数据仓库技术在银行信贷风险预警系统中的应用

摘要

随着信息产业的飞速发展，数据仓库及其相关技术的研究和应用已经成为数据库领域的一大热点。为提高银行风险监管的敏感性和有效性，保证银行信贷收益的同时，规避风险，将收集到的各金融机构的海量信贷数据，建立数据仓库，并利用各种数据仓库技术，对数据进行分析和重组，实现风险预警分析的自动化和图形化，完成风险管理体系的建设。 论文基于风险预警系统中服务器端的开发。服务器端主要完成数据仓库数据的加载工作以及系统的相关管理功能，并响应客户端请求，为客户端展示提供了相关数据来源和解决方案。 论文采用了软件工程的思想，通过需求分析获取系统的具体功能，以需求为导向确定系统的分析主题，设计了数据仓库中对应的维表和事实表，并完成了相关数据从数据源填充到维表和事实表的具体实现。结合关系型数据仓库数据设计并实现了系统的多维分析功能。同时，论文还实现了C/S架构系统中服务器和客户端的跨平台通讯。 风险系统已正式上线运行。通过功能测试和历史数据在该系统上运行的测试结果分析，验证了数据仓库中数据的完整性、准确性和时效性，系统满足了用户对风险预警的需求，表明本文设计思路和方法的合理可行性，对以后类似决策支持系统的开发具有借鉴意义。

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致谢

1 引言

1.1系统背景

1.2研究来源

1.3研究内容

1.4本文组织结构

2 数据仓库和OLAP理论基础

2.1数据仓库

2.1.1数据仓库及其特征

2.1.2数据仓库的开发过程

2.2联机分析处理技术

2.2.1概念与特征

2.2.2 OLAP的多维分析

2.2.3 OLAP和数据仓库的关系

2.2.4 OLAP两种常用技术的实现与比较

2.3软件工程与数据仓库设计

2.4本章小结

3 风险预警系统需求定义

3.1风险预警系统概念

3.2项目功能需求定义

3.3项目功能需求细化

3.4非功能性需求定义

3.5本章小结

4 基于数据仓库的风险预警系统的设计和实现

4.1风险预警系统总体设计

4.1.1风险预警系统部署设计

4.1.2风险预警系统总体架构设计

4.1.3风险预警系统总体功能设计

4.1.4风险预警系统关键模块设计

4.2风险预警系统数据仓库数据建模

4.2.1概念模型设计

4.2.2逻辑模型设计

4.2.3物理模型设计

4.3数据仓库数据的抽取和加载

4.3.1抽取和加载数据概述

4.3.2数据抽取和加载数据过程设计

4.3.3元数据设计

4.3.4数据的提取和加载实现

4.4 OLAP应用设计

4.4.1 CUBE表计算

4.4.2元数据的设计

4.4.3多维分析实现

4.4.4 OLAP应用

4.5数据通讯方式的设计实现

4.6本章小结

5 对数据库的压力测试

5.1建立压力测试的测试用例

5.2测试环境

5.3选择压力测试工具

5.4实施测试用例

5.5本章小结

6 结论

6.1本文总结

6.2进一步工作

参考文献

附录A 论文中名词解释

作者简历