华夏银行数据质量报告

华夏银行数据质量报告（精选12篇）

华夏银行数据质量报告 篇1

第一章

总

则

第一条 为规范数据管理工作，提高我行数据质量，确保数据准确性、完整性、及时性，特制定本暂行办法。

第二条 相关概念

应用系统，是按照信息一体化的要求，用于处理我行经营管理的应用软件系统，主要包括客户交易类系统、业务管理类系统、管理信息类系统、技术保障类系统等。

数据是指**银行实施信息化管理过程中产生的所有电子数据。数据质量是指数据的及时性、完整性以及准确性。第三条 数据质量管理应遵循以下原则：

（一）统一规范原则。各类应用系统采集和处理的数据，应符合各自应用系统所要求的数据标准。

（二）全程监控原则。建立数据从采集、审核、处理到维护的全过程监控体系，重点把好数据的采集录入关，确保各类应用系统数据真实、准确、完整。

（三）层级考核原则。总、分行对各自直接下属单位的数据质量管理工作进行严格的目标管理考核，奖优罚劣。

第二章

部门分工及职责

第四条 总行合规部是全行数据质量管理的牵头部门，主要负责：

（一）、制定全行的数据质量管理的相关规章制度

（二）、对各应用系统管理部门的履职情况进行考核、监督

（三）、根据需要，参与对全行各应用系统数据质量管理的检查监督

（四）、对违反数据质量管理规定，造成数据错误、失真、延误、漏填等违规行为进行问责

（五）、向高管层报告我行数据质量管理执行情况

第五条 总行各部门是应用系统的管理部门，负责管理各自的应用系统，是本应用系统数据质量的主责任人，主要负责：

（一）、贯彻落实总行制定的数据质量管理的相关规章制度；

（二）、制定本应用系统录入、维护、审核的基本标准和规范性要求，并适时开展检查监督，保障数据管理符合规范性要求；

（三）、制定本单位的数据质量监控指标体系，定期对本级数据质量评估分析，及时解决数据质量管理中出现的问题；

（四）、指导、监督系统使用部门或相关岗位的数据质量管理工作，督查对错误数据进行更正和清理的情况；

（五）、制定本应用系统数据质量的考核标准和评分体系，按时对应用系统使用部门的数据质量进行考核；

（六）、提交本应用系统数据质量管理报告；

（七）、负责本职责范围内的数据采集、录入和审核工作。

第六条 应用系统使用部门主要指数据的采集和录入单位，是应用系统数据采集、录入质量的责任人，主要负责：

（一）、加强对采集、录入人员的业务培训和管理，提高数据录入的准确率；

（二）、严格执行数据管理规章制度，确保数据采集、录入真实、准确和及时；

（三）、按照规定，对数据采集录入工作进行质量考核；

（四）、对采集录入人员的工作情况进行监督检查；

（五）、向应用系统管理部门报告数据质量管理执行情况；

（六）、负责本职责范围内的数据采集、录入和审核工作。

第七条 应用系统采集录入人员是应用系统数据质量的直接责任人，主要负责

（一）、按照原始记录，准确将数据录入系统；

（二）、按照信息系统的要求，将涉及的相关内容全部录入系统，不得缺省；

（三）、在规定期限内，根据各自的权限，及时将数据录入系统；

（四）、按照上级机关的规范要求录入各类数据。

第八条 科技信息部负责应用系统的安全、维护责任，参与对各应用系统数据考核工作。

第二章

数据采集、录入与审核

第九条 数据采集是通过应用软件进行数据录入、使用各种工具软件进行数据导入的数据收集、整理、传输的行为

第十条 数据采集应遵循真实、完整、规范、及时的原则。

（一）真实：应严格依据经营管理原始资料所记载的内容准确录入相关数据，如实反映，不得随意修改、增减。

（二）完整：要按照各类应用系统的有关要求进行数据采集，保证数据齐全，避免数据的缺失。

（三）规范：数据采集应按照应用软件系统的相关标准进行。

（四）及时：数据要在规定的时间内采集，确保应用系统数据及时反映经营管理实际。

第十一条 数据采集程序

（一）接收：操作人员根据各应用系统的要求，及时对相关原始资料进行审核整理。

（二）录入：原始资料审核无误后，应在规定的时间内录入或导入应用系统；对审核有误的，必须修正后再录入或导入。

第十二条 数据采集的责任部门

（一）通过业务软件进行数据录入的数据采集行为，其责任部门是业务软件各子系统的使用部门。

（二）对于使用工具软件进行数据导入的数据采集行为，其责任部门是工具软件的使用部门。

第十三条 数据采集必须严格按相应的业务规范以及软件使用要求进行，不得违反业务规范以及软件使用要求对数据进行采集。

第十四条 数据采集必须依据不同业务办理的要求在规定时间内完成，不得无故拖延或推迟数据采集时间，确保数据采集的及时性。

数据采集必须按有关业务规范要求以及软件使用要求规定的格式进行录入，不得缺省，确保数据的完整性。

采集的数据必须与原始材料一致，确保数据的准确性。

第十五条 在各类应用软件系统中，要严格按照规定进行岗位设臵和授权，严格按照岗位和权限操作。严禁在未按规定授权的情况下委托他人以本人的账户和口令进行有关的数据录入和修改。各系统用户应当定期更改自己的口令，确保系统数据的安全。

第三章

数据维护

第十六条 数据维护是按照应用系统的有关规定对错误的数据进行数据修改的行为。

第十七条 数据维护由各应用系统管理部门按照各自应用系统的有要求，明确数据维护的权限和职责，制定数据维护的程序。凡是采集进入应用系统的数据，不得擅自修改、删除。

第十八条 数据维护前应做好相应数据和系统的备份工作。能够通过系统模块解决的，经过审批后按照各类应用系统的操作规范进行维护；需要通过技术手段解决的，由 责任人提出书面申请，由相关业务部门和技术部门审核确认，经主管行领导审批同意后，方可进行数据维护。

第十九条 数据维护工作应严格备案，科技信息部对各应用系统管理部门报送的每项数据维护的时间、内容、维护原因、责任人等记录进行备案，涉及的书面材料必须登记存档。

第二十条 数据维护人员在进行数据维护时，必须认真负责，避免在数据维护过程中产生新的错误数据。

第四章、数据检查

第二十一条 数据检查是按照有关应用系统数据管理规定对数据及时性、完整性以及准确性进行的数据质量检查的行为。

第二十二条 数据检查采取应用系统使用部门自查和应用系统管理部门检查的方式。数据检查的方法有：

（一）通过统计、查询等系统进行检查；

（二）在业务软件使用过程中对数据库中已有数据进行检查；

（三）用数据质量检查工具进行检查；

（四）抽取原始档案材料与数据库中数据进行对比；

（五）其它数据检查的方法。第二十三条 检查的内容：

1、纸质资料与信息系统内资料进行检查核对，数据采集录入是否全面、及时、规范。

2、数据的处理是否及时、正确、全面。

3、数据的传输是否规范、及时。

第二十四条 应用系统使用部门在业务软件使用过程中发现错误数据，必须及时告知相应的数据采集的责任人或部门进行维护。

第二十五条 应用系统管理部门应定期通过使用统计、查询等系统进行数据检查，仔细分析检查结果，识别其中不符合规律和常理的数据，查找存在的数据问题。

第五章

数据质量考核

第二十六条 各应用系统管理部门应建立本系统的数据质量的考核体系。第二十七条 考核指标至少包括比率指标和数量指标。比率指标按未达标的百分点扣分，数量指标按错误数据的数量和问题的严重程度扣分。

第二十八条 考核的比率指标是：

1、信息采集率。已经采集进入应用系统的信息与应该采集进入应用系统信息的比率。

2、信息采集准确率。录入应用系统的正确信息与录入的所有信息的比率。

3、信息传输及时率。规定时期内传输的信息与检查期限内所有传输信息的比率。

4、信息处理率。考核期内处理的符合规定的信息与考核期内处理的所有信息的比率。

第二十九条 数量指标是指分级列出问题数据的数量，根据问题的严重程度，确定扣分标准，进行扣分。根据数据的重要程度具体分为四级：

1、只影响数据本身的完整性而不影响其他数据。

2、只影响本工作环节质量。

3、不仅影响本工作环节质量，而且影响后面工作环节数据处理质量。

4、数据质量错误造后面工作无法处理或无法工作。

第三十条 各应用系统主管部门应根据本办法制定各应用系统的数据质量考核细则，并报总行合规部备案。

第六章、责任追究

第三十一条 凡违反本办法相关规定，造成数据录入不及时、不完整、不准确等数据质量问题的，对数据质量责任部门和相关责任人实行数据质量责任追究。

第三十二条 数据质量追究的原则

（一）“以谁的用户名录入，谁负责”；

（二）实事求是、有错必纠、责罚相当、教育与处罚相结合。第三十三条 数据质量责任追究范围

（一）因数据质量问题导致统计数据不能生成或生成错误的；

（二）因数据质量问题导致其他部门工作不能正常开展的；

（三）因数据质量问题影响经营决策行为的及时性、正确性的；

（四）因数据质量问题损害客户合法权益的；

（五）因数据质量问题造成财产、声誉损失的；

（六）其他应当追究的数据质量责任。第三十四条 数据质量责任划分

（一）数据采集的责任部门即为数据质量的责任部门；

（二）从数据库后台记录中确认的数据录入人员是数据质量的直接责任人；

（三）将自己的用户名、密码提供给他人使用，或因保管不善导致他人盗用、冒用用户名、密码的，用户名所有者是数据质量责任人。

第三十五条 数据质量责任按照《**银行员工违规行为处理办法》的规定进行追究。第三十六条 对主动发现错误并及时纠正，尚未造成不良影响的，可以从轻或者免于追究责任。

第三十七条 有下列情形之一的，应当从重追究责任：

（一）因玩忽职守、徇私枉法、受贿、索贿等原因造成过错的；

（二）二次以上发生同一或类似过错的；

（三）其他应从重追究责任的情形。

第六章

附则

第三十八条 本办法由**银行总行负责解释。第三十九条 本办法自印发之日起执行。

华夏银行数据质量报告 篇2

关键词：银行网点,服务质量,测评建议

一、银行网点服务质量测评概况

(一) 测评问卷设计-测评内容介绍。

结合中国银行对网点服务的要求, 我们将客户感知到的服务从三个维度展开, 即服务质量测评的内容分为三大模块, 分别是服务质量和效率 (60分) 、服务礼仪 (25分) 和网点环境 (15分) 。

服务质量和效率包含7个分项, 分别为客户排队等候、客户投诉处理、自助渠道服务、中高端客户服务、大堂经理服务、封闭式柜员服务和开放式柜员服务, 其中, 中高端客户服务、大堂经理服务、封闭式柜员服务和开放式柜员服务为各关键岗位人员服务。服务礼仪内含4个分项, 分别是仪容仪表、举止规范、礼貌服务和其他事项。网点环境中的2分项为厅外环境和厅内环境。厅外环境重点考察网点的门楣标识、厅外的卫生状况;厅内环境主要考察厅内环境舒适度、柜面物品、设施设备、自助服务区、营业秩序和宣传资料、广告等。

(二) 测评方式及流程的简介。

测评问卷适用于中国银行下辖分行网点, 测评方式为统一采用神秘顾客现场暗访。暗访人员进入网点, 对于营业环境及设施、员工职业形象和自助设备等硬件设施的检测, 以观察的形式为主;对于软件服务方面的测评则是通过办理业务实际接触为主。整个检测过程隐蔽性良好, 各个网点均统一采用此模式, 确保了检测结果有效、客观、公平。

二、中国银行某分行测评结果分析

本次测评对象为对中国银行某分行的下辖全部网点, 共计54个样本量, 有效样本为54个, 测评时间为2013年7-8月。

(一) 总体分析。

本次测评平均分为94.03分, 为优良水平, 从三大模块总体来看:1、服务质量和效率模块达到优秀水平:总体得分57.91分, 得分率为96.52%;2、服务礼仪达到优良水平:总体得分为21.93分, 得分率为87.72%;3、网点环境也达到优良水平:得分为14.19分, 得分率为94.60%。

(二) 失分模块分析。

通过对检测结果分析发现, 在具体模块中, 各网点主要在仪容仪表、厅内环境、举止规范、厅外环境等10个方面, 存在不规范服务现象, 是银行网点需要进一步改善的重点。

其中, 有3个分项在本次测评中失分率达到了50%以上, 分别为:仪容仪表、厅内环境、举止规范。其中, 因仪容仪表不规范而被扣分的网点共51个, 失分率达94.44%;其次, 为厅内环境, 共35个网点被扣分, 失分率为64.81%;再次, 为举止规范, 共31个网点被扣分, 失分率为57.41%。

三、网点服务质量改进建议

(一) 提高员工的服务意识, 加强员工的工作积极性。

银行职员要清楚自己的岗位职责及了解服务人员该具备的质素。如大堂经理作为银行网点服务第一人, 大堂经理需准确进行自我定位, 意识到作为营业网点的资源调配者、服务组织者、团队领导者, 应在第一时间了解客户需求, 并协调网点资源为客户提供优质服务, 对保持良好的大堂秩序, 缓解客户排队, 提高客户满意度负有主要责任。

(二) 增强员工的营销理念, 提升员工营销能力。

银行网点不在单纯的是为客户办理存取款等业务, 更多的盈利来源于理财产品等的推广。作为银行职员一定要具备营销思想, 敏锐的观察力, 为客户服务过程中, 及时为客户推荐近期网点的各式理财产品等, 若遇到有需求的客户, 要能做到及时响应, 迅速为客户办理。期间为客户推荐产品时, 要掌握一些营销技巧, 采用一些策略, 及时抓住客户需求点展开推荐。营销是网点员工共同协作的工作, 需要集体提升服务营销的理念, 从思想上将营销放在关键位置。

(三) 从严管理员工职业形象, 规范员工服务礼仪。

服务质量直接影响了客户对网点的评价, 服务作为无形的产品, 看不到、摸不到, 但是顾客可以从网点员工的整个服务过程感知的到。员工的一言一行都关系着网点整体的品牌形象。虽然银行网点明文规定员工需统一着装, 佩戴统一工号牌, 注意职业形象, 但仍存在员工仪容、仪表不符合规定, 或是员工的仪态不当, 这就要求银行网点把服务礼仪提到一个重要的位置上来, 对违规现象从严处理, 并且从思想上让员工认识到维护职业形象的重要性。此外, 需要加强对网点员工的服务礼仪培训, 通过培训将礼仪融入到日常生活中。

(四) 重视对网点环境的维护。

银行网点是客户体验服务的平台, 客户整个业务办理都在银行网点内, 为客户提供一个良好环境是必要的;此外, 银行网点的维护同样也是提供给网点人员一个舒适的工作环境。网点环境的管理, 主要是对门外、大厅和依附式自助区的维护。厅外环境, 要能保持门楣标识整洁、时间营业牌无涂改、车辆摆放有序规范及地面、墙面保持洁净。厅内环境要展现清新明亮、无污渍、物品摆放规范整齐的状态;还包括各类设施设备正常使用, 各类杂志报刊及时更新等。依附式自助区内要在地面、墙面整洁的前提下, 确保自助设备正常运行, 自助使用说明张贴齐全规范, 服务电话正常使用等。唯有将这些细节一一做好, 才能提供给客户和员工一个良好的办公环境, 整体展现网点的服务品质。

参考文献

[1]高充彦, 贾建民, 赵平.考虑不确定性影响的银行服务质量评价[J].南开管理评论, 2006 (4)

[2]高充彦, 贾建民, 赵平.中国商业银行服务质量及其属性的比较分析[J].管理评论.2006 (04)

[3]赵文凝.提高我国商业银行服务质量的对策[J].中国市场.2008 (13)

[4]丁洪福, 王溢涵, 董晓东.服务质量差距模型在商业银行服务质量改进中的应用[J].浙江金融.2009 (03)

银行企业服务质量总结报告 篇3

中国工商银行**市**支行企业服务质量总结报告我行位于**市**区镇淮楼西路8号，现有职工116名，支行内部二线设有“三科一室”，一线设有七个营业网点，主要从事存款业务，贷款业务，结算业务，中间业务和国际业务等，面向全区各单位和个人，积极提供各种金融服务。近几年，我们**工行在区委、区政府和上级行的正确领导下，坚持“服务立行”的经营宗旨，不断强化优质文明服务，服务质量和服务水平不断提高，赢得全区人民的普遍赞誉。几年来，我行多次被区委、区政府和上级行授予“文明单位”，我行先后有四个网点被省、市行授予“十佳营业网点”和“优质文明号”的光荣称号，有23人次被省、市行授予“服务标兵”和“优秀工作者”称号，2000年、2001年，我行连续两年被区委、区政府授予“目标管理先进单位”„„这些荣誉的取得，来自于区委、区政府和行业有关部门对我行服务工作的支持和帮助，是我行领导高度重视优质服务的结果。现将我行服务质量管理工作报告如下：1.领导和战略1.1.树立“以顾客为中心”的经营理念，科学实施经营战略。1.1.1确立以顾客为中心的经营理念，引导组织追求卓越。银行是特殊的服务部门，与城乡各单位和居民有着十分密切的联系，银行服务工作的好坏，不仅直接关系到地方经济发展和居民生活的改善，而且也影响银行自身的生存和发展。

税务数据质量调研报告 篇4

随着计算机技术的广泛应用，依靠计算机进行数据管理，已被愈来愈多地运用到社会各个领域。计算机处理数据的准确快捷，不仅使人们在工作中节省了大量的人力和时间，而且为人们生活、社会经济和管理带来了难以估量的巨大效益，信息数据已经成为21世纪第四大资源。计算机数据管理在国税系统同样发挥着主要作用。以综合税务征收管理软件的推广为标志，计算机数据管理已渗透到税务工作的各个环节。从纳税人进行税务登记，到录入纳税申报信息进行收入汇总统计，到计会部门税票核销、金库对账，到税收会计账，不难看出各项业务工作已越来越离不开计算机系统中的数据信息。税务系统数据管理工作中对数据信息这一宝贵资源的利用方面还存在不少问题亟待解决。我就此类问题结合工作实际谈几点看法。

一、数据管理的概念

数据管理是指通过对数据的采集、审核、调整、存储、传输、发布等过程进行合理有效的计划、组织、协调和监督，以保证数据的质量与时效，提高数据利用效率的一种职能活动。根据税务部门目前工作的实际情况，数据管理的对象是税收业务数据及相关数据。数据管理工作与当前税务系统设置的数据处理中心的工作存在明显的不同：数据处理中心的工作是解决如何对数据进行加工和整理的问题，强调对具体数据操作行为的规范。它是税收整体业务流程的一部分，它的工作目的是满足各类工作需要；而数据管理工作是对数据操作行为实

施的管理，强调对数据操作过程的控制与监督，它的工作目的是保证数据的质量的时效。

二、提高税务系统数据管理工作的建议

(一)在税务系统明确设立数据管理工作职能部门，在全局范围内建立统一管理与具体工作各负其责、相结合的数据管理工作机制，以解决目前数据信息由各业务科分散管理、管理环节多，各部门都管却管不好、缺乏协调配合的问题。笔者认为新成立的数据管理职能部门的职责包括以下几个方面：

1、负责协调、统一、维护全局性的数据口径。

2、负责建立全局性的数据管理规章制度。

3、负责培训各科数据管理员。

4、负责日常性的审核、调整、修改数据信息。其中要负责编写涉 及各类数据管理自动检错、纠错程序，使数据检查、修改、调整尽可能地利用计算机的自动化手段完成。

5、负责对各科的数据管理工作进行考核评价。

在上述职责中笔者认为负责日常性的审核、调整、修改基本信息，应是数据管理职能部门最主要的任务。

(二)在设立数据管理职能部门的同时，笔者建议尽快在税务系统建立一支高素质、高水准的数据管理员队伍。笔者个人认为，计算机操作水平高、工作责任心强、实际工作经验丰富的税务人员胜任数据管理员岗位。

(三)在上述数据管理机构和人员确定之后，应在全局范围内建立数据统一管理与具体工作各负其责相结合的工作机制。统一管理的含义是数据管理职能部门按照全局的部署进行组织协调，而所谓具体工作各负其责的含义是各业务科室都有着各自的业务管理职能，因此各业务科也必须承担它所直接管理的业务数据的监督、管理责任。由于计算机使每个使用者都可以从系统中输入、输出数据，实际上输入和输出的过程也是一个对数据的时效性和准确性监督的过程，因此各业务科的使用者在操作数据的过程中也负有监督管理的责任。所以数据管理不能光靠一个专门的职能部门监督管理，它必须由各业务科在日常工作中对所发生的数据问题进行监督管理，只有这样才能使全局实现真正意义上的数据管理。

关于如何处理统一管理与各部门各负其责的关系，笔者认为日常工作中只涉及到的问题由数据管理职能部门和该部门数据管理员、主管局长研究解决，对涉及全局大多数科的重大问题应召开数据管理的例会，由局领导统一研究后，交由数据管理职能部门查找解决。

(四)要根据数据采集、录入环节的特点采取相应的数据管理办法，以堵塞数据管理方面存在的漏洞。

1、对数据采集环节加强辅导，强化管理，以解决源头数据错误率高的问题。把对纳税人的宣传辅导作为一项长期的纳税服务工作来抓，除了对新纳税户的培训辅导外，对老纳税户的财务人员也要进行填税表（票）的培训。同时充分利用社会中介组织为纳税人提供纳税服务，以提高纳税人纳税申报水平和填写各种税务报表的质量，这项工作要作为加强数据管理工作中一项长期的基础工作来抓。

工业统计数据质量自查报告 篇5

根据《XXXX统计局关于开展工业和投资统计基础数据质量检查工作的通知》123号文件精神，我区～于2009年9月9日进行了工业统计数据质量检查工作，认真按照文件的要求逐项落实自查自纠、边查边改措施。现将我区开展工业统计数据质量检查纠改的工作情况作如下报告：

一、通过对我区2009年2-9月工业统计表及各项调查工作进行自查，发现存在问题如下：

1.工业企业专业统计人员匮乏，素质有待加强。大部分工业企业统计人员都以兼职为主，业务素质不高，虽然大部分统计人员都有统计员资格，但对工业统计指标理解还存在很大的出入，对上报的数字认为以税收无关，随意性比较大，大部分企业统计人员对统计报表中的指标关系和逻辑关系缺乏严谨的态度。企业统计人员大都为“半路出家”，专业素质参差不齐，业务水平极需加强。

2.部分工业企业统计人员流动性大，对本企业的统计台账没有妥善保管。我区工业企业81%为私营企业，并且以小企业居多，小企业更换人员比较频繁，造成很多稍微有统计经验的人员大量流失；部分小企业财务人员都为兼职会计（一个会计师做几个企业的会计账），难以系统细致地进行统计工作。不少企业对统计工作不够重视，在更换兼职统计人员（财务人员）后，没有对本企业的基层统计报表妥善保管，导致丢失或缺漏。

3.基层统计力量薄弱、工作量大，统计精度不高。工业统计内涵复杂、涉及行业众多，新兴行业不断涌现，经济成份日趋复杂，同时，随着工业统计向更细、更全面的进一步发展，报表指标更加繁多，专业性更强，统计的难度也在不断加大。工业统计的基础在企业，企业工作人员少，工作量大，不能专心从事某一项工作，对于各种报表也是疲于应付。我区统计局人员设置偏少，工业企业报表涉及范围大、数量大，除了正常的工业指标统计外还涉及工业企业能源统计、工业企业水资源消费统计、工业企业销售与库存统计、工业企业科技活动统计等常规月报、季度、年报。工业统计只有一人负责，上级对应部门包括工交、能源、社会科技等。在缺少人员的情况话还要兼顾各种定期和不定期的抽样调查或全面调查（如经济普查、农业普查、人口劳动力调查等）。由于人员少，工作量大，很多统计资料没有进行整理、归档等工作；对各种报表指标的审核也有疏漏；对企业统计人员也没有进行细致的指导和培训工作。造成部分统计资料缺失；统计数据有偏差。

二、针对存在的问题，制定以下纠改措施：

1.继续做好《统计法》的宣传工作，不断提高企业领导对统计工作的重视，组织力量对企业统计人员进行培训、交流提高企业统计人员的业务素质和业务水平；

2.建议上级主管部门加大对统计部门的重视力度。增加人员和经费投入。

银行数据中心空调的控制 篇6

对于厦门国际银行大厦这座高端的写字楼，除了厦门国际银行总行以外，还有不少其他用户选择单独自备数据中心或计算机房。数据中心或计算机房的专用空调全年365日、每日24小时不间断运行。

如前所述，大厦的外立面全部采用幕墙玻璃，专用空调的采用外挂冷凝器显然是不合适的。对于在大厦设备层专门开辟一片区域放置专用空调冷凝器的方法，从地价昂贵的经济因素和室内外机组高度差的技术因素来看，也并非合理的解决办法。

为此，大厦配备了全年不间断的空调冷却水系统，为用户的专用空调机提供散热功能。冷却水管道垂直贯穿整个大厦，可以为任意楼层的专用空调机提供冷却水。

为了让用户空调机冷凝器水侧的承压不至于过高，兼顾冷却水的输送距离不至于太远，大楼设置了高区、低区两套单独的冷却水系统，高区冷却水机房位于屋顶设备层，低区冷却水机房位于13层(设备层)。

与普通的计算机房空调不同的是，作为银行的数据中心，在设计时要特别着重空调系统运行的安全性，为此在设计中采取了以下措施：

◆冷却水设备动力为一级电源(双回路+备用发电机);

◆冷却水控制系统为一级电源(双回路+备用发电机);

◆高区和低区的风冷冷却器和冷却水泵都是1备1用;

◆采用风冷冷却器而不是闭式喷淋冷却塔，风冷冷却器工作时并不消耗水，大楼停水时也能正常工作。

2 控制策略及其实现

空调系统及控制系统如图1所示。

（1）冷却水回路的压力控制

在用户专用空调机冷却水出水端加设电动阀，此电动阀与该空调机压缩机联动。压图1缩机启动时，电动水阀开启，压缩机停止运行时，水阀关闭。这就避免了压缩机停机时，冷却水白白流过。

冷却水泵用交流变频器拖动，变频器根据冷却水进出总管压差的变化来自动调节水泵的转速。

当大厦中专用空调机组的压缩机开机台数增加时，相应的电动阀开启的数量增加，根据管网的水力特性，此时冷却水系统流量将增加而压差将下降，当控制器检测到压差下降，即发出指令使变频器提高水泵转速，以维持冷却水进出总管压差的相对恒定。以此类推，当压缩机运行机台数量减少时，变频器降低水泵转速。

由于冷却水系统服务的众多专用空调机组的压缩机并不总是处于开机状态，因此，冷却水泵采用变频器实现自动流量控制可以有效节约冷却水消耗的电力。

(2）冷却水的温度控制

风冷冷却器的出水温度由冷却器风机的转速进行控制，当冷却水的流量减少降低或天气转凉时，冷却器需要更少的风量就已经可以实现足够的散热了，此时变频器会自动降低风机转速，维持恒定的出水温度，同时达到节能的目的。

(3）旁路装置

一个设计合理的系统在通常情况下，冷却水泵以15Hz以上的频率，这样才能保证水泵和变频器本身的设备性能稳定和运行安全，我们在此项目设定变频器运行频率下限为15Hz。

在特殊的情况下，例如空调机检修，此时水量的实际需求将过小，压差将增大，为此我们设置了压差旁路装置，专门在这种情况下用于泄压。

(4）银行数据中心空调控制系统的安全管理策略

◆银行数据中心温湿度报警

银行数据中心机房本身的温度由专用空调机本身进行自动控制，与此同时，还有专门有DDC控制系统对数据中心的温湿度进行监控，超过设定范围即报警。

◆溢水报警

空调机设凝结水盘溢水报警，防止凝结水不能正常排走而发生机房漫水事件。

◆水温超温报警

冷却水本身的出水温度由冷却塔变频器的转速自动控制，同时在DDC控制系统中还另外单独设置了一套冷却水温度监控装置，当水温超过设定的范围，将自动报警，为了进一步提高采样的安全性，这一套温度监控装置和出水温度传感器都不在冷却水泵和冷却器现场，安装在接近最远处的末端。

◆水压差报警

冷却水本身的出水温度由冷却泵变频器的转速自动控制，同时在DDC控制系统中还另外单独设置了一套冷却水压差监控装置，当冷却水压差低于设定值，将自动报警，为了进一步提高采样点的安全，这一套压差监控装置和压差传感器点都不在冷却水泵和冷却器现场，而是安装在接近最远处的末端。

◆控制设备与报警设备分开设置

为了提高报警系统的安全性，所有报警设备使用单独的DDC控制器，与控制设备分开设置。除了通过网络传输在控制中心报警以外，现场也有声光报警装置。网络通信故障或工作站故障都不会影响现场报警。

3 运行效果分析

(1）泵与风机的工作特性

泵与风机都是输送流体的机械设备，是把电动机的轴功率转变为流体的流量与压头的一种机械。泵与风机电机输出的轴功率为：

P=公式(1)

其中：P——泵或风机的功率;

Q——泵或风机的流量;

H——泵或风机的压头;

K——无因次系数;

——泵或风机的效率;

——泵或风机传动机构的效率。

当泵或风机转速发生变化，转速分别为n1和n2时，其流量、压头和电机轴功率与转速之间的关系如下：

从以上公式可以看出，泵或风机工作时，其流量与风机的转速成正比，压头与转速的平方成正比，轴功率与转速的三次方成正比。

泵与风机应用变频器节能的原理主要是基于公式(4)，当服务对象的负荷下降，也就是泵或风机的流量负荷下降时，泵与风机电机的功率将以三次方的幅度降低。节能效果相当可观。

(2）实际数据

整个大厦的BAS采用西门子Apogee S600顶峰系统，使用Insight监控软件进行管理，冷却水控制系统是其中的一个子系统。

Insight图形工作站的管理界面十分友好，工程师可以方便地对整个BAS系统进行查询和监视。

借助Insight监控软件自动生成趋势的功能，抽取了冷却水泵和冷却器在全年每月的平均运行频率的数据，以工频(50Hz)为参照，对比实际运行频率与工频(50Hz)情况下的频率百分比和功率百分比(频率百分比等同于流量负荷率，功率百分比为频率百分比的三次方)，可以得出冷却水系统全年风与风机的流量趋势和功率趋势，从而获得能耗的数据。

数据见表1和表2。

(3）运行效果分析

经过对表1和表2的数据对比，分析如下：

◆风机和水泵全年都是在部分负荷下工作。

◆数据中心的空调负荷率在全年不同气温条件下是不同的，主要原因在于数据中心的围护结构周围是只有夏季工作日白天供冷，其他时段不供冷也不供暖。数据中心的围护结构的得冷或得热受当地天气的影响，围护结构的传热对数据中心的空调负荷构成不小的影响。

◆水泵的负荷率与全年天气有关，但主要是与用户的专用空调机组的制冷机选型富裕、压缩机停机时间较多有关。

◆风冷冷却器风机的负荷率与用户专用机组的负荷率有关，但天气的变化影响更大。

◆由于采取了变水量和变风量控制技术，节能效果显著。从理论数据来看，水泵节能70%，风机节能78%。考虑泵与风机、变频器以及其他因素的效率损失，实际节能应该分别可以达到55%和60%。

4 结束语

近年来，对数据中心节能的研究日趋多元化，其中空调系统的节能，是其中值得关注的重点。

泵与风机的节能，在现今的空调领域中已经取得了广泛的应用，然而对于银行数据中心采用变频泵和变频风机进行节能，除了要从空调性能特性去设计控制策略以外，更加重要的是，还要特别考虑此类空调系统的保障性，即系统运行的安全性。

从本案例的实际运行来看，采用DDC控制系统，除了可以通过编程，实现精确控制以外，由于界面良好，通过DDC系统可以非常直观、清晰了解空调系统的运行数据和趋势，对于节能工程来说，DDC系统提供了量化分析、量化监控的这种功能强大的手段。从某种意义上来说，没有量化监控的节能系统，其实是盲目的节能系统。

DDC控制系统在节能型数据中心空调系统中将得到更加广泛的应用，具有良好的前景。

华夏银行数据质量报告 篇7

根据上级《关于教育事业统计核查工作的通知》要求，积极配合教育组此次教育事业统计核查工作，我园对教育统计数据在生成、填报等各个环节进行了全方位的自查。现将自查情况报告如下：

（一）积极贯彻落实统计法律、法规；及时上交相关数据，按时完成数据统计工作。

（二）基本完善学校统计工作规章制度建设，按照统计制度的规定设置了原始记录。

（三）加强统计人员的管理。我园由专门人员具体负责统计工作，班主任具体负责各班各种数据的采集填报工作，使数据内外一致，不走样，不掺水分。

（四）重点核查了学校上报的教育基础数据库、基层统计报表的有关数据：

1、在园生数。通过核对幼儿学籍数据库人数，登记上报人数与实际在园生数一致；

2、教职工、专任教师数和现任的一致；

3、校园土地面积。土地登记面积和学校土地实际使用、占地面积一致；

4、学校建筑面积。通过核对核实校舍建筑面积（教学行政用房）与上报数据库的数字一致；

5、固定资产和教学仪器设备。通过核对固定资产（教学仪器设备），固定资产数据与幼儿园现有的基本一致；

6、图书册数。通过核对图书记录和上架图书的实际情况基本相同；

7、基础教育的班额基本符合要求。

（五）建立了档案室，建立幼儿花名册和教职工花名册，并且适时更新。为了加强数据管理与维护。我们要求班主任要经常与负责统计的工作人员进行沟通，及时上报各类数据的变动情况，发现问题及时订正修改，确保了学校基表与上报的数据库相一致。

以上是我园教育数据统计情况所进行的检查情况，我们决心借助这次教育事业统计核查工作的时机，进一步完善我们的工作，及时更新相关数据从而使我园的教育统计工作日臻完善。

XX幼儿园

华夏银行数据质量报告 篇8

为全面贯彻和落实全国统计工作会议精神，确保源头统计数据质量，来凤县统计局严格按国家统计局国统字[2006]84号文件和湖北省统计局鄂统办文[2006]13号文件的决定，组织专人对农村统计基础工作和农村统计调查数据质量认真开展了自查。现将自查结情况汇报如下。

一、查基础工作

2006年，是国家统计基础工作年，为适应乡镇综合配套改革的要求，尽快使全县农村基层统计工作走上制度化、规范化轨道，以适应农村经济和社会事业发展的需要，各乡镇均按照《恩施州乡、镇、街道办事处统计基础工作规范化建设考核实施方案》要求大力开展农村统计基础工作规范化建设，到目前为止，全县8个乡镇均成立了统计工作领导小组，合理设置了统计岗位，确定了统计人员，有办公场所，配备了统计专用微机，并成功实现国家、省、州、县、乡镇五级计算机联网。各乡镇制定了有关统计工作制度、岗位职责制度、报表报送制度、报表审核制度、考核评比制度，等五个制度。全县所有乡镇农村统计调查核实数据均以村级上报，所有乡镇的2005年报实行了计算机处理。有6个乡镇建有《畜特水产蔬菜季度台账》、《夏收作物播种面积核实台账》、《夏收作物产量核实台账》、《春夏播种面积核实台账》、《农村统计年报台账》、《乡镇基本情况台账》，有2个乡镇建有部分台账。同时各乡镇统计人员还经常深入基层开展调研活动，加强与其他部门之间的联系，还积极开展统计数据质量评估。因此，我们认为现行农村统计调查方法是比较科学的，数据来源较为真实可靠，基本上能够反映客观实际。

二、查数据质量

银行CRM系统数据抽取的研究 篇9

随着社会的发展和技术的进步,银行业的经营垄断已被打破,目前已进入以客户为中心的经营年代,被动式的服务正在转变为主动式的服务。目前,采用CRM(Customer Relationship Management)理念,搭建服务平台,建立相应的CRM系统,是银行建立性能卓越的客户服务系统的重要方法。CRM系统能够根据输入客户的基本资料,通过数据分析,从中筛选出能为银行带来利润的“黄金客户”,以便实施“一对一”的服务和沟通。因此,数据的抽取是CRM系统设计的关键。本文针对某商业银行CRM系统开发中数据的定义、数据抽取的方法、过程及关键技术的实现等进行了论述。该系统已经通过鉴定,性能稳定可靠。

1 数据处理的开发工具及运行过程

1.1 开发工具

数据的处理加工采用C语言与嵌入式SQL编写,以获得较高的效率;数据的倒入和倒出采用数据库工具编写;流程的控制采用图形化的界面(主控端),用DELPHI编写;文本的处理采用C语言编写。

1.2 数据处理运行过程

数据处理分为初始处理、日常处理。初始处理是CRM系统上线之前的第一次处理。初始处理只做一次,当把处理出来的CRM客户数据导入数据处理服务器之后,每天数据处理服务器都会根据银行业务系统返回的动户清单来更新已经存入处理服务器中各个子系统的账户信息。使数据处理服务器中的账户和业务系统的账户保持一致,每天把最新的CRM客户的账户信息传送到CRM数据服务器上。数据处理可以通过CONSOLE由操作员启动,也可以通过在数据处理服务器上自动定时运行Batch程序。

2 数据定义

数据处理系统使用的数据包括五大类:

原始数据 包括初始化数据和日常数据。初始化数据是指从业务系统下载的客户和账户数据;日常数据指业务系统的客户变动清单、动户清单、交易日志、汇率、利率、牌价等。

输出数据 包括理财数据和明细数据。理财数据是从业务系统的原始数据中筛选取出的CRM客户的资料和他们的所有账户资料;明细数据是存放CRM客户的历史明细账的信息,以备月末生成综合月结单时使用。生成综合月结单之后,这些表的数据将被清空,也就是说只保留一个月的历史明细记录。

CRM系统输入数据 对客户评分的计算参数。

临时数据 为做综合处理而对业务系统输入的原始数据进行加工后的客户信息和账户信息。

系统控制数据 抽取系统运行时的控制信息。

3 外部接口

(1) 用户控制界面(主控端)

数据处理按事先定义的流程,主要采用自动的方式运行,在一个数据处理的整个过程中一般不需要人工干预。系统提供监控界面,显示运行的情况和错误信息,让操作人员清楚运行的情况,在出现意外时,操作员根据错误信息采取相应措施。

系统为操作员提供WINDOWS式的界面,可以查看系统运行的状态,管理文本文件,启动处理进程,设置系统的运行参数。窗口显示将做数据处理的省行或直辖市行,操作员可以切换窗口,查看各个行的处理情况。图1显示了主控界面。

(2) 与银行业务系统的数据接口

银行业务系统的数据以文本的形式传输到数据处理服务器上,文本由银行业务系统或报表服务器主动传输到数据处理服务器上。

(3) 与CRM数据服务器的数据接口

数据处理服务器的数据通过数据库工具倒出文件,文件自动FTP到CRM数据服务器上。

4 数据处理

4.1 初始化处理

初始处理流程图如图2所示。

(1) 数据处理的参数设置

综合处理的公式可以在CRM的界面中进行维护,系统支持每个省的处理公式和筛选阈值各自设置,支持公司客户和个人客户的处理公式和筛选阈值各自设置。处理公式提供试算画面,在试算通过后,才加入到数据库中。处理公式举例:活期人民币存款+活期外币存款*系数(1.5)+定期人民币存款+定期本币存款存期/系数(1.5)+定期外币存款*定期外币存款存期/系数(1.2)+信用卡人民币余额*系数(1.1)+信用卡外币余额*系数(1.3)-信用卡存款透支额+(个人贷款余额/个人贷款期限)*系数(1.2)+逾期个人贷款余额*拖欠期数+开放式基金余额*系数(2)。

(2) 业务系统数据导出

由于零售系统的数据量最大,零售系统根据过滤条件(如50000元以下的账户除外,此过滤条件还需根据各省分行的账户量的大小重新约定)。倒出初始数据,信用卡系统、个人消费贷款系统、开放式基金系统处理得到全部客户和账户数据,数据以文本的格式倒出,传送到数据处理服务器上。

(3) 数据处理服务器数据导入

所有文本数据导入到数据处理服务器中,对每个文件建立银行业务系统原始数据表,如果有合并到省行处理的市行,要把数据合在省行的表中。错误的文本记录写入文件,以备后查。

(4) 产生综合客户

建立客户信息的全集,把银行业务系统中多个系统的客户信息整合成一体,并重新编号。按证件类型和证件号区分是否为同一个客户。当一个人有多个客户基本信息时,建议把各系统客户信息设定优先级,已有的子系统客户信息作为主客户信息。其他基本客户信息可作为联系人的形式出现。公司客户和个人客户分别处理。

(5) CRM客户挖掘

按处理公式,对银行业务系统原始账户表中的客户业务信息进行综合运算,符合标准的客户作为CRM客户。

(6) CRM客户处理

CRM客户处理包括:CRM客户信息处理、CRM客户银行帐户的处理、CRM客户贷款帐户信息处理、CRM客户信用卡信息处理、CRM 客户投资信息处理、CRM客户增值信息处理。例如:CRM客户信息处理:按CRM系统客户表结构,把银行业务系统各子系统客户的联系人和地址信息重新组织,填入CRM客户的联系人表和地址表。

(7) 理财数据装入CRM数据服务器

在所有CRM客户处理完后,得到理财数据,把CRM系统需要的数据用数据库倒出工具倒成文件,系统自动把文件由数据处理服务器FTP到CRM数据服务器。

4.2 日常处理

日常的处理包括对CRM客户的客户信息和账户信息的更新、CRM客户的交易信息处理、把符合理财条件客户进行增量处理。处理过程与初始处理类似,由于篇幅所限,这里不再详细介绍。

5 结束语

数据抽取系统的主控端通过SOCKET与数据处理服务器进行通信,主控端可以监控处理服务器端程序运行的返回信息,也可以启动处理服务器端的程序。主控端通过ODBC与处理服务器的数据库连接,进行参数设置。系统运行时设置断点跟踪机制,在大数据量的情况下,一旦程序发生中断,应避免从开始的数据重做,在排除故障后,从中断点继续执行。

摘要：银行CRM系统,对于维系老客户,争取新客户,挖掘黄金客户,增强市场竞争能力有重要的意义。而数据抽取是CRM系统设计的关键,给出了一种数据抽取的设计方案,该方案已用于CRM系统的开发,并通过鉴定。

关键词：客户关系管理,数据抽取,设计方案

参考文献

[1]吕廷杰,尹涛,王琦.客户关系管理与主题分析[M].北京:人民邮电出版社,2002.

[2]秦敬辉.Delphi程序设计教程[M].北京.中国电力出版社,2003.

华夏银行数据质量报告 篇10

关于规模以上工业统计数据质量检查的自查报告

*****统计局：

根据平政统发（2010）07号文《关于开展全县规模以上工业统计数据质量检查的通知》精神和具体要求，结合本公司实际，认真的开展了本企业统计数据质量自查工作，现将自查情况报告如下。

一、自查范围情况：本次自查重点是对本企业2009年元月至2010年04月期间的统计调查数据、统计基础工作、生产月报以及财务报表、2009年工业年报等统计调查表列进行了比较全面的自查。

二、自查企业基本情况：本企业根据主管统计部的要求和工作需要配备了兼职统计人员，建立了企业统计管理制度，统计人员参加了2009年安康市统计资格考试培训学习，因故未能如期参加资格考试，拟于本继续参训参考。企业统计登记证因企业变更尚需重新办理。

三、自查统计档案管理情况：本企业各月各类报表装订成册，统计台账实行以表代帐，原始报表均加盖了企业印章和企业负责人签章。各类统计报表实行了立档管理。

四、自查报表质量情况：经自查本企业统计报表与统计台账、财务报表基本相符无差异，企业报表均实行送审制，其审核查询实行现场订正，确保了统计数字准确无误。

五、通过自查，本企业统计工作基本符合上级主管部门的要求，但也存在着许多缺点和不足，突出表现在：一是企业内部三级统计管理体系存在

薄弱环节，统计资料管理不够全面和规范；二是企业统计台账实行以表代帐不够规范；三是统计报表、重数据、轻文字说明和分析。所有这些问题，我们决心在以后的工作中认真的加以改进，不断强化企业和统计人员的统计数据质量和基础工作意识，进一步提高企业统计工作的规范化、科学化管理水平。以上报告如有不妥请批评指正。

特此报告！

*******生物科技有限公司

华夏银行数据质量报告 篇11

根据国家统计局《关于开展2013年信息化统计年报数据质量核查的通知》和XX省统计局《全省信息化统计年报数据质量核查方案》的通知要求，本公司对2013年信息化统计年报数据质量情况进行了严格自查。现将自查情况汇报如下：

一、基本情况

根据各级统计部门的文件要求，本次自查主要是在了解和掌握企业生产经营、信息化建设和电子商务交易情况的基础上，根据《信息化统计填报要求》中各项指标的定义和填报口径，核查企业对各项指标理解的正确性和填报数据的准确性，了解指标数据变化的主要原因。

具体包括：期末使用计算机数量，使用计算机人员、使用互联网人员和信息技术人员情况，使用和接入互联网的情况，拥有网站的数量，实现电子商务交易活动的具体金额，本企业提供的第三方电子商务交易平台及平台交易金额等。

本单位全称XXXXXXX有限公司，XXX年XXX月成立，位于XXXXXX，主要经营XXXXXX等产品。

二、自查结果

截至2013年年底本公司信息化情况如下：

本公司期末使用计算机数量为XX台，有XX名员工在工作中每周至少使用一次计算机；没有专职从事信息技术工作的人员，通常由办公室擅长信息技术的人员兼任； 已接入互联网，没有局域网；暂时没有建立自己的网站，不通过电子商务进行业务交易，不提供第三方电子商务交易平台。

本公司填报信息化统计年报人员主要从事企业日常的工业产销总值及主要产品产量的统计；企业财务状况的统计；从业人员及工资总额的统计工作。

本公司主要通过日常的统计及记录等方式获取企业信息化统计指标数据。

三、发现的问题及整改措施

经过自查发现，本公司在填报信息化统计年报的过程中存在数据之间逻辑关系掌握不明确的错误，但统计年报平台软件会对填报的数据进行审核，因而避免了上报错误。

本公司对此问题高度重视，并制订了相关的整改措施：一是加强对公司统计人员的业务培训，熟悉指标解释，杜绝人为失误；二是与各级统计部门加强联系，及时掌握统计信息动态；三是在日常工作中定期整理相关资料，核实信息真实性和合理性，从源头上杜绝信息报送错误。

XXXXXXXX有限公司

基于数据仓库的银行商业智能构建 篇12

商业智能的本质, 是提取收集到的数据, 进行智能化的分析, 揭示企业的运作和市场情况, 帮助管理层作出正确明智的经营决定。一般常规的业务操作, 通常都会产生大量的数据, 如存单、交易流水以及客户资料等, 其中一部分是决策关键数据, 但并不是所有的数据都对银行决策有决定意义。商业智能收集、清理、管理和分析这些数据, 将数据转化为有用的信息, 然后及时分发到银行各个部门, 用于改善业务决策。银行可以利用它的信息和结论进行更加灵活的阶段性决策, 如采用什么产品、针对哪类客户、如何选择和有效地推出服务等, 也可以实现高效的财务分析、销售分析、风险管理、分销和后勤管理等。这一切都是为了降低成本, 提高利润率和扩大市场份额。商业智能可以帮助您将所掌握的大量顾客信息转化为资本, 让您的企业变成一个善解人意的、以顾客为中心、以信息为驱动的电子商务企业, 从而使银行不但能保持自己顾客的忠诚度, 而且能进一步赢得竞争。

一、面向商业智能的银行数据仓库设计

事实上, 当人们将一个银行中的多个数据源的数据集中在一起时, 就建立了一个有关该银行业务的完整视图。显然, 使用商业智能, 可以从历史角度更好地理解银行的行为和运行状态, 据此可以跟踪业务趋势, 便于进行预测、分析、制定计划并作出战略决策, 以利于银行的经营目标和未来的发展。所谓数据仓库, 就是把一个单位的历史数据收集到一个中央仓库中以便进行处理, 它是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合。数据仓库技术是当今信息管理技术的主流, 是促进银行正确管理与决策的重要决策支持工具。通常, 在现有数据库的基础上, 建立和开发数据仓库往往会给银行带来巨大的经济效益。银行数据仓库是一个面向数据分析型处理的数据环境, 其中的数据具有4个基本特征:面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的。这些特点说明银行数据仓库从数据组织到面向数据处理都与原来的数据库有较大的区别。这就决定了在进行银行数据仓库设计时, 不能照搬传统数据库系统的设计方法。

(一) 银行数据仓库的设计方法

银行数据仓库设计与原数据库的设计有较大的不同, 包括以下几个方面。

1. 面向的处理类型不同

操作型数据库系统设计是建立操作型数据环境, 其设计方式是面向应用的, 一般是从某一具体应用出发来进行数据库设计, 然后在数据库上建立起这些应用。银行数据仓库的系统设计是面向分析的, 它的开发往往从最基本的主题开始, 不断地发展新的主题, 完善原有的主题, 最终建立一个面向主题的分析型数据环境。

2. 面向的需求不同

操作型数据库系统设计有一个确定的应用需求, 这是数据库系统设计与开发的基础。在银行数据仓库环境下, 并不存在操作型环境中较为固定的物流、数据处理流和信息流, 数据分析处理的需求更加灵活, 没有固定的格式。因而, 在进行银行数据仓库设计时, 很难获得对用户需求的确切了解。这就决定了不能从用户需求出发来进行银行数据仓库设计。

3. 系统设计的目标不同

设计O LTP数据库时, 事务处理性能 (主要表现为事务处理的响应时间) 是系统的主要设计目标。在进行银行数据仓库设计时, 关键是建立一个全局一致的数据分析环境作为银行商业智能的基础。因此, 银行数据仓库设计的主要目标是:保证数据的4个基本特征, 保证数据的全局一致性, 以实现对银行数据的全局管理与控制。

4. 数据的来源与系统的输入不同

操作型环境数据的输入通常来自组织外部, 设计操作型数据库就是设计如何通过与外部交互得到数据、如何将获得的数据用适当的方式进行存储、如何对数据进行联机查询和更新等操作, 以及如何保证数据的安全可靠与正确有效等。而银行数据仓库的数据主要来自已存在的系统内部, 银行数据仓库设计就是设计如何从现存的数据源中得到完整一致的数据, 如何将所得的数据进行转换、重组、综合, 如何有效地提高数据的分析效率与准确性。

5. 系统设计方法不同

操作型数据库设计环境中, 业务过程和规则比较规范且固定, 系统设计人员比较了解应用的需求和数据流程。系统设计一般采用系统生命周期法SD LC (System sD evelopm entLife Cycle) , 如图1所示。而在分析型环境中, BI分析人员一般是银行的中上层管理层人员, 他们对商业智能的需求不能预先作出规范说明, 只能给设计人员一个抽象、模糊的描述。这就要求设计人员在与用户不断的交流中, 将系统需求逐步明确与完善。人们为解决这种需求不确定的系统开发过程, 将银行数据仓库的设计方法描述并称之为CLD S (与SD LC法相反) , 如图2所示。从图1和图2可看出, CLD S与SD LC方法在设计步骤上存在很大的差别。

6. 系统设计步骤不同

数据库设计的SD LC方法有独立的收集需求和分析需求阶段, 而银行数据仓库设计CLD S方法则没有这种独立的阶段, 其需求分析过程贯穿在整个设计阶段。创建银行数据仓库是在原有数据库的基础上实现的。一般, 我们把这种从已有数据出发的银行数据仓库设计方法称为“数据驱动”的系统设计方法。其基本思路如下所述。

(1) 银行数据仓库设计必须在原有数据库设计的基础上进行, 因此必须了解原有数据库, 尽可能地利用已有的数据、代码和以前取得的工作成果。

(2) 数据驱动的系统设计方法不再面向应用, 从应用需求出发进行设计, 已在数据库设计阶段完成, 并构成银行数据仓库的数据源。银行数据仓库设计是从这些已有数据库系统出发, 按照分析领域对数据及数据之间的联系重新考察、组织银行数据仓库中的主题。

(3) 数据驱动的系统设计方法的中心是利用数据模型有效地识别原有数据库中的数据和银行数据仓库中主题的数据的“共同性”。如图3所示, 数据模型与操作型数据环境的设计、银行数据仓库数据环境的设计、操作型数据处理应用的开发与设计, 以及BI应用的开发与设计都是相联系的。这就是通常所提到的“共同性”。

(二) 粒度与分割

1. 粒度

粒度是银行数据仓库的重要概念, 粒度有2种形式。其一是对银行数据仓库中数据综合程度高低的量度, 它既确定了银行数据仓库中的数据量, 又影响银行数据仓库所能回答询问的种类。这种粒度指明了银行数据仓库中数据单元的详细程度和级别。数据越详细, 其粒度越小, 综合程度的级别就越低, 回答查询的种类就越多;反之, 数据如不详细, 则其粒度越大, 综合程度的级别越高, 将大大提高查询效率。

2. 分割

分割作为银行数据仓库中的重要概念, 指将数据分散到各自的物理单元中, 以便能分别独立处理, 以提高数据处理效率。数据分割后的数据单元称为分片。在银行数据仓库中进行数据分割, 可以实现重构、重组和恢复。

二、基于数据仓库银行商业智能的设计流程

银行商业智能应用是一种解决问题的过程, 而不是一种现成的软件产品。不同的银行会建立自己不同的银行商业智能应用。对银行业务人员来说, 他们不懂或不熟悉如何建立和利用银行商业智能应用, 以及如何发挥银行商业智能应用在决策支持方面的作用;而银行商业智能应用开发商及其开发者又不懂专业业务, 不知道应建立哪些决策主题以及如何从数据源中抽取哪些数据。因此, 要建立银行商业智能应用和开展银行商业智能应用, 需要双方进行沟通, 共同协商以完成银行商业智能应用的开发工作。

(一) 商业智能应用的策略

对于中国银行业商业智能应用, 可以选择3种不同的策略:数据驱动策略、业务驱动策略、价值驱动策略。

1. 数据驱动型策略

数据驱动型策略的核心特征是围绕特定的部门级的信息分析需要或报表处理需要, 通过对部门级的应用或单个业务系统的小规模数据 (1 G b～100 G b范围内) 进行数据挖掘, 并采用前端商业智能展现工具进行信息展现, 该策略可作为中小型银行, 信息化建设相对滞后的银行的选择。

2. 业务驱动型策略

业务驱动型策略的核心特征是围绕特定业务线的面向系统的信息分析需要或报表处理需要, 通过对跨部门的单个业务系统或多个系统的中等规模数据 (100 G b～1 000 G b) 进行数据集成 (ETL) 、构建数据仓库、采用数据挖掘或O LA P技术进行信息分析, 并通过前端商业智能展现工具提供面向特定业务线的决策支持, 这种策略可以作为较大规模的银行, 信息化建设具有一定基础的银行, 如股份制商业银行和较大的城市商业银行的选择。

3. 价值驱动型策略

价值驱动型策略的核心特征是围绕企业级商业智能应用需要, 以满足企业决策支持为手段, 以最终提升企业绩效为目的, 通过对银行内部多个信息系统的海量数据 (TB数量级) 进行数据集成、构建企业级数据仓库、采用数据挖掘、O LA P、分析模型构建等方法进行信息综合分析, 并通过多种商业智能展现工具提供面向银行的全面决策支持服务。

处于不同信息化建设阶段、规模大小不同的银行, 可依据自身条件选择不同的策略, 四大国有银行目前商业智能应用主要还停留在业务驱动阶段, 但它们的信息化建设相对完善, 条件较为成熟, 可以逐步采取价值驱动型策略。

(二) 商业智能应用的流程

不管采用哪种驱动策略, 银行商业智能应用的开发工作是一个不断往复前进的过程, 而且流程都一样。通常开发银行商业智能应用的流程包括如下几步。

1. 构建工程启动

建立开发银行商业智能应用工程的目标和制定工程计划。该计划包括数据范围、提供者、技术设备、资源、技能、人员培训、责任、方式方法、工程跟踪及详细工程调度等。

2. 建立技术环境

选择实现银行商业智能应用的硬件软件资源, 包括开发平台、D BM S、网络与通信、开发工具、终端访问工具等。此外, 还包括原数据库系统的组织与实施情况, 以及系统性能调研, 包含可行性、装载、维护和查询性能等方面。

3. 确定主题进行数据建模

根据决策需求确定和选择主题, 选择数据源, 对银行商业智能应用的数据组织进行逻辑结构设计。

4. 设计银行商业智能应用中的数据仓库

基于用户, 尤其是高决策层的需求, 着重于某个主题开发银行商业智能应用中数据的物理存储结构, 其中包括设计和建立多维数据结构的事实表和多维表。

5. 编制数据转换程序

实现从源数据库系统中抽取数据、清理数据、对数据进行格式化和一致性校验, 转换程序设计中还包括对数据进行综合、装载等模块。

6. 定义管理数据

管理数据要正确定义和表示数据的意义, 其中包括确定系统中各组成部件之间的关系。元数据包括关键字、属性、数据描述、物理数据结构、源数据结构、映射及转换规则、综合算法、代码、缺省值、安全要求、变化及数据时限等。

7. 研制和开发商业智能工具

为适应用户决策需求, 建立结构化的决策支持, 为查询和使用银行商业智能应用提供的多维数据分析完成决策支持任务, 要研制和开发多种数据分析和决策支持工具。其中包括数据挖掘与知识发现工具、优化查询工具、统计分析工具、O LA P工具、W eb浏览工具、模糊综合评判工具和可视化用户界面等。

8. 建立银行商业智能应用的管理环境

同D BM S一样, 对银行商业智能应用也要进行管理, 并要建立银行商业智能应用管理系统, 对银行商业智能应用的各组成部分进行统一的管理。其中包括质量检测、定期进行数据更新等工作, 以及管理上述各类数据挖掘、数据分析工具和决策支持工具等, 以使银行商业智能应用正常运转和工作。

三、基于数据仓库的商业智能在银行中应用

随着外资银行的不断进入中国, 银行业面临着全球化竞争, 银行产品创新的速度也愈来愈快, 许多银行系统工具的创新不能适应业务创新的需要, 银行信息系统更新的速度相对落后。随着银行产品种类增加, 国内对于银行风险控制经验不足, 经营风险越来越大, 风险监测、计量的工具相对欠缺。银行的数据越来越多, 而对数据利用因为缺少合适的工具, 以及工具利用不足, 不能为科学的决策提供充分的证据。

为了在日益激烈的金融环境下生存下来, 特别是在中国成功加入了W TO之后, 在重重压力下, 需要借助商业智能, 对原始的报表数据能够进行多角度、深层次的分析, 对投资进行风险分析;根据存贷款数量和信用状况对客户评级, 依据存贷款业务规模制定相应的信贷权限, 通过确认有价值的客户资产进行客户资产考评;准确把握客户的资产负债情况, 根据各部门的业绩发放奖金, 支出费用;基于银行现状和客户现状确定发展方向, 从而挖掘数据价值, 实现科学决策。

当前, 在客户关系管理、绩效评价、风险监测和分析、报表处理等方面, 银行需求近年来明显增强, 近2年增长高达52%, 近期的银行商业智能项目90%以上都直接与以上几方面密切相关。

(一) 资产负债分析

基于商业智能应用进行资产负债分析, 主要是对银行截止报告期的资产、负债及所有者权益的结构、比例及变化趋势等情况进行分析。银行的资产负债分析又可分为结构分析、比较分析、趋势分析、比率分析等4种分析方法。通过结构分析, 对银行资产、负债及所有者权益中每一具体项目占该类项目以及与总体项目的结构、比重进行分析, 从而揭示该类财务指标的结构是否合理;通过比较分析, 对银行同口径指标在任意2个会计期间进行比较, 借以反映其增减变动情况;通过趋势分析, 可以反映银行某一财务指标, 如资产总计、流动资产合计、银行存贷款等在年度内月份之间、季度之间和年度之间变化的趋势;通过比率分析, 可以反映银行资金运作和财务状况的主要指标。

(二) 流动性分析

基于商业智能应用进行银行的流动性分析, 在任何时间里以合理的价格筹措到资金来满足契约或关系债务的过程。通过有效的流动性分析, 向市场展示银行较好的安全状况和较高的偿债能力, 维持银行在公众中的良好信誉;使银行有能力兑现它先前的贷款承诺, 不管这一承诺是正式的还是非正式的。通过有效的流动性分析, 可以使银行避免非赢利的资产销售, 使银行能选择恰当的时机以合理的价格筹措资金, 防止削价处置资产带来的损失, 可以减少银行筹措资金所支付的风险溢价。通过有效的流动性分析, 可以防止银行滥用向央行贴现窗口借款的优先权, 中央银行对商业银行的贴现利率低于市场利率, 过多使用该项权利, 会招致央行对商业银行可能的套利行为的怀疑。

(三) 客户分析

基于商业智能应用, 进行客户信息资料的收集和分析, 对客户做出动态、全面、客观的评价和准确、高效的选择, 从而建立、维护和改善与客户的关系, 占领更大的市场份额。将市场细分的理论运用到客户管理工作中, 形成独具特色的客户细分。根据客户类别、规模、潜在客户价值和客户对本银行的贡献度将客户进行分类, 按照客户的差异在内部设立不同的部门, 每个部门都有不同的服务对象和服务标准, 围绕客户需求进行综合营销, 提供融资、保险、投资银行、理财、咨询等一站式综合性金融服务, 大力拓展中间业务, 向客户进行捆绑销售, 强调专业化、个性化及增值服务, 以满足不同客户的服务要求。从而树立以客户为中心的经营理念, 在竞争激烈的市场环境中, 争取和维护与优质客户的关系。

(四) 绩效评价

基于商业智能应用, 运用定量和定性相结合的方法, 采用平衡记分卡、经济增加值、风险调整绩效评价法等评价方法和相应的量化标准及评价体系, 设计系统科学的评价指标, 参照客观合理的评价标准, 对银行各分支机构的经营业绩、管理效果及管理水平进行科学、客观、公正的考核与分析, 综合评价各分支机构所确定的绩效目标的实现程度, 以及为实现这一目标所安排预算的执行结果, 保证银行绩效管理得到有效实施, 显著改善银行管理者与所有者利益目标不一致的状况, 从而促进银行提升经营业绩和管理水平, 争取最佳的经营效益。

(五) 风险监测和分析

基于商业智能应用, 利用计量方法进行信用风险、市场风险、流动风险、操作风险、国家风险、声誉风险、法律风险和战略风险分析和管理, 采用敏感度分析和压力测试方法, 即在假设利率水平波动、增加设备、房地产价格下降、股票价格下跌、经济情况恶化、非常时期如全球金融风暴等情况下, 评估和分析这些因素对银行资本充足率、流动资金比率、盈利能力等方面的影响, 从而采取适当的风险防范控制措施。