銀行后大集中時代數據倉庫成為“寵兒”
來源:金融時報 更新時間:2012-04-14
 
 

    

   在一次研討會上,一位銀行業內的專家介紹了這樣一個事例:當初歐洲的巴克利銀行面向150萬客戶進行了一次大眾營銷,可是響應率只有1%,導致了凈虧損;可通過數據倉庫的分析,他們后來針對20萬潛在客戶再度進行目標營銷,獲得了12.5%的響應率,不僅營銷成本降低,而且創造了可觀的利潤。數據倉庫技術對經營管理,以及決策的作用,由此可見一斑。

  一般來說,數據倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩定的、反映歷史變化的數據集合,用于支持管理決策。它面向分析型數據處理,不同于各類操作型數據庫。數據倉庫技術是為了有效地把操作型數據集成到統一的環境中以提供決策型數據訪問的各種技術和模塊的總稱。目前,業內比較一致的看法是,我國包括金融、電信、電子商務等在內的數據倉庫市場,雖然起步較晚,但潛力巨大,未來一段時期內有望獲得飛速的發展,今后兩年1TB級以上的高端數據倉庫將增加一倍。

  目前,我國銀行業正處在體制轉變的關鍵時刻,都面臨實現從以賬務為中心到以客戶為中心的轉變,因此在數據大集中基本完成后,將分散的海量數據形成有效信息,成為銀行信息化下一步的重點。數據倉庫技術可以分析各種數據之間的關聯,衡量各類客戶的需求、忠誠度、滿意度、盈利能力、潛在價值、信用度和風險度等指標,可為銀行識別不同的客戶群體、確定目標市場、實施差異化服務的策略提供技術支持,并為經營管理決策分析提供準確一致的量化信息。隨著金融業全面對外開放的日益臨近,來自外資銀行的客戶爭奪壓力,也需要銀行業具備分析客戶信息、尋找準確的市場策略的手段,數據倉庫技術成為未來不可或缺的競爭“利器”。

  在后大集中時代,數據倉庫無可避免地將成為銀行業的“寵兒”。我國銀行業目前已經開始進行數據倉庫建設的嘗試,并以此為基礎向商業智能領域邁進。我們應該看到,數據倉庫建設是一項長期、艱巨的系統工程,實施周期往往需要3年,甚至更長,也正因為如此,面臨今后更加激烈的市場競爭,對于我國銀行業來說,建設數據倉庫已是當務之急。


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