CHAPTER OUTLINE
Chapter-Opening Case: Banco de Creacute;dito del Peruacute;
Banks on Better Data Management
5.1 The Database Approach to Data Management
5.2 Database Management Systems
5.3 Using Databases to Improve Business
Performance and Decision Making
5.4 Managing Data Resources
Business Problem-Solving Case: Text Mining for Gold?
BANCO DE CREDITO DEL PERU BANKS ON BETTER DATA MANAGEMENT
Banco de Creacute;dito del Peruacute; (BCP) is Peru#39;s largest commercial bank and also offers investment and retail banking services, including bank accounts, insurance policies, credit cards, mortgage loans, mutual funds, and mobile banking services. With 326 offices in Panama, Miami, and Bolivia, BCP employs 15,000 people and generated US $425 million in net income in 2010. Running this firm obviously requires many different pieces of information.
Although BCP has grown and prospered, its business performance had been hampered by outdated information systems that made it difficult to use data efficiently for operational activities and reporting. Over time, different BCP departments had acquired a large number of applications to support processes in administration, human resources, and accounting that were not integrated. These isolated systems were very time-consuming and expensive to update and use. Each kept track of many different pieces of data. The same piece of data, such as customer name, might be found in multiple systems, but use different spellings or formats or be updated at different times.
Accessing the data from these multiple systems was a complicated undertaking,severely hindering reporting procedures and delaying business decision making.
BCPrsquo;s information systems staff was collecting data from 15 to 16 satellite applications and Microsoft Excel spreadsheets before manually collating and analyzing the data in response to simple queries from managers. The fact that the data were not always accurate and consistent added an extra layer of uncertainty and complexity to any reports that were prepared.
What BCP needed was a single repository for business information that would support a more streamlined set of business applications. The bank decided to replace its legacy systems with an integrated software suite from SAP that included modules for enterprise resource planning (ERP) and a data warehouse supporting enterprise-wide reporting. BCP
implemented IBMrsquo;s DB2 version 9 database management system for Linux, UNIX and Windows to replace its older systems for managing data. DB2 organizes data so that they
appear to come from a single source, enabling individual business applications to extract the data they need without having to create separate data files for each application. All of this software runs on IBM Power 595, IBM BladeCenter JS43, and IBM Power 570 servers running the AIX operating system, IBMrsquo;s version of UNIX.
Combining IBM DB2 and SAP NetWeaver Business Warehouse technology has given
Banco de Creacute;dito del Peruacute; comprehensive data management capabilities. The warehouse includes tools for analyzing the data along multiple dimensions. The bankrsquo;s key decision makers can use real-time enterprise-wide data to keep track of company performance and
capitalize on opportunities immediately, boosting responsiveness and agility. Sophisticated
business analytics and modeling tools are available.
The new solution has also produced significant cost savings at BCP in terms of data
management and storage, while boosting performance. With fewer systems and data files
to manage, BCP cut its data management costs in half and lowered data storage costs by 45
percent.
management. Business performance depends on what a firm can or cannot do with its data. The bank had grown its business, but both operational efficiency and management decision making were hampered by fragmented data stored in outdated systems that were difficult to access. How businesses store, organize, and manage their data has an enormous impact on organizational effectiveness.
The chapter-opening diagram calls attention to important points raised by this case
and this chapter. Banco de Creacute;dito del Peruacute;rsquo;s management decided that the firm needed to
improve the management of its data. Pieces of data about customers, accounts, and employees had been stored in a bewildering number of systems that made it extremely difficult for the data to be retrieved and analyzed. The data were often redundant and inconsistent, limiting their usefulness. Management was unable to obtain an enterprise-wide view of the company.
In the past, Banco de Creacute;dito del Peruacute; had heavily used manual paper processes to reconcile its inconsistent and redundant data and to assemble data for management reporting. This solution was extremely time-consuming and costly and prevented the bankrsquo;s information technology department from performing higher-value work. A more appropriate solution was to install new hardware and software to create an enterprise-wide repository for business information that would support a more streamlined set of business applications. Enterprise software was integrated with an up-to-date database management system and a data warehouse that could supply data for enterprise-wide reporting. The bank had to reorganize its data into a standard company-wide format, eliminate redundancies, and establish rules, responsibilities, and procedures for updating and using the data.
A modern database management system and data warehouse helps Banco de Creacute;dito
del Peruacute; boost efficiency by making it easier to locate and assemble data for management
reporting and for processing day-to-day financial transactions. The data are more accurate
and reliable, and costs for managing and storing the data have been reduced considerably.
5.1 The Database Approach to Data Management
A
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章节大纲
章节开幕案：银行银行更好的数据管理
5.1数据库数据管理方法
5.2数据库管理系统
5.3使用数据库来改善业务
绩效与决策
5.4管理数据资源
商业问题解决案例：黄金文本挖掘
BANCO DE CREDITO DEL PERU银行更好的数据管理
巴西银行（BCP）是秘鲁最大的商业银行，并提供投资和零售银行服务，包括银行账户，保险单，信用卡，抵押贷款，共同基金和手机银行服务。 BCP在巴拿马，迈阿密和玻利维亚拥有326个办事处，雇佣了1.5万人，并在2010年产生了4.25亿美元的净收入。经营该公司显然需要许多不同的信息。
虽然BCP已经发展壮大，但其业务绩效受到过时的信息系统的阻碍，使得难以有效地使用数据进行业务活动和报告。随着时间的推移，不同的BCP部门已经获得了大量的应用程序来支持没有整合的管理流程，人力资源和会计。这些隔离系统更新和使用非常耗时且昂贵。每个都跟踪许多不同的数据。可以在多个系统中找到相同的数据，例如客户名称，但使用不同的拼写或格式，或在不同时间进行更新。从这些多个系统获取数据是一项复杂的任务，严重阻碍了报告程序和延迟业务做决定。
BCP的信息系统工作人员正在从15到16个卫星应用程序和Microsoft Excel电子表格中收集数据，然后根据管理人员的简单查询手动整理和分析数据。数据并不总是准确和一致的事实为任何准备的报告增加了一层不确定性和复杂性。
BCP需要的是一个单一的商业信息存储库，可以支持更精简的业务应用程序集。该银行决定用SAP的集成软件套件替代其遗留系统，其中包括企业资源规划（ERP）模块和支持企业范围报告的数据仓库。 BCP为Linux，UNIX和Windows实施了IBM的DB2版本9数据库管理系统，以替代其旧的系统来管理数据。 DB2组织数据，使其看起来来自单一来源，使各个业务应用程序能够提取所需的数据，而无需为每个应用程序创建单独的数据文件。所有这些软件都运行在运行AIX操作系统的IBM Power 595，IBM BladeCenter JS43和IBM Power 570服务器（IBM的UNIX版本）上。
结合IBM DB2和SAP NetWeaver Business Warehouse技术，已经为Banco deCreacute;ditodelPeruacute;提供了全面的数据管理功能。仓库包括用于分析多个维度的数据的工具。银行的主要决策者可以使用实时企业数据来跟踪公司绩效，立即利用机会，提高响应速度和灵活性。提供复杂的业务分析和建模工具。
新解决方案也在BCP方面在数据管理和存储方面大大节省了成本，同时提高了性能。通过减少系统和数据文件进行管理，BCP将其数据管理成本降低一半，并将数据存储成本降低了45％。
Banco deCreacute;ditodelPeruacute;的经验说明了数据管理的重要性。业务绩效取决于企业可以或不能做的数据。该银行已经发展了业务，但是运营效率和管理决策都受到存储在过时系统中的难以访问的数据的分散性的阻碍。企业如何存储，组织和管理数据对组织效率有巨大的影响。
本章开幕式提请注意本案提出的重点和本章。 Banco deCreacute;ditodelPeruacute;的管理层决定，该公司需要改进其数据的管理。有关客户，帐户和员工的数据已被存储在令人困惑的数量的系统中，这使得数据的检索和分析变得非常困难。数据往往是冗余和不一致的，限制了它们的有用性。管理层无法获得企业范围内的公司观点。
过去，Banco deCreacute;ditodelPeruacute;大量使用手工纸张处理来调整其不一致和冗余的数据，并汇总管理报告数据。这个解决方案非常耗时，成本高昂，阻碍了银行信息技术部门进行更高价值的工作。更合适的解决方案是安装新的硬件和软件，以创建企业级的商业信息存储库，以支持更精简的业务应用程序集。企业软件集成了最新的数据库管理系统和数据仓库，可以为企业范围的报告提供数据。银行必须将其数据重组为全公司标准格式，消除冗余，并制定更新和使用数据的规则，责任和程序。
现代数据库管理系统和数据仓库帮助Banco deCreacute;ditodelPeruacute;提高效率，使其更容易定位和组合管理报告和处理日常金融交易的数据。数据更准确可靠，管理和存储数据的成本大大降低。
5.1 数据库数据管理方法
数据库是包含人物，地点或事物记录的相关文件的集合。
现代史上最成功的数据库之一就是电话簿。电话簿是使用电话的人和企业的记录集。电话簿列出了每个电话用户的四条信息：姓氏，名字，地址和电话号码。它还包含企业和业务类别的信息，如汽车经销商或管道供应商。电话簿从数据库中提取其信息，包括客户文件，业务分类，区号和地理区域。
在开发数字数据库之前，企业将使用装有纸质文件的大型文件柜来存储交易，客户，供应商，库存和员工等信息。他们还将使用手工精心整理和打印的列表，以快速总结纸质文件中的信息。大多数医生办公室还可以找到基于纸张的手工数据库，其中病历记录存储在数千张纸张文件中。
不用说，基于纸张的数据库是非常低效的，维护成本高昂，通常包含不准确的数据，速度慢，并且难以及时访问数据。纸质数据库也非常不灵活。例如，纸质医生办公室几乎不可能将其处方文件与其病人文件相结合，以便列出所有为他们开具特定药物的人员。对于现代计算机数据库，这将非常容易。事实上，计算机数据库的强大功能是能够将一组文件快速关联到另一个文件。
实体和属性
您如何开始思考您的业务数据以及如何管理？ 第一步是确定您需要运行业务的数据。 通常情况下，您将会收集有关信息类别的信息，例如客户，供应商，员工，订单，产品，托运人以及零件。代表我们存储和维护信息的人，地点或事物的这些一般化类别 称为实体。 每个实体具有特定的特征，称为属性。 例如，实体SUPPLIER具有特定的属性，例如供应商的名称和地址，这很可能包括街道，城市，州和邮政编码。 实体PART通常具有诸如部件描述，每个部件的价格（单价）和生产该部件的供应商的属性。
在关系数据库中组织数据
如果您将此信息存储在纸张文件中，则可能在每个实体及其属性上都有一个文件。在信息系统中，数据库以相同的方式组织数据，将相关数据分组在一起。关系数据库是当今最常见的数据库类型。关系数据库将数据组织成具有列和行的二维表（称为关系）。每个表包含有关实体及其属性的数据。在大多数情况下，每个业务实体都有一个表。因此，在最基本的层面上，您将为客户提供一张表格，每个表格供应商，库存部件，员工和销售交易。
我们来看看一个关系数据库如何组织关于供应商和零件的数据。查看供应商表，如图5.1所示。它由一列和一列数据组成。关于供应商的每个单独的数据元素，例如供应商名称，街道，城市，州和邮政编码，都作为独立字段存储在SUPPLIER表中。每个字段表示实体SUPPLIER的属性。关系数据库中的字段也称为列。
关于驻留在表中的单个供应商的实际信息称为行。行通常被称为记录，或者在非常技术方面，作为元组。
请注意，此表中有一个Supplier_Number的字段。该字段唯一标识每个记录，以便可以检索，更新或排序记录，并将其称为关键字段。国家数据库中的每个表都有一个字段指定为其主键。 该关键字段是表中任何行中所有信息的唯一标识符，此主键不能复制。
我们可以使用供应商的名称作为关键领域。然而，如果两个不同的供应商有相同的名称（这是不时发生的），供应商名称将不会唯一地标识每个供应商名称，所以有必要为此分配一个特殊的标识符字段。例如，如果您有两个供应商，两个都被命名为“煤层气”，但一个位于代顿，另一个位于圣路易斯，则很容易混淆。然而，如果每个都有一个唯一的供应商号码，就会阻止这种混乱。
我们还看到，地址信息已分为四个不同的字段：Supplier_Street，Supplier_City，Supplier_State和Supplier_Zip。数据被分成最小的元素，人们想要单独访问，以便轻松地仅选择表中匹配一个字段的内容的行，例如俄亥俄州（OH）的所有供应商。数据行也可以按照Supplier_State字段的内容进行排序，以获取不同城市的状态的供应商列表。
到目前为止，供应商表没有关于特定供应商为您的公司提供的部件的任何信息。 PART是与供应商的独立实体，有关零件信息的字段应存储在单独的PART表中
为什么不将供应商的零件信息保存在同一张表中？如果我们这样做，表的每一行将包含PART和SUPPLIER的属性。因为一个供应商可以提供多个零件，所以表需要多个额外的行才能显示供应商提供的所有零件。我们会保留大量关于供应商的冗余资料，因为您不知道这部分是供应商记录中第一个还是第五十个部分，因此很难搜索任何单独的信息。应创建一个单独的表PART PART来存储这三个字段并解决这个问题。
PART表还必须包含另一个字段Supplier_Number，以便您了解每个零件的供应商。没有必要在每个PART记录中重复关于供应商的所有信息，因为PART表中的Supplier_ Number字段允许您“查找”SUPPLIER表的字段中的数据。
请注意，Supplier_Number出现在SUPPLIER和PART表中。在SUPPLIER表中，Supplier_Number是主键。当Supplier_Number字段出现在PART表中时，它被称为外键，本质上是一个查找字段
关于特定零件供应商的数据。请注意，PART表本身具有自己的主键字段Part_Number，以唯一标识每个部分。此键不用于将PART与供应商链接，但可用于将PART与不同实体链接。
当我们将数据组织到表中时，确保特定实体的所有属性仅适用于该实体很重要。如果您要保留供应商的地址与PART记录，该信息将不会真正与PART有关;它将涉及PART和供应商。如果供应商的地址要更改，则必须更改每个PART记录中的数据，而不是仅在供应商记录中更改一次。
建立关系
现在我们将数据分解为供应商表和PART表，我们必须确保我们了解它们之间的关系。称为实体关系图的示意图用于阐明关系数据库中的表关系。实体 - 关系图提供的最重要的信息是两个表相互关联的方式。关系数据库中的表可能具有一对一，一对多和多对多关系。
一对一关系的一个例子可能是人力资源系统必须存储关于员工的机密数据的情况。它可以在一个表格中存储雇员名称，出生日期，地址和工作职位等数据，以及关于该员工的机密数据（如薪水或养老金福利）在另一个表中。与单个员工有关的这两个表将具有一对一关系，因为具有基本员工数据的EMPLOYEE表中的每个记录在存储机密数据的表中只有一个相关记录。
我们数据库中的供应商和零件实体之间的关系是一个单一的关系：每个供应商可以提供更多的一个部分，但每个部分只有一个供应商。对于SUPPLIER表中的每个记录，PART表中可能有很多相关记录。
图5.3说明了实体关系图如何描绘这种一对多关系。这些框代表实体。连接框的线代表关系。连接以两个短标记结束的两个实体的线指定一对一的关系。连接两个以乌鸦脚前进的实体的线连接短标记表示一对多关系。图5.3显示了每个零件只有一个供应商，但许多零件可以由同一供应商提供。
如果我们希望在数据库中添加关于订单的表格，那么我们也会看到一对多的关系，因为一个供应商服务了许多订单。 ORDER表只包含Order_Number和Order_Date字段。图5.4显示了一个报告，显示了供应商的零件订单。如果您查看报告，您可以看到报表右上部分的信息来自ORDER表。订单的实际订单项列在报表的下方。
因为一个订单可以来自供应商的许多零件，并且单个零件可以在不同的订单上多次订购，这将在PART和ORDER表之间创建多对多的关系。每当两个表之间存在多对多关系时，必须在连接这些信息的表中链接这两个表。为订单项创建单独的表将用于此目的。此表通常称为连接表或交集关系。此连接表仅包含三个字段：Order_Number和Part_Number，它们仅用于链接ORDER和PART表以及Part_Quantity。如果您查看报告的左下角部分，这是来自LINE_ITEM表的信息。
因此，我们将在数据库中总共提供四个表格。图5.5说明了最后一组表，图5.6显示了这组表的实体关系图如何。请注意，ORDER表不包含扩展价格的数据，因为该值可以通过乘以Unit_Price乘以Part_Quantity计算。可以使用已经存在于PART和LINE_ITEM表中的信息来导出该数据元素。 Order_Total是另一个派生字段，通过总计订购商品的扩展价格计算。
简化复杂数据组的过程，将冗余数据元素和尴尬的多对多关系最小化，并增加稳定性和灵活性称为归一化。正确设计和规范的数据库易于维护，并将重复数据最小化。本章末尾的“学习曲目”将引导您更详细地讨论MyMISLab中的数据库设计，规范化和实体关系图。
关系数据库系统执行参照完整性规则，以确保耦合表之间的关系保持一致。当一个表具有指向另一个表的外键时，除非在链接表中有相应的记录，否则不能使用外键将记录添加到表中。在刚刚创建的数据库中，外键Supplier_Number将PART表链接到SUPPLIER表。除非在供应商编号8266的“供应商表”中有相应的记录，否则我们可能不会向供应商编号8266的零件添加新的记录到PART表中。如果我们删除该表中的记录，还必须删除PART表中的相应记录供应商编号8266的供应商表。换句话说，我们不应该有不存在的供应商的零件！
这里为零件，订单和供应商提供的示例是一个简单的例子。即使在很小的业务中，您也可以为其他重要实体（如客户，托运人和员工）提供表格。一个非常大的公司可能拥有数以千计的实体（表）来维护数据库。对于大或小的任何业务来说，重要的是拥有一个良好的数据模型，包括其所有实体及其中的关系，这些数据模型被组织起来以减少冗
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