众所周知，银行是谨慎的，从目前来看，尚未出现几大国有银行建立企业级数据仓库的情况。一方面数据仓库的价值在银行业务的发展还需要大量的探索；另一方面由于一些宣传误导，导致对数据仓库或者有不切实际的想法或者又简单地将其视为更加复杂的mis的扩展，或者是报表系统的深化。

我觉得考虑这个问题，需要从几个方面来：

1、如何匹配银行的业务发展需要

中国现在的金融服务业已产生多样化发展的情况，比较国有四大银行，股份制银行，和地区性银行，应该说每一个都有自己的发展方向和竞争优势。数据仓库建设不能脱离这个基础，应该把各个银行的战略方向把握住，不要走偏，搞成所谓的技术上成功的企业数据仓库，而对实际的业务促进却不甚了了。了解银行现状是建立数据仓库应用的基础。

银行的业务基础：综合的业务系统（日常一般性业务），银行会计核算系统，审计系统。这些系统的主要理念都相对比较陈旧，只能满足一般业务经营的需要，而不能创建银行的竞争力。

银行竞争力提高来源于一些新的系统，如：管理会计系统，产品开发系统，营销系统，服务和渠道交付系统等的建设，在这方面尤其忌讳的是不要像这些年搞所谓的跟风，你有什么产品，我就也得有，不管自己在这个方面是否具有竞争优势，如果不能建立自己独有的竞争力，那些金融产品可能未必产生价值，甚至从某些方面看弱化企业的能力。比如个人理财这种投资型业务对于象工行这样面对一般老百姓进行服务的银行未必合适，因为其他一些更有特长的金融机构或具有特定业务优势的银行一旦跟进，工行的先发优势可能就荡然无存了，从实际的营运效果来看也是如此。

老话说，戏法人人会变，各有巧妙不同。实际上，每个银行都需要利用这些系统建立差异化，从而定位自己的战略。这些差异化的不同有赖于银行对市场环境变化的理解，对未来的发展方向的看法，和对客户的认知。

从目前来看，银行需要从二个方面建立自己的差异化，第一个是面向外的，如新的金融服务产品；另一个是内部的支撑，如管理会计与业务的融合。

对于数据仓库而言，不能指望一下子建立出一个完整的无所不包的数据系统，只能依靠在业务系统的不断完善过程中来不断促进自己的演化。

2、如何认识各种业务系统与数据仓库的关系

银行的许多产品业务系统，比如信用卡的业务系统中就包含了大量的客户资料，信用风险资料和客户行为资料。这些系统中包含的许多信息应该是构建数据仓库的基础；但这些系统本身是按照产品和服务来设计其信息需要的，因此不能满足面向整个银行体系管理的要求。另外这些系统目前也是在逐步建立和完善的过程中，它需要的很多信息也需要银行的其他系统进行支撑，比如利用客户风险分析来进行产品定价等。这些其他的内部支撑系统，比如个人信用，成本分析，财务分析，风险分析，资金定价等还没有能够建立一个比较统一的认可的模式，因此大多还没有建立起来。因此现在的产品创新或服务都是比较粗框的，很难精确评估其价值。

这里有一个矛盾，业务系统发展需要内部支撑系统，尤其是管理会计系统的跟上。而管理会计系统却需要业务系统能提供足够多的，以及足够长的信息来满足其设计和运作的需要。

这个差异矛盾，应该由数据仓库来填补。

一方面业务系统的数据可以被积累到数据仓库，而数据仓库会向管理会计分析提供需要的整合信息，管理会计的分析和监控结果又会反方向流入数据仓库，供业务系统参考使用。

这里又有一个疑问，如何能建立能不断演化的数据仓库以便适合银行不断发展的业务需要呢？

3、数据仓库建造的不同方式

a、采用ERP和CRM套件的模式，一般而言，这种方法可保证管理会计系统，业务系统，和数据仓库协同运作；但考虑目前中国的实际环境以及国内外银行的发展经验，这种方式非常罕见。主要原因不外乎，这种大型套件往往是从制造业中发展起来的，一般是通用的，没有为银行进行定制化，而银行的业务运行模式有大量的特殊型。国外使用ERP或CRM，往往只是在某个具体的业务系统上实施几个特定的模块，如渠道融合，人力资源；而财务和管理系统还需要专门定制

b、采用国外的银行专用的套装软件，在国外的一些大型银行应用套件中，往往提供了非常完整的业务规范和管理会计的融合，是银行发展的一个良好的参考。这些套装的软件设计非常规范，数据质量优良，分析模式比较清晰，因此往往可作为银行数据仓库的基础。走这条路径，有些国内的银行已在考虑和实施之中

c、对于那些关键业务系统已经集中成型，但这些系统的设计比较陈旧，管理会计思想不能很快融合进去的银行，就可能需要花费更多的力量和更大的风险来进行数据仓库的建设。一般的模式往往是建造一个基础的数据仓库框架，把银行各业务部门中共性的东东进行提炼，比如客户，账户，产品，交易，单据等，这些基础框架可随着银行业务发展不断完善，但其内在关系保持相对稳定，这些信息结合会计核算信息，可以发展成为向管理会计提供数据的数据集市；这些信息也可结合具体产品和服务需要的特定信息建立一些特殊的数据集市，诸如个人信用贷款，信用卡等业务提供服务。

麻烦的是国内金融的业务并未稳定，所以很多数据和信息要么获取不到，要么在设计的时候根本没有想到，造成这样的数据仓库的实用性和前瞻性不足。

4、经验参考

从目前来看，确实需要借鉴和参考一些国外的企业数据仓库模型，不过这些模型需要得到验证和客户化的考验。我个人认为NCR和Sybase的企业模型在国外得到较多用户的验证，而IBM和Oracle的模型缺乏用户的实际运作经验，很难评估其实用性。至于NCR一般采用3NF的模型，这比较适合其数据仓库Teradata的设计需要；而Sybase采用star schema比较适合企业的主流数据库设计的需要。

数据仓库项目前期的定位决定了其发展的能力，这是每个考虑数据仓库建造者不得不慎重考虑的。