分行IT环境集中监控与数据集中管理 IT环境集中监控—提高IT系统可靠性的关键 随着各分行业务的集中，分行数据中心聚集着大量的网络设备、服务器和应用系统，确保各个应用的稳定可靠运行是摆在每一个运行部领导和管理员面前的难题。IBMTivoli软件把全球银行客户集中监控的经验带到国内，为多个省级分行实现了跨平台的多个应用的集中监控和管理，大大提高了分行IT系统的可靠性，减少了故障处理时间。 分行IT环境集中监控平台 集中监控平台可以管理从网络、多平台硬件、操作系统、存储设备到各种数据库、Domino应用、网上银行应用等在分行系统中涉及到的IT资源，而且还可以从业务的角度来管理整个IT环境。另外，通过与服务流程的整合，实现基于管理流程的IT管理。 监控服务器上硬件资源的性能指标，例如：CPU的使用率、内存的使用率、硬盘的使用率等，预测有可能产生的硬件故障和操作系统瓶颈。 可以监控由数据库产生的各种事件，并且监控数据库各项指标的性能状况，例如：表空间、回滚段等。同时还可以集中管理企业内部所有的不同类型的数据库，这可以大大减轻管理人员的工作强度。 可以监控由各种应用(Domino、网银)产生的各种事件，并且监控各种应用指标的性能状况。此外，还可以统一管理银行内部的各种应用。 IBMTivoli的事件管理平台TivoliEnterpriseConsole是强大的事件整合和分析引擎，可以集中和处理来自网络、操作系统、数据库、中间件和应用的所有报警和通知事件，相关分析所有事件并确定故障根源，大大缩短了管理员对故障的处理时间。 IBMTivoli除了可以提供以上对于不同软硬件的事件和性能管理，还可以提供各种各样的性能监控报表，并且作出智能的趋势分析。 IBMTivoli还可以把IT资源和我们的具体业务联系在一起，可以让我们各个层次的管理人员从业务的角度管理IT资源。 分行绩效考核解决方案 绩效考核—提高竞争力的关键 银行面临着激烈的市场竞争，人才和管理将是应对之策。如何留住人才并发挥其能力？如何最佳地配置银行的人力和资金资源？是银行所必须面对的问题。“按绩效付给薪酬”、“按绩效实施管理”、“按绩效分配资源”是分行面对竞争，业务转型，提高竞争力的关键。 是一项从银行总体战略着眼，本着提高银行整体业绩为目的，对员工个体和部门整体进行考核的业绩管理制度。一方面，绩效管理必须使员工个人对银行、本部门以及个人的工作目标都有清楚的认识；另一方面，银行领导也清楚了在哪些方面应该给下属必要的指导。尽管绩效管理不能直接解决所有的问题，但它为处理好其中的大部分管理问题提供了一个工具，所以建立良好的绩效管理是银行发展的必然趋势。 分行绩效考核面临的问题和挑战 现有的银行业务系统及中间业务系统中，甚少有对银行的柜员、会计及客户经理的绩效评估的工具。而且，仅仅就现有的数据结构来分析，也存在以下难题： 对柜员的工作量、工作效率很难作出量化分析；对柜员的利润贡献度难以作出量化分析；客户经理的客户对银行的利润贡献率、不良贷款等难以量化分析，而这些指标是衡量客户经理业绩的主要指标。在构建绩效考核系统时，需要面对如下挑战： 整合分行各个业务系统数据，提供针对银行的分析数据模型；提供针对绩效考核的分析指标体系；具有海量关系型数据库引擎，在技术上有效的支持海量数据的存储；具有强大的数据分析引擎，提供强大的数据分析能力。 主要业务功能： 1.产品绩效中间业务产品预算资产负债与业务产品预算产品损益负债类产品分析资产类产品分析2.客户绩效平均余额客户效益分析收入支出分析3.渠道绩效4.客户经理绩效利息收入支出资金来源收入运用支出存、贷款增减变化中间业务收入支出其它业务增减变化5.利润中心绩效综合经营指标利润指标单项业务指标6.操作中心绩效各项业务的操作笔数及金额每笔业务的操作价格操作中心的成本开支操作中心的分摊成本 核心技术 1.IBM银行业数据仓库模型BDWMBankingDataWarehouseModel(BDWM)银行数据仓库模型提供全面的关于银行的企业级数据仓库的逻辑实体关系模型。主要功能：集成了IBM为世界上领先金融服务机构实施数据仓库方案的广泛经验通过使用成熟的数据模型提高金融服务机构竞争优势支持银行数据仓库方案的快速有效实施简化数据仓库方案的客户化和未来扩展工作促进业务人员对数据仓库方案定义和业务范围界定的有效控制最大可以节省一个数据仓库项目通常开发成本的百分之五十提供模型管理工具ML，可以更有效的建立业务元数据2.IBM银行业业务解决方案模板BSTBusinessSolutionTemplates(BSTs)业务解决方案模板提供了关于各个业务解决方案分析的指标和维度定义。可以生成多维Cube输出到数据集市。主要的特点：提供了业务人员建立分析需求的参考具有较好的前瞻性与扩展性在公用的数据衡量值和维度定义的基础上，每个数据集市可以从BST定义中获取一致的数据结构和一致的数据报表保证数据集市间数据衡量值和维度定义的重用业务人员可以更快更有效地控制数据集市方案的业务需求定义和范围界定提供模型管理工具m1，可以更有效的建立业务元数据3.IBMDB2UDB作为海量数据仓库引擎高扩展性在单UNIX主机CPU扩展方面，TPC-C（OLTP）和TPC-H（Ad-HocQuery），显示了DB2在扩展性方面的能力。在集群技术方面，采用ShareNothing的MPP体系结构，每个节点独享各自的硬盘空间，各个节点间通过网络交换数据。可伸缩性强，最多可以扩充到1000个节点。国外有512节点的实例。每个数据库中单个表的大小可以达到512GB*1000=500TB。在全球范围有许多TB级的数据仓库。高性能DB2的基于成本优化技术已经有27年历史，积累了大量独有专利技术。针对任意的查询，DB2独特的查询重写功能将所有SQL语句改写成为语义上完全相同，但是可以使用优化器所有优化功能的语句，优化器再自动选择最优的查询路径完成查询。此功能特别适用于以图形化界面生成的数据仓库应用。针对OLAP应用做了相当多的优化。强大的基于成本的优化，独特的星型连接算法、动态位图索引、OLAP算子等。高可靠性支持Cluster、Standby等双机热备份、联机快速备份、快速加载数据和快速备份数据恢复。提供双日志功能，具有表空间级的备份和恢复功能，可以从整个数据库备份集中选择需要的单元进行恢复。提供在线重组织表，在线重组织索引，在线配置主要参数的能力，在线创建、删除和修改缓冲池的能力。易管理性IBMDB2是一个SM
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