带宽 ）、 可用性、可扩展性 、安全性 、可管理性 、高效性 、有效性 、工业标准
系统管理
系统性能需求、容量统一监测 软件升级和分发 统一系统操作 问题管理 、变更管理 、可用性管理
质量控
风险控
30
架构设计流程
建立评估指标库 建立指标权重体系 建立发展路线图
评估方法设
可行性分
现状分析方法 评估方法分析 Roadmap探讨 范围确认
调
问题调研 信息收集（设计） 生产环境调研 专题交流会
分
问题分析 系统数据分析 生产环境分析
评
系统能力评估 数据线能力评估 发展路线图评估
优
可实施的优化建 议 评估方法优化 发展路线图优化
近实时类应用 CallCenter 近实时 数据交换 近实时 数据库 风险监控 OCRM KPI监控 KPI监控 网上交易 ……
操作型数据供数服务 总部批量数据服务
EDI平台（Enterprise Data Integration）
调度|监控|事件|JOB 调度| 监控| 事件|JOB 数据分发 工具集（ETL|SP|SCR） 工具集（ETL|SP|SCR）
4
BI相关概念：OLTP与OLAP的区别
OLTP 传统的关系型数据库的主要应用 基本的、日常的事务处理 操作人员,低层管理人员 面向应用 OLAP 复杂的分析操作，侧重决策支持， 提供直观易懂的查询结果 决策人员,高级管理人员 面向主题 历史的, 聚集的, 多维的集成的, 统一 的 读上百万条记录/按块读取 复杂的查询 上百个 100GB-TB
交易系统 外部监管供数服务
操作型MIS 操作型MIS
企业级统一运营管理平台EMP（Enterprise Maintain Platform） 企业级统一运营管理平台EMP（Enterprise Maintain Platform）
37
数据线整体规划（ODS&EDW）
EDG平台 （Enterprise Data Governance）
数据架构面临的问题与挑战
23
数据架构形态
Data Topology Choices for BI
Operational Sources
Dynamic Query of the Plethora of Operational Sources
Middleware 1. Virtual data warehouse (such as universal data access) DM DM DM DW DM DW DM DM DM DM DM 3. No user access to the data warehouse DM DM DM DM 2. Many data marts
Real-Time RealSystem of Record
基础数据平台
Staging Area SQL OA Oracle XML File DB2 Informix Flat File
数据源
36
以EDW为EDC模式
EDG（Enterprise Data Governance）
数据标准管理 元数据管理 数据质量管理 目标数据区 DataMart OLAP|DB
27
与原有架构的整合
门户整合
统一身份管理 统一访问入口 统一界面风格 内容管理 -实现内容的创 建，发布，审批，发布，搜 索，个性化 协同工作 -如内部论坛、日 程表、工作任务、网上会议、 即时通讯等，让用户方便沟 通和办公
前端整合 应用整合 数据整合
28
商业银行BI架构体系
架构体系理论 架构设计方法 商业银行BI架构 架构的评估
33
商业银行BI架构体系
架构体系理论 架构设计方法 商业银行BI架构 架构的评估
34
通用商业银行结构体系
VS
35
商业银行架构层次解决方案
End User
前端应用
Business Solution Application
业务应用
Summary Area
OLAP
Analysis Area
数据集市
企业级数据中心 实时数据仓库
数据加工
加工工具：DataStage,Informatica,SP,Por*C,Shell,Perl 算法模型：贡献度模型，EVA模型，客户积分模型，客户识别模型 规则引擎：
应用展示
BI工具：Cognos、BI.Office、Brio、BO Web Server：Websphere、WebLogic Port LDAP
20
应用架构原则
侧重于对业务支持的实现方法及功能模块的原则、关系描述。 可用性 可扩展性 可管理性 易用性 安全性 可重用性 风险可控性
21
数据架构原则
侧重于数据的采集、处理、输入、输出、管理，以及数据的流向、关系、分布等 数据共享使用 避免数据冗余和数据复制 可扩展性 数据处理集中化 可用性 Nhomakorabea22
Excel Data
数据验证
数据清洗
数据集成
数据聚合
Txt Data
6
数据仓库技术的发展趋势
7
BI架构概述
BI概述 商业银行IT概述
8
商业银行IT系统总体架构
9
核心业务系统—架构
外部资料
总帐
财务系统 CNAPS 柜面 POSP/ ATMP CALL CENTER 网银
Mobile phone/PDA 中间业务平 台
会计核算 公共信息 公共参数
审计
反洗钱
权限管理 机构管理 业务规则 柜员管理 帐户管理 工作流
业务管理层
CIF
抵押品管理
额度控管
决策支持
系统控制层
交易 控制
交易 日志
批量
性能 监控
后台应用
10
国际结算系统—架构
11
网上银行—架构
12
BI建设的常见工具产品组合
系统建设
数据模型
ODS数据模型（基础数据层、公共汇总层） EDW数据模型（基础数据层、公共汇总层） KPIs模型 集市模型（CRM、ALM、RPT）
29
架构设计方法概述 整体思路（一）
可行性分
现状分析方法
目标 范围 数据收集 分析工艺
设计与调
现状调研
问题调研 信息收集(设计) 生产环境调研 专题交流会
现状分
问题分析 系统数据分析
数据模型 数据加工
评
问题点评估 现状评估
系统评估 数据线评估
优
优化建议
系统优化 数据线优化
评估方法分析
评估模型 评估指标库
4. Selected data marts and direct user access to the data warehouse
24
各数据架构的比较
各种数据架构的优缺点
25
数据架构布局中需要考虑的7个方面
26
技术架构原则
描述基础技术环境、软硬件环境、网络环境、产品、工具、接口协议等 基础架构
OLAP|RPT
数据源
数 据 采 集 平 台
企业数据中心EDC
SDS
前端应用 BI&AA类应用 Report OLAP Query
交易系 统
CDM
LDM
SDATA
分 发 数 据 缓 存 区
MIS DB Dashboard DataMining Alyt. App. Alyt. App.
MIS系 统
灾 备 数 据 中 心
LONGTOP GROUP
商业银行BI架构体系
技术培训
Longtop Financial Technology Co.,Ltd.
主 题
BI架构概述 商业银行BI架构体系 专题架构介绍 Q&A
1
BI架构概述
BI概述 商业银行IT概述
2
早期BI产生的背景
商业智能的发展也得益于相关技术的发展，并行处理系统、廉价数据存储、新数据挖掘算法、 神经网络技术、人工智能技术、决策支持技术、从大量数据中发现其后潜藏的商业机会等等 技术的发展，使企业能以更低的成本投资商业智能，并取得更高的IT 投资回报率。
数据=资产 拥挤
数据
整理、统计 销售 成本 库存 客户服务 …… 知识 产生经济效益 BI 信息 挖掘
资产 3
商业智能的基本概念
BI(Business Intelligence， 商业智能) 。1989 年由Gartner Group 的 Howard Dresner 首次提出来。 BI是将数据转换成知识并将知识应用到商业行为上的一个过程 ——DataWarehouse Institute BI是将数据转换成信息的过程， 然后通过发现将信息转化为知识 ——Gartner Group
16
企业架构的用途
17
数据架构不当导致的高成本
18
IT系统的架构模块
Business
IT Architecture
Business Activity and process
input/output Infrastructure Support Automation & Decision Making Support
前台应用层
债券 票据 黄金
业务处理层
凭证 借记卡 理财
行内外清 算 支付结算 同城交换
管理会计
外汇买卖 同业拆借 企业现金 管理
国结 衍生品
存款 贷款 监管报表 绩效考核 CRM ALM IRB 风险管理