数据仓库建设与数据价值发现

　　在数据仓库业务应用方面，数据仓库为兴业银行提供的服务有预定义报表、报送报表、产品化应用、以及对数据挖掘提供支持等等，同时还提供了查询服务。

　　目前兴业银行数据仓库已经实现了全行统一的数据视图，已经有9个下游系统是建设在数据仓库基础之上的，同时数据仓库也为五个系统提供数据服务。在这个过程中，我们也积累了大量的配合下游系统应用的经验，形成了配合下游系统应用的成熟开发流程和规范。

　　数据仓库搭建分析系统初探

　　众所周知，数据的价值是分析和挖掘出来的，所以兴业银行在数据仓库的基础上也进行了初步数据分析和挖掘的探索。

　　所谓数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们实现不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。下面我们来介绍一下，兴业银行零售信贷数据挖掘，这个项目的目的在于对本行个贷数据进行全面梳理和分析，提供本行个贷业务完整视图。

　　增长情况方面，在历史数据基础上对兴业银行从2003年底到2007年6月底个贷年均复合增长率进行测算，并根据与零售储蓄增长情况比较，提出了促进资产负债的平衡增长，谨防流动性的风险的相关建议。

　　产品定价方面，兴业银行对各个贷品种的定价情况进行考察，并以人行基准利率为标准，对各品种的定价高低进行排序，识别定价较高的品种，为营销策略、方式的确定提供支持。

　　风险方面，根据现有违约数据，区分出全部个贷品种中不良余额最高和不良率最高的两个品种，并建议加大对这两个品种的风险控制力度。

　　客户方面，根据个人住房贷款合同金额分段考察客户情况，识别出个贷业务的主要客户群，并对该客户群从贷款期限、年龄、性别、区域等维度进行深入的特征分析，为拓展新的个贷客户提供支持。

　　成本收益方面，对各业务品种、期限结构、各地区的个贷成本、收益进行分析，识别利润较高的品种、地区，并对其原因进行调研和分析，为提高其他品种、地区的个贷收益提供指导。

　　我们基于数据仓库，也进行了全行零售客户的分析。