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数据化运营,Smartbi助力商业银行打造“数据王国”
2020-06-24   中国IDC圈

  在国内,银行的信息化一直是走在各个行业的前列,BI在银行也有着悠久和广泛的应用。BI可以辅助银行管理者和业务人员的经营决策,提高银行的科学管理水平,是银行信息化不可或缺的一部分,也是银行实现数字化转型的必要手段。
 
  银行的BI建设伴随着业务和技术的发展,是一个逐步摸索、不断成熟的过程。刚开始可能只建设某一个部门的一部分报表,在取得一定的成效后,再逐步推广到更多的部门,建设更多的主题,采用更多的可视化方式,支持更多的终端等等。如此经过多年的建设,虽然BI应用水平有了极大的提升,但也存在不少问题。由于这些BI系统是由不同的IT公司,在不同的时间,通过不同的项目进行承建,就会不可避免地存在“烟囱式”架构。各个系统之间是相互独立的,独立的登录界面,独立的用户管理,数据也没有打通,分析成果更无法共享。“烟囱式“架构在当前的银行BI系统中普遍存在,由此可能引发什么问题?该如何解决?小麦以Smartbi在某知名股份制银行建设的一个项目做详细介绍。
 
  01项目建设背景
 
  在该银行中,各个分析系统独立分散,是典型的“烟囱式”架构。主要的问题表现在以下几个方面:
 
  乱:已经有多个不同的分析系统,这些系统间并不互通,分析成果不能相互跳转。
 
  杂:不同分析系统之间风格不统一,难以集成,需要进行多次登录操作。
 
  慢:分析周期慢,从需求到实现,普遍需要一周甚至更多的时间。
 
  废:数据整体的利用率不高,也没有和外部数据形成关联分析。
 
  为了解决以上问题,该银行决定启动“数据应用门户”项目建设,希望实现数据的统一处理、用户的统一管理和登录界面的统一风格,打造一个覆盖多用户层级的、灵活自由的、可扩展的、支撑全行各领域的数据查询、数据分析、数据共享的一站式数据工作平台。此外,还希望推动全行各层级用户参与数据分析和运用,在全行范围内营造自主的数据应用氛围和文化,传播数据应用价值。
 
  02项目建设过程
 
  Smartbi在该项目的建设中,采用了三步走的实施步骤,即搭框架、深应用、促转型。
 
  搭框架
 
  搭框架指构建统一的数据门户,整合行内现有的分析系统,完成门户与行内的数据、用户的集成,用户能初步进入门户进行数据查看。
 
 
  深应用
 
  深应用指在数据门户上整合更多高级分析功能,如自助分析、数据挖掘、知识图谱、人工智能等,提升行内对于数据的利用水平,直接带来分析价值。
 
 
  促转型
 
  促转型则是一个长期的过程,它指在整个门户的运营过程中,配合一些激励的措施,充分调动全行人员的积极性,形成数据分析的氛围与文化,最终达至数字化转型。
 
 
  03总体功能架构
 
  总体功能架构包括四部分:
 
 
 
  门户首页:作为全行数据应用的流量入口,通过首页可访问所有数据相关的子应用。
 
  系统支撑:统一子应用系统与门户的深度融合,所有引入系统的数据,均需要验证数据符合规范后方可导入系统,避免造成平台已有数据的混乱。
 
  系统管理:要求根据权限的设置情况,对系统用户屏蔽不具备操作权限的菜单、功能键。
 
  应用系统:包含自助分析、管理驾驶舱、报表平台、数据管控系统等应用。
 
  04技术实现亮点
 
  该银行的数据应用门户基于Smartbi一站式数据分析平台进行建设,在技术实现上有以下亮点:
 
  异构数据轻松集成
 
  将行内分散、异构的信息资源进行集成,统一信息入口,用户根据角色权限按需进行访问、传递、以及协作化等操作,给用户带来了全新的交互式体验。
 
  快速响应海量数据
 
  分布式计算架构,单节点情况下支持多线程,规模可达PB级,高性能的数据处理能力,轻松应对银行海量数据。
 
  统一数据应用门户
 
  通过统一的门户首页,快速访问各个数据应用系统,为银行领导和业务人员的决策提供数据支持。对用户权限进行统一管控,实现总行、分行、业务条线级别的数据权限隔离,保证银行级别的数据安全性。
 
  业务人员自助分析
 
  采用自助ETL和自助分析工具,业务人员可以自主完成数据分析,打破以往业务部门投入大量人力进行手工统计的低效举措,也不用花费大量时间等待技术部门提供支持,切实提高数据分析效率。
 
  05项目建设成效
 
  项目上线后,日均在线使用人数600左右。项目以门户首页作为全行数据相关应用的流量入口,扮演着“想到数据,就想到门户”的重要角色,“打开门户首页看一眼数据”成为用户每天的日常。
 
  辅助领导经营决策
 
  该项目将银行内部各个数据应用系统进行有效整合,提供管理驾驶舱、自助分析、报表、外部数据查询等数据服务,辅助银行领导经营决策。
 
  释放技术人员压力
 
  业务人员不再需要技术部门支持,就能够轻松应对各类数据分析,释放了技术人员的工作压力,让技术人员可以转型成为数据分析专家。
 
  助力银行数字化转型
 
  有效实现了全行范围内数字化分析、数字化营销和数字化风险控制,激发了各层级人员对于数据的认知、分析和应用,提升了行内数据资产价值,促进业务发展、风险控制和内部管理,有效推动全行数字化转型。
 
  通过以上案例我们可以看到,虽然银行在BI应用中存在各样各样的痛点,但是只要打破“烟囱式”架构,建立统一的数据应用平台,这些痛点都可以迎刃而解。同时,通过改善用户应用数据体验,通过简单易用的自助分析工具,加上相应的激励措施,还可以提高全行员工进行数据分析的积极性,做到治标又治本,使BI应用在银行内部得到进一步的普及和发展。

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