银行后大集中时代数据仓库成为“宠儿”
来源:金融时报 更新时间:2012-04-14
在一次研讨会上，一位银行业内的专家介绍了这样一个事例：当初欧洲的巴克利银行面向150万客户进行了一次大众营销，可是响应率只有1％，导致了净亏损；可通过数据仓库的分析，他们后来针对20万潜在客户再度进行目标营销，获得了12.5％的响应率，不仅营销成本降低，而且创造了可观的利润。数据仓库技术对经营管理，以及决策的作用，由此可见一斑。
一般来说，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。它面向分析型数据处理，不同于各类操作型数据库。数据仓库技术是为了有效地把操作型数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问的各种技术和模块的总称。目前，业内比较一致的看法是，我国包括金融、电信、电子商务等在内的数据仓库市场，虽然起步较晚，但潜力巨大，未来一段时期内有望获得飞速的发展，今后两年1TB级以上的高端数据仓库将增加一倍。
目前，我国银行业正处在体制转变的关键时刻，都面临实现从以账务为中心到以客户为中心的转变，因此在数据大集中基本完成后，将分散的海量数据形成有效信息，成为银行信息化下一步的重点。数据仓库技术可以分析各种数据之间的关联，衡量各类客户的需求、忠诚度、满意度、盈利能力、潜在价值、信用度和风险度等指标，可为银行识别不同的客户群体、确定目标市场、实施差异化服务的策略提供技术支持，并为经营管理决策分析提供准确一致的量化信息。随着金融业全面对外开放的日益临近，来自外资银行的客户争夺压力，也需要银行业具备分析客户信息、寻找准确的市场策略的手段，数据仓库技术成为未来不可或缺的竞争“利器”。
在后大集中时代，数据仓库无可避免地将成为银行业的“宠儿”。我国银行业目前已经开始进行数据仓库建设的尝试，并以此为基础向商业智能领域迈进。我们应该看到，数据仓库建设是一项长期、艰巨的系统工程，实施周期往往需要3年，甚至更长，也正因为如此，面临今后更加激烈的市场竞争，对于我国银行业来说，建设数据仓库已是当务之急。