银行自助分析解决方案

方案简介：

适用于金融银行行业个金、偿付、财务、风险类业务人员分析监控；银行业务指标管理衍生为主题分析，有PC、移动端展示形式的方案，亮点技术有应用产品系统化、可复用。

建设背景：

  ● 业务：需求变化频繁，汇报工作基于手工，临时需求响应不高，业务无法快速获取数据；

  ● IT部门：业务响应速度慢，数据组装工作量大，业务需求多，需求按优先级排队，大量工作积压；

  ● 流程：IT与业务交流流程长，业务需求理解存在偏差，开发过程需求调整，多次业务交流，项目成果达到预期效果流程长；

  ● 实施周期长：业务需求提出到业务人员使用周期长，没有统计基础数据平台、没有统一展现平台；

  ● 维护成本高：业务需求稍有变化，IT人员就需要大量编程、进行数据准备，同时前端展现需要java人员编程，周期长成本高。

建设目标：

建立一套智能化、移动化的数据分析与决策平台，助力企业数字化决策转型。具体如下特点：

  ● 敏捷性：数据能快速回归业务部门、通过数据快速、数据归类、数据排查找到具体价值客户；

  ● 灵活性：灵活的拖拉拽，业务人员根据需要任务选取维度及指标，进行分析及数据挖掘；

  ● 高效性：IT部门的业务需求积压重，业务需求响应时间性长。如何减轻IT部门的需求积压，短时间内响应业务需求；

  ● 移动性：数据不受地域及时间的限制，随时随地对数据进行分析、对风险进行排除查询，提高办公效率。

建设思路：

  ● 搭建体系：夯实数据应用基础，在数据平台或ODS上构建应用模型；

  ● 数据整合：梳理数据应用逻辑，结合源系统进行数据整合，与主题业务相结合；

  ● 数据保障：确保数据应用质量，对数据进行内置标准、数据质量管理，标注业务口径；

  ● 数据应用：应用场景发挥价值，数据回归业务，业务人员自助明细查询与分析，数据快速产生价值；

  ● 高阶应用：经营决策保驾护航，提供决策经营指标，为高层决策提供护航作用。

技术方案：

建设方案：

  ● 自助分析：针对银行各部门的业务人员，挖掘数据资产的价值。包括数据分析与排查、找出潜在价值客户、客户行业分析、客户偏好分析等；

  ● 专项分析：主要是针对特定的业务需求进行专项产品设计及产品实施流程。

方案价值：

数据回归业务、数据答疑、图表快速自助、简化工作流程、业务价值共享、明细查询、节约维护成本、业务自助分析和数据快速排查。