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数据仓库应用系统
概述

随着金融市场的不断发展和开放,国外金融机构以其崭新的业务品种、有效的营销体制、先进的管理经验、优质的服务方式、丰富的投资渠道对国内金融机构构成强大竞争。与此同时,国内金融机构为了在激烈的市场竞争中取得优势,正逐步展开金融业综合经营。银行、保险、证券等业务互相渗透,使原本单一、专业的业务领域面临更加激烈的竞争。由于信息数据分散,难以对目前业务形成全面认识,难以发现业务运作过程中存在的问题,不能对业务决策的制定提供有效的定量分析依据,不能做到有效科学决策。


为此,新纽科技研发了数据仓库应用系统。通过建设数据仓库系统,将以规范的形式集中客户的信息资源,强调数据视图的一致有效和充分共享,全面反映客户的资产负债和财务收支状况,为管理科学化、定量化和精细化提供基础信息支持。通过建设数据仓库系统将支持多种业务分析,支撑信客户目前和未来的各种管理和分析型应用,以满足各层次、各部门、各类客户的需求。优化并合理配置整个客户的销售资源,使用整合后的渠道,发现并利用交叉销售机会,为客户提供全方位的金融方案,实现交叉销售、组合销售,提高销售收入。

系统架构
整个数据仓库的体系架构结合用户的要求和未来的发展进行统一规划、统一设计。架构整体划分为五层,分别为源数据层、数据处理层、数据存储层、应用服务层及用户访问层。
源数据层

源数据是指数据仓库系统的数据来源,这些数据经过ETL过程按一定规则进行加工整合后,最终生成清洁整合的数据仓库系统的数据。内部数据源一般是指企业自身在运营及开展业务的过程中长期积淀下来的数据。这些数据源甚至可以是非电子化的,但非电子化数据往往需要通过手工补录才能成为数据仓库的可用数据源。外部数据源则是指那些非本企业内部自身生成的数据源,这些数据往往都是通过第三方获取到的数据,这些数据的获取比起内部数据源来要困难的多,所以通常只会取一些非常重要的作为补充数据。

数据处理层

数据处理层采用统一的ETL调度平台实现ETL全流程自动化调度管理,来控制数据抽取、数据转换、数据加载程序及其执行的顺序、相互依赖关系、群组关系、执行状况及通知,以达到ETL程序自动化的功能。通过通用的数据接口采集不同类型的数据源,包括数据库类型(OracleDB2SQL SERVER等)、文件类型(文本文件、Excel文件等)、中间件类型等,并且可以在ETL服务器上执行数据的加密、压缩、传输、解压、解密等,保证数据在传输过程中安全保密。数据处理层可以通过ETL并行处理的架构优化数据处理的能力,并且可以随着ETL任务的扩展增加对数据处理层进行伸缩性扩展,例如增加ETL作业服务器,使多台作业服务器上的工作协同作业,提高数据处理的能力

数据存储层

数据存储层的数据在数据仓库中是按照分层的结构存储的,主要包括操作数据层(ODS)、基础数据层(EDW)和数据集市层(DM)三层。


ODS为操作型数据存储区,主要包括原始层、核心层和实时层。其中原始层主要保存了业务系统的原始明细数据,它基本保持业务系统的数据结构不变。核心层是经过清洗后的干净数据,已经根据数据标准的定义进行了格式正确性、取值范围合理性等规则的数据质量检查,可以为历史交易查询和操作性报表以及操作性应用等提供数据支持。实时层是为了满足业务部门一些关键性业务数据的实时查询要求。


EDW为数据仓库的基础数据层,采用三范式的方式建立的关系型数据模型,通过10大主题域来存储和管理各个业务系统的同一类业务数据,并且保留历史,为后续应用的统计分析提供数据基础。由于是关系型的业务数据存储,所以数据冗余会非常小,并且数据的管理更贴近于业务本身。


DM为数据仓库的数据集市层,主要针对特定的应用建立汇总信息,例如按客户分析、公司运营、营销服务等不同业务应用建立汇总数据区,所以也称为汇总数据层。数据集市层的数据来自EDW基础数据层,可以确保其数据质量和数据一致性。


应用服务层

应用服务层是数据仓库信息存取访问体系的核心,它接收用户请求访问后端数据(OLAP、数据仓库)执行多维分析、查询(随机查询、条件查询、模糊查询、关联查询和组合查询等)、生成各种形式的复杂报表,并以多种方式展现(打印输出、文件输出、Email输出、Web发布)。

访问控制层

访问控制层是数据服务与用户之间的接口,该层提供用户对数据仓库数据的浏览、请求、存取等服务,以及数据服务向用户的数据交付,同时还包括对用户访问的认证、控制。门户服务(Portal)是运行在WEB服务器上的一组服务,可提供安全认证服务,进行统一的用户身份认证、权限认证和单点登录,为业务人员访问他们需要的信息提供了美观、方便的导航界面,可以基于每个用户的不同要求进行个性化定制、对整个企业的信息和文档进行分类及全文检索等。

业务用户层

业务用户层包括各种最终用户。按照用户使用数据仓库系统的方式和特点,可以划分为业务分析人员、高级业务分析人员、管理决策人员等。

主要功能

非现场监管数据报送平台

非现场监管报送平台功能主要分为两大块:

一是业务数据处理。基于监管报送平台的业务特点——业务涵盖范围广、业务指标独立性强、业务维度比较固定,通常我们会构建对应的指标体系以及指标库(少部分明细报表则直接生成明细数据,不纳入指标库)。

二是报表报送管理。监管报送平台不仅要实现报送报表的展现功能,还涉及到填报流程管理、数据补录、报表检核校验、系统管理功能等。


其主要功能架构如图:

业务数据处理

指标体系

指标体系是本报送系统建设的核心,指标体系不仅要满足各级监管机构的需要,以及银行内部管理的需求,同时还要考虑到后续指标体系的扩展以及对指标体系的修改。按不同的报送(使用)对象,系统支持导入如下常见基础分类标准:总体财务、贷款业务、资产负债、同业市场、风险分析、资本充足率等,并可以基于基础分类标准进行扩展。按指标生成来源分为基础类指标、衍生类指标、手工类指标等。

指标体系的存储模型

从指标体系内涵分析得出,指标可能包含了机构、时间、币种、科目、金额类型、计划/实际等维度和一个数值,可以解释为具有类似的数据结构,在维度个数上可能会有些差异。重点维度是机构、时间、科目。根据维度粒度的不同以及科目之间的组合又分为基础指标体系和应用指标体系。

应用指标体系运算调应用指标体系运算调度引擎

建立应用指标体系定义和数据存储结构后,需要数据库完成指标的计算和存储。包括调度触发、调度顺序、调度容错等机制。

报表报送管理

报表查询

报表可在web端查询、打印及存储为Excel文件,可批量导出同一机构特定时点的所有上报报表,可批量导出一张表特定时间的所有机构的上报报表,可对同一指标的不同时间或不同机构等各维度查询。

报表编制

采用模板导入功能将Excel格式的报表模板导入系统作为报表的模板,支持通过单个或者批量的方式建立指标与模板的对应关系。系统耦合程度低,如果调整指标数据口径,只需要调整指标定义中的SQL代码。

流程控制

用户可自行设置每张表的操作流程,每个节点上的机构或部门必须包括制表和审核两人。制表人根据任务需对本级报表进行编制,满足各种系统校验或限制性条件后,可提交至审核人;审核人对已通过各种系统校验或限制性条件的表进行审核,如审核通过则提交至上级机构并可生成上报文件。

综合统计报表系统

综合统计报表面向各业务部门的报表统计岗,可以基于数据仓库数据源生成各业务部门的各类统计报表。
报表开发流程

报表开发工作由报表业务部门和信息科技部协作完成,是后续报表管理工作的基础。由报表管理部门提出报表需求,信息科技人员进行表样设计、关键字设置、取数公式设计等,通过设置报表权限功能后,转入报表任务管理。

报表开发

报表可根据业务人员具体需求灵活定制,根据需要设置表中的不同字段,并可对表进行关联。

报表发布

可将定制化的报表内容进行发布,通过权限控制不同人员可调用使用已发布的报表,进行报表信息的查看和浏览。

管理驾驶仓系统

管理驾驶舱的职能定位是为高层管理层提供一站式决策支持服务的管理信息中心系统。从管理者的决策环境,企业管理综合指标的定义以及信息的表述,实时反映企业的运行状态、机会和风险的管理,以及对于业务成果的检查等,将企业管理决策提升到一个新的高度。从业务机会风险管理层主题域和业务执行及检验主题域抽取相关的应用构成领导驾驶舱专区设计的内容。
业务机会主题

研究公司的业务机会及利润增长机会,主要从外部市场扫描和内部资源整合两个方面入手。外部市场扫描,主要以相关的金融数据和市场产品成交数据等为基础,通过市场产品和市场体系的成长扩展相关统计资料,来了解各类证券经纪、投行、资产管理等业务的扩展势头和对公司经营结构改善的意义。在内部资源整合方面,则考虑内部客户细分和内部服务水准现状及可提升度两个角度,结合外部的市场机会,调整和重新组织对内部客户的针对性服务,用更多的金融产品和服务,用更好的交易机会的发现,去改善客户的利益、提升公司的盈利。分析功能包括产品跟踪分析、区域成长及竞争情况跟踪分析、业务跟踪分析等

财务分析

该类主题以公司的财务指标定向为指导,对执行层面的财务指标进行细化分解,支持将公司的战略决策转变为可执行的行动计划,并为各类行动配备对应的资源。

风险主题分析

该主题对公司的业务风险进行统计分析包括有信用风险、流动性风险、集中度风险、市场风险、操作风险、资本充足状况进行跟踪监控