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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:

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  ● 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。


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