企业级ETL-DW ETL典型方案：金融行业解决方案

关键词：ETL 抽取 转换 装载 数据仓库 监测 在线分析  数据挖掘 数据库

客户分析
银行最关注的是如何提高盈利能力。为了提高盈利能力，最重要的就是衡量客户价值，找到适当的目标客户，避免有价值的客户的流失。通过在某段时间内客户各方面指标的变化，准确分析客户并预测客户在未来一段时间内各种指标的变化趋势。

服务分析
服务分析研究银行各种交易渠道的运行情况，以及客户满意度分析，协助银行提高服务水平。为客户提供恰当的服务、提供给正确的人、在正确的时间提供、通过正确的渠道和手段来提供产品和信息。

业务分析
对于银行来说，扩大市场占有率、增长利润是它的主要目标。哪类产品对利润总额贡献最大？哪个分支机构为企业带来较好的收益？采用何种的销售渠道更佳呢？要回答这类问题用普通的分析方法也许可以得出答案；但更加深入的问题是为什么会是这样？以及业务该如何拓展？产品如何组合可以带来更大的收益呢？这些是现代银行业发展需要认真考虑的问题，也只有BI系统才可能帮助解决的。

监管分析
监管分析实现管理、监测和分析各类交易的趋势，并对异常交易进行预警。为业务领导提供辅助决策信息。

方案设计
商业智能系统通常由三个部分来实施，如下图所示：

方案描述

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。

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。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。