数据来源与研究方法：
- 对行业内相关的专家、厂商、渠道商、业务（销售）人员及客户进行访谈，获取最新的一手市场资料；
- 艾凯咨询集团对长期监测采集的数据资料；
- 行业协会、国家统计局、海关总署、国家发改委、工商总局等政府部门和官方机构的数据与资料；
- 行业公开信息；
- 行业企业及上、下游企业的季报、年报和其它公开信息；
- 各类中英文期刊数据库、图书馆、科研院所、高等院校的文献资料；
- 行业资深专家公开发表的观点；
- 对行业的重要数据指标进行连续性对比，反映行业发展趋势；
- 通过专家咨询、小组讨论、桌面研究等方法对核心数据和观点进行反复论证。
报告简介：
20世纪90年代以来，以数据大集中为标志的金融信息化席卷了整个中国银行业。无论是大型国有商业银行，还是中小型商业银行，纷纷都在抓紧时间建设适于本行的数据处理中心模式。迄今为止，大多数大型商业银行已经完成区域性的数据集中，全国数据大集中也正在如火如荼的建设中；相对而言，中小商业银行走得快一些，有的已基本完成集中的目标。究竟如何来看待目前各商业银行系统数据的大集中和系统的大集成，这对于促进商业银行增强竞争力、业务创新都至关重要。
〖 目 录 〗
课题逻辑结构图 1
目 录 3
前言 - 1 -
导入篇：什么是数据大集中 - 2 -
第一章 数据大集中内涵 - 3 -
第二章 银行数据大集中分析 - 14 -
第三章 银行数据大集中必然选择 - 25 -
补天篇：数据灾备管理建设 - 33 -
第一章 防患未然：备灾系统建设 - 34 -
第二章 银行业数据大集中现状总览 - 55 -
第三章 数据库大集中考验经营风险 - 58 -
案例分享：民生银行灾备系统应对风险 - 62 -
案例分享：IBM护航苏州建设银行数据大集中 - 63 -
案例分享：512大地震中邮储银行与中行虚惊一场 - 65 -
案例分享：灾后农行客户数据信息“毫发未损” - 67 -
现状篇：银行业运用现状分析 - 68 -
第一章 中国银行：数据大集中 - 69 -
第二章 农业银行：全国一网打尽 - 72 -
第三章 工商银行：再造神经中枢 - 75 -
第四章 建设银行：分行数据集中 - 83 -
第五章 交通银行：战略发展需要 - 88 -
第六章 光大银行：迈向管理集中 - 94 -
第七章 招商银行：借力数据仓库 - 100 -
第八章 民生银行：尽显科技魅力 - 105 -
第九章 浦发银行：涅磐数据再造 - 110 -
第十章 江苏银行：热战系统整合 - 112 -
深度篇：数据仓库与数据挖掘 - 115 -
第一章 银行业数据仓库建设 - 115 -
第二章 数据仓库之信用评级 - 140 -
第三章 银行业数据挖掘研究 - 152 -
案例分享：MELLON银行运用数据挖掘 - 177 -
衍生篇：后数据大集中时代 - 179 -
第一章 大集中之两个层面 - 180 -
第二章 数据集中应用分析 - 183 -
第三章 数据集中带来困惑 - 185 -
第四章 主导金融自主创新 - 187 -
第五章 数据大集中反思 - 191 -
附件一 《人民银行关于加强银行数据集中安全工作的意见》 - 194 -
附件二 读者反馈表 - 197 -
附件三 富晨研究机构介绍 - 198 –
银行再造
