基于Teradata的银行数据仓库模型研究与优化的开题报告1.研究背景随着银行业务的快速发展和数据规模的不断增长，构建高效可靠的数据仓库系统已成为银行信息化建设的关键。然而，传统的银行数据仓库模型存在一些问题，如数据冗余、数据集成繁琐、数据安全性不高等，限制了数据仓库系统的使用效果和应用范围。本研究以银行数据仓库模型为研究对象，旨在探究基于Teradata的银行数据仓库模型优化方法，提升银行业务数据管理和决策支持的能力。2.研究内容（1）银行数据仓库模型的概述和发展历程，介绍数据仓库基本概念、架构和设计原则，探究数据仓库在银行业务管理和决策支持中的应用和意义。（2）现有银行数据仓库模型存在的问题和挑战，分析数据冗余、数据质量、数据集成、数据安全等方面存在的问题，结合Teradata技术平台，探究优化银行数据仓库模型的方法和技术。（3）基于Teradata的银行数据仓库模型优化实践，设计并实现银行业务数据模型、ETL流程、数据质量管理、数据安全保障等方面的优化措施，验证其在银行数据管理和决策支持中的应用效果和实际价值。3.研究意义（1）提高银行业务数据管理和决策支持的能力，有效提升银行业务管理和竞争力。（2）丰富本土数据仓库研究和实践经验，为银行业务数据管理和决策支持提供借鉴参考。（3）探究基于Teradata技术平台的数据仓库优化方法和应用，对于推进大数据技术在金融行业的应用具有一定的实用价值。4.研究方法本研究将采用文献研究、案例分析和实验研究相结合的方法，构建基于Teradata的银行数据仓库模型，并验证其实用效果和性能优化情况。具体研究方法包括：（1）文献研究：对国内外相关领域的学术研究和实践案例进行调研和分析，以深入理解数据仓库模型在银行业务管理和决策支持中的应用和问题。（2）案例分析：选取多个银行的数据仓库模型进行对比分析，从中总结并归纳问题和优化方法，并分析银行业务特点对数据仓库设计的影响。（3）实验研究：基于Teradata技术平台构建银行数据仓库模型，设计实验场景，验证优化措施的实际效果和性能指标。5.研究进度安排时间节点|任务内容-|-2021年9月-11月|文献调研、数据采集和预处理、银行业务数据模型设计2021年12月-2022年1月|ETL流程设计、数据安全保障和数据质量管理2022年2月-4月|基于Teradata技术平台的数据仓库建设2022年5月-6月|实验验证和性能优化2022年7月-8月|撰写论文、答辩和总结6.预期成果（1）一份银行数据仓库模型优化的研究论文，系统阐述银行数据仓库建设中的问题、思考和解决方案，提供银行业务数据管理和决策支持的新思路和方法。（2）一套基于Teradata技术平台的银行数据仓库模型实现系统，能够满足银行业务数据管理和决策支持的基本需求，保障数据质量和安全性。（3）实验验证结果与分析，展示优化措施在银行数据仓库模型中的实际应用和效果，为银行业务数据管理和决策支持提供参考依据。