摘要：数据仓库不是一种商业产品,而是一种含有多种技术的灵活信息管理环境或体系结构.它是一种语义一致的数据仓储,能将银行中各类数据规范为面向主题的形式,以便于最终用户进行数据访问和分析,并用于决策,以满足不同的数据存取、文档报告的需求.

摘要：在竞争激烈的金融市场中,面对外企银行的竞争压力,只有更快更好地进行商业决策,国内银行才能得到发展和繁荣.目前国内各银行都在寻求最佳方法以改善金融产品设计,以便更好地适应市场趋势,服务顾客.

摘要：银行数据仓库的建成，必然面临如何在上面建立应用进行数据综合利用和深度挖掘的问题，目前各数据仓库厂商提供数据仓库的同时提供OLAP分析软件，这种类型的软件能对数据仓库已有的数据进行统计和分析，得出某种结果。但要找出数据中的潜在规律，做出某种预测，却是力所不能及。这样的工作只有数据挖掘（DataMining）工具才能完成。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析银行原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。而当前真正成熟和能够投入实际应用的数据挖掘工具并不是很多。因此，设计一个适合我国金融业的数据挖掘工具显得非常必要。