中国工商银行最终决定选择博科通讯的高性能Fabric 交换机为核心的双Fabric SAN，以便建立高效的开放平台、集中化数据存储、跨平台的异构系统备份管理，并实现对存储和备份设备管理费用的降低。Brocade SAN架构的优势非常明显，能够改善输入/输出的负载均衡、数据保护和数据备份，建立高效的集中化存储和备份管理，从而增加新业务的应用。

模型设计的三个阶段 １. 概念模型：划分主题 ２. 逻辑模型：即一个主题可以分析归纳出的某几种具体生活常识中的总结点，例如自然人的 动产 不动产等。 ３. 物理模型：物理模型设计是指根据逻辑模型设计的结构为基础，设计数据对象的物理实现，比如表的命名规范、字段的命名规范、字段类型选择、分区设置、存储设置、更新方式、调度配置(调度时间、父子节点等)

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商业银行数据中心监管指引 第一章　总则 　　第一条　为加强商业银行数据中心风险管理，保障数据中心安全、可靠、稳定运行 ，提高商业银行业务连续性水平，根据《中华人民共和国银行业监督管理法》及《中华人民 共和国商业银行法》制定本指引。 　　第二条　在中华人民共和国境内设立的国有商业银行、股份制商业银行、邮政储蓄 银行、城市商业银行、省级农村信用联合社、外商独资银行、中外合资银行适用本指引 。中国银行业监督管理委员会（以下简称中国银监会）监管的其他金融机构参照本指引 执行。 　　第三条　以下术语适用于本指引： 　　（一）本指引所称数据中心包括生产中心和灾难备份中心（以下简称灾备中心）。 　　（二）本指引所称生产中心是指商业银行对全行业务、客户和管理等重要信息进行 集中存储、处理和维护，具备专用场所，为业务运营及管理提供信息科技支撑服务的组 织。 　　（三）本指引所称灾备中心是指商业银行为保障其业务连续性，在生产中心故障、 停顿或瘫疾后，能够接替生产中心运行，具备专用场所，进行数据处理和支持重要业务 持续运行的组织。 　　（四）本指引所称灾备中心同城模式是指灾备中心与生产中心位于同一地理区域，

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36 FINANCIAL COMPUTER OF CHINA IEWPOINT V观点 中国银行股份有限公司管理信息部 王玮 大数据时代的商业银行数据治理研究 随着金融创新的快速发展和信 息科技的日新月异，商业银行积累 的数据量呈现几何倍数的增长，数 据来源也已从传统的结构化数据逐 渐扩展到以网络日志、社交媒体为 代表的半结构化和非结构化数据， 商业银行逐步进入大数据时代。在 大数据时代如何有效治理结构化、 半结构化和非结构化的海量数据， 业银行的数据创建、存储、处理和 分析的速度在持续加快，某些数据 必须实时地进行分析，才能及时、 有效地对业务管理产生价值。 （4）低密性（Value）：价值 密度的高低与数据总量的大小成反 比。商业银行如何借助强大的信息技 术更迅速地完成海量数据价值的提 升，是大数据时代需要解决的问题。 二、大数据时代的机遇和挑战 大数据时代，商业银行面临良 好的发展机遇，数据量的快速增加 为商业银行提供了精准营销的基础 (即利用数据获知客户群体和个体网 络行为模式)，充分利用这些信息， 商业银行就可以为客户制定个性 化、智能化的服务模式，也可以通 过对大数据的挖掘