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农商行统一数据分析平台的建设要点和价值

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发表于 2015-9-8 14:01 | 显示全部楼层 |阅读模式

据IDC监测,人类产生的数据以指数级增长,大约每两年会翻一番。信息处理能力是农商行的核心竞争力之一,若能引入大数据的理念和技术,必将有效提高信息化到水平,显著提升数据分析和商业决策的效率。然而帆软传说哥发现,作为银行业重要组成部分的农商行,大数据应用方面相对滞后,这主要是因为农商行早期信息化建设时对数据对应用考虑不足。

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整体来看,农商行信息化应用存在如下问题:


一、农商行一般都存在多个系统,如绩效、监管等,而这些系统又多是有不同厂商建设的,数据格式、报表样式和分析纬度都各不相同。业务部门习惯性进入业务系统进行报表查看和分析,就算部署统一的报表平台,风格也难以适应,同时随着时间的流逝,因为多系统查看数据,会造成统计口径不统一,校准数据难度很大。而决策层因为前端分析散落在各个系统,无法有效汇总分析,数据参与决策的价值就很难发挥出来。


二、农商行的报表需求变化非常多,这些报表需求一般来自于业务发展带来的新增报表需求,农商行领导关注的报表需求,业务人员的临时需求和报表统计口径变动多需求。虽然科信部努力工作,加班熬夜,但这些需求并不能及时响应。需求不能及时响应,又会造成决策层无法及时查看关注的信息,需要自己对数据进行二次分析,增加了决策的难度。而业务部门常常要自己二次调整制作报表,难度大,重复劳动多,响应决策需求慢。业务部门和科信部们都非常痛苦。


三、统计口径的问题非常明显。系统所带报表通常是站在省联社的角度开发的,去统计信贷、监督等数据,但无法下沉到本地网,本地行和下属行如果有需求,如统计口径的调整、行内个性化需求、活动情况、下属行数据提取需求,很难得到满足。这又进一步加大了科信部的压力。


为了解决这些问题,很多农商行也都意识到上线统一数据分析平台,实现数据的分析多样化、多维化,以期在客户分析、渠道分析、风险分析、营销分析等方面提供强有力的数据支持,但毕竟不知道如何建设,建设成什么样的统一数据分析平台。这里帆软传说哥结合曾参与过的铜山农商行统一报表分析平台、新沂农商行全行报表平台和新昌农商行存贷平台等项目,总结一下农商行的统一数据分析平台的建设要点和展示。


首先是明确农商行统一数据分析平台的定义,这里根据农商行的信息化背景,提出五个面向:

一、面向领导:全方位的数据展示,可以支撑他们便捷准确的决策制定;

二、面向业务:报表变更无需重复手动加工,可以快速响应他们的业务需求;

三、面向信科:提供报表维护工具,减轻开发量,提高响应速度;

四、面向数据:构建数据仓库,以数据处理为核心,统一数据口径;

五、面向查询:前端报表可以先期嵌入到各个系统中,后期在进行逐步统一。


其次是明确农商行统一数据分析平台的功能结构和功能要求。


一、结构要求:


1、领导决策分析:针对全行整体经营目标及经营管理情况,集农商行多系统数据整合、报表中心、分析中心、控制中心于一体的全方位商业智能解决方案。灵活快速地响应金融行业管理变化,为农商行搭建一套完善的辅助决策分析体系。如:预期利息收入分析、客户关系分析、经营目标分析、重点客源分析等。


2、业务定制报表:为满足人行、银监会、省联社等监管部门提供的管理分析类报表。属于定制类报表。


3、自定义灵活查询:行领导、管理部门、业务条线、基层行领导、外勤主管、主办会计等可以根据自身管理需要 自行订制查询条件查询源等统计报表。如:存贷款情况、客户信息情况、卡交易情况等。


4、移动端查询:为各业务部门及行领导提供移动端查看方式,有效利用碎片时间。


二、功能要求:

1、底层数据获取:支持省下发经营数据和本地数据库数据;


2、管理报表查询:支持经营管理类、电子银行业务、信贷类、财务会计类的分析查询;


3、自定义前端分析:各业务部门底层cube构建,明确前端分析的操作角色,支持前端自由分析(数据钻取、图表联动、拖拽分析、回溯分析等)


4、跨平台检索查看:支持pc端、手持pad、移动端ios、移动端android;


5、统一平台管理维护:可以快速新增、调整、分配报表和数据分析,可以灵活的分配数据权限和报表权限。



最后,是选定开发工具。我们可以从上面的要求中看到,工具一定要满足多数据源关联、中国式复杂报表的制作、自助式报表、移动端和门户这些功能,传说哥接触的项目是采用finereport+finebi的组合放上来解决的,当然市面上也有很多其他报表工具,大家可以依据自身条件进行选择。


好啦,到了文章到较好,我们再来总结一下农商行统一数据分析平台的价值,主要有五个方面。


一、各项统计报表问题解决:各项业务报表以各领导、科室为基本使用对象,以满足农信二代业务系统的交易信息为基础数据源,立足农信交易统计、业务分析、经营管理为主要建设目标。从农信核心业务存款、贷款、电子银行、中间业务、贷记卡、不良贷款、经营分析管理等七个方面出发,实现一系列的统计分析功能。

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二、领导决策分析:充分利用数据仓库平台的建设成果和平台灵活性,建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险、监管一体化的的展现平台,通过历史趋势分析、支行纵向比较、机构横向比较等模式分析多方面经营情况;


三、业务定制类报表。主要针对报表格式变化固定,内容多为加工类的报表,且业务人员无法自行配制,相对较为复杂,需要开发相关程序类的报表为主。数据采用按天加工进行存储。按照实际部门分类,电子银行、计财、信贷、风险管控等。可以以定制图形化进行展示。如:2D和3D饼图、柱状图、线性图、泡泡图、散点图、漏斗图、金字塔图和锥体图等图形展示方式。


四、自定义查询报表。自定义查询主要为相关业务人员根据自身分析需要可以自行定制查询报表并进行分享;数据采用按天加工进行存储。能够及时按照报表格式快速生成报表。可以以定制图形化进行展示。如:2D和3D饼图、柱状图、线性图、泡泡图、散点图、漏斗图、金字塔图和锥体图等图形展示方式。查询方便,无需技术人员干预。


五、移动应用。领导外出交流,可以实时查看行内经营分析状况,可以针对展示结果进行快速点评,以微信模式发送结果;设备绑定机制,避免因手机丢失等情况造成行内数据泄露,支持二维码扫描服务器的模式,便于手机端快速配置查询。


[文章原作者:帆软传说哥,微信号:frbiaoge。]


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发表于 2015-10-15 13:07 | 显示全部楼层
您好,从您的需要来看,您需要构建一个大数据平台。重点处理的是核心数据是结构化的数据,比如业务存款、贷款、电子银行、中间业务、贷记卡、不良贷款、经营分析管理等。我来总结一下您五个方面的应用需求。
1、农商行一般都存在多个系统,如绩效、监管等,而这些系统又多是有不同厂商建设的,数据格式、报表样式和分析纬度都各不相同。
解决方法: 这是典型的数据孤岛问题,由于各个部门、系统存在很多套数据库系统,比如Oracle, DB2的、甚至是同一套系统的历史数据也存在资源整合的问题。解决方法是需要构建一个大数据资源池,把所有系统的数据抽取到一个统一的数据库平台,进行大数据分析。注意,这里不是去替代现有的生产系统,替代的风险极高,影响很大。同时,抽取数据的方式可以是同步或增量抽取,要求速度快,比如每天下班后,定期下午6:00进行数据抽取,必须在短时间内完成,不得影响其他业务生产系统或第二天的业务工作。这个平台可以提供统一的接口,汇聚各个部门的数据源进行分析,提供统一的Excel或报表进行展示。关键点是: 由于数据量巨大,对数据库底层的处理性能要求比较高
2、农商行的报表需求变化非常多,这些报表需求一般来自于业务发展带来的新增报表需求,农商行领导关注的报表需求,业务人员的临时需求和报表统计口径变动多需求。虽然科信部努力工作,加班熬夜,但这些需求并不能及时响应。
解决方法: 从您的描述当中来看是由于需求多,变化快,来不及相应业务处理。这个可以从两方面来改进。
1)现有的系统没有构建大数据资源池。现有的工作流程复杂,所有数据需要从部门收集。比如领导要分析一个地区的贷款风险问题进行评估(我对银行业务系统不是很了解,需要进一步调研,表述不清晰的地方请谅解),那您需要了解每一个客户,包括个人和企业,组织的贷款情况。经过细分,以个人为例,需要到存款部门了解个人存款情况,工作收入,卡交易情况等,需要到信用卡中心了解个人消费及还贷情况,需要了解有无车贷,房贷,有无坏账,家庭消费能力等。把信息收集过来之后,整合也存在巨大的问题,需要一个平台来流程化处理,计算风险。迫切需要一个数据资源池,直接抽取所需数据即可。
2)现有的智能分析工具不能满足需求。以数据仓库为例,一定程度上,数据仓库把数据抽取到一个统一的平台进行处理,可以提高业务处理的能力,从而提高工作效率。但它存在以下缺点。使用数据仓库,必须对需求非常明确,然后才能建立模型,进行数据分析,但是在大数据时代,数据是确定的,,但需求是不定的,数据间是否存在关系,存在什么样的关系,都是不确定的。如果事先有建立数据仓库,还可以响应需求,没有建立则没办法处理业务。所有需要有能力运用工具探索数据间的关系,能偶临时建立数据仓库仓,不管何种业务过来,都能快速分析响应,一步到位,直接提供最终的报表,无需二次调整。
3、统计口径的问题
解决方法: 这个问题与第一个解决方式类似,即以提高银行海量数据的统计信贷、监督比对、数据查询、分析性能和数据管理的应用水平,在业务数据统计系统上建立高效、全面的农商行管理大数据综合应用平台,利用大数据思维、大数据技术考虑和破解银行管理难题,建立以“数据驱动”的“信息指导决策、决策指挥业务” 现代化管理工作机制,为客户分析、渠道分析、风险分析、营销分析等方面提供强有力的数据支持。
1)        面向领导
没有一个任何一个现有的产品,可以实现所有的应用,功能模块都是预先设置好的,当有新的需求时,需要重新定制开发,没有办法展示全方位的数据。可以打造一个数据魔方,来实现全方位的数据展示,比如系统是一个魔方,数据就是每个小格子,应用就是需要拼成的样式,要拼成什么样的魔方只需根据业务定制,了解业务之间的规则,最终所有功能都能以各种方式呈现,包括报表,图形等。
2)        面向业务
报表变更无需重复手动加工,可以快速响应他们的业务需求。在魔方的基础上,定制模板,对于相同的功能只需要一键操作实现,极大的提高了工作效率。
3)面向信科
提供报表维护工具,减轻开发量,提高响应速度。依靠高性能的数据底层支持,加上应用层的数据魔方,所有的工作可以临时建立数据仓库,快速建模响应。
4)面向数据
构建大数据资源池,以数据处理为核心,对各个部门提供统一数据接口。
5)面向查询
前端报表可以先期嵌入到各个系统中,后期在进行逐步统一。

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发表于 2017-3-30 10:58 | 显示全部楼层
刚踏上青春的旅程时,我自信地以为我可以做到青春不留白。可惜年少无知太仓促,青春匆匆而过,我只来得及在青春的结尾添上一个省略号。
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