应用至上实效为本：数据仓库的构建要领

中国银行业对数据仓库技术的探索和应用，应该说在局部领域已经取得了长足的进步。但在数据仓库的建设中，有的金融机构还存在一些认识性误区，且大多仍是靠IT人员主导和推动，这往往会造成数据仓库的功能、架构存在一些欠缺，应用效果也差强人意。深入探索数据仓库的构建方法和要领，充分发掘其价值和功能，已成为银行信息化的重要课题。

一、数据价值的层次及对商业银行的重要意义

        在目前国内外经济形势不确定的情况下，商业银行的经营压力与日俱增，利率市场化步伐的加快、新资本监管政策的出台以及“山雨欲来”的风险暴露等挑战，使商业银行不得不通过转型来谋求新的发展空间。在转型过程中，其发展模式将会从主要依靠规模驱动转变为更加注重效益和质量的集约式发展，而外部市场的定位及拓展、内部精细化管理水平的提升将成为转型的关键。在此过程中，银行数据价值的释放将发挥核心作用，对管理决策的支持意义不言而喻。

        银行日常业务运作中积累了大量的交易运营类数据（客户信息、账户信息、产品信息和交易信息等），但此类数据一般并不能直接产生管理价值，需要对其加工处理并转化为有逻辑的、对决策有用的基础信息，进而再通过比较、归纳和演绎等手段对其进行挖掘，使其中有价值的部分能沉淀下来，形成知识。在此基础上，才可尝试应用知识对银行的经营和管理提出一些建设性意见，最终升级为银行管理者的智慧。总体来看，这期间要经过数据分析、知识发现、决策支持和金融智能四个阶段。但从现实情况看，这些转换之问存在着严重的脱节问题，基础数据的管理价值难以挖掘和释放，造成了一方面基础数据在爆炸，另一方面决策所需的信息（知识）又非常贫乏。

        从业务的数据化到管理的知识化，可以说是在盘活银行的一项无形资产。尤其是在同质化的竞争时代，如何激活这些宝贵的数据资源，让其在市场营销、风险控制、效益提升等方面发挥重大作用，并借此打造银行市场品牌，增强核心竞争力，是一项至关重要的工作。从数据技术角度看，这有赖于银行分析型应用系统的建设，尤其是数据仓库技术的应用。

二、数据仓库设计中的五大误区

        随着信息技术的飞速发展，数据仓库技术已进入银行的业务分析和管理决策，但在实际应用中也遇到了许多具体问题，尤其是人们对数据仓库的认识还存在着一些误区。在数据仓库的具体构建过程中，只有以“实用有效”为目标，并规避以下一些错误理念和做法，才能逐步彰显其应用价值。

        1.误区之一：将构建数据仓库简单归结为IT人员的工作，将数据模型的搭建等同于数据仓库的成功，甚至将物理平台的先进性视同是数据仓库的先进性
        一说到数据仓库，很多人的第一反应是这属于技术人员的工作，业务管理人员往往是坐享其成；我们很多谈论数据仓库的专家实际上也还停留在IT层面，存在所谓的“重硬轻软”现象，无法适应业务管理的现实需要。只有回归业务层面的价值导向，才是数据仓库建设的根本。

        数据仓库的搭建并不是终极目标，如果不能发挥其应用价值，即使技术上再成功、硬件平台再先进，充其量只能算是技术上的“跟风”。数据仓库的先进性应该是指能给银行带来效益的、有应用价值的先进性，其建设应该以客户为中心、以市场为导向，切实服务于银行经营和管理。

        2．误区之二：将数据仓库的目标定位理想化，将其构建模式理论化
        受一些宣传的误导，许多人将数据仓库看作是万能的，并往往存在借此解决现存一系列数据管理问题的冲动，对数据仓库有着不切实际的过高奢望。但数据仓库是一项实践的艺术，并没有直接的、现成的产品可用，甚至没有统一的分析规范和实现方法，如果缺乏对银行自身经营模式、管理水平、数据质量等诸多现实情况的深入分析，单纯靠厂商和咨询商的协助肯定解决不了实质性问题。从一定角度上看，数据仓库的成败，关键取决于银行技术人员和业务人员的管理水平和管理经验，而仅仅按照理论框架搭建的、脱离了应用和管理实践的数据仓库，最终注定只会失败。希望通过建立数据仓库就立刻能使管理决策上一个台阶的想法是不现实的，只能说是对数据仓库的认识还不全面。

        3．误区之三：将数据仓库的功能目标报表化，限制了数据仓库的应用扩展
        与“误区之二”正好相反的是，目前一些银行的数据仓库应用仍停留在报表阶段，或简单地将其视为管理信息系统的扩展或者报表系统的深化，得到的成果只能是一个报表系统。

        缺乏对数据仓库应用实践的深入思考，仅仅基于报表功能来建设数据仓库，必然会造成系统功能目标的“短视”，往往是初始项目虽然能够取得一定成效，但后续项目就很难在原有基础上进行扩展，分析应用的模型也难以加载，系统的应用开发就会变得越来越复杂，有时甚至不得不推倒重来，造成资源的巨大浪费。

        4．误区之四：将数据仓库的建设视为一个常规IT项目，往往希望毕其功于一役，对系统的建设周期缺乏心理准备
        数据仓库项目不同于传统的IT项目，是以数据模型为中心，需要面向各种复杂的管理分析和应用，其业务需求并不确定，因而传统的系统开发方法就不再适用。正是基于这种特性，数据仓库的建设需要螺旋式的持续开发，不能指望一下子建成一个完整的无所不包的数据系统，而只能依靠持续的业务应用实践，不断地促进数据仓库的升级演化：在此过程中，要避免单纯追求系统开发的进度和低成本，最关键的是要在“数据”与“应用”之间建立起持续和良性的互动机制。

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