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  • 华夏银行:异地灾备私有云建设之路</a>
    华夏银行:异地灾备私有云建设之路

    云计算的出现,为灾备建设带来一个与传统方式截然不同的途径,最突出的特征表现为:可扩展的事务处理能力、弹性的资源服务提供方式,以及自

  • 保险业数据质量管理技术及其应用</a>
    保险业数据质量管理技术及其应用

    对于大多数保险公司而言,数据质量管理是一个难题,甚至成为“鸡肋”。值得庆幸的是,国内已有越来越多的保险公司开始在数据质量上下功夫,

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民生银行:洞察数据规律启迪银行智慧

民生银行高端客户流失风险预测研究项目从方法论、流程框架、理论模型、实证分析等方面入手,是综合应用数据挖掘智能技术解决商业银行客户流失预测问题的一次全过程实践。

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UPS双总线供电模式在金融数据中心的应用

金融机构对数据中心机房的环境要求也越来越高,制冷、配电、防雷、接地等因素越来越被重视。具有高可靠性供配电系统的机房对于金融数据中心来说,是保障金融信息安全的基础

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构建中小银行同城“双活”灾备网络

央行和银监会对中小银行的灾备布局建设十分重视,构建同城灾备中心,发挥其接管业务、延续业务和双活运行的作用,对中小银行尤为重要,“双活”网络设计自然也成为重中之重

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建立数据仓库 提升银行竞争力

越来越多的商业银行开始建立自己的数据仓库,充分管理收集到的数据,发掘潜在市场。随着信息技术的快速发展,利用数据仓库为其创造更大的价值已经成为商业银行发展的一个趋

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金融机构灾备中心的新应变

如何实现信息系统的安全、稳定运行,提高业务连续性,为业务护航,体现信息科技价值,成为各金融机构信息科技部门的关注重点。

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江西农信数据仓库建设实践

如何对数据进行深层次挖掘,科学地对信息进行系统分析和评价,来推动银行向决策科学化方向迈进,加强银行的管理水平和工作效率,提高核心竞争力,成为各商业银行关注的焦点

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国开行新一代数据仓库建设模式探索

国开行创造性地提出了“数据标准先行、数据管控落地、应用驱动与数据驱动相结合”数据仓库建设方法论,将数据标准化、数据管控以及数据应用工作都统一纳入数据仓库建设工作

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商业银行如何构建数据分析能力?

随着海量数据的来临,给商业银行带来了海量机遇和风险。如何利用数据资产来开展有效的分析和挖掘,从而促进管理并提升企业价值,是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一

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云时代的银行数据中心

商业银行一般都是相对保守的,云计算的应用更多地局限于私有云或准私有云。如何自如地应对灵活的业务需求,是云时代的银行数据中心必须面对的问题。

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挖掘客户细分的价值

针对不同阶段的客户关系维护采用相应的数据挖掘方法和技术,才能实现客户细分的最大价值。同样,数据分析的方法有很多种,采用哪种方法取决于银行的营销目标。

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灾备:全生命周期管理模型及思路

“居安思危,思则有备,有备无患”,信息系统灾备建设如同购买“保险”,是生产中心稳定运行最后一道防线,提高成本-服务的性价比,是信息系统灾备建设的永恒议题。

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商业银行应科学构建灾备保障体系

大型国有商业银行的生产、灾备中心已经基本定局或正在建设中,应重点提高灾备能力和数据中心利用率,可考虑为中小金融机构提供高可靠的灾备运营服务,平衡成本和效益。

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招行构建新一代高可用灾备中心

招商银行在数据中心基础设施建设中,注重从规划、建设到运维的全生命周期管理,实现了多维度的精细化管理,努力落实建设高可用信息系统的战略诉求。

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侯维栋:同城备份中心运行应常态化

灾备中心建设涉及到基础环境、技术、网络和生产管理等因素,体现了数据中心智能应急处理、高效业务支撑的重要作用,是交通银行打造智能数据中心的一个重要考量指标。

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灾备建设:技术与管理并举

灾备中心建设或迁移,涉及面广、投入巨大,建议对已完成、正在建设以及尚未建设灾备中心的机构有所区别,分类指导,在优化调整灾备中心布局的同时,充分考虑和保护已有投资