㈠ 銀行的業務數據一般保存幾年
《金融機構客戶身份識別和客戶身份資料及交易記錄保存管理辦法》於2007年6月21日發布，自2007年8月1日起施行。
第三章 客戶身份資料和交易記錄保存
第二十七條 金融機構應當保存的客戶身份資料包括記載客戶身份信息、資料以及反映金融機構開展客戶身份識別工作情況的各種記錄和資料。
金融機構應當保存的交易記錄包括關於每筆交易的數據信息、業務憑證、賬簿以及有關規定要求的反映交易真實情況的合同、業務憑證、單據、業務函件和其他資料。
第二十八條 金融機構應採取必要管理措施和技術措施，防止客戶身份資料和交易記錄的缺失、損毀，防止泄漏客戶身份信息和交易信息。
金融機構應採取切實可行的措施保存客戶身份資料和交易記錄，便於反洗錢調查和監督管理。
第二十九條 金融機構應當按照下列期限保存客戶身份資料和交易記錄：
（一）客戶身份資料，自業務關系結束當年或者一次性交易記賬當年計起至少保存5年。
（二）交易記錄，自交易記賬當年計起至少保存5年。
如客戶身份資料和交易記錄涉及正在被反洗錢調查的可疑交易活動，且反洗錢調查工作在前款規定的最低保存期屆滿時仍未結束的，金融機構應將其保存至反洗錢調查工作結束。
同一介質上存有不同保存期限客戶身份資料或者交易記錄的，應當按最長期限保存。同一客戶身份資料或者交易記錄採用不同介質保存的，至少應當按照上述期限要求保存1種介質的客戶身份資料或者交易記錄。
法律、行政法規和其他規章對客戶身份資料和交易記錄有更長保存期限要求的，遵守其規定。
第三十條 金融機構破產或者解散時，應當將客戶身份資料和交易記錄移交中國銀行業監督管理委員會、中國證券監督管理委員會或者中國保險監督管理委員會指定的機構。
㈡ 像銀行的資料庫伺服器，一般有多少內存
哥們，問這個幹啥。。。。具體有多大我不知道，不夠我感覺應該不會小。而且也不見得是Windows系統
㈢ 能夠存儲的數據量一般有多大
1.資料庫的大小限制：sql Server 2005 Express 和SQL Server 2008 Express
資料庫的大小限制最大為 4GB，最新版本的SQL Server 2008 R2 Express 資料庫的大小限制最大為
10G。這個大小的限制只有在數據文件上，事務日誌大小則不受此限。
2.只能使用一個 CPU 來運算，這在多個 CPU 的電腦上會造成浪費。
3.可使用的存儲器量最高只有 1GB。
4.沒有 SQL Agent，若要做調度服務必須自己寫程序。
㈣ 數據存儲單位GB TB PB EB ZB YB BB還有NB、DB的換算關系
在計算機報上看到荷蘭銀行的20個數據中心有大約7pb磁碟和超過20pb的磁帶存儲，而且每年50%~70%存儲量的增長，
於是想看看pb究竟有多大，計算一下27pb大約為 40萬個80的硬碟大小。
1Byte = 8 Bit
1 KB = 1,024 Bytes
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,073,741,824 KB = 1,099,511,627,776 Bytes
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes （13107.2個80G的
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes
1 ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes
1 YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、DB、NB知多少
最小的基本單位是Byte應該沒多少人不知道吧，下面先按順序給出所有單位
Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、DB、NB
我只知道前五個，估計大多數人都知道吧，按照進率1024計算
1TB=2的40次方Byte＝1099511627776 Byte
1PB=2的50次方Byte＝1125899906842624Byte
1EB=2的60次方Byte＝ 1152921504606846976 Byte
1ZB=2的70次方Byte＝ 1180591620717411303424 Byte
1YB=2的80次方Byte＝ 1208925819614629174706176 Byte
1DB=2的90次方Byte＝ 1237940039285380274899124224 Byte
1NB=2的100次方Byte＝ Byte
在計算的時候，發現XP自帶的計算器根本沒辦法算了，不得又重下了個能算的計算器，暴汗
光看這些數字估計你沒什麼感覺，那現在就算點好想像的吧，下面拿NB為例：
馬上就要踏入TB時代，現在1TB的硬碟的標准重量是670g（差不多吧）
1NB＝2的60次方TB＝1152921504606846976TB＝1152921504606846976個1TB硬碟
總重量約為77245740809萬噸 ，目前最大的船 「諾克耐維斯號」 載重量為56萬噸。
㈤ 什麼是銀行的數據大集中，為什麼要數據大集中呢
簡單地講，大集中就是將分布在各個分支機構和營業網點的業務數據及其他一些相關的數據實現集中。事實上，大集中是依靠科技手段，實現數據的集中和數據的整合，並通過對數據深層次的挖掘，對銀行的客戶數據、業務數據進行系統分析和評價，推動商業銀行向決策科學化方向邁進，提高銀行的管理水平和工作效率。
60年代，自IBM發明了第一台商業計算機系統後，IT開始從無到有，以一種置於玻璃房的主機掛終端的形式起步發展。從80年末期到90年代初期，由於較低的附加開銷、較低的勞工費用，使整個工業界的趨勢走向分布式及部門式管理。為了加快對市場的響應時間，對IT應用系統開發的速度提出了更快的要求，因此IT的體系結構從原來單一集中式模式，走向分布式模式。並且逐步演變成難以控制的分散式架構。經過幾年實踐證明，在這種分散式模式下，帶來許多負面效果：
1)降低了IT的效率
＊分散的數據
＊分散的技術力量
＊機器，軟體系統資源不可共享
＊管理水平的不平衡
2)支持及管理人員的增加
＊艱難的整體規劃
＊艱難的整體管理
3)缺乏標准化
4)增加數據安全性、完整性的風險
5)軟體需要分散的重復投資，軟體及維護費用急劇上升
6)計算機硬體資源利用率低，眾多的計算中心均需自備備份主機及相應設備，無法公用機器的「白色空間」(及空置的CPU資源)
7)更困難的財政及固定資產管理
8)企業內部無法形成數據集中及應用集中，因此無法快速有效地為企業整體的經營管理者提供管理輔助信息。
9)無法承受災難備份的投資，在眾多的分散中心的條件下，實施相互災難備份的費用非常龐大，其管理及運作是及其艱難的。
面對這些挑戰，IT的管理者自然要問：
＊怎樣更好地支持、管理網路、軟體及伺服器？
＊怎樣更好地控制投資回報？
＊怎樣有效快速地分析業務數據？
＊怎樣集成分布式應用及數據？
＊怎樣將傳統的應用面向電子商務的同時，又能保證關鍵應用的高可用性及安全性？
大集中就是在這種背景下產生的。總結國外IT業的集中方式，無非可以分為以下四種形式的集中：
1)管理運作的集中：即將分散式的IT體系結構，用集中式管理模式進行運作。
2)物理集中：即不改變任何應用體系結構，僅僅將運作在多個伺服器上的應用集中在一台或多台集群式系統內，從而減少了伺服器的數量及種類，可共享系統資源，但客戶數據可能依然是分散的。
3)數據集中：可以使用存儲技術，實施數據的集中存儲及管理；或通過一定的共享軟體機制，實施數據的集中共享。
4)應用的集中：真正可以做到與業務集中相匹配的應用集中，及客戶關鍵業務信息的數據集中。
不同程度的集中，會產生不同的效果，投入及工程的復雜程度也不盡相同。在大集中項目中要考慮許多技術因素，但最最關鍵的是高層領導的重視及支持，及業務部門的介入。
大集中可能會引進對當前IT體系結構的重組(reengineering)，因此需從以下幾個方面考量其系統的設計：
首先集中決不是單純IT的技術問題，為IT集中而集中是無效之舉。集中必源於業務的改革，必帶來業務流程的改變。其最終目的是提高企業整體的運作及管理效率並帶來最大利潤。
次之，集中必帶來對應用體系結構的重新評估，可能帶來應用的調整甚至結構重組。
在設計大中心系統時，要有端到端的全局體系結構設計觀念。即從客戶端經由底層網路到前端機，經由骨幹網路到大中心伺服器，其整體結構要具有端到端的高可用性及可管理性。
大中心的整體設計考量因素為以下幾個方面：
1)應用的考量：
在多層次的系統架構中，各類應用在何層伺服器上運行，應用的功能如何分布。要不斷評估何種應用要進行集中，何種應用具有地區的特性，需要分布式運作。
2)企業核心信息資料庫的考量：
核心企業信息如何存放。只有形成了一個邏輯的統一的企業信息資料庫，才可以充分享受到集中的優勢。
3)整體系統性能考量：
由於集中將所有的核心業務運行在一個集中的系統上，客戶的服務業務量呈爆炸式增長，雖著電子商務的發展，BTB、BTC系統的建立，將每天都需要面對大量來自外界的數據訪問和互動式操作，所有這些需要大中心系統具有持續且穩定的響應性能。
4)系統的可擴展性的考量：
大中心系統必須具有很好的可擴展性及成長的能力。中國是一個人口眾多的國家，因此大型企業的客戶數量是驚人的。中國許多大型企業所服務的客戶數大於任何一個北美或歐洲的大型企業。以銀行為例，中國四大商業銀行的客戶帳號數均達上億，因此其企業客戶核心信息數據量將達到幾十個GB甚至為幾十個TB的數據量。因此資料庫、中間件、伺服器及存儲系統均需要具有優秀的可擴展性。除了應付爆發式的數據存儲需求，基礎設施還需要應付短時間內訪問高峰的沖擊，並提供足夠的靈活性對信息有效的管理。
5)高可靠性及高可恢復性的考量：
企業需要考慮為客戶提供每周7天、每天24小時的不間斷服務。同時，基礎設施必須為以不同方式接入的用戶提供同樣的易用性，以及在異構系統之間進行快速的信息查找和交換的應用靈活性，並保持系統能夠以很快的速度得到擴展。
6)冗災備份及恢復能力考量：
災難備份方案絕不是一個單純的技術方案，並且災難備份也決不是一個數據遠程拷貝的方案。它必須基於應用的考量，並外加業務備份規劃。從技術角度考慮，級別越高則備份的能力越高。方案的選擇必須立足於業務的需求，級別越高的備份方案，其項目實施總成本則越高，因此必須基於商務的承受能力進行方案的選擇。
7)端到端的系統管理：
集中後的系統管理將比分布式小中心的運作顯得尤其重要。在小型中心中，通常靠個體的手工管理，當實施大集中後，手工的、無系統化的管理將無法提供所需要的服務水準。因此必須建立可以集中觀測、集中管理的系統，但同時又可以分級進行控制、維護的體系結構。由於應用的集中運作，因此建立幫助平台及嚴格的變更管理體系尤為重要。
8)系統安全性考量：
企業需要保證系統和數據的安全性。需要考慮安全性的不僅是系統設備，還有設備提供商的實際能力。企業需要選擇可信賴的合作夥伴和供應商，在基礎設施系統的管理能力和數據安全方面都要有出色表現。安全可靠的系統不僅能保證前端與後端的系統安全，還需要確保伺服器與應用程序的防攻擊能力。
9)投資保護及降低業務風險：
大集中體系結構是在現有的IT體系結構之上進行再造的過程。體系結構方案必須考慮對現有的IT技術、設備的投資加以保護。甚至包括對應用投資及技術人員投資的保護。在設計和構建基礎設施的過程中，大中心方案不僅僅要著眼於當前的需求，更要放眼於未來的業務發展需求，本著節約成本、保護投資的原則，優化、整合和利用舊系統的資源，使大中心體系結構具有前瞻性。
大集中項目是一個逐步演變的過程，我們不可能在一日之間廢棄舊的體系結構，建立新的體系結構。在建設過程中需要保證與原有系統的成功整合，保證公司和顧客數據的安全性，降低整體風險。在由多種平台和技術組成的異構環境中，大集中項目必須實現新系統結構與原有系統的平滑轉換，這要求有嚴格的項目規劃和項目管理。
10)總體成本考量：
成本效益永遠是要考量的因素之一。與分布式環境相比，數據中心集中可以節省總體IT成本。但是要注意的是，在向集中過渡的過程中，必須重視新型應用的投資。所有IT的投資都不應偏離未來集中的大方向，以避免投資浪費。
分布式的信息技術結構是歷史的原因造成的，它在當時是最佳的選擇，並且也是中國IT發展必經之路。面對未來WTO的挑戰，許多企業開始重視規模化經營。為了在競爭中生存並超越對手，IT也必然需要採用高度的集中和可管理的結構。它也是內部業務集中管理的必然要求，大集中不只是一個技術上的項目，除了它的高科技含量外，它是一個強有力的、策略性的業務項目，它是中國銀行業發展所面臨的一個挑戰。
㈥ 銀行海量交易數據是怎麼存儲的
「合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。」分析和決策這才是銀行引入「大數據」處理的關鍵因素。僅僅對於「海量流水數據提供給客戶查詢」而言，只是滿足了客戶的某個功能性需求而已。
一般來說，銀行的數據都是結構化的、持久性存儲的（非結構化的數據一般指電子影像，如客戶辦理業務的回單掃描圖片等），以資料庫以及文件方式存儲為主。按照交易數據性質，我們可以分為「原始流水數據」和「加工後數據」兩種。
㈦ 數據倉庫的數據存儲量能達到多少
mysql的最大數據存儲量是多少
一般沒有最大限制，最多也就是單欄位的長度有限制，那跟欄位的數據類型有關，而對於數據表的大小一般不要超過2g，超過了效率會比較慢，建議分開多表存。
㈧ 銀行的數據存儲在哪裡絕對安全嗎
存在各個銀行的數據中心，應該是安全的，都有備份中心的，一旦有問題立即啟用備份數據。規定災害備份中心與原數據存放中心相距1000公里以上。
㈨ 銀行海量交易數據是怎麼存儲的
海量數據時代正在來臨。數據信息量如潮水般迅猛增長，根據分析機構IDC最新研究結果，2011年全球數據量突破了1.8ZB，在5年時間年迅速增長9倍，受管理的數據量更是增加50倍之多。英特爾的IO加速解決方案中的一個關鍵特性——存儲I/O加速採用了基於硬體的加速功能，讓來自於以及傳輸到應用的數據速度更快。這包括增加RAID 6技術在數據傳輸過程中進行糾錯。不僅確保了更快速的數據傳輸，同時避免數據在磁碟和磁碟存儲系統中傳輸時發生丟失或者篡改。位元組奇偶校驗被用來保證數據通過存儲子系統時的完整性。數據的奇偶校驗被寫入到磁碟驅動器，防止在多個硬碟發生故障時丟失數據，或者重建過程中有壞數據塊。這增加了系統的可用性和可靠性，縮短了備份窗口，加快磁碟重建以及數據的保護。
㈩ 銀行外部數據的范圍和分類
銀行外部數據的范圍和分類:
銀行外部數據的范圍：主要來源於商業銀行自身業務運營過程中積累的大量客戶基本資料、客戶交易和產品服務數據、運營管理數據，當然也包括外部宏觀經濟環境的運行指標等數據。
銀行外部數據的分類：客戶數據即當事人基本信息，主要用於描述客戶的自身特點，屬於基礎數據范疇。客戶（當事人）是指與銀行有聯絡或與銀行有利害關系，以及銀行希望保留其信息的所有相關參與者。其中也包括銀行本身，如個人、外部機構、內部機構。
1、個人客戶數據包括：客戶姓名、性別、國籍、證件類型、證件號碼、聯系地址、通信電話、職業狀態、工作單位、職務、宗教信仰、婚姻狀況、文化程度、子女數量、父母姓名、語言偏好，以及客戶與賬戶的關系等信息。
2、公司客戶數據包括：機構名稱、機構代碼、經營范圍、經營狀態、所屬國家、所屬省份、公司網站、公司地址、公司類別、法人電話、財務電話、注冊資金、行業代碼、經濟性質、企業規模、資產規模、建築物產權、辦公面積、營業面積、客戶來源等。
銀行的客戶數據來源於銀行自身的多個系統，如客戶管理系統、核心銀行系統、交易系統、中間業務系統、資產負債管理系統等。銀行通過客戶數據，除了提供基本的金融服務外，還可以根據客戶特性提供個性化的金融產品服務，同時也可以同步檢驗產品的佔有率和推廣效果等。