沽衣取酒对君酌（中国软件网讯）随着中国加入 WTO，金融行业面临新一轮的国际竞争。外资银行的虎视眈眈以及国内各商业银行之间的激烈竞争，使银行业面临严峻的挑战。另一方面，国外一些 大银行已经开始应用商业智能系统进行风险分析、业务决策等应用。在这种情况下，采用了IBM的商业智能解决方案，将能帮助企业管理者提高决策水平和业务管 理水平，提升企业的竞争力。

　　银行系统的电子化和网络化管理积累了大量的经营管理数据，这些数据是银行的宝贵财富。如果这些大量数据得不到有效处理，实际上等于白白浪费了宝贵的信息资源。如果能对其加以有效利用，将大大提高银行的竞争实力。

　　银行的工作正在从以核算为中心转变为以客户为中心。这样，将业务数据转化为分析信息，为决策管理人员提供准确的市场趋势分析以及各项业务分析就成为当务之急。

　　商业智能(Business Intelligence)是近十年来运用数据仓库技术发展起来的海量数据分析技术。这种技术对银行内部积累的大量历史数据和可能得到的外部信息进行统计 分析和数据挖掘，提取有价值的知识，帮助银行管理者深入了解客户、业务状况，合理预测、制定商业计划，赢取更大的竞争优势。

　　目前银行业的所有业务的全部数据实现了(或正在实现)大集中，各营业部每天的营业数据都通过网络实时汇集到数据中心。数据大集中为提高商业智能系统的成功率、缩短项目周期、降低系统的实施成本、提高项目的投资回报比打下了良好的基础。另一方面，实施商业智能系统，提高数据的利用率，增强银行业务的核心 竞争力，也是数据大集中的主要目的和价值之一。

　　第一部分是数据的转换，银行业务数据经过抽取、转换并装载到数据仓库。使用ETL工具(数据的抽取、转换和装载工具)，从不同种类的数据源中进行数据合并。这就意味着现有业务系统中的数据和其它数据(外部数据)集成到企业数据仓库中。

　　第二部分又可分为两个子部分：在线分析和数据挖掘。在线分析使用OLAP产品来处理数据，创建一个多维数据库(超多维数据集)。银行管理和分析人员从不同 的角度分析，使用建立相应的数据维和数据度量，形成可供用户从多角度考察分析的多维数据模型。OLAP可提供快速、有效的复杂信息分析，这对于报告、数据 分析、决策支持和数据建模都很重要。

　　第三阶段将存储在多维数据集中的信息以及分析和挖掘结果可视化。用户利用图形化报表分析工具来浏览最终分析统计结果。由于商业智能系统服务的用户类型众 多，包括高层管理人员、业务人员、分析人员以及IT技术人员等，因此前端显示工具应具有多样化，支持不同类型、不同厂家的产品。

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