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摘要：应用计算机数据仓库技术实行银行数据仓库的构建，对目前阶段的银行业务数据信息实行多层次的数据加工操作处理，相应地分析出各种类型数据之间的联系，充分地发掘出深层次的有意义数据信息，从而满足银行管理决策与客户分析的实际需求。
关键词：银行数据仓库；经营理念；数据挖掘
应用计算机数据仓库技术，在银行数据库的基础上构建数据仓库，能够促使目前处于分散状态的不相关数据信息成为集中式的相关信息，使得一些潜在的原始数据信息成为现实，经过加工处理的数据信息，促使过去阶段没有实际价值的数据信息成为有价值的数据信息。银行数据仓库与业务处理系统应当存在着明显的差别，这两者之间也不可能保持着平行的关系，银行数据仓库应当处在全部业务系统的基础之上的，对于实际业务数据信息实行采集、分析、整理与发布等处理，进而能够提供防范危机风险、拓展金融业务与提高经济效益等方面的经营管理辅助决策数据信息，应当是一个具有稳定性质的数据集合。目前阶段我国银行业的计算机业务处理系统技术已经基本趋于成熟的阶段，并且已经积累了许多的客户业务数据与经营管理数据。构建银行数据仓库需要实现对银行全部的经营数据信息与客户业务信息进行有效存储，并且对于各个不同部门的管理决策需求实现多层次的数据加工操作处理的目的，从而能够满足银行管理决策与客户分析的实际需要。实行个性化服务。一般情况而言，银行业存在着“二八定律”，即为银行经济效益的 80%是来自于 20%的最优客户群。优质的客户可以为金融机构带来理想客观的利润收入，然而不良的客户则可以导致金融机构产生经济损失，银行业之间的竞争实质上为争夺客户，一方能够掌握客户的数据信息则表示其能够控制客户关系。建立银行数据仓库可以有效地识别客户的类型，辅助银行准确发现当前阶段为银行创造经济效益的客户与具有创造效益潜力的客户群体，作为银行成功实行市场营销的关键环节。经济发达国家的高端银行为了能够实现客户科学分类的目的，投入了巨资构建数据仓库，将客户的历史数据信息作为重要可利用的实质资源，通过计算机来进行客户对银行贡献度的相应计算分析，从而确定战略客户群体，将有限的资源集中于具有价值意义的客户群体身上。
提高银行资产质量。银行资产的保值与升值是作为银行发展的重要基本保障，然而不良资产的出现主要来自于银行资金管理、贷款授权与统一授信机制，其缺乏完善性，从而导致银行的管理决策层信息发生滞后现象，不能够有效预测与防范危机风险。应用计算机数据仓库技术进行分析与强化银行的风险管理在现代银行经营体系中充当着十分重要的角色，包含授信权限、信用风险、汇率敏感度、流动资金风险、不良贷款、使用组合风险分析与安全性分析等方面内容。经过构建银行数据仓库与数据挖掘的实行，能够对全银行的信贷资产实行有效化的管理，及时、准确且全面地掌握资产数量分布状况、头寸调度状况、信贷资产分布状况与客户信用状况等各个方面，并且构建集中统一模式的授信机制，促使管理层对于信贷客户有着更为深入与全面的了解，从而能够从资产优化的角度来实现全面综合管理的目的，能够有效地减少内部的经营危机风险，有利于提升银行的资产质量与利润率。改善银行经营管理水平。商业银行相应的经营管理方案确定与未来阶段战略决策的形成，都应当对现实状况进行分析与对未来情况做出预测，都应当依靠准确的数字信息作为重要依据。银行数据仓库包括银行拥有的从各种不同类型的数据库与文件系统中获取的各种数据信息，这部分数据信息能够全面系统地反映出银行当前的实际经营状况，通过构建数学模型与应用计算机数据挖掘技术，能够迅速且准确地分析出经营管理中存在的各种问题。所以在很大程度上可以改善银行各级管理部门的管理、控制与协作的方法，促使整个银行的经营管理体现出效率、科学与规范的特点。同时银行数据仓库的构建能够实现对产品、部门、机构的利润和成本进行相应分析，通过强化成本的管理措施，对于成本进行事前、事中与事后控制来达到增加效益的目的。
各大商业银行应当建立符合自身实际需要的银行数据仓库系统，这样可以确保银行企业自身得到最大程度的收益与最优的发展，并且能够为客户提供最优的服务。尽管计算机数据仓库技术在我国银行业的实际应用仍然处于初步探索与需要不断前进发展与改进完善的地步，然而只要银行管理与决策层人员可以在真正意义上认识到数据信息分析的重要性，并且能够积极地推广银行数据仓库的经营观念，相信在不久的将来，计算机数据仓库技术的实际应用成果会延伸到商业银行更多的业务领域之中。
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