江西农信数据仓库建设实践

随着外资银行的进入，我国银行业的竞争进入了一个新的时期。国内各大银行实现数据大集中后，面临激烈的金融市场化竞争趋势，各级行在经营管理分析方面迫切需要解决的问题日益增多。各大银行的业务及管理系统不断整合集中，同时积累了大量的业务数据。如何对数据进行深层次挖掘，科学地对信息进行系统分析和评价，来推动银行向决策科学化方向迈进，加强银行的管理水平和工作效率，提高核心竞争力，成为各商业银行关注的焦点。

        江西省农信社自体制改革以来，其市场定位为“服务三农，立足社区、扎根乡镇”的区域性、零售性银行，服务对象更加广泛，所提供的服务产品更加多样化。随着农信社信息化建设的不断推进，相关业务应用系统的大量投产，所存在的问题也就越发突出，系统运营和维护的成本大大增加；监管部门也逐步加大了对金融机构金融业务合规性的监管力度，但业务应用系统很难全面考虑并满足监管的要求；为了满足市场竞争和提高客户服务质量的要求，需要对全行范围内的数据进行深度分析，为经营决策者提供决策依据；数据平台的建立需要整合数据分发渠道，统一对应用系统的供数机制，提高数据供给效率，支持新应用的快速开发，实现数据处理的智能调度和监控，加强数据的安全管理。为了解决上述问题和需要，亟须进行数据仓库的建设。

一、信息系统数据处理现状

        目前，江西农信社现有4000多万账户、2000多万客户，每天有几百万笔的交易信息，生产数据已有超过5T、现有数据已有超过12T的信息量。信息系统之间数据交互密集频繁，交互现状如图1所示。

        在图1中，粗线代表系统间有大数据量交互的要求；VRouter交易路由前置，是中间业务系统、现代支付系统、卡业务系统及客户服务系统等与核心业务系统之间的数据交互路由。根据信息系统所服务的对象、系统使用者、安全要求、相互依存的程度等要素，信息系统一般是按照业务系统和信息管理系统两条线逐步建设。不同的系统是不同时期、不同需求、不同开发商的产物。信息管理系统需要业务系统的数据支持，而且各信息管理系统之问也有相互的大批量数据访问需求。随着时间的推移、信息系统的建设发展和数据信息需求的增加，最终会形成如图l所示的“蜘蛛网”现象，数据复用难度、数据分析难度以及整体信息系统管理的难度都大大增加。目前信息系统之间部分数据的交互情况如表1所示。

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