銀行業(yè)務(wù)快速增長帶來的激增數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)洞察能力不斷提出新的要求。傳統(tǒng)粗放式的客戶營銷策略已經(jīng)不足以幫助銀行實現(xiàn)更快速的業(yè)務(wù)增長。銀行亟需借助大數(shù)據(jù)處理能力促進業(yè)務(wù)發(fā)展：充分整合客戶數(shù)據(jù)，通過精準(zhǔn)的營銷設(shè)計降低客戶流失率，提高忠誠度；對不同渠道來源的提供商、客戶的交易行為進行全面分析，實現(xiàn)鏈?zhǔn)椒磻?yīng)；搭建有效的數(shù)據(jù)模型，為客戶提供全方位管家式的非金融服務(wù)，從大數(shù)據(jù)中掘金。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)對金融行業(yè)來說，既是挑戰(zhàn)，也是機遇。目前通過互聯(lián)網(wǎng)幾乎可以提供全部類型的銀行信貸、證券交易、保險理財?shù)确?wù)，而大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)進一步改變著金融業(yè)的創(chuàng)新和服務(wù)模式。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用靈活的網(wǎng)絡(luò)平臺和相關(guān)用戶數(shù)據(jù)，為用戶提供信貸、支付結(jié)算等金融服務(wù)，在服務(wù)對象和貸款技術(shù)等方面取得突破，并對傳統(tǒng)金融體系形成了挑戰(zhàn)，也促使傳統(tǒng)金融機構(gòu)越來越重視互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的運用。
金融行業(yè)每天都會產(chǎn)生大量的交易、報價、信貸、企業(yè)信用評價、宏觀經(jīng)濟分析等大量數(shù)據(jù)，同時客戶每天還會產(chǎn)生諸多如網(wǎng)購、繳費記錄、電話記錄、社交網(wǎng)絡(luò)信息等各種各樣的信息，如何從這些浩瀚的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息，用于金融企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營和決策，這是整個金融行業(yè)共同面臨的問題，而這也正是大數(shù)據(jù)的用武之地。
通過大數(shù)據(jù)分析工具，可以把原來看似無用沒有太多關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗、匹配、整合、挖掘，轉(zhuǎn)換為有用的信息，成為金融企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
銀行、保險和證券行業(yè)都在利用大數(shù)據(jù)，其中以銀行業(yè)的表現(xiàn)最為突出，下面就主要以銀行業(yè)為主，介紹大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的創(chuàng)新及應(yīng)用情況。
對于傳統(tǒng)金融行業(yè)來說，向“大數(shù)據(jù)+互聯(lián)網(wǎng)”轉(zhuǎn)型要先讓自己成為互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)解決方案的企業(yè)，只有a準(zhǔn)確數(shù)據(jù)導(dǎo)向的金融才能夠在大數(shù)據(jù)時代做到真正理解客戶，否則客戶體驗將成為空談。
金融行業(yè)面臨的問題：
一、如何發(fā)掘潛在客戶，擴大客戶基礎(chǔ)，解決金融的獲客問題；
二、如何提升客戶體驗，塑造“千人千面”的客戶畫像，打造“量身契合”的客戶服務(wù)；
三、如何變革營銷模式，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，基于客戶畫像，想客戶所想、及客戶所需；
四、如何完善信用風(fēng)險評價體系，提升風(fēng)險計量的準(zhǔn)確性、及時性，構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)模式的風(fēng)控體系；
五、如何讓技術(shù)部門人員快速上線，并根據(jù)搜集來的各種信息做出判斷、隨時分享，將個人體驗的影響擴大到更大范圍的群體之中。
銀行統(tǒng)一數(shù)據(jù)自助分析平臺
統(tǒng)一自助數(shù)據(jù)分析平臺是為各銀行總行及分支行數(shù)據(jù)分析人員及業(yè)務(wù)人員提供的自助數(shù)據(jù)分析服務(wù)。
基于數(shù)據(jù)倉庫平臺，通過整合原有系統(tǒng)資源、開發(fā)新的功能模塊、使用主流數(shù)據(jù)分析軟件等方式相結(jié)合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)需求、數(shù)據(jù)快查、數(shù)據(jù)答疑、數(shù)據(jù)智庫、
數(shù)據(jù)助手和數(shù)據(jù)分析等功能，為全行數(shù)據(jù)分析人員和業(yè)務(wù)人員提供簡單易用、交互性很強的數(shù)據(jù)分析平臺。
1.戰(zhàn)略決策：通過分析金融各部門每日報表數(shù)據(jù)以及與金融業(yè)務(wù)相關(guān)投資的對比來分析接下來的工作重心，并根據(jù)分析需求范圍，協(xié)助客戶共同梳理業(yè)務(wù)指標(biāo)；
2.市場監(jiān)控：通過對不同數(shù)據(jù)信息的監(jiān)控，查看市場中業(yè)務(wù)量的走勢及同時查看在其中發(fā)生的大事件，分析對業(yè)務(wù)的發(fā)展是否產(chǎn)生影響。例如：利用金融卡刷卡記錄來尋找財富管理人群；利用數(shù)據(jù)庫營銷，挖掘高端財富客戶等；
3.風(fēng)險管理：任何一家金融都需要準(zhǔn)確的評估風(fēng)險，而博易的解決方案對風(fēng)險和后果具有全面又準(zhǔn)確的考慮，能夠讓金融有效地評估信貸風(fēng)險。
4.日常報表：直連數(shù)據(jù)庫的報表中，如果數(shù)據(jù)量大報表響應(yīng)速度太慢，通過搭建分布式數(shù)據(jù)集市，可由十幾分鐘的響應(yīng)速度提升至10到100倍；
技術(shù)框架：
1、數(shù)據(jù)層：基于銀行數(shù)據(jù)倉庫平臺，提供各個業(yè)務(wù)分析主題數(shù)據(jù)，或根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求，基于數(shù)據(jù)倉庫平臺構(gòu)建新的數(shù)據(jù)模型，提供分析主題所需的數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)倉庫的元數(shù)據(jù)，由數(shù)據(jù)快查功能提供數(shù)據(jù)分析模型結(jié)構(gòu)的查詢和了解。
2、數(shù)據(jù)管理層：是該方案主要功能模塊，提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)門戶、數(shù)據(jù)需求管理、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)快查、數(shù)據(jù)答疑、數(shù)據(jù)智庫、智能助手等功能，基于數(shù)據(jù)源層提供給業(yè)務(wù)應(yīng)用層各個數(shù)據(jù)應(yīng)用功能模塊。
3、業(yè)務(wù)應(yīng)用層：由銀行總行及分支行數(shù)據(jù)分析人員或業(yè)務(wù)人員通過數(shù)據(jù)管理層的功能模塊進行拖拽、點擊等自助操作，完成自主業(yè)務(wù)主題的數(shù)據(jù)分析。
平臺管理模塊功能
機構(gòu)管理：對銀行的機構(gòu)、部門、群組等組織信息進行管理維護，維護機構(gòu)、部門、群主的基本信息以及其從屬關(guān)系，方便用戶的功能權(quán)限和數(shù)據(jù)權(quán)限管理。
用戶管理：統(tǒng)一進行用戶的基本信息管理，如用戶名、密碼、姓名、所屬機構(gòu)、部門、條線、權(quán)限機構(gòu)等。用戶信息與人力資源系統(tǒng)同步，實現(xiàn) T+1 自動新增用戶、注銷離職用戶、變更用戶部門、機構(gòu)等基礎(chǔ)信息更新。
菜單管理：維護該平臺的功能菜單項，對菜單項進行增加、刪除、修改等操作，及平臺集成tableau產(chǎn)品分析結(jié)果的菜單管理、平臺集成原報表系統(tǒng)的菜單管理。
權(quán)限管理：維護該平臺用戶的權(quán)限管理，包括用戶權(quán)限、群組權(quán)限、機構(gòu)權(quán)限、部門權(quán)限等，對權(quán)限進行增加、刪除、修改等操作，采用多種方式復(fù)合分配權(quán)限，取權(quán)限最大集合。
任務(wù)管理：在該平臺上使用定時和事件觸發(fā)方式，監(jiān)控Tableau產(chǎn)品工作簿所依賴倉庫任務(wù)調(diào)度結(jié)果，來完成數(shù)據(jù)抽取任務(wù)、數(shù)據(jù)導(dǎo)出、定時郵件通知等任務(wù)。
使用統(tǒng)計：通過Tableau產(chǎn)品對系統(tǒng)用戶的登陸和使用行為進行分析、挖掘，判斷用戶數(shù)據(jù)喜好，進行報表和數(shù)據(jù)模塊推薦，盡可能大的提高用戶使用效率和訪問興趣，提高倉庫數(shù)據(jù)使用率，發(fā)掘倉庫數(shù)據(jù)應(yīng)用價值。
日志管理：日志管理包括兩個方面的內(nèi)容：即用戶日志管理和系統(tǒng)日志管理。其中用戶日志管理主要進行記錄用戶的登錄、退出及其簡單操作的記錄；系統(tǒng)日志管理主要進行系統(tǒng)運行日志、任務(wù)日志的記錄。
數(shù)據(jù)快查模塊
元數(shù)據(jù)管理模塊，提供給數(shù)據(jù)分析人員和數(shù)據(jù)管理員查看和了解在線自助分析平臺的數(shù)據(jù)模型層APPVIEW層和ODBVIEW層，可在頁面上快速查找所需要的數(shù)據(jù)模型的表和結(jié)構(gòu)，以及詳細的字段級血緣查詢，并且可以通過可視化操作界面生成簡單的SQL語句，快速查詢和預(yù)覽數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)模塊 按照業(yè)務(wù)條線和一線業(yè)務(wù)人員需求，通過Tableau產(chǎn)品分析整合出的十多個業(yè)務(wù)分析場景整合到自助數(shù)據(jù)分析平臺，通過對用戶權(quán)限的機構(gòu)、部門、群組等維度的劃分，真正實現(xiàn)系統(tǒng)的個性化定制和數(shù)據(jù)權(quán)限的精確管理。用戶通過Tableau產(chǎn)品的B/S模式，根據(jù)系統(tǒng)賦予的權(quán)限對有權(quán)限的分析主題或視圖根據(jù)自己的數(shù)據(jù)分析需求進行自主取數(shù)和自主分析，真正實現(xiàn)人人都是數(shù)據(jù)分析師的系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)。
數(shù)據(jù)答疑模塊
數(shù)據(jù)答疑、在線感知等多種在線和離線交互方式，實現(xiàn)用戶和開發(fā)者的零距離交互。
數(shù)據(jù)智庫模塊
數(shù)據(jù)智庫功能提供平臺的各種幫助資料并提供交流論壇，系統(tǒng)用戶可在該論壇中發(fā)表平臺相關(guān)帖子，包括使用技巧、數(shù)據(jù)分析主題等，供用戶交流討論。
數(shù)據(jù)助手模塊
提供在線自助數(shù)據(jù)分析平臺知識庫的管理，接入銀行現(xiàn)有全行搜索功能。
使用機器人對全行搜索的信息采用關(guān)鍵字檢索功能，用戶在機器人界面輸入關(guān)鍵字，機器人將自動回復(fù)相應(yīng)內(nèi)容，方便用戶查詢和使用知識庫。
通過統(tǒng)一自助數(shù)據(jù)分析平臺的建設(shè)，改變了以往業(yè)務(wù)人員數(shù)據(jù)需求從提出到審核到需求分析再到開發(fā)動輒數(shù)月的開發(fā)模式，通過Tableau產(chǎn)品友好、易用的操作界面，依據(jù)當(dāng)前取數(shù)數(shù)據(jù)模型，業(yè)務(wù)人員可以通過B/S模式，進行自主的數(shù)據(jù)交叉分析，使業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)需求實現(xiàn)周期最大程度的縮減，極大的提高了倉庫數(shù)據(jù)的利用率和業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)敏感性，為業(yè)務(wù)人員進行精確化客戶營銷和行內(nèi)產(chǎn)品優(yōu)化、人員考核，提供生動、翔實、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)依據(jù)。行內(nèi)科技人員也極大限度的從之前繁瑣的手工取數(shù)需求中解放出來，能夠更多的去關(guān)注倉庫數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，使倉庫數(shù)據(jù)能夠更好的契合業(yè)務(wù)人員的分析需求，從而實現(xiàn)人人都是數(shù)據(jù)分析師的系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)。
統(tǒng)一數(shù)據(jù)了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)整合存儲與聯(lián)動查詢的新需求，任何復(fù)雜需求指標(biāo)均可在直觀界面直接通過點擊和拖拽；
沒有技術(shù)背景的運營人員和業(yè)務(wù)人員亦可自己進行服務(wù)分析；
任意分析需求的變化可在幾分鐘內(nèi)實現(xiàn)，實時了解業(yè)務(wù)狀況；
研發(fā)人員不再有修改數(shù)據(jù)建模和報表的負擔(dān)，可專注于核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)進度。能夠進行ATM布局優(yōu)化、渠道類分析、客戶類分析、產(chǎn)品類分析、交易類分析等;
相關(guān)業(yè)務(wù)查詢訪問效率成倍提升，人力成本可以節(jié)省50%左右；
報表交付周期從一周縮a短到一天，縮短80%的工作時間；
由于無法滿足需求數(shù)據(jù)變化導(dǎo)致沒有能力交付的項目，現(xiàn)在都被手到擒來；
